การสร้าง AI Agent ตั้งแต่เริ่มต้น: สถาปัตยกรรม เฟรมเวิร์ก และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

เอเจนต์

ก่อนที่จะเขียนโค้ดเพียงบรรทัดเดียว การทำความเข้าใจรูปแบบการออกแบบขั้นพื้นฐานสำหรับเอเจนต์ AI ถือเป็นสิ่งสำคัญ รูปแบบเหล่านี้จะกำหนดวิธีที่ตัวแทนให้เหตุผล วางแผน และดำเนินงาน และการเลือกรูปแบบที่ถูกต้องจะกำหนดความสามารถและข้อจำกัดของระบบตัวแทนของคุณ

รูปแบบ ReAct (การใช้เหตุผล + การแสดง)

ReAct เป็นรูปแบบที่นำมาใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดสำหรับตัวแทนที่ใช้ LLM มันสอดแทรกการใช้เหตุผล (การคิด) เข้ากับการกระทำ (การใช้เครื่องมือ) ในลักษณะวนซ้ำอย่างต่อเนื่อง ในแต่ละขั้นตอน เอเจนต์:

1. สังเกตสถานะปัจจุบัน (อินพุตของผู้ใช้ ผลลัพธ์ของเครื่องมือก่อนหน้า)
2. คิดว่าจะทำอย่างไรต่อไป (การให้เหตุผลลูกโซ่แห่งความคิด)
3. ทำหน้าที่โดยการเรียกใช้เครื่องมือหรือให้การตอบสนอง
4. สังเกตผลลัพธ์และทำซ้ำ

รูปแบบ ReAct นั้นสวยงามเนื่องจากใช้ประโยชน์จากความสามารถตามธรรมชาติของ LLM ในการให้เหตุผลในข้อความ ในขณะเดียวกันก็ให้เหตุผลนั้นในการสังเกตในโลกแห่งความเป็นจริง มีความโดดเด่นในงานที่ขั้นตอนถัดไปขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ของขั้นตอนก่อนหน้า เช่น การวิจัย การดีบัก หรือการวิเคราะห์ข้อมูล

วางแผนและดำเนินการ

รูปแบบการวางแผนและดำเนินการแยกการวางแผนจากการดำเนินการออกเป็นขั้นตอนที่แตกต่างกัน ขั้นแรก ตัวแทนการวางแผนจะวิเคราะห์งานและสร้างแผนแบบมีโครงสร้างพร้อมขั้นตอนที่เรียงลำดับ จากนั้น เจ้าหน้าที่ดำเนินการจะดำเนินการแต่ละขั้นตอน โดยรายงานผลลัพธ์กลับไปยังผู้วางแผน ผู้วางแผนสามารถแก้ไขแผนตามผลลัพธ์ได้

รูปแบบนี้เหนือกว่าสำหรับงานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอน ซึ่งการวางแผนล่วงหน้าจะช่วยลดข้อผิดพลาดและความพยายามที่สูญเปล่า นอกจากนี้ยังให้ความโปร่งใสที่ดีขึ้น เนื่องจากมนุษย์สามารถตรวจสอบแผนได้ก่อนเริ่มดำเนินการ

ต้นไม้แห่งความคิด

ต้นไม้แห่งความคิดขยายการให้เหตุผลแบบลูกโซ่แห่งความคิดโดยการสำรวจเส้นทางการให้เหตุผลหลายเส้นทางพร้อมกัน ตัวแทนสร้างแนวทางผู้สมัครหลายวิธี ประเมินแต่ละแนวทาง และติดตามเส้นทางที่มีแนวโน้มมากที่สุดในขณะเดียวกันก็ตัดทางตันออก รูปแบบนี้มีคุณค่าสำหรับการแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์และงานที่มีแนวทางที่ถูกต้องหลายวิธี

การสะท้อนกลับ

รูปแบบการสะท้อนจะเพิ่มขั้นตอนการประเมินตนเองให้กับลูปเอเจนต์ หลังจากทำงานหรืองานย่อยเสร็จแล้ว เอเจนต์จะวิพากษ์วิจารณ์ผลลัพธ์ของตัวเอง ระบุจุดอ่อนหรือข้อผิดพลาด และทำซ้ำเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ สิ่งนี้มีประสิทธิผลโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเขียน การสร้างโค้ด และงานวิเคราะห์ที่คุณภาพมีความสำคัญมากกว่าความเร็ว

Building Blocks ของ AI Agent

ระบบตัวแทน AI ทุกระบบต้องการองค์ประกอบพื้นฐานสี่องค์ประกอบที่ทำงานร่วมกันเพื่อเปิดใช้งานพฤติกรรมอัตโนมัติ

LLM Backbone

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ทำหน้าที่เป็นกลไกการให้เหตุผล ตัวเลือก LLM ส่งผลกระทบอย่างมากต่อความสามารถของเอเจนต์:

• Claude (Anthropic):เชี่ยวชาญด้านการให้เหตุผลที่ซับซ้อน การใช้เครื่องมือ และปฏิบัติตามคำแนะนำโดยละเอียด คุณสมบัติด้านความปลอดภัยที่แข็งแกร่งทำให้เหมาะสำหรับตัวแทนการผลิตที่จัดการการดำเนินงานที่มีความละเอียดอ่อน
• GPT-4 (OpenAI):การเรียกเครื่องมือที่แข็งแกร่ง ระบบนิเวศของบุคคลที่สามที่กว้างขวาง และประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงานที่หลากหลาย
• โมเดลโอเพ่นซอร์ส (Llama, Mistral):ให้การควบคุมการใช้งานและต้นทุนเต็มรูปแบบ เหมาะสำหรับตัวแทนที่ต้องการรันในสถานที่หรือในปริมาณมาก

Tool Integration

Tools ขยายเอเจนต์ที่นอกเหนือจากการสร้างข้อความไปสู่การโต้ตอบในโลกแห่งความเป็นจริง อินเทอร์เฟซเครื่องมือที่ออกแบบมาอย่างดีประกอบด้วย:

• ชื่อเครื่องมือที่สื่อความหมายชัดเจนและเอกสารประกอบที่ช่วยให้ LLM เข้าใจว่าเมื่อใดควรใช้เครื่องมือแต่ละรายการ
• Schema อินพุตที่มีโครงสร้างพร้อมการตรวจสอบความถูกต้องเพื่อป้องกันการโทรที่มีรูปแบบไม่ถูกต้อง
• การจัดการข้อผิดพลาดที่ส่งคืนข้อความให้ข้อมูล LLM สามารถดำเนินการบน
• การหมดเวลาและการจำกัดอัตราเพื่อป้องกันการดำเนินการแบบรันอะเวย์

Memory System

สำหรับเอเจนต์ที่ทำงานข้ามเซสชันหรือจัดการงานที่ใช้เวลานาน ระบบหน่วยความจำถือเป็นสิ่งสำคัญ ใช้หน่วยความจำโดยใช้:

• บัฟเฟอร์การสนทนา:เก็บประวัติการสนทนาทั้งหมดไว้ในบริบท LLM (เรียบง่ายแต่ถูกจำกัดโดยหน้าต่างบริบท)
• หน่วยความจำสรุป:สรุปการสนทนาเก่าๆ เป็นระยะๆ เพื่อบีบอัดบริบท
• ที่เก็บเวกเตอร์:ฝังและจัดเก็บข้อมูลสำคัญสำหรับการดึงความหมายเมื่อเกี่ยวข้อง
• ไฟล์ถาวร:เขียนการตัดสินใจที่สำคัญและข้อเท็จจริงลงในไฟล์ที่คงอยู่ข้ามเซสชัน

Orchestration Layer

เลเยอร์การเรียบเรียงจะจัดการลูปเอเจนต์ การใช้เครื่องมือ การกู้คืนข้อผิดพลาด และการโต้ตอบกับระบบภายนอก

• การจัดรูปแบบข้อความและการจัดการบริบทสำหรับ LLM
• การแยกวิเคราะห์การเรียกเครื่องมือ การดำเนินการ และการฉีดผลลัพธ์
• ลองตรรกะและการกู้คืนข้อผิดพลาดอีกครั้ง
• การบันทึก การตรวจสอบ และความสามารถในการสังเกต
• มนุษย์ในวง การอนุมัติสำหรับการดำเนินการที่มีความละเอียดอ่อน

ทีละขั้นตอน: การสร้าง Basic Agent ใน Python

ให้เราสร้าง ReAct agent แบบง่ายๆ ตั้งแต่เริ่มต้นโดยใช้ Python และ Anthropic API ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นถึงแนวคิดหลักที่ไม่มีการพึ่งพากรอบงาน

ขั้นตอนที่ 1: กำหนดเครื่องมือของคุณ

import anthropic
import json

# Define tools the agent can use
tools = [
    {
        "name": "search_web",
        "description": "Search the web for current information on a topic",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "query": {
                    "type": "string",
                    "description": "The search query"
                }
            },
            "required": ["query"]
        }
    },
    {
        "name": "calculate",
        "description": "Perform a mathematical calculation",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "expression": {
                    "type": "string",
                    "description": "Mathematical expression to evaluate"
                }
            },
            "required": ["expression"]
        }
    }
]

ขั้นตอนที่ 2: การใช้งานเครื่องมือการดำเนินการ

def execute_tool(tool_name, tool_input):
    """Execute a tool and return the result."""
    if tool_name == "search_web":
        # Replace with actual search API integration
        return search_api(tool_input["query"])
    elif tool_name == "calculate":
        try:
            result = eval(tool_input["expression"])  # Use safe eval in production
            return str(result)
        except Exception as e:
            return f"Error: {str(e)}"
    return "Unknown tool"

ขั้นตอนที่ 3: สร้าง Agent Loop

def run_agent(user_message, max_iterations=10):
    client = anthropic.Anthropic()
    messages = [{"role": "user", "content": user_message}]
    
    system_prompt = """You are a helpful AI agent. Use the available tools 
    to research and answer questions accurately. Think step by step."""
    
    for i in range(max_iterations):
        response = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-20250514",
            max_tokens=4096,
            system=system_prompt,
            tools=tools,
            messages=messages
        )
        
        # Check if the agent wants to use a tool
        if response.stop_reason == "tool_use":
            # Extract tool calls from response
            tool_results = []
            for block in response.content:
                if block.type == "tool_use":
                    result = execute_tool(block.name, block.input)
                    tool_results.append({
                        "type": "tool_result",
                        "tool_use_id": block.id,
                        "content": result
                    })
            
            # Add assistant response and tool results to messages
            messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
            messages.append({"role": "user", "content": tool_results})
        else:
            # Agent is done, return final response
            return response.content[0].text
    
    return "Agent reached maximum iterations"

รูปแบบการประสานหลายตัวแทน

สำหรับความซับซ้อน ขั้นตอนการทำงาน เจ้าหน้าที่เพียงรายเดียวมักขาดประสิทธิภาพ ระบบหลายตัวแทนกระจายงานผ่านตัวแทนเฉพาะทางที่ทำงานร่วมกันเพื่อแก้ไขปัญหา

Sequential Pipeline

Agent ประมวลผลงานในลำดับเชิงเส้น โดยแต่ละงานจะส่งผ่านเอาต์พุตไปยังขั้นตอนถัดไป ตัวอย่างเช่น: Research Agent รวบรวมข้อมูล, Analysis Agent ประมวลผล, Writing Agent จัดทำรายงานขั้นสุดท้าย รูปแบบนี้เรียบง่ายและคาดเดาได้ แต่ขาดความเท่าเทียม

รูปแบบหัวหน้างาน

ตัวแทนหัวหน้างานจัดการทีมตัวแทนผู้ปฏิบัติงาน มอบหมายงาน และรวบรวมผลลัพธ์ ผู้บังคับบัญชาตัดสินใจว่าผู้ปฏิบัติงานคนใดที่จะมีส่วนร่วมโดยพิจารณาจากข้อกำหนดของงานปัจจุบัน รูปแบบนี้ให้การควบคุมที่แข็งแกร่งและเหมาะสมกับเวิร์กโฟลว์ที่มีขอบเขตบทบาทที่ชัดเจน

การอภิปรายร่วมกัน

เจ้าหน้าที่หลายรายมีส่วนร่วมในการอภิปรายที่มีโครงสร้าง โดยแต่ละคนมีมุมมองเฉพาะทางของตน เจ้าหน้าที่ผู้ดูแลจะจัดการโฟลว์การสนทนาและสังเคราะห์ผลลัพธ์สุดท้าย รูปแบบนี้โดดเด่นในงานที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญที่หลากหลาย เช่น การทบทวนโค้ดหรือการวางแผนเชิงกลยุทธ์

การมอบหมายแบบลำดับชั้น

เอเจนต์ได้รับการจัดระเบียบในลำดับชั้นที่เอเจนต์ระดับสูงจะแบ่งงานและมอบหมายให้กับผู้เชี่ยวชาญระดับล่าง แต่ละระดับสามารถสลายตัวและมอบหมายเพิ่มเติมได้ ทำให้เกิดแผนผังการทำงานที่ประสานกัน รูปแบบนี้ปรับขนาดได้ดีสำหรับโครงการขนาดใหญ่และซับซ้อน

การประเมินและทดสอบเอเจนต์ AI

การทดสอบเอเจนต์ AI โดยพื้นฐานแล้วจะแตกต่างจากการทดสอบซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม เนื่องจากลักษณะที่ไม่สามารถกำหนดได้ของเอาต์พุต LLM เครื่องมือทดสอบหน่วย

ทดสอบเครื่องมือแต่ละชิ้นโดยแยกจากอินพุตที่รู้จักและเอาต์พุตที่คาดหวัง การทดสอบเครื่องมือควรกำหนดไว้และครอบคลุมกรณี Edge รวมถึงเงื่อนไขข้อผิดพลาด อินพุตที่มีรูปแบบไม่ถูกต้อง และสถานการณ์การหมดเวลา

การทดสอบวิถี

บันทึกและประเมินลำดับการดำเนินการที่ตัวแทนใช้เพื่อทำงานให้เสร็จสิ้น การทดสอบวิถีที่ดีจะตรวจสอบว่าตัวแทนไปตามเส้นทางที่สมเหตุสมผล ไม่ใช่แค่ไปถึงคำตอบที่ถูกต้องเท่านั้น เปรียบเทียบวิถีกับเส้นทางทองคำที่ผู้เชี่ยวชาญกำหนด

การประเมินแบบครบวงจร

เรียกใช้ตัวแทนเต็มรูปแบบโดยเทียบกับชุดงานวัดประสิทธิภาพด้วยผลลัพธ์ที่ถูกต้องที่ทราบ วัดอัตราความสำเร็จ จำนวนขั้นตอนโดยเฉลี่ย ประสิทธิภาพการเรียกใช้เครื่องมือ และต้นทุนต่องาน ติดตามตัวชี้วัดเหล่านี้เมื่อเวลาผ่านไปเพื่อตรวจจับการถดถอย

การทดสอบฝ่ายตรงข้าม

ทดสอบตัวแทนด้วยอินพุตของฝ่ายตรงข้าม รวมถึงความพยายามในการฉีดทันที คำแนะนำที่ไม่ชัดเจน งานที่เป็นไปไม่ได้ และข้อกำหนดที่ขัดแย้งกัน ตรวจสอบว่าตัวแทนจัดการสิ่งเหล่านี้อย่างสวยงามโดยไม่สร้างเอาต์พุตที่เป็นอันตรายหรือเข้าสู่ลูปที่ไม่มีที่สิ้นสุด

ข้อควรพิจารณาในการปรับใช้การผลิต

การย้ายเอเจนต์ AI จากต้นแบบไปสู่การผลิตจำเป็นต้องจัดการกับข้อกังวลที่สำคัญหลายประการ

การจัดการต้นทุน การโทร

LLM API เป็นตัวขับเคลื่อนต้นทุนหลักสำหรับตัวแทน AI ควบคุมต้นทุนโดย:

• การตั้งค่าขีดจำกัดการวนซ้ำสูงสุดต่องาน
• การใช้โมเดลขนาดเล็กสำหรับการให้เหตุผลตามปกติ และโมเดลขนาดใหญ่สำหรับการตัดสินใจที่ซับซ้อน
• การใช้แคชสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือซ้ำและการสืบค้น LLM
• การตรวจสอบต้นทุนต่องานและการตั้งค่าการแจ้งเตือนงบประมาณ

ความน่าเชื่อถือและการกู้คืนข้อผิดพลาด

เจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตต้องจัดการกับความล้มเหลวอย่างสวยงาม:

• ใช้ตรรกะการลองใหม่พร้อมแบ็คออฟแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลสำหรับความล้มเหลวชั่วคราว API
• ออกแบบกลยุทธ์ทางเลือกเมื่อเครื่องมือหลักไม่พร้อมใช้งาน
• เพิ่มเซอร์กิตเบรกเกอร์เพื่อป้องกัน ความล้มเหลวแบบเรียงซ้อน
• บันทึกการดำเนินการของตัวแทนทั้งหมดสำหรับการดีบักและเส้นทางการตรวจสอบ

ความปลอดภัยและรั้ว

ปรับใช้กลไกด้านความปลอดภัยเพื่อป้องกันไม่ให้ตัวแทนดำเนินการที่เป็นอันตราย:

• ต้องได้รับการอนุมัติจากมนุษย์สำหรับการดำเนินการที่มีผลกระทบสูง (ธุรกรรมทางการเงิน การลบข้อมูล การสื่อสารภายนอก)
• ใช้รายการที่อนุญาตสำหรับการทำงานของเครื่องมือที่ได้รับอนุญาตและรายการบล็อกสำหรับการดำเนินการที่ต้องห้าม
• เพิ่มการกรองเอาต์พุตเพื่อตรวจจับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนก่อนที่จะออกจากระบบ
• ตั้งค่าการแจ้งเตือนการตรวจสอบสำหรับพฤติกรรมของตัวแทนที่ผิดปกติ

การสังเกต

การสังเกตที่ครอบคลุมเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำความเข้าใจและปรับปรุงประสิทธิภาพของตัวแทน:

• ติดตามการดำเนินการของตัวแทนทุกคน รวมถึงขั้นตอนการให้เหตุผล การเรียกใช้เครื่องมือ และการตัดสินใจทั้งหมด
• ติดตามเวลาแฝง การใช้โทเค็น และต้นทุนต่อการโต้ตอบ
• ตรวจสอบอัตราความสำเร็จและโหมดความล้มเหลวในงานประเภทต่างๆ
• สร้างแดชบอร์ดที่ให้ทีมปฏิบัติการ การมองเห็นสถานะของตัวแทนแบบเรียลไทม์

วิธีที่ TenthMatrix สร้างโซลูชันตัวแทน AI แบบกำหนดเอง

ที่ TenthMatrix เรามีความเชี่ยวชาญเชิงลึกในการออกแบบและปรับใช้ระบบตัวแทน AI การผลิตสำหรับธุรกิจทั่วทั้งอุตสาหกรรม แนวทางของเราประกอบด้วย:

• การค้นพบและการออกแบบ:เราทำงานร่วมกับทีมของคุณเพื่อระบุโอกาสการทำงานอัตโนมัติที่มีมูลค่าสูงและสถาปัตยกรรมตัวแทนการออกแบบที่ผสานรวมกับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ของคุณ
• การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว:เราสร้างต้นแบบตัวแทนการทำงานได้อย่างรวดเร็ว ช่วยให้คุณสามารถประเมินความสามารถและให้ข้อเสนอแนะก่อนที่จะมุ่งมั่นในการพัฒนาเต็มรูปแบบ
• วิศวกรรมการผลิต:ทีมของเราจัดการความซับซ้อนของการปรับใช้การผลิต รวมถึงความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน และการตรวจสอบ
• การพัฒนาเครื่องมือแบบกำหนดเอง:เราสร้างเครื่องมือเฉพาะที่เชื่อมต่อตัวแทน AI ของคุณกับระบบภายใน ฐานข้อมูล API และบริการของบุคคลที่สาม
• การเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง:เราตรวจสอบและปรับปรุงระบบตัวแทนของคุณอย่างต่อเนื่อง ลดต้นทุน เพิ่มความแม่นยำ และขยายขีดความสามารถเมื่อเวลาผ่านไป

พร้อมที่จะสร้างตัวแทน AI ที่เปลี่ยนแปลงการดำเนินธุรกิจของคุณแล้วหรือยัง? ติดต่อเราที่info@tenthmatrix.comเพื่อหารือเกี่ยวกับความต้องการของคุณและดูว่าทีมของเราสามารถทำให้วิสัยทัศน์ของตัวแทน AI ของคุณเป็นจริงได้อย่างไร