AI Agent ทำงานอย่างไร: คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับระบบ AI อัตโนมัติ

เอเจนต์ AI คืออะไร ตัวแทน

AI แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานในวิธีที่เราโต้ตอบกับปัญญาประดิษฐ์ ต่างจากโมเดล AI แบบดั้งเดิมที่ตอบสนองต่อการแจ้งเตือนเพียงครั้งเดียวและสร้างเอาต์พุตเดียว เจ้าหน้าที่ AI เป็นระบบอัตโนมัติที่สามารถรับรู้สภาพแวดล้อม ให้เหตุผลเกี่ยวกับปัญหาที่ซับซ้อน วางแผน และดำเนินการเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเฉพาะ พวกเขาทำงานในวงต่อเนื่อง โดยปรับพฤติกรรมตามคำติชมและข้อมูลใหม่

ความแตกต่างระหว่างโมเดลภาษาขนาดใหญ่มาตรฐาน (LLM) และเอเจนต์ AI นั้นคล้ายคลึงกับความแตกต่างระหว่างเครื่องคิดเลขและเครื่องแก้ปัญหาของมนุษย์ เครื่องคิดเลขดำเนินการตามที่คุณต้องการ มนุษย์ระบุการดำเนินการที่จำเป็น รวบรวมข้อมูลที่จำเป็น ดำเนินการตามขั้นตอน ประเมินผลลัพธ์ และปรับแนวทางหากมีสิ่งผิดปกติเกิดขึ้น เจ้าหน้าที่ AI นำความเป็นอิสระในระดับนี้มาสู่ระบบซอฟต์แวร์ สถาปัตยกรรมหลัก

: การรับรู้-การใช้เหตุผล-การดำเนินการแบบวนรอบ

เอเจนต์ AI ทุกตัว โดยไม่คำนึงถึงการใช้งานเฉพาะด้าน ทำงานบนวงจรพื้นฐานที่สะท้อนกระบวนการรับรู้ที่พบในระบบอัจฉริยะทั้งทางชีวภาพและเทียม

Perception

ชั้นการรับรู้เป็นวิธีที่เอเจนต์รับข้อมูลจากสภาพแวดล้อมของมัน ซึ่งรวมถึง:

• อินพุตของผู้ใช้:คำแนะนำในภาษาธรรมชาติ การสอบถาม หรือคำติชมจากผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์
• เอาต์พุตของเครื่องมือ:ผลลัพธ์จากการเรียก API การสืบค้นฐานข้อมูล การอ่านไฟล์ หรือการค้นหาเว็บที่เอเจนต์ได้เริ่มต้น
• สัญญาณสิ่งแวดล้อม: ระบบตัวชี้วัด ข้อความแสดงข้อผิดพลาด รหัสสถานะ และข้อมูลบริบทอื่น ๆ
• การดึงหน่วยความจำ:ข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่เรียกคืนจากหน่วยความจำระยะสั้นหรือระยะยาวของตัวแทน

การใช้เหตุผล

กลไกการให้เหตุผลคือแกนหลักในการรับรู้ของตัวแทน AI เจ้าหน้าที่สมัยใหม่ใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เป็นแกนหลักในการให้เหตุผล โดยใช้ประโยชน์จากความสามารถในการเข้าใจบริบท อนุมาน และสร้างแผนงานที่มีโครงสร้าง กระบวนการให้เหตุผลเกี่ยวข้องกับ:

• การประเมินสถานการณ์:การทำความเข้าใจสถานะปัจจุบันของงาน สิ่งที่ได้ทำสำเร็จ และสิ่งที่เหลืออยู่
• การสลายตัวของเป้าหมาย:แบ่งวัตถุประสงค์ที่ซับซ้อนออกเป็นงานย่อยที่จัดการได้
• การเลือกกลยุทธ์:การเลือกแนวทางที่เหมาะสมที่สุดจากตัวเลือกที่มี
• การประเมินความเสี่ยง:การคาดการณ์ความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นและการวางแผนเหตุฉุกเฉิน

การวางแผน

ตัวแทนจะกำหนดแผนปฏิบัติการตามเหตุผล นี่อาจเป็นการดำเนินการขั้นตอนเดียวง่ายๆ หรือกลยุทธ์หลายขั้นตอนที่ซับซ้อน ตัวแทนขั้นสูงใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การให้เหตุผลแบบลูกโซ่ การสำรวจแบบต้นไม้แห่งความคิด หรือกรอบงานการวางแผนและดำเนินการเพื่อพัฒนาแผนปฏิบัติการที่มีประสิทธิภาพ

แอ็คชัน

เลเยอร์แอคชันคือส่วนที่เอเจนต์โต้ตอบกับโลกภายนอก การดำเนินการอาจรวมถึง:

• การเรียกใช้เครื่องมือ:การเรียก APIs การรันโค้ด การสืบค้นฐานข้อมูล หรือการเรียกดูเว็บ
• การสื่อสาร:การส่งข้อความ การสร้างรายงาน หรือการขออินพุตจากมนุษย์
• การแก้ไขสถานะ:การอัปเดตไฟล์ การสร้างทรัพยากร หรือการแก้ไขการกำหนดค่า
• การมอบหมาย:การมอบหมายงานย่อยให้กับตัวแทนอื่น ๆ ในระบบหลายตัวแทน

ประเภทของ AI Agent

เอเจนต์ AI สามารถแบ่งประเภทตามความซับซ้อนทางสถาปัตยกรรมและ แนวทางการตัดสินใจ

Reactive Agents

Reactive agent ทำงานในรูปแบบการตอบสนองการกระตุ้นอย่างง่าย พวกเขาแมปอินพุตที่รับรู้โดยตรงกับการกระทำโดยไม่ต้องรักษาแบบจำลองภายในของโลก แม้ว่าจะมีความสามารถจำกัด แต่รีแอคทีฟเอเจนต์ก็รวดเร็ว คาดเดาได้ และมีประโยชน์สำหรับงานที่มีการกำหนดไว้ชัดเจน เช่น การกำหนดเส้นทางแชทบอทหรือทริกเกอร์อัตโนมัติแบบธรรมดา

Deliberative Agents

Deliberative Agent จะรักษาการนำเสนอสภาพแวดล้อมภายในของตน และใช้เหตุผลที่ชัดเจนในการวางแผนการดำเนินการ พวกเขาสามารถคาดการณ์ผลที่ตามมา ประเมินข้อดีข้อเสีย และบรรลุเป้าหมายระยะยาวได้ เอเจนต์ที่ใช้ LLM สมัยใหม่ส่วนใหญ่จะจัดอยู่ในหมวดหมู่นี้ โดยใช้การให้เหตุผลแบบลูกโซ่ทางความคิดเพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน

Hybrid Agent สถาปัตยกรรม

Hybrid ผสมผสานแนวทางเชิงโต้ตอบและเชิงไตร่ตรองเข้าด้วยกัน การตอบสนองที่รวดเร็วและตอบสนองจะจัดการกับสถานการณ์ที่เกิดขึ้นเป็นประจำ ในขณะที่ระบบการพิจารณาจะมีส่วนร่วมกับสถานการณ์ใหม่หรือสถานการณ์ที่ซับซ้อน สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นว่ามนุษย์จัดการกับงานที่คุ้นเคยโดยอัตโนมัติอย่างไร ในขณะเดียวกันก็คิดอย่างลึกซึ้งมากขึ้นสำหรับความท้าทายที่ไม่คุ้นเคย

Multi-Agent Systems

ระบบหลายเอเจนต์เกี่ยวข้องกับตัวแทน AI หลายคนที่ทำงานร่วมกัน โดยแต่ละคนมีบทบาทพิเศษ ตัวอย่างเช่น ตัวแทนการวิจัยอาจรวบรวมข้อมูล ตัวแทนการวิเคราะห์อาจประมวลผลข้อมูลนั้น และตัวแทนการเขียนอาจสร้างผลลัพธ์สุดท้าย สถาปัตยกรรมหลายเอเจนต์ช่วยให้สามารถประมวลผลแบบขนาน ความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง และจัดระเบียบเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนได้

เอเจนต์และเครื่องมือที่ใช้ LLM

การเกิดขึ้นของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้เปลี่ยนแปลงการพัฒนาเอเจนต์ AI LLMs ช่วยให้ตัวแทนมีความเข้าใจภาษาธรรมชาติอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ความสามารถในการให้เหตุผล และความสามารถในการสร้างเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง รวมถึงโค้ดและการเรียก API

วิธีการใช้เครื่องมือทำงาน

การใช้เครื่องมือ หรือการเรียกฟังก์ชันเป็นความสามารถที่สำคัญที่ช่วยให้เอเจนต์ที่ใช้ LLM สามารถโต้ตอบกับระบบภายนอกได้ กระบวนการทำงานดังนี้:

1. คำจำกัดความของเครื่องมือ:เครื่องมือที่มีอยู่จะอธิบายให้กับ LLM ในรูปแบบที่มีโครงสร้าง รวมถึงชื่อ คำอธิบาย และสกีมาพารามิเตอร์
2. การให้เหตุผลเกี่ยวกับเครื่องมือ:เมื่อประมวลผลงาน LLM จะกำหนดว่าเครื่องมือใดที่เกี่ยวข้องและพารามิเตอร์ใดที่จะ ระบุ
3. เอาต์พุตที่มีโครงสร้าง:LLM สร้างการเรียกเครื่องมือที่มีโครงสร้าง (โดยทั่วไปคือ JSON) โดยระบุชื่อเครื่องมือและอาร์กิวเมนต์
4. การดำเนินการ:เลเยอร์การประสานดำเนินการเรียกใช้เครื่องมือและส่งกลับผลลัพธ์เป็น LLM
การตีความ
5. :LLM ประมวลผลเอาต์พุตของเครื่องมือและตัดสินใจว่าจะดำเนินการเพิ่มเติมหรือให้การตอบกลับขั้นสุดท้าย

หมวดหมู่เครื่องมือทั่วไป

โดยทั่วไป Agent จะสามารถเข้าถึงเครื่องมือในประเภทเหล่านี้:

• การดึงข้อมูล:การค้นหาเว็บ, การสืบค้นฐานข้อมูล, การอ่านเอกสาร, การเรียกใช้ API
• การคำนวณ:การเรียกใช้โค้ด, การคำนวณทางคณิตศาสตร์, การวิเคราะห์ข้อมูล
• การสื่อสาร:การส่งอีเมล, การส่งข้อความ, ระบบแจ้งเตือน
• การทำงานของไฟล์:การอ่าน การเขียน และการแก้ไขไฟล์และเอกสาร
• การทำงานของระบบ:การจัดการกระบวนการ การปรับใช้ และการควบคุมโครงสร้างพื้นฐาน

ระบบหน่วยความจำใน AI Agent

หน่วยความจำคือสิ่งที่แยกเอเจนต์ที่เป็นอิสระอย่างแท้จริงออกจากโมเดลไร้สัญชาติ เจ้าหน้าที่ AI ใช้หน่วยความจำหลายประเภทเพื่อรักษาบริบทและเรียนรู้จากประสบการณ์

หน่วยความจำระยะสั้น (หน่วยความจำทำงาน)

หน่วยความจำระยะสั้นเก็บบริบททันทีของงานปัจจุบัน รวมถึงประวัติการสนทนา เอาต์พุตเครื่องมือล่าสุด และผลลัพธ์ระดับกลาง ในเอเจนต์ที่ใช้ LLM โดยทั่วไปจะมีการจัดการผ่านหน้าต่างบริบท ลำดับของข้อความและผลลัพธ์ของเครื่องมือที่โมเดลประมวลผลในแต่ละขั้นตอนการให้เหตุผล

หน่วยความจำระยะยาว

หน่วยความจำระยะยาวยังคงอยู่นอกเหนือจากการสนทนาหรือเซสชันงานเดียว ช่วยให้ตัวแทนสามารถระลึกถึงปฏิสัมพันธ์ในอดีต ความชอบที่ได้เรียนรู้ และความรู้ที่สั่งสมมา การใช้งานทั่วไป ได้แก่:

• ฐานข้อมูลเวกเตอร์:การจัดเก็บการฝังของการโต้ตอบที่ผ่านมาสำหรับการดึงความหมาย (โดยใช้ Pinecone, Weaviate หรือ ChromaDB)
• การจัดเก็บแบบมีโครงสร้าง: ฐานข้อมูลหรือการจัดเก็บคีย์-ค่าสำหรับข้อมูลข้อเท็จจริงและการตั้งค่าของผู้ใช้
• หน่วยความจำแบบไฟล์:ไฟล์ถาวรที่เอเจนต์อ่านและอัปเดตเพื่อรักษาสถานะข้ามเซสชัน

Episodic Memory

หน่วยความจำแบบ Episodic บันทึกประสบการณ์เฉพาะและผลลัพธ์ ช่วยให้ตัวแทนเรียนรู้จากความสำเร็จและความล้มเหลวในอดีต เมื่อเผชิญกับสถานการณ์ที่คล้ายคลึงกัน ตัวแทนสามารถเรียกดูตอนที่เกี่ยวข้องและนำบทเรียนที่เรียนรู้ไปใช้ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป

เฟรมเวิร์ก AI Agent ยอดนิยม

เฟรมเวิร์กหลายอย่างได้เกิดขึ้นเพื่อทำให้การพัฒนาและการปรับใช้เอเจนต์ AI ง่ายขึ้น

LangChain และ LangGraph

LangChain มอบชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM โดยที่ LangGraph นำเสนอเฟรมเวิร์กแบบกราฟสำหรับการสร้างเวิร์กโฟลว์ตัวแทนแบบหลายขั้นตอนแบบมีสถานะ LangGraph เหมาะอย่างยิ่งสำหรับสถาปัตยกรรมเอเจนต์ที่ซับซ้อนที่มีการแตกแขนงแบบมีเงื่อนไขและพาธการดำเนินการแบบขนาน

CrewAI

CrewAI เชี่ยวชาญด้านการจัดการหลายตัวแทน ช่วยให้นักพัฒนาสามารถกำหนดทีมงานของตัวแทนด้วยบทบาท เป้าหมาย และเครื่องมือเฉพาะ เจ้าหน้าที่ทำงานร่วมกันผ่านเวิร์กโฟลว์ที่มีโครงสร้าง พร้อมด้วยการสนับสนุนในตัวสำหรับการมอบหมาย การจัดการการพึ่งพางาน และการโต้ตอบของมนุษย์ในวง

AutoGen

เฟรมเวิร์ก AutoGen ของ Microsoft ช่วยให้สามารถสร้างเอเจนต์ AI แบบสนทนาที่สามารถทำงานร่วมกันผ่านบทสนทนาภาษาธรรมชาติได้ รองรับการสนทนาหลายตัวแทนที่ซับซ้อน การเรียกใช้โค้ด และการกำกับดูแลของมนุษย์ ทำให้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์และงานวิจัย

Claude Agent SDK

Claude Agent SDK ของ Anthropic มอบเครื่องมือสำหรับการสร้างเอเจนต์ AI ระดับการผลิตที่ขับเคลื่อนโดย Claude โดยนำเสนอการใช้เครื่องมือที่มีโครงสร้าง การจัดการการสนทนาแบบหลายรอบ และการควบคุมความปลอดภัยที่ออกแบบมาสำหรับการปรับใช้งานในองค์กร

​​แอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง เจ้าหน้าที่ AI

กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมด้วยการปรับขั้นตอนการทำงานที่ซับซ้อนให้เป็นระบบอัตโนมัติ ซึ่งก่อนหน้านี้ต้องใช้วิจารณญาณและการประสานงานของมนุษย์

Customer Service เจ้าหน้าที่ AI

จัดการข้อซักถามของลูกค้าโดยการเข้าถึงฐานความรู้ ประมวลผลคำสั่งซื้อ การยกระดับปัญหาที่ซับซ้อน และรักษาบริบทการสนทนาผ่านการโต้ตอบหลายรายการ ลดเวลาตอบสนองจากชั่วโมงเหลือเพียงวินาทีในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพการบริการส่วนบุคคล

การพัฒนาซอฟต์แวร์

เอเจนต์การเขียนโค้ด เช่น Claude Code, GitHub Copilot Workspace และ Devin ช่วยเหลือนักพัฒนาโดยการทำความเข้าใจข้อกำหนด การเขียนโค้ด การรันการทดสอบ ปัญหาการแก้ไขจุดบกพร่อง และการปรับใช้โซลูชัน พวกเขาเร่งวงจรการพัฒนาในขณะที่รักษาคุณภาพของรหัสผ่านการตรวจสอบอัตโนมัติ

การวิเคราะห์ข้อมูล เอเจนต์ AI

สร้างไปป์ไลน์ข้อมูลโดยอัตโนมัติ ทำการวิเคราะห์เชิงสำรวจ สร้างการแสดงภาพ และสร้างรายงานข้อมูลเชิงลึก พวกเขาสามารถสืบค้นฐานข้อมูล ประมวลผลสเปรดชีต และเชื่อมต่อกับเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจเพื่อส่งมอบข่าวกรองที่ดำเนินการได้

การดำเนินธุรกิจ

เจ้าหน้าที่ AI เชิงปฏิบัติการทำให้การประมวลผลใบแจ้งหนี้ การตรวจสอบสัญญา การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด และการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานเป็นไปโดยอัตโนมัติ โดยผสานรวมกับระบบองค์กร เช่น ERP, CRM และ HRIS เพื่อปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจแบบครบวงจร

TenthMatrix ช่วยให้ธุรกิจปรับใช้ตัวแทน AI ได้อย่างไร

ที่ TenthMatrix เราเชี่ยวชาญในการออกแบบ สร้าง และปรับใช้โซลูชันตัวแทน AI ที่เปลี่ยนแปลงการดำเนินธุรกิจ บริการของเราประกอบด้วย:

• การออกแบบสถาปัตยกรรมตัวแทน:เราประเมินขั้นตอนการทำงานของคุณและสถาปัตยกรรมตัวแทนการออกแบบที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการทางธุรกิจเฉพาะของคุณและโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิค
• การพัฒนาตัวแทนแบบกำหนดเอง:ทีมวิศวกรของเราสร้างตัวแทน AI ที่พร้อมสำหรับการผลิตโดยใช้เฟรมเวิร์กที่ดีที่สุดในระดับเดียวกันและ LLMs พร้อมการจัดการข้อผิดพลาดที่แข็งแกร่งและ การควบคุมความปลอดภัย
• บริการบูรณาการ:เราผสานรวมตัวแทน AI เข้ากับระบบที่มีอยู่ของคุณ รวมถึง CRM, ERP, ฐานข้อมูล, APIs และแพลตฟอร์มการสื่อสาร
• การจัดการหลายตัวแทน:สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน เราออกแบบและใช้งานระบบหลายตัวแทนพร้อมการดำเนินงานที่ประสานงานและการกำกับดูแลของมนุษย์
• การตรวจสอบและการเพิ่มประสิทธิภาพ:เราปรับใช้ความสามารถในการสังเกตที่ครอบคลุมสำหรับตัวแทน AI ของคุณ ประสิทธิภาพการติดตาม ต้นทุน และตัวชี้วัดคุณภาพเพื่อให้แน่ใจว่ามีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

ไม่ว่าคุณจะสำรวจตัวแทน AI เป็นครั้งแรกหรือปรับขนาดการใช้งานที่มีอยู่ TenthMatrix มีความเชี่ยวชาญในการนำเสนอโซลูชัน AI อัตโนมัติที่ขับเคลื่อนมูลค่าทางธุรกิจที่แท้จริง ติดต่อเราที่info@tenthmatrix.comเพื่อหารือเกี่ยวกับกลยุทธ์ตัวแทน AI ของคุณ