ภาพรวมการวิจัยตัวแทนอัจฉริยะ: การตีความและนำทางทรัพยากรอย่างครอบคลุมตั้งแต่ทฤษฎีสู่การปฏิบัติ

ในปีที่ผ่านมา เอเจนต์อัจฉริยะ (Agent) ที่สร้างขึ้นจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นแกนหลัก ได้กลายเป็นหนึ่งในทิศทางการวิจัยที่ก้าวหน้าที่สุดและมีความเคลื่อนไหวมากที่สุดในสาขาปัญญาประดิษฐ์ คลัง GitHub 《Awesome-Agent-Papers》 ที่ดูแลโดย Luo-Junyu และคณะ ได้จัดระบบและรวบรวมบทความวิจัยสำคัญและความก้าวหน้าล่าสุดในสาขานี้อย่างเป็นระบบ เป็นแหล่งข้อมูลชั้นยอดสำหรับการทำความเข้าใจสนามวิจัยที่กำลังเฟื่องฟูนี้

บทความนี้จะอ้างอิงจากชุดบทความวิจัยดังกล่าวและวรรณกรรมที่เกี่ยวข้อง เพื่อร่างภาพรวมของการวิจัยเอเจนต์อัจฉริยะจากมุมมองของกรอบทฤษฎี แนวทางทางเทคนิค จุดสนใจในการวิจัย และความท้าทายต่างๆ

ที่อยู่คลัง GitHub: https://github.com/luo-junyu/Awesome-Agent-Papers

ในยุคที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ก้าวเข้าสู่การนำไปใช้ทางวิศวกรรมและอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว การวิจัย “เอเจนต์อัจฉริยะ” (Agent) ได้กลายเป็นสะพานหลักที่เชื่อมโยงความสามารถของโมเดลพื้นฐานกับการปฏิบัติงานจริง คลัง GitHub นี้รวบรวมบทความวิจัยและทรัพยากรสำคัญในสาขานี้อย่างเป็นระบบ เป็นดัชนีชั้นนำสำหรับการทำความเข้าใจ เรียนรู้ และวิจัยระบบ LLM Agent

บทความนี้จะตีความโครงสร้างและเนื้อหาของคลังนี้อย่างครอบคลุม เพื่อช่วยให้ผู้อ่านสามารถกำหนดทิศทางได้ท่ามกลางมหาสมุทรแห่งบทความวิจัย

เอเจนต์อัจฉริยะคืออะไร?

AI Agent “เอเจนต์อัจฉริยะ” ในที่นี้หมายถึงระบบปฏิบัติการอัตโนมัติที่สร้างขึ้นจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เอเจนต์ประเภทนี้มักมี ลักษณะเฉพาะ เช่น การขับเคลื่อนด้วยเป้าหมาย ความสามารถในการวางแผนแบบไดนามิก การเรียกใช้เครื่องมือ และการแยกย่อยงานที่ซับซ้อน ซึ่งแตกต่างจากโมเดลแบบ “ถาม-ตอบ” แบบดั้งเดิม พวกมัน更像เป็น “ผู้ปฏิบัติการ” ที่มีความสามารถในการตัดสินใจ

หนึ่ง: จุดมุ่งหมายหลักและโครงสร้างองค์กรของคลัง

คลังนี้มีจุดมุ่งหมายเป็น Large Language Model Agent Research Collection (ชุดทรัพยากรการวิจัยเอเจนต์ LLM) โดยจัดประเภทและจัดระบบประเด็นสำคัญเกี่ยวกับเอเจนต์อัจฉริยะ

📌 โครงสร้างคลัง (ไดเรกทอรีหลัก)

README.md ของคลังจัดระเบียบไดเรกทอรีตามตรรกะต่อไปนี้:

1. Overview — ภาพรวมโครงการและบทนำ
2. Statistics & Trends — สถิติและแนวโน้มการวิจัย
3. Key Categories (ประเภทสำคัญ)
4. Resource List (รายการทรัพยากร)
   • Agent Collaboration
   • Agent Construction
   • Agent Evolution
   • Applications
   • Datasets & Benchmarks
   • Ethics
   • Security
   • Survey
   • Tools
5. Contributing (แนวทางการมีส่วนร่วม)

กล่าวอีกนัยหนึ่ง คลังไม่เพียงแต่ให้ทรัพยากรบทความวิจัย แต่ยังจัดระบบงานวิจัยจาก หลายมิติ เช่น สถาปัตยกรรมระบบ กลไกการทำงานร่วมกัน การพัฒนาตนเอง เครื่องมือภายนอก ความปลอดภัย และการประเมิน เป็น “แผนที่นำทางความรู้” ที่มีโครงสร้าง

สอง: ตีความไดเรกทอรีหลักและเนื้อหาตัวแทนตามหัวข้อ

ด้านล่างนี้คือประเภทหลักของคลังและบทความวิจัย/หัวข้อตัวแทนบางส่วนที่รวมอยู่ (บางส่วนเป็นตัวอย่างย่อ โปรดเยี่ยมชมคลังเพื่อดูฉบับเต็ม)

✨ 1. Agent Collaboration (การทำงานร่วมกันของเอเจนต์)

ส่วนนี้มุ่งเน้นไปที่ กลไกการโต้ตอบและกลยุทธ์การทำงานร่วมกันของเอเจนต์หลายตัว:

• Foam-Agent : กรอบงานอัตโนมัติสำหรับเวิร์กโฟลว์ CFD
• Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail? : การวิเคราะห์สาเหตุความล้มเหลวของระบบหลายเอเจนต์
• MultiAgentBench : กรอบงานสำหรับประเมินการทำงานร่วมกันและการแข่งขัน
• A Survey of AI Agent Protocols : การจำแนกประเภทและแนวโน้มของโปรโตคอลการทำงานร่วมกัน
• AutoGen : กรอบงานสำหรับแอปพลิเคชันหลายเอเจนต์แบบสนทนาแบบกำหนดเอง

งานวิจัยประเภทนี้เน้น “การสื่อสาร การแบ่งงาน และกลยุทธ์ความร่วมมือ” ระหว่างเอเจนต์ ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการสร้างโซลูชันสำหรับงานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น

✨ 2. Agent Construction (การสร้างเอเจนต์)

มุ่งเน้นไปที่ วิธีการออกแบบสถาปัตยกรรมระบบ LLM Agent ที่สามารถปฏิบัติการได้:

• On Architecture of LLM agents : การออกแบบสถาปัตยกรรมอย่างเป็นระบบ
• Unified Mind Model : เสนอแบบจำลองความคิดแบบรวม
• SPeCtrum / Memory-R1 / A-MEM / BudgetThinker เป็นต้น: กลยุทธ์การออกแบบและปรับ优化โมดูลต่างๆ

บทความวิจัยเหล่านี้สำรวจการออกแบบตัวเอเจนต์จากทฤษฎีและวิธีการ เป็นวัสดุหลักสำหรับทำความเข้าใจกระบวนการสร้างเอเจนต์แบบเต็มวงจร

✨ 3. Agent Evolution (การพัฒนาตนเองของเอเจนต์)

ประเภทนี้ให้ความสนใจกับ ความสามารถในการเรียนรู้แบบไดนามิกและการปรับ优化ตนเองของเอเจนต์:

• วิธีการปรับ优化ตนเองและการเรียนรู้แบบปรับตัว
• การวางแผนเส้นทางการเรียนรู้และกลไกการปรับปรุงตนเอง
• การผสมผสานระหว่างการเรียนรู้แบบเสริมกำลังและกลไกความจำของเอเจนต์

ทิศทางนี้มีศักยภาพที่จะทำให้เอเจนต์สามารถปรับ优化อย่างต่อเนื่องผ่านประสบการณ์ของตัวเองในระหว่างการทำงาน

✨ 4. Datasets & Benchmarks (ชุดข้อมูลและเกณฑ์มาตรฐานการประเมิน)

เพื่อประเมินความสามารถของเอเจนต์อย่างเป็นวิทยาศาสตร์ ส่วนนี้รวบรวมเกณฑ์มาตรฐานและการออกแบบการทดลองจำนวนมาก:

• AgentHarm : วัดความแข็งแกร่งของเอเจนต์
• AI Hospital : การประเมินจำลองทางการแพทย์
• GTA / LaMPilot เป็นต้น: เกณฑ์มาตรฐานการประเมินเครื่องมือทั่วไปและการขับขี่อัตโนมัติ
• MMAU / OmniACT / AppWorld : ชุดการประเมินข้ามงานและหลายโดเมน

ระบบการประเมินที่ดีเป็นพื้นฐานสำหรับการผลักดันให้ Agent ถูกนำไปใช้ทางวิศวกรรม

✨ 5. Security & Ethics (ความปลอดภัยและจริยธรรม)

เมื่อความสามารถของระบบเอเจนต์เพิ่มขึ้น ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องก็เด่นชัดขึ้น:

• RTBAS : ป้องกันการโจมตีแบบ prompt injection
• Agent-in-the-Middle : การโจมตีการสื่อสารหลายเอเจนต์
• การวิเคราะห์การโจมตีที่เกี่ยวข้องกับ AutoHijacker / WebInject
• บทความวิจัยหลายฉบับเกี่ยวกับ การประเมินสถานการณ์ความปลอดภัยและการออกแบบสถาปัตยกรรมความปลอดภัย

ส่วนนี้สะท้อนถึงความเสี่ยงและการวิจัยการป้องกันที่ระบบเอเจนต์อัจฉริยะต้องเผชิญในการใช้งานจริง

✨ 6. Applications (กรณีศึกษาการใช้งานจริง)

นอกจากวิธีการแล้ว ยังมีบทความวิจัยจำนวนมากที่มุ่งเน้นไปที่การประยุกต์ใช้เอเจนต์ในสถานการณ์เฉพาะ:

• การซื้อขายทางการเงิน การวินิจฉัยทางการแพทย์ การสร้างแบบจำลองเมือง ฯลฯ
• การช่วยเหลือการวิจัยทางวิทยาศาสตร์อัตโนมัติ (เช่น การเขียนบทความวิจัย/การทดลองแบบบูรณาการ)
• การสาธิตสถานการณ์อัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน

สิ่งเหล่านี้รวมทฤษฎีเข้ากับการปฏิบัติจริง และสามารถใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับการปฏิบัติทางวิศวกรรม

สาม: ทำไมคลังนี้จึงมีค่าสำหรับคุณ?

โดยรวมแล้ว คลังนี้:

✔ ให้ รายการบทความวิจัยที่จัดประเภทตามหัวข้อ เพื่อความสะดวกในการเรียนรู้อย่างเป็นระบบ
✔ รวม บทความวิจัยล่าสุดปี 2024-2025 ที่ครอบคลุมความก้าวหน้าล่าสุด
✔ เชื่อมโยงไปยังโค้ด/โครงการที่สามารถทำซ้ำได้ (เช่น AutoGen เป็นต้น)
✔ มีบทวิจารณ์การวิจัยและข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้ม สามารถใช้สำหรับการวิจัย วิศวกรรม และการปฏิบัติด้านผลิตภัณฑ์

สำหรับนักวิจัย นักพัฒนา และผู้วางแผนกลยุทธ์ทางเทคนิคขององค์กร นี่คือชุดทรัพยากรที่หาได้ยาก

สี่: คำแนะนำสำหรับการอ่านเพิ่มเติม

📌 อ่านเป็นลำดับแรก:

1. บทความ Survey : ทำความเข้าใจ “ทำไมต้อง Agent, Agent ทำอะไร”
2. Benchmarks และกรอบงาน : สร้างแนวคิดสำหรับระบบประเมินความสามารถ
3. บทความวิจัยด้านความปลอดภัย : ไม่ควรละเลยก่อนการใช้งานระบบใดๆ
4. กรณีศึกษาการประยุกต์ใช้ : ทำความเข้าใจเส้นทางการนำ Agent ไปใช้ทางวิศวกรรม

คำแนะนำข้างต้นเหมาะสำหรับการอ่านแบบค่อยเป็นค่อยไปจากที่ไม่รู้จักไปสู่การคุ้นเคยกับสาขานี้

ห้า: บทสรุป

เอเจนต์อัจฉริยะกำลังก้าวจากงานวิจัยทดลองไปสู่ การปฏิบัติทางวิศวกรรม อย่างรวดเร็ว ข้ามจากโมเดล NLP ไปสู่ระบบที่มีความสามารถในการปฏิบัติงาน คลังนี้ไม่เพียงแต่เป็น “ชุดบทความวิจัย” แต่ยังเป็น “แผนที่ความรู้” สำหรับทำความเข้าใจกระแสนี้

ติดตาม “鲸栖” Mini Program เพื่อรับข่าวสาร AI ล่าสุด

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง