AI Agent กำลังกลายเป็นทิศทางสำคัญในการพัฒนารูปแบบใหญ่ และค่อยๆ กลายเป็นจุดแตกหักที่มีคุณค่าทางปฏิบัติในการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลขององค์กร ต่างจากการสนทนากับโมเดลใหญ่แบบเดี่ยว Agent ไม่เพียงแต่สามารถเข้าใจคำสั่งได้เท่านั้น แต่ยังสามารถวางแผนงาน เรียกใช้เครื่องมือ และดำเนินกระบวนการรอบเป้าหมายได้อีกด้วย เพื่อให้บรรลุวงจรธุรกิจที่ซับซ้อนมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ตั้งแต่ “รู้ว่า Agent คืออะไร” ไปจนถึง “ทำงานอย่างเสถียรในสภาพแวดล้อมองค์กรและสร้างคุณค่า” ยังคงมีช่องว่างทางวิศวกรรมที่ชัดเจนอยู่

หลักการสำคัญยังคงเดิม การสร้าง AI Agent โดยพื้นฐานแล้วก็คือการใช้โค้ดเพื่อบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจบางอย่าง ความแตกต่างจากวิธีก่อนหน้านี้คือ การคำนวณเชิงเหตุผล/การสร้างเนื้อหาที่สำคัญและซับซ้อนจำนวนมากถูกดำเนินการโดย LLM โดยอัตโนมัติ โค้ดจำนวนมากถูกเขียนโดย AI นั่นคือเปลี่ยนจากการดำเนินการโดยมนุษย์ทั้งหมดเป็นการที่มนุษย์สั่งการ AI ให้ดำเนินการ แต่เป้าหมายการทำงานของระบบ กรอบสถาปัตยกรรม ตรรกะของโค้ด ผลลัพธ์การทำงาน ฯลฯ ยังคงต้องออกแบบและนำโดยมนุษย์ ดังนั้นจึงต้องกลับไปสู่มุมมองของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ เพื่อคิดว่าจะสร้าง AI Agent ที่มีคุณภาพสูงได้อย่างไร

และจากการปฏิบัติ AI Agent ในองค์กรกว่า 80 แห่ง แสดงให้เห็นว่า การพึ่งพาความสามารถของโมเดลเพียงอย่างเดียว ยากที่จะสนับสนุนการทำงานที่มีประสิทธิภาพของ Agent ในธุรกิจจริง การใช้ความคิดเชิงระบบของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ในการสร้าง Agent เป็นเส้นทางสำคัญในการลดความไม่แน่นอนและเพิ่มอัตราความสำเร็จของโครงการ บทความนี้พยายามเริ่มต้นจากระเบียบวิธีคลาสสิกของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ เพื่อมอบคู่มือปฏิบัติการสร้าง Agent ที่สามารถนำไปปฏิบัติได้สำหรับผู้ปฏิบัติงานด้านดิจิทัลขององค์กร

1. การวิเคราะห์ความต้องการ: คิดให้ชัดเจนก่อนว่าจะแก้ปัญหาอะไร

ขั้นตอนแรกของวิศวกรรมซอฟต์แวร์คือการวิเคราะห์ความต้องการเสมอ โครงการ Agent ก็ไม่ใช่ข้อยกเว้น หลายองค์กรเมื่อเริ่มโครงการ Agent มักจะตกอยู่ในกับดัก “ถือค้อนหาตะปู” – ถูกดึงดูดด้วยความก้าวหน้าของ LLM ก่อน แล้วค่อยหันกลับไปมองหาสถานการณ์การใช้งาน วิธีที่ปลอดภัยกว่าคือตรงกันข้าม: เริ่มจากปัญหาทางธุรกิจ แล้วประเมินย้อนกลับว่า Agent เป็นโซลูชันที่เหมาะสมหรือไม่

ตัวอย่างเช่น แผนกบริการลูกค้าต้องรับมือกับการสอบถามซ้ำๆ จำนวนมากทุกวัน พนักงานบริการลูกค้ามนุษย์ทำงานภายใต้ภาระงานสูงอย่างต่อเนื่อง ประสบการณ์การตอบสนองลูกค้าลดลงอย่างต่อเนื่อง หลังจากการวิเคราะห์ความต้องการ พบว่าปัญหามุ่งเน้นไปที่สามสถานการณ์หลัก: การสอบถามคำสั่งซื้อ การปรึกษานโยบายการคืนสินค้าและการแลกเปลี่ยน และการติดตามความคืบหน้าขนส่งสินค้า สถานการณ์เหล่านี้มีกฎเกณฑ์ค่อนข้างชัดเจน ข้อมูลมีโครงสร้างระดับสูง และมีความต้องการความทันเวลาที่เหมาะสม นี่คือสถานการณ์ทั่วไปที่ Agent สามารถเข้ามามีบทบาทได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในขั้นตอนการวิเคราะห์ความต้องการ อย่างน้อยต้องตอบคำถามหลักสามข้อ: หนึ่ง ผู้ใช้เป้าหมายคือใคร สอง ความเจ็บปวดที่แท้จริงของผู้ใช้คืออะไร สาม ความสำเร็จสามารถวัดผลเชิงปริมาณได้หรือไม่ มีเพียงเมื่อเกิดฉันทามติในสามคำถามนี้ การออกแบบระบบและการนำเทคโนโลยีไปใช้ในภายหลังจึงจะไม่เบี่ยงเบนทิศทาง

2. การออกแบบระบบ: ความคิดแบบ “ระบบปฏิบัติการ” ของ Agent

หากเปรียบเทียบ Agent เป็นพนักงานอัจฉริยะคนหนึ่ง ด้านหลังของมันจำเป็นต้องมีสภาพแวดล้อมสนับสนุนที่คล้ายกับ “ระบบปฏิบัติการ” เพื่อประสานการคิด ความจำ และการกระทำ จากมุมมองทางวิศวกรรม ระบบนี้มักประกอบด้วยสี่ระบบย่อยหลัก: การจัดลำดับงาน การจัดการบริบท การจัดเก็บความจำ และการขยายเครื่องมือ

• การจัดลำดับงาน สามารถมองได้ว่าเป็น “ศูนย์กลางการตัดสินใจ” ของ Agent รับผิดชอบในการทำความเข้าใจงาน การสร้างแผน และการเลือกการกระทำ รูปแบบการจัดลำดับพื้นฐานที่สุดคือวงจร “คิด-กระทำ-สังเกต”: Agent วิเคราะห์เป้าหมายปัจจุบันก่อน จากนั้นตัดสินใจเรียกใช้เครื่องมือใด สุดท้ายปรับพฤติกรรมขั้นต่อไปตามผลการดำเนินการ สำหรับสถานการณ์ธุรกิจที่ซับซ้อน มักจำเป็นต้องแนะนำโหมดความร่วมมือหลาย Agent – โดยมี “ผู้ประสานงาน” รับผิดชอบในการแยกย่อยงานและการจัดตารางงาน หลาย “ผู้ปฏิบัติงาน” ประมวลผลงานย่อยแบบขนาน สุดท้ายผู้ประสานงานรวบรวมผลลัพธ์
• การจัดการบริบท เทียบเท่ากับ “ความจำการทำงาน” ของ Agent เนื่องจากหน้าต่างบริบทของโมเดลใหญ่มีจำกัด Agent ไม่สามารถเก็บรักษาข้อมูลประวัติทั้งหมดได้อย่างไม่จำกัด ดังนั้นระบบจำเป็นต้องจัดการข้อมูลแบบแบ่งชั้น: ข้อมูลที่เกี่ยวข้องอย่างมากกับงานปัจจุบันเก็บรักษาไว้ในบริบท ข้อมูลประวัติและความรู้พื้นฐานโหลดตามความต้องการผ่านกลไกการค้นหา ในทางปฏิบัติ เทคโนโลยี RAG (การสร้างเสริมด้วยการค้นคืน) เป็นโซลูชันทั่วไป อนุญาตให้ Agent ค้น詢ฐานความรู้ขององค์กรแบบไดนามิกก่อนสร้างคำตอบ จึงสามารถขยายขอบเขตความรู้ที่ใช้ได้โดยไม่เพิ่มภาระบริบท
• การจัดเก็บความจำ รับบทบาท “ความจำระยะยาว” Agent ระดับองค์กรมักจำเป็นต้องบันทึกข้อมูลเช่น ความชอบของผู้ใช้ ปฏิสัมพันธ์ประวัติ สถานะธุรกิจ ฯลฯ ข้อมูลเหล่านี้สามารถใช้กลยุทธ์การจัดเก็บแบบแบ่งชั้น: ข้อมูลเชิงความหมายที่เข้าถึงบ่อยจัดเก็บในฐานข้อมูลเวกเตอร์เพื่อสนับสนุนการค้นหาความคล้ายคลึง ข้อมูลธุรกิจที่มีโครงสร้างจัดเก็บในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เพื่อการจัดการระยะยาว คุณค่าของความจำระยะยาวอยู่ที่ว่า มันทำให้ Agent สามารถรักษาความต่อเนื่องและความสม่ำเสมอในการปฏิสัมพันธ์หลายรอบหรือแม้กระทั่งข้ามเซสชัน
• การขยายเครื่องมือ เป็นกุญแจสำคัญที่ทำให้ Agent “สร้างความสามารถในการกระทำ” ได้จริง Agent ที่ไม่มีเครื่องมือโดยพื้นฐานแล้วสามารถสร้างภาษาได้เท่านั้น มีเพียงเมื่อมีความสามารถในการเรียกใช้เครื่องมือ Agent จึงสามารถดำเนินการสอบถาม เขียน และดำเนินการได้ การออกแบบเครื่องมือควรปฏิบัติตามหลักการรับผิดชอบเดียว เครื่องมือแต่ละชิ้นรับผิดชอบเพียงการดำเนินการที่ชัดเจนหนึ่งอย่างเท่านั้น และบอก Agent ผ่านคำอธิบายที่ชัดเจนว่าเมื่อใด 如何使用该工具

3. การเข้ารหัสและการนำไปใช้: เริ่มจากสิ่งง่ายๆ ค่อยๆ พัฒนาแบบวนซ้ำ

ในทางปฏิบัติของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ “รักษาความเรียบง่าย” เป็นหลักการสำคัญ การพัฒนา Agent ก็เช่นเดียวกัน องค์กรไม่ควรสร้างระบบที่ซับซ้อนและสมบูรณ์ตั้งแต่แรก แต่ควรเริ่มจากผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้ขั้นต่ำ (MVP) แล้วค่อยๆ ขยายขอบเขตความสามารถ

การนำ Agent พื้นฐานไปใช้มักประกอบด้วยสามองค์ประกอบหลักเท่านั้น: อินเทอร์เฟซโมเดลใหญ่ ชุดเครื่องมือ และวงจรควบคุม โมเดลใหญ่รับผิดชอบการทำความเข้าใจและการให้เหตุผล เครื่องมือรับผิดชอบการโต้ตอบกับระบบภายนอก วงจรควบคุมรับผิดชอบการแปลงผลการให้เหตุผลเป็นการกระทำเฉพาะ เมื่อผู้ใช้เริ่มคำขอ Agent จะตัดสินตามสถานะปัจจุบัน เลือกเครื่องมือที่เหมาะสมเพื่อดำเนินการ และหลังจากได้รับผลลัพธ์แล้วตัดสินใจว่าจะดำเนินการขั้นต่อไปหรือไม่ จนกว่างานจะเสร็จสิ้นหรือยุติ

ในกระบวนการนี้ วิศวกรรมพรอมต์เป็นความสามารถหลักที่ไม่สามารถละเลยได้ พรอมต์โดยพื้นฐานแล้วคือข้อจำกัดและคำแนะนำสำหรับพฤติกรรมของ Agent สำหรับบุคลากรทางธุรกิจ 只需掌握基础原则即可 ตัวอย่างเช่น: กำหนดเป้าหมายให้ชัดเจน เสริมภูมิหลังที่จำเป็น กำหนดรูปแบบเอาต์พุตให้เป็นมาตรฐาน สำหรับบุคลากรทางเทคนิค จำเป็นต้องเข้าใจวิธีการทางเทคนิคเช่น ตัวอย่าง Few-Shot คำแนะนำเส้นทางการให้เหตุผล ฯลฯ อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น เพื่อเพิ่มความเสถียรและความสม่ำเสมอของ Agent

สิ่งที่ต้องเน้นคือ โดยปกติองค์กรไม่จำเป็นต้องฝึกโมเดลใหญ่ตั้งแต่เริ่มต้น โมเดลหลักในปัจจุบัน (เช่น DeepSeek, Tongyi Qianwen, ชุด GPT) มีความสามารถในการให้เหตุผลทั่วไปที่ค่อนข้างแข็งแกร่งอยู่แล้ว วิธีการที่มีประสิทธิภาพด้านต้นทุนมากกว่าคือ ผ่านการออกแบบพรอมต์ การเชื่อมต่อความรู้ขององค์กร และการปรับแต่งแบบเบาเฉพาะสถานการณ์ เพื่อให้ความสามารถของโมเดลสอดคล้องกับความต้องการทางธุรกิจ

4. การทดสอบและการตรวจสอบ: 确保 Agent 可靠可用

จากสภาพแวดล้อมสาธิตไปสู่สภาพแวดล้อมการผลิต ความแตกต่างที่ใหญ่ที่สุดคือความน่าเชื่อถือ การสาธิตที่สำเร็จหนึ่งครั้งไม่ได้หมายความว่าระบบมีความสามารถในการใช้งาน ในขณะที่ระบบการผลิตจำเป็นต้องรักษาประสิทธิภาพที่เสถียรภายใต้คำขอจำนวนมาก การทดสอบ Agent มักต้องครอบคลุมสามมิติ: ความถูกต้องของการทำงาน ความปลอดภัย และความเสถียรของประสิทธิภาพ

• การทดสอบการทำงาน 主要验证 Agent 是否能够正确理解用户意图，并在不同场景下给出合理输出 สามารถสร้างชุดทดสอบมาตรฐานเพื่อครอบคลุมสถานการณ์ทั่วไปและกรณีขอบเขต สำหรับงานที่มีความอัตนัยของผลลัพธ์สูง สามารถแนะนำวิธีการ “โมเดลประเมินโมเดล” โดยให้โมเดลใหญ่อีกตัวหนึ่งให้คะแนนหรือจำแนกประเภทคุณภาพของเอาต์พุต
• การทดสอบความปลอดภัย มีความสำคัญอย่างยิ่งในสถานการณ์องค์กร ความเสี่ยงทั่วไปรวมถึงการโจมตีด้วยการฉีดพรอมต์ การดำเนินการที่ล้ำขอบเขตอำนาจ และการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ เป็นต้น ด้วยเหตุนี้ องค์กรจำเป็นต้องจำกัดสิทธิ์เครื่องมือของ Agent อย่างเคร่งครัด และแนะนำกลไกการแยกส่วนและการตรวจสอบการดำเนินการในระดับระบบ เพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้ Agent ถูกชักนำให้ดำเนินการที่เกินขอบเขตการอนุญาต
• การทดสอบประสิทธิภาพ 则关注响应时间、并发能力和整体成本 เนื่องจากโดยปกติการให้เหตุผลและการวางแผนของ Agent ต้องพึ่งพาการเรียกใช้โมเดลหลายครั้ง ความล่าช้าและค่าใช้จ่ายอาจสะสมอย่างรวดเร็ว วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพทั่วไปรวมถึงการลดขั้นตอนการให้เหตุผลที่ไม่จำเป็น การแคชผลลัพธ์กลาง และการเลือกโมเดลขนาดที่เหมาะสมตามความซับซ้อนของงาน

5. การปรับใช้และการบำรุงรักษา: การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องและการปรับปรุงแบบวนซ้ำ

การเปิดตัว Agent ไม่ได้หมายความว่าโครงการสิ้นสุดลง แต่เข้าสู่ขั้นตอนการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แผนกเทคโนโลยีขององค์กรจำเป็นต้องสร้างระบบการสังเกตการณ์ที่สมบูรณ์ เพื่อตรวจสอบสถานะการทำงานของ Agent อย่างต่อเนื่องในระยะยาว การสังเกตการณ์มักรวมถึงสามระดับ: การบันทึกบันทึก (Agent ตัดสินใจอะไรบ้าง) การตรวจสอบตัวชี้วัด (เวลาในการตอบสนอง อัตราความสำเร็จในการเรียกใช้ การใช้ Token) และการติดตามเส้นทาง (เส้นทางการดำเนินการภายในระบบของคำขอที่ซับซ้อน) ข้อมูลเหล่านี้ไม่เพียงใช้สำหรับการตรวจสอบปัญหา แต่ยังให้พื้นฐานสำหรับการปรับปรุงในภายหลัง

ในสภาพแวดล้อมการผลิต กลไกการจัดการข้อผิดพลาดที่แข็งแรงก็ขาดไม่ได้เช่นเดียวกัน Agent อาจพบสถานการณ์ผิดปกติเช่น การเรียกใช้เครื่องมือล้มเหลว อินเทอร์เฟซหมดเวลา หรือบริบทเกินขีดจำกัด ระบบควรสนับสนุนการลองใหม่อัตโนมัติ การประมวลผลแบบลดระดับ และการตอบรับความล้มเหลวที่ชัดเจน ตัวอย่างเช่น เมื่อโมเดลหลักไม่สามารถใช้งานได้ ให้เปลี่ยนไปใช้โมเดลสำรอง หรือเมื่อเครื่องมือล้มเหลว ให้แจ้งผู้ใช้ให้ปรับเปลี่ยนวิธีการร้องขอ

สุดท้าย ความสามารถของ Agent จำเป็นต้องได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่านการวนซ้ำอย่างต่อเนื่อง 通过分析用户反馈、复盘失败案例、补充业务知识，逐步增强系统表现 กระบวนการนี้มักต้องการความร่วมมือระยะยาวระหว่างทีมธุรกิจและทีมเทคโนโลยี

6. เขียนท้ายสุด

AI Agent เป็นตัวแทนของรูปแบบใหม่ของการโต้ตอบและระบบอัตโนมัติ และยังให้ทิศทางใหม่สำหรับการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลขององค์กร แต่ตัวเทคโนโลยีเองไม่ใช่เป้าหมาย สิ่งสำคัญจริงๆ คือการแก้ปัญหาจริงและสร้างคุณค่าทางธุรกิจ

การใช้วิธีการเชิงระบบของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ในการสร้าง Agent ไม่ได้เพื่อเพิ่มความซับซ้อน แต่เพื่อลดความไม่แน่นอน การวิเคราะห์ความต้องการทำให้แน่ใจว่าทิศทางถูกต้อง การออกแบบระบบรับประกันว่าสถาปัตยกรรมมั่นคง การเข้ารหัสและการนำไปใช้สนับสนุนการลงมือปฏิบัติอย่างรวดเร็ว การทดสอบและการตรวจสอบเพิ่มความน่าเชื่อถือ การปรับใช้และการบำรุงรักษาส่งเสริมการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง – องค์ประกอบเหล่านี้ทำงานร่วมกัน ขาดสิ่งใดสิ่งหนึ่งไม่ได้ สิ่งนี้กำหนดให้การสร้าง AI Agent ต้องกลับสู่แก่นแท้ของวิศวกรรมซอฟต์แวร์

เทคโนโลยี Agent ยังคงพัฒนาอย่างรวดเร็ว วิธีการนำไปใช้เฉพาะอาจเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง แต่สำหรับองค์กรแล้ว สิ่งสำคัญที่สุดคือก้าวแรก: เริ่มจากสถานการณ์ธุรกิจที่ชัดเจน ใช้ต้นทุนต่ำสุดเพื่อตรวจสอบคุณค่า สะสมประสบการณ์อย่างต่อเนื่องในการปฏิบัติ ท้ายที่สุดแล้ว Agent ที่成熟จริงๆ ไม่เคยถูกออกแบบมาครั้งเดียว แต่เติบโตขึ้นทีละน้อยในการวนซ้ำอย่างต่อเนื่อง

ติดตาม “Whale Habitat” Mini Program เพื่อรับข่าวสาร AI ล่าสุด

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง

☕ สนับสนุนค่ากาแฟทีมงาน

หากคุณชอบบทความนี้ สามารถสนับสนุนเราได้ผ่าน PromptPay

SCAN TO PAY WITH ANY BANK