จาก LLM ไปสู่ระบบมัลติเอเจนต์: แผนที่การเรียนรู้เทคโนโลยี AI ฟรีและคู่มือวิศวกรรม

หากคุณกำลังติดตาม LLM, AI Agent, MCP, ระบบ Multi-Agent อยู่ล่ะก็ คุณคงเคยรู้สึกแบบนี้:

• ข้อมูลเยอะเกินไป แต่ไม่มีเส้นทางหลักที่ชัดเจน
• มีวิดีโอ งานวิจัย คอร์สเรียนมากมาย แต่ไม่รู้ว่าควรเริ่มเรียนอะไรก่อน
• ดู Demo แล้วเข้าใจ แต่ไม่รู้จะทำเป็นระบบได้อย่างไร

เอกสารนี้มีเป้าหมายเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ โดยทำสิ่งที่ “เป็นเชิงวิศวกรรม” มาก:

รวบรวมเส้นทางการเรียนรู้แบบครบวงจรตั้งแต่ LLM → Agent → MCP → Multi-Agent ไว้ในที่เดียว

ทรัพยากรทั้งหมดเป็นข้อมูลจากแหล่งทางการและการปฏิบัติจริง และฟรี

ต่อไปจะแยกย่อยตามโครงสร้างระบบของ “เรียนอะไร / ทำไมต้องเรียน / เหมาะกับใคร“

📹 วิดีโอ｜ความเข้าใจพื้นฐานแรกจาก LLM สู่ Agent

1. LLM Introduction

https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g

👉 เหมาะสำหรับ: ผู้เริ่มต้นเรียนรู้ LLM
👉 คุณจะได้เรียนรู้อะไร:
* Large Language Model คืออะไร
* แนวคิดพื้นฐานของ Transformer
* LLM ทำอะไรได้และทำอะไรไม่ได้

นี่คือจุดเริ่มต้นสำหรับการทำความเข้าใจระบบ Agent ทั้งหมด

2. LLMs from Scratch

https://www.youtube.com/watch?v=9vM4p9NN0Ts

👉 คุณค่าหลัก:
* เข้าใจการฝึกฝนและอนุมานของ LLM ตั้งแต่เริ่มต้น โดยไม่พึ่งเฟรมเวิร์ก
* ช่วยแยกแยะระหว่าง “ความสามารถของโมเดล” และ “ความสามารถทางวิศวกรรม”

หลังจากดูแล้วคุณจะรู้ว่า:

ทำไมปัญหาของ Agent หลายๆ อย่าง จึงไม่ใช่ปัญหาของโมเดล

3. Agentic AI Overview (Stanford)

https://www.youtube.com/watch?v=kJLiOGle3Lw

👉 นี่คือ “แผนที่ภาพรวม” ของโลก Agent
* Agentic AI คืออะไร
* ความแตกต่างพื้นฐานระหว่าง Agent กับแอปพลิเคชัน LLM แบบดั้งเดิม
* ทำไมระบบ Multi-Agent ถึงเกิดขึ้น

แนะนำอย่างยิ่งให้เป็นจุดเริ่มต้นแรกในการเรียนรู้ Agent

4. Building and Evaluating Agents

https://www.youtube.com/watch?v=d5EltXhbcfA

👉 แก้ปัญหาที่ถูกละเลยอย่างรุนแรง:
* จะประเมิน Agent อย่างไร?
* วัดอัตราความสำเร็จของงาน, ความเสถียร, ต้นทุน อย่างไร?

หากคุณต้องการนำ Agent ไปใช้งานจริงในสภาพแวดล้อมการผลิต นี่คือสิ่งที่ต้องดู

5. Building Effective Agents

https://www.youtube.com/watch?v=D7_ipDqhtwk

👉 เนื้อหาหลัก:
* หลักการออกแบบ Agent
* ทำไม Agent ที่เรียบง่ายถึงน่าเชื่อถือกว่า
* รูปแบบความล้มเหลวที่พบบ่อย (Loop, ภาพหลอน, ควบคุมไม่ได้)

เนื้อหาแบบนี้ สำคัญกว่า “Demo ที่ดูตื่นตาตื่นใจ” ถึง 10 เท่า

6. Building Agents with MCP

https://www.youtube.com/watch?v=kQmXtrmQ5Zg

👉 พื้นฐานสำคัญของ MCP (Model Context Protocol)
* ทำไมถึงต้องการ MCP
* MCP รวม Tool / Context / Memory อย่างไร
* แนวคิด “ชั้นอินเทอร์เฟซ” ของวิศวกรรม Agent

นี่คือแนวโน้มสำคัญของวิศวกรรม Agent ในปัจจุบัน

7. Building an Agent from Scratch

https://www.youtube.com/watch?v=xzXdLRUyjUg

👉 เน้นการปฏิบัติจริง
* สร้าง Agent ตั้งแต่เริ่มต้น
* ครอบคลุม Prompt, Tool, Memory, การควบคุม Loop

เหมาะมากสำหรับคนที่ “เรียนทฤษฎีแล้วอยากลองเขียนเอง”

8. Philo Agents (เพลย์ลิสต์)

https://www.youtube.com/playlist?list=PLacQJwuclt_sV-tfZmpT1Ov6jldHl30NR

👉 การคิดเชิงระบบเกี่ยวกับ Agent
* ปัญหาทางปรัชญาของ Agent
* ความเป็นอิสระ, เป้าหมาย, กลไกการตอบรับ

เหมาะสำหรับผู้ที่เขียน Agent มาแล้ว และต้องการก้าวไปสู่การออกแบบในระดับนามธรรมมากขึ้น

🗂️ GitHub Repos｜ทรัพยากรทางวิศวกรรมที่ “ลอกการบ้าน” ได้จริง

1. GenAI Agents

https://github.com/nirdiamant/GenAI_Agents

👉 รวมรูปแบบการออกแบบ Agent
* ReAct, Planner, Tool-Use
* แนวทางการทำงานร่วมกันของ Multi-Agent

เหมาะมากสำหรับการอ้างอิงกับโปรเจกต์ของตัวเอง

2. Microsoft AI Agents for Beginners

https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners

👉 บทเรียนที่เป็นมิตรกับวิศวกร
* จาก 0 ถึง 1
* ทุกขั้นตอนมีโค้ด

เหมาะสำหรับ: คนที่ไม่ต้องการอ่านแค่เอกสารวิจัย

3. Prompt Engineering Guide

https://lnkd.in/gJjGbxQr

👉 Prompt ไม่ใช่แค่ “การเขียนประโยค”
* วิธีการจัดโครงสร้าง Prompt
* Chain-of-Thought, Self-Consistency

“ความฉลาด” ของ Agent หลายตัว มาจากตรงนี้

4. Hands-On Large Language Models

https://lnkd.in/dxaVF86w

👉 รวมการปฏิบัติจริงทางวิศวกรรม LLM
* การปรับปรุงการอนุมาน
* วิธีการประเมิน
* กรณีศึกษาแอปพลิเคชัน

5. Hands-On AI Engineering

https://github.com/Sumanth077/Hands-On-AI-Engineering

👉 มุมมองเชิงระบบวิศวกรรม AI
* ไม่ใช่แค่โมเดล
* รวมถึงข้อมูล, การปรับใช้, การตรวจสอบ

6. LLM Course (mlabonne)

https://github.com/mlabonne/llm-course

👉 เส้นทางการเรียนรู้ LLM ที่มีคุณภาพและได้รับการยอมรับจากชุมชน

🗺️ แนวทางทางการ｜”คำตอบมาตรฐาน” จากผู้ผลิต

เอกสารทางการของ Google / Anthropic / OpenAI

• Google Agent Whitepaper
  https://lnkd.in/gFvCfbSN
• Google Agent Companion
  https://lnkd.in/gfmCrgAH
• Building Effective Agents (Anthropic)
  https://lnkd.in/gRWKANS4
• Claude Code Best Practices
  https://lnkd.in/gs99zyCf
• OpenAI Practical Guide
  https://lnkd.in/guRfXsFK

👉 ทำไมต้องดูเอกสารทางการ?
เพราะคุณจะได้รู้ว่า:

พวกเขาต้องการให้คุณใช้โมเดลอย่างไรจริงๆ

📚 หนังสือ｜จาก “การใช้เป็น” สู่ “การออกแบบระบบเป็น”

หนังสือเหล่านี้แก้ไขปัญหา:
“ฉันควรออกแบบ AI เป็นระบบวิศวกรรมอย่างไร?”

• Understanding Deep Learning
  https://udlbook.github.io/udlbook/
• Building an LLM from Scratch
  https://lnkd.in/g2YGbnWS
• The LLM Engineering Handbook
  https://lnkd.in/gWUT2EXe
• AI Agents: The Definitive Guide
  https://lnkd.in/dJ9wFNMD
• AI Agents with MCP
  https://lnkd.in/dR22bEiZ
• AI Engineering (O’Reilly)
  https://www.oreilly.com/library/view/ai-engineering/9781098166298/

📜 เอกสารวิจัย｜แหล่งที่มาทางทฤษฎีของเฟรมเวิร์ก Agent

ทำความเข้าใจพื้นฐานทางทฤษฎีของเฟรมเวิร์ก Agent หลักในปัจจุบัน (เช่น ReAct, Planner, Multi-Agent):

• ReAct
  https://lnkd.in/gRBH3ZRq
• Generative Agents
  https://lnkd.in/gsDCUsWm
• Toolformer
  https://lnkd.in/gyzrege6
• Chain-of-Thought
  https://lnkd.in/gaK5CXzD
• Tree of Thoughts
  https://lnkd.in/gRJdv_iU
• Reflexion
  https://lnkd.in/gGFMgjUj
• RAG Survey
  https://lnkd.in/gGUqkkyR

จากการอ่านเอกสารวิจัยเหล่านี้ คุณจะพบว่า “เฟรมเวิร์กใหม่” หลายตัว เป็นการนำแนวคิดคลาสสิกมาปฏิบัติในเชิงวิศวกรรม

🧑‍🏫 คอร์สเรียน｜การทำให้เป็นวิศวกรรมและการนำ Agent ขึ้นระบบ

มุ่งเน้นความสามารถในการนำระบบ Agent ไปใช้งานจริงในการผลิต:

• HuggingFace Agent Course
  https://lnkd.in/gmTftTXV
• MCP with Anthropic
  https://lnkd.in/geffcwdq
• Building & Evaluating RAG Apps
  https://lnkd.in/g2qC9-mh
• LLMOps
  https://lnkd.in/g7bHU37w
• Agent Design Patterns
  https://lnkd.in/gzKvx5A4
• Multi-Agent Systems
  https://lnkd.in/gUayts9s

📩 จดหมายข่าว｜อัปเดตความรู้ทางเทคนิคอย่างต่อเนื่อง

ติดตามความเคลื่อนไหวของแวดวงอย่างต่อเนื่องผ่านจดหมายข่าวคุณภาพ:

• Gradient Ascent
  https://lnkd.in/gZbZAeQW
• DecodingML
  https://lnkd.in/gpZPgk7J
• Deep Learning Focus
  https://lnkd.in/gTUNcUVE
• NeoSage
  https://blog.neosage.io/

🎯 สรุป

บทความนี้ไม่ใช่แค่การรวบรวมทรัพยากร แต่เป็นแผนที่การเรียนรู้เทคโนโลยีแบบครบถ้วนตั้งแต่ LLM สู่ Agent ไปจนถึง MCP และ Multi-Agent

หากคุณอยู่ในสถานการณ์ต่อไปนี้ แนวทางนี้คุ้มค่าที่คุณจะทุ่มเวลา 3 ถึง 6 เดือนเพื่อเรียนรู้อย่างเป็นระบบ:
* วิศวกร AI, Backend หรือ Platform
* ต้องการก้าวจาก “การใช้โมเดล” ไปสู่ “การออกแบบระบบอัจฉริยะ”
* มุ่งมั่นที่จะเชี่ยวชาญเทคโนโลยี Agent อย่างเป็นระบบ แทนการไล่ตามกระแสระยะสั้น

ติดตาม “Whale Habitat” Mini Program เพื่ออัปเดตข่าวสาร AI ล่าสุด

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง