ครั้งแรกที่ได้สัมผัสกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ หลายคนรู้สึกว่ามันเกือบจะเป็น “เวทมนตร์”
คุณป้อนคำสั่ง มันก็ให้คำตอบ การโต้ตอบจบลงเพียงเท่านี้
สำหรับการตอบคำถามอย่างรวดเร็ว การระดมสมอง หรือการสร้างข้อความสั้นๆ การโต้ตอบแบบ “ครั้งเดียวจบ” แบบนี้ก็ดีพอแล้ว ถามคำถาม ได้คำตอบ แล้วก็ไปทำเรื่องต่อไป เรียบง่าย มีประสิทธิภาพ น่าพอใจ
แต่เมื่อเราเริ่มขอให้ AI ทำงานที่แท้จริง ปัญหาก็ปรากฏขึ้น
ให้ AI วิเคราะห์แนวโน้มตลาด ตรวจสอบข้ามแหล่งข้อมูล สังเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก และแปลงเนื้อหาเหล่านี้เป็นคำแนะนำที่ชัดเจนและปฏิบัติได้จริง สิ่งที่คุณมักจะได้รับคือคำตอบที่ฟังดูฉลาดแต่รู้สึกไม่สมบูรณ์ โมเดลไม่มีโอกาสหยุดพัก รวบรวมบริบทเพิ่มเติม ตั้งคำถามกับสมมติฐานของตัวเอง หรือปรับปรุงผลลัพธ์ตามสิ่งที่เพิ่งเรียนรู้มา
ไม่ใช่เพราะโมเดลไม่ทรงพลังพอ แต่เป็นเพราะเราทำให้มัน “คิด” ทุกอย่างให้เสร็จใน “ลมหายใจเดียว”
นี่คือจุดที่ agentic workflows เปลี่ยนแปลงทุกอย่าง (หมายเหตุ: agentic workflows ในบทความนี้ไม่แปล หมายถึงเวิร์กโฟลว์ที่มอบความสามารถในการวางแผน ลงมือทำ ไตร่ตรอง และทำซ้ำให้กับ AI)
แทนที่จะมองว่า AI เป็นผู้ตอบคำถามแบบครั้งเดียวจบ agentic workflows เปลี่ยนมันให้เป็นระบบที่สามารถวางแผน ลงมือทำ ไตร่ตรอง และทำซ้ำได้ พวกมันอนุญาตให้โมเดลใช้เครื่องมือ (tool) ทบทวนขั้นตอนก่อนหน้า ปรับกลยุทธ์ และปรับปรุงผลลัพธ์ทีละน้อย การเปลี่ยนแปลงนี้ละเอียดอ่อนแต่ลึกซึ้ง—ไม่ใช่การโต้ตอบกับแชทบอทอีกต่อไป แต่เหมือนการทำงานร่วมกับนักวิเคราะห์รุ่นเยาว์ที่ตั้งคำถามได้ดีขึ้นเรื่อยๆ ตามกาลเวลา
ความแตกต่างนี้เหมือนภาพร่างกับภาพวาดที่เสร็จสมบูรณ์ ทั้งสองเริ่มจากความคิด แต่มีเพียงภาพวาดที่เสร็จสมบูรณ์เท่านั้นที่จะถูกขัดเกลาไปเรื่อยๆ ผ่านการแก้ไข คำติชม และความตั้งใจที่ชัดเจน เมื่อความน่าเชื่อถือ ความลึกซึ้ง และความไว้วางใจเป็นสิ่งสำคัญ การทำซ้ำย่อมดีกว่าเสมอ
บทความนี้จะสำรวจรูปแบบ agentic workflow ที่สำคัญที่สุด เหตุใดพวกมันจึงกลายเป็นรากฐานของระบบ AI สมัยใหม่ และพวกมันจะกำหนดวิธีการสร้างผลิตภัณฑ์จริงในปี 2026 อย่างไร
ทำความเข้าใจ Agentic Workflows
agentic workflow จะไม่เพียงแค่รอคำสั่งอย่างเฉยเมยแล้วผลิตผลลัพธ์ออกมาโดยตรง มันมีอิสระในระดับหนึ่ง—ตัดสินใจว่าจะจัดการกับงานอย่างไร ขั้นตอนต่อไปใดสมเหตุสมผลที่สุด และเมื่อใดควรปรับกลยุทธ์ตามข้อมูลที่ได้รับระหว่างทาง
นี่อาจฟังดูเหมือนความแตกต่างเล็กน้อย แต่มันแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่เราออกแบบและคิดเกี่ยวกับระบบ AI
เพื่อให้เห็นความแตกต่างชัดเจนขึ้น ลองนึกภาพว่าคุณขอให้แชทบอทพื้นฐานช่วยเขียนรายงานวิจัย คุณให้คำสั่ง มันสร้างร่างฉบับสมบูรณ์ในครั้งเดียว โดยอิงจากความรู้ที่มีอยู่และสมมติฐานเริ่มต้นเท่านั้น ผลลัพธ์อาจดูดี แต่เป็นแบบคงที่ เมื่อสร้างแล้ว ก็ไม่มีพื้นที่สำหรับการสำรวจ ตรวจสอบ หรือแก้ไขข้อผิดพลาด
ระบบแบบ agentic จะจัดการงานเดียวกันนี้ด้วยวิธีที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง
มันอาจเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลล่าสุดจากแหล่งภายนอก จากนั้นจัดกลุ่มสิ่งที่พบเป็นธีม ร่างโครงสร้างรายงาน และเขียนทีละย่อหน้า ในระหว่างนี้ มันจะหยุดเพื่อประเมินว่าย่อหน้าใดอ่อนแอ คลุมเครือ หรือไม่สอดคล้องกัน ทำการแก้ไข แล้วจึงดำเนินการต่อ ทุกขั้นตอนต้องมีการเลือก—ใช้เครื่องมือ (tool) อะไร ข้อมูลใดสำคัญ และจะปรับปรุงตามสิ่งที่ค้นพบแบบเรียลไทม์ได้อย่างไร
สิ่งที่ทำให้เวิร์กโฟลว์เหล่านี้มีลักษณะ “agentic” จริงๆ คือการมีอยู่ของการทำซ้ำและวงจรป้อนกลับ
Agent ไม่ได้สร้างผลลัพธ์ออกมาในครั้งเดียวอีกต่อไป แต่จะลงมือทำก่อน สังเกตผลลัพธ์ และใช้การสังเกตเหล่านั้นเพื่อชี้นำขั้นตอนต่อไป วิธีนี้ใกล้เคียงกับวิธีที่มนุษย์แก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น เราไม่ได้เริ่มต้นด้วยแผนที่สมบูรณ์แบบเสมอไป แต่เราลองทำ สังเกตว่าอะไรได้ผลหรือไม่ได้ผล แล้วปรับเปลี่ยนไปเรื่อยๆ
Agentic workflows นำกระบวนการปรับตัวและไตร่ตรองนี้เข้ามาในระบบ AI ทำให้มันก้าวข้ามการตอบสนองแบบคงที่ ไปสู่การแก้ปัญหาที่รอบคอบและน่าเชื่อถือมากขึ้น
รูปแบบ Agentic Workflow ที่สำคัญ 5 ประการ
ตอนนี้เราเข้าใจแล้วว่าเวิร์กโฟลว์แบบ “agentic” ที่แท้จริงคืออะไร ต่อไปมาดูรูปแบบเหล่านี้ที่ปรากฏซ้ำๆ ในระบบจริง
พวกมันไม่ใช่ทฤษฎีที่เป็นนามธรรม แต่เป็นวิธีการออกแบบเชิงปฏิบัติที่ทีมต่างๆ ใช้เพื่อก้าวข้าม “คำตอบที่ฉลาด” ไปสู่การสร้างระบบ AI ที่สามารถให้เหตุผล ปรับตัว และปรับปรุงได้ตามเวลา
เราเริ่มจากพื้นฐานที่สุด
Agentic Workflow Patterns (ดัชนีอย่างรวดเร็ว)
- Reflection Pattern – Agent ที่ปรับปรุงตัวเอง
- Tool Use Pattern – ทำให้ Agent ก้าวข้ามขีดจำกัดของภาษา
- Reason and Act (ReAct) Pattern – คิดไปทำไป
- Planning Pattern – โครงสร้างเชิงกลยุทธ์สำหรับงานที่ซับซ้อน
- Multi-Agent Pattern – การทำงานร่วมกันผ่านความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง
Reflection Pattern: Agent ที่ปรับปรุงตัวเอง
โดยพื้นฐานแล้ว การไตร่ตรอง (Reflection) คือการมอบความสามารถให้ Agent ถอยหลังกลับมาประเมินงานของตัวเอง ก่อนที่จะถือว่าผลลัพธ์ใดๆ เป็น “ผลลัพธ์สุดท้าย”
ความคิดนี้เรียบง่าย แต่การเพิ่มคุณภาพนั้นเป็นแบบทวีคูณ
Agent แบบไตร่ตรองจะไม่สมมติว่าเวอร์ชันแรกดีพอแล้ว แต่จะทบทวนเนื้อหาที่เพิ่งสร้างขึ้น มองหาจุดอ่อนหรือข้อผิดพลาด แล้วทำการแก้ไขตามนั้น สิ่งนี้แนะนำวงจรการขัดเกลาอย่างตั้งใจ—ตรวจจับข้อผิดพลาด เพิ่มความชัดเจน และเสริมสร้างผลลัพธ์สุดท้ายอย่างต่อเนื่อง
ในทางปฏิบัติ วงจรการไตร่ตรองมักจะเป็นดังนี้:
ขั้นแรก Agent สร้างผลลัพธ์เวอร์ชันแรกตามงานหรือคำสั่งที่ได้รับ
จากนั้น Agent จะไม่ส่งคืนผลลัพธ์ทันที แต่จะเปลี่ยนไปใช้ความคิดแบบ “วิพากษ์วิจารณ์” มันตรวจสอบงานของตัวเอง ถามตัวเองว่า: สิ่งนี้สมเหตุสมผลหรือไม่? มีอะไรขาดหายไปหรือไม่? มีคำอธิบายที่ไม่สอดคล้องกันหรืออ่อนแอหรือไม่? เป้าหมายที่นี่ไม่ใช่ความสมบูรณ์แบบ แต่เป็นการ “ตระหนักรู้”
จากนั้น ข้อสรุปจากการวิพากษ์จะกลายเป็นข้อมูลนำเข้าสำหรับการแก้ไข
Agent สร้างเวอร์ชันที่ปรับปรุงขึ้นตามคำติชมของตัวเอง โดยแก้ไขปัญหาที่ระบุได้โดยตรง ในหลายการนำไปใช้ กระบวนการนี้ไม่ใช่แค่รอบเดียว วงจรอาจทำซ้ำหลายครั้ง แต่ละรอบจะปรับปรุงผลลัพธ์เพิ่มขึ้นทีละน้อย
พลังที่แท้จริงของรูปแบบนี้อยู่ที่ว่ามันสอดคล้องกับวิธีที่มนุษย์คิดอย่างมาก เราไม่ค่อยทำอะไรให้สมบูรณ์แบบในครั้งแรกเมื่อเขียน ออกแบบ หรือวิเคราะห์สิ่งสำคัญ เราทบทวน คิดใหม่ ขัดเกลา การไตร่ตรองนำวินัยนี้เข้ามาในเวิร์กโฟลว์ของ AI
(ดูภาพด้านล่างสำหรับการแยกส่วนวงจรนี้แบบเห็นภาพ)
จุดแข็งที่แท้จริงของ Reflection Pattern คือ Agent ไม่ได้แค่ “มองย้อนกลับ” แต่มองย้อนกลับด้วยความตั้งใจที่ชัดเจน
การไตร่ตรองไม่จำเป็นต้องเป็นแบบกว้างๆ ในทางปฏิบัติ มักจะมีประสิทธิภาพมากกว่าหากตรวจสอบทีละมุมมอง—มุ่งเน้นทีละมิติคุณภาพ
ตัวอย่างเช่น Agent สามารถมุ่งเน้นไปที่ความถูกต้องเป็นหลัก ตรวจสอบว่าข้อเท็จจริงที่ระบุไว้ถูกต้อง เป็นปัจจุบัน และได้รับการสนับสนุนเพียงพอหรือไม่ สิ่งนี้สำคัญอย่างยิ่งในงานที่เน้นการวิจัยหรือการวิเคราะห์ เนื่องจากความไม่ถูกต้องเพียงเล็กน้อยก็สามารถทำลายความไว้วางใจได้
ในบางกรณี การไตร่ตรองจะมุ่งเน้นไปที่ความชัดเจน Agent จะตรวจสอบคำอธิบายของตัวเอง ตัดสินว่าคนที่ไม่คุ้นเคยกับสาขานั้นจะเข้าใจจริงหรือไม่ คำศัพท์เฉพาะทาง สมมติฐานโดยนัย หรือมุมมองที่โครงสร้างไม่ดีมักถูกจับได้และสามารถแก้ไขได้ก่อนที่จะส่งผลลัพธ์ให้ผู้อ่าน
งานสร้างสรรค์ก็ได้รับประโยชน์ที่แตกต่างกันเช่นกัน ในการเขียนเรื่องราว บล็อก หรือเนื้อหาเพื่อการตลาด การไตร่ตรองสามารถมุ่งเน้นไปที่น้ำเสียงและเสียง—สิ่งนี้สอดคล้องกับกลุ่มเป้าหมายหรือไม่? เป็นทางการเกินไป ไม่เป็นทางการเกินไป หรือธรรมดาเกินไปหรือไม่? การไตร่ตรองเพียงครั้งเดียวสามารถเพิ่ม “ความเป็นมนุษย์” ได้อย่างมาก
ในการสร้างโค้ด การไตร่ตรองจะมีความเป็นเทคนิคมากขึ้น Agent สามารถตรวจสอบข้อบกพร่องที่ชัดเจนในโค้ด ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย กรณีขอบเขต หรือโอกาสในการปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการอ่าน แม้ว่ามันจะไม่สามารถทดแทนการทดสอบอย่างเป็นทางการหรือการตรวจสอบโดยมนุษย์ได้ แต่มักจะสามารถจับปัญหาที่อาจหลุดรอดไปในการสร้างครั้งเดียวได้
แน่นอน การไตร่ตรองไม่เหมาะกับทุกสถานที่
เมื่อคุณภาพสำคัญกว่าความเร็ว และงานมีองค์ประกอบเชิงอัตวิสัยที่ต้องการการตัดสินและการขัดเกลา รูปแบบนี้จะเปล่งประกาย สำหรับคำถามข้อเท็จจริงง่ายๆ หรือสถานการณ์ที่ไวต่อความเร็วเป็นพิเศษและ “พอใช้ได้” ก็เพียงพอแล้ว ค่าของมันก็ไม่สูง
เช่นเดียวกับรูปแบบ agentic ส่วนใหญ่ พลังของการไตร่ตรองไม่ได้อยู่ที่ความซับซ้อน แต่อยู่ที่ “การใช้ในสถานที่ที่เหมาะสม”
Tool Use Pattern: ทำให้ Agent ก้าวข้ามความรู้ของตัวเอง
รูปแบบการใช้เครื่องมือ (Tool Use) หมายถึงจุดเปลี่ยนสำคัญในขอบเขตของความเป็นไปได้ในโลกแห่งความเป็นจริงสำหรับ AI Agent
เมื่อมองแยกกัน แม้แต่โมเดลภาษาที่ก้าวหน้าที่สุดก็มีข้อจำกัดพื้นฐาน มันให้เหตุผลตามรูปแบบที่เรียนรู้จากการฝึกฝน และสร้างข้อความจากความรู้ภายใน มันไม่รู้ว่าเกิดอะไรขึ้นเมื่อวานนี้ มันไม่สามารถประมวลผลการคำนวณขนาดใหญ่ได้อย่างน่าเชื่อถือ มันไม่สามารถดึงบันทึกจากฐานข้อมูล หรือโต้ตอบกับโลกภายนอกได้
เครื่องมือ (tool) ทำลายขอบเขตนี้ (หมายเหตุ: ต่อไปนี้จะคงคำว่า tool/tool use เป็นคำศัพท์ภาษาอังกฤษ โดยให้คำอธิบายภาษาไทยในครั้งแรก)
เมื่อเราแนะนำการใช้เครื่องมือเข้าไปใน agentic workflow เราไม่ได้ขอให้โมเดลแสร้งทำเป็นว่ามันรู้ทุกอย่างอีกต่อไป แต่เรามอบความสามารถให้มันยื่นมือออกไปข้างนอก—รับข้อมูลล่าสุดเมื่อจำเป็น รันการคำนวณ คิวรีระบบ และดำเนินการกับข้อมูลจริง
ในรูปแบบนี้ Agent ถูกกำหนดค่าด้วยชุดเครื่องมือ (Tools) ที่สามารถเรียกใช้แบบไดนามิกได้ เช่น: การค้นหาเว็บสำหรับรับข้อมูลล่าสุด, API ที่เชื่อมต่อกับบริการต่างๆ เช่น ข้อมูลสภาพอากาศหรือข้อมูลตลาด, สภาพแวดล้อมการดำเนินการโค้ดสำหรับรันโปรแกรมและการคำนวณที่แม่นยำ, เครื่องมือคิวรีฐานข้อมูลสำหรับดึงบันทึกเฉพาะ, หรือการเข้าถึงระบบไฟล์สำหรับอ่าน/เขียนเอกสาร รายการเครื่องมือนี้ขยายตัวอย่างรวดเร็วเมื่อระบบมีความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง
สิ่งที่ทำให้รูปแบบนี้มีลักษณะ “Agentic” จริงๆ ไม่ใช่ตัวเครื่องมือเอง แต่คือใครเป็นคนตัดสินใจว่าจะใช้เครื่องมือเมื่อใด
ต่างจากซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมที่นักพัฒนาจะเข้ารหัสลอจิกการเรียกใช้เครื่องมือแบบแข็ง (hard-coded) ระบบ Agentic จะตัดสินใจได้ด้วยตัวเองว่า_เมื่อใด_ที่ต้องการเครื่องมือ และจะใช้มัน_อย่างไร_ตามงานปัจจุบัน หาก Agent พบว่าข้อมูลไม่เพียงพอ มันจะเริ่มการค้นหา หากการคำนวณบางอย่างไม่เหมาะที่จะ “คิดในใจ” มันจะรันโค้ด หากการตัดสินใจขึ้นอยู่กับข้อมูลภายนอก มันจะเรียกใช้ API ที่เกี่ยวข้อง
ความเป็นอิสระนี้เองที่เป็นกุญแจสำคัญในการเปลี่ยนโมเดลภาษาจากผู้ตอบคำถามแบบคงที่ไปเป็นผู้แก้ปัญหาที่กระตือรือร้น
Agent ที่มีความสามารถในการเรียกใช้เครื่องมือไม่บังคับให้งานทั้งหมดเสร็จสิ้นผ่านการสร้างข้อความอีกต่อไป แต่เรียนรู้ที่จะรวมการให้เหตุผลและการดำเนินการเข้าด้วยกัน—จึงก้าวข้ามช่องว่างระหว่าง “ความฉลาด” กับ “การปฏิบัติ”
เมื่อ Agent ได้รับงาน ขั้นตอนแรกของมันไม่ใช่การสร้างคำตอบโดยตรง แต่เป็นการตัดสินใจว่าต้องการอะไรเพื่อให้งานสำเร็จ
Agent อาจตระหนักว่าข้อมูลไม่เพียงพอ ในกรณีนี้มันจะหันไปหาเครื่องมือค้นหาหรือดึงข้อมูล แทนที่จะเดาเอา หากงานเกี่ยวข้องกับการคำนวณหรือการประมวลผลข้อมูล มันอาจเลือกที่จะรันโค้ดหรือใช้เครื่องคิดเลข แทนที่จะให้เหตุผลผ่านข้อความเพียงอย่างเดียว หากงานต้องโต้ตอบกับระบบภายนอก—เช่น รับราคา กระตุ้นเวิร์กโฟลว์ หรืออัปเดตบันทึก—Agent จะเลือก API ที่เหมาะสมและดำเนินการผ่านอินเทอร์เฟซนั้น
พลังของรูปแบบนี้ยังอยู่ที่การใช้เครื่องมือไม่ใช่การกระทำแบบคงที่ครั้งเดียว แต่เป็นแบบไดนามิกและสามารถประกอบเข้าด้วยกัน
Agent สามารถเชื่อมโยงการเรียกใช้เครื่องมือหลายๆ อย่างเข้าด้วยกัน โดยใช้ผลลัพธ์จากขั้นตอนก่อนหน้าเพื่อชี้นำการกระทำในขั้นตอนต่อไป ผลการค้นหาหนึ่งอาจนำไปสู่การคิวรีฐานข้อมูล ตามด้วยการคำนวณ และในที่สุดก็ร่วมกันกำหนดการตอบสนองต่อผู้ใช้ แต่ละการกระทำถูกเลือกตามบริบทและปรับเปลี่ยนไปตามความเข้าใจแบบเรียลไทม์ของ Agent
ที่สำคัญไม่แพ้กันคือ Agent ไม่ได้ถูกขังล็อกไว้ในสคริปต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
หากการค้นหาคืนข้อมูลที่อ่อนแอหรือไม่สมบูรณ์ Agent สามารถปรับโครงสร้างคำค้นหาและลองอีกครั้ง หากการเรียก API บางอย่างล้มเหลวหรือคืนค่าข้อผิดพลาดที่ผิดปกติ
⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง
本文来自网络搜集，不代表คลื่นสร้างอนาคต立场，如有侵权，联系删除。转载请注明出处：https://www.itsolotime.com/th/archives/23068