HermesAgent เหนือกว่าด้วยอะไร? 4 อัลกอริทึมวิวัฒนาการร่วมมือกัน แก้ปัญหาหลุมดำ Token ของ AI Agent (ตอนแรก)

ช่วงนี้ ในวงการ AI Agent มีโปรเจกต์ที่น่าสนใจหลายตัวโผล่มา เช่น OpenClaw, ClaudeCode, DeerFlow เป็นต้น ในบรรดาผู้แข่งขันมากมาย HermesAgent กลับโดดเด่นขึ้นมา แล้วมันมีข้อได้เปรียบอะไรถึงก้าวข้ามผู้อื่นได้?

หนึ่ง. ข้อจำกัดของผลลัพธ์ที่แน่นอนและหลุมดำ Token ของ OpenClaw

จาก OpenClaw สู่ HermesAgent วิธีการนำเฟรมเวิร์ก ReAct มาปฏิบัติเปลี่ยนแปลงไปอย่างเห็นได้ชัด เฟรมเวิร์ก ReAct แบบดั้งเดิมมีแนวโน้ม “เน้นการวางแผน ละเลยการปฏิบัติ” OpenClaw ผ่านการโหลดคอนเท็กซ์แบบไดนามิก (สกิลและความจำ) และเสริมความสามารถในการรันคำสั่งคอมมานด์ไลน์ ทำให้ประสิทธิภาพการปฏิบัติงานดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ
* รูปแบบ PI-Agent: วางแผน-ปฏิบัติ-สังเกต
* รูปแบบ OpenClaw Agent: โหลดคอนเท็กซ์แบบขี้เกียจ (สกิล+ความจำ)-วางแผน-ปฏิบัติ-สังเกต-หัวใจเต้น

สำหรับปัญหากึ่งเปิด OpenClaw ได้แสดงศักยภาพการผลิตที่แข็งแกร่งออกมาแล้ว อย่างไรก็ตาม เมื่อต้องเผชิญกับงานที่ต้องการผลลัพธ์ที่แน่นอน มันมักจะตกไปอยู่ใน “หลุมดำ Token” นั่นคือใช้ Token จำนวนมหาศาลเพื่อลองผิดลองถูก ส่งผลให้ต้นทุนสูงลิ่ว

สอง. การเสริมความแข็งแกร่งของผลลัพธ์ที่แน่นอนของ HermesAgent: กรณีศึกษาประสบความสำเร็จจากการเรียนรู้ด้วยตนเอง

HermesAgent สืบทอดกลไกคอนเท็กซ์ของ OpenClaw มาพื้นฐาน แต่เพิ่มความสามารถในการเรียนรู้ด้วยตนเองได้อย่างสำคัญ ทำให้เกิดการเปลี่ยนผ่านจาก “ลองผิดลองถูก” สู่ “การเรียนรู้” จึงบรรเทาปัญหาหลุมดำ Token ได้ในเบื้องต้น
* รูปแบบ Hermes Agent: โหลดคอนเท็กซ์แบบขี้เกียจ-วางแผน-ปฏิบัติ-สังเกต-เรียนรู้

มองจากสถาปัตยกรรมที่เจาะจงมากขึ้น HermesAgent เพิ่มคุณสมบัติหลักดังต่อไปนี้:
1. มีการฝึกฝน Reinforcement Learning แบบฝังตัว เพื่อเสริมความสามารถในการสร้างสกิล
2. ผสมผสานเฟรมเวิร์ก ReAct กับกลไกวิวัฒนาการด้วยตนเอง (DSPy + GEPA)

สาม. 4 อัลกอริทึมวิวัฒนาการหลักทำงานร่วมกัน

1. Atropos Reinforcement Learning

Atropos คือ “เฟรมเวิร์กไมโครเซอร์วิสสำหรับสภาพแวดล้อม” ที่พัฒนาโดย Nous Research สำหรับการทำ Reinforcement Learning แบบอะซิงโครนัสของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ มันใช้ “LLM เป็นผู้ตัดสิน” ร่วมกับอัลกอริทึม DPO เพื่อทำ Reinforcement Learning จากข้อเสนอแนะของ AI จึงมีความสามารถในการทำ Reinforcement Learning แบบอัตโนมัติ

2. DSPy Parameterized Evolution

ผ่านเฟรมเวิร์ก DSPy ใช้ตรรกะวิวัฒนาการที่คล้ายกับการหาค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด เพื่อปรับปรุงพรอมต์ของโมเดลใหญ่

3. GEPA Reflective Evolution Prompt

ผ่านโมเดลสะท้อนคิด เช่น การบูตสแตรป การกรอง เพื่อวิวัฒนาการทางวิศวกรรมพรอมต์

4. Darwinian Evolver Genetic Evolution Code

ใช้อัลกอริทึมพันธุกรรมเพื่อปรับปรุงโค้ดให้ดีขึ้น

ความสามารถในการวิวัฒนาการเหล่านี้ร่วมกันสร้างเป็นรากฐาน ทำให้พรอมต์แม่นยำยิ่งขึ้น การเรียกใช้เครื่องมือถูกต้องมากขึ้น การนำโค้ดไปปฏิบัติเชื่อถือได้มากขึ้น

ห้า. เรียนรู้ประสบการณ์ความสำเร็จ หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดซ้ำซาก ประหยัด Token

ผ่านการผนวกฟังก์ชันการค้นหาข้อมูลเต็ม FTS5 (BM25) ของ SQLite เพื่อให้สามารถค้นหาและนำกรณีความสำเร็จในอดีตกลับมาใช้ใหม่ได้อย่างรวดเร็ว

เมื่อมีความสามารถดังกล่าวแล้ว การเขียนใหม่และปรับปรุงสกิลในลูปหลัก จึงกลายเป็นกุญแจสำคัญในการยกระดับความสามารถหลัก

ผ่านขั้นตอนข้างต้น สามารถเรียนรู้ประสบการณ์ความสำเร็จที่ได้จากการลองผิดลองถูก และทำให้แข็งตัวลงในคลังสกิลได้อย่างรวดเร็ว ดังนั้นสำหรับงานต่อๆ ไปจึงสามารถลดต้นทุนการลองผิดลองเดิมซ้ำๆ ได้อย่างมาก ทำให้เกิด “ไม่ผิดซ้ำสอง”

หก. รูปแบบการใช้งานจากการปฏิบัติงานสู่การประเมินผล

“LLM เป็นผู้ตัดสิน” สามารถสำรวจได้จากหลายมิติ เช่น ความสอดคล้องของผลลัพธ์ ขนาดของการปรับปรุง ความเสถียร เป็นต้น

“LLM เป็นผู้ตัดสิน” ก็มีวิธีการนำไปปฏิบัติหลายวิธี:
1. ให้คะแนนแบบเปรียบเทียบ
2. ให้คะแนนตามกฎ
3. ฉันทามติจากการอภิปรายหลายโมเดล
4. การประเมินเชิงตีความโดยละเอียดจากกรณีศึกษา
5. การประเมินแบบติดตามด้วยการถามซ้ำหลายขั้นตอน
6. การเร่งการคัดเลือกจากข้อมูลมหาศาล

กระบวนการของ “LLM เป็นผู้ตัดสิน” นั้นค่อนข้างเรียบง่าย จุดยากหลักอยู่ที่การออกแบบกลยุทธ์และมิติการประเมิน

เมื่อได้ผลลัพธ์กลยุทธ์และมิติการประเมินที่เจาะจงแล้ว ก็สามารถใช้ GEPA เพื่อปรับปรุงพรอมต์ให้ดีขึ้น วิวัฒนาการสกิลที่เหมาะสมที่สุดออกมาได้

กระบวนการวิวัฒนาการและความสัมพันธ์กับโค้ดที่เจาะจงมีดังนี้:

เจ็ด. รูปแบบ Reinforcement Learning ในยุค Agent

Atropos Reinforcement Learning ใช้เฟรมเวิร์ก Gymnasium เพื่อกำหนดมาตรฐานอินเทอร์เฟซ ทำให้เกิดการประเมินมาตรฐานของอัลกอริทึม Reinforcement Learning

จากนั้น ผ่าน “LLM เป็นผู้ตัดสิน” เพื่อประเมินผล ผสมผสานกับอัลกอริทึม DPO ในการฝึกโมเดล ทำให้กระบวนการ Reinforcement Learning จากข้อเสนอแนะของ AI สำเร็จลุล่วง

โมเดลฐานเหล่านี้มักจะเป็นโมเดลเล็กที่มีพารามิเตอร์ไม่เกิน 20,000 ล้าน (เช่น Qwen หรือ Llama) อย่างไรก็ตาม โมเดลเล็กเหล่านี้จะสะสมข้อมูลด้วยตนเองและอัปเกรดอย่างต่อเนื่องตามการทำงานของ Agent สำหรับงานที่มีความแม่นยำเริ่มต้นประมาณ 20% หลังจากเปิดกระบวนการอัตโนมัตินี้แล้ว ความแม่นยำมีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นเป็นประมาณ 60%

แปด. คุณค่าของการโต้ตอบ TUI ปรากฏขึ้นอีกครั้ง

การใช้ Text User Interface ทำให้การโต้ตอบกับ Agent ง่ายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

Hermes CLI รวมฟังก์ชันการทำงานหลักเกือบทั้งหมดเข้าไว้ด้วยกัน

แน่นอน ฟังก์ชันการตรวจสอบต้นทุนในตัวของ Agent ก็มีความสำคัญอย่างยิ่ง

สรุป

1. คลื่นลมแห่งการเปิดยุคแอปพลิเคชัน: สกิลเป็นทางเข้า

ดังที่การวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องชี้ให้เห็น ทุกครั้งที่มีการประนีประนอมทางเทคโนโลยีครั้งสำคัญ จะนำมาซึ่งการเติบโตแบบระเบิดของแอปพลิเคชัน RAG ปรับโฉมการค้นหาและวิศวกรรมความรู้ใหม่ MoE ยกระดับประสิทธิภาพการทำงานออฟฟิศ เช่น OCR, PPT ในขณะที่เทคโนโลยี Skills เปิดบทใหม่ของแอปพลิเคชันแบบกำหนดเอง

2. เส้นทางแอปพลิเคชันส่วนบุคคลและองค์กรแยกออก: การโต้ตอบ TUI เริ่มได้รับความนิยม

แพลตฟอร์มการพัฒนาอัตโนมัติรูปแบบใหม่ซึ่งมีตัวแทนคือ Claude Code และ Open Code ในยุคที่ Skills, CLI และ Memory ผสมผสานกัน กำลังค่อยๆ ทิ้งทางเข้า GUI แบบดั้งเดิม เนื่องจาก Agent เข้ามาควบคุมคอมมานด์ไลน์ พนักงานองค์กรที่แสวงหาประสิทธิภาพจึงเริ่มหันกลับมาใช้ TUI

3. นวัตกรรมโมเดลใหญ่เผชิญการแยกออก: ต้นทุนจากการขยายขนาดและจุดอ่อนของการประเมินงาน

การพัฒนาของโมเดลใหญ่ในปัจจุบันเผชิญกับความท้าทายสองประการ: หนึ่งคือปัญหาต้นทุนสูงจากการประยุกต์ใช้ในระดับขนาด สองคือปัญหาความยากในการประเมินผลของงานที่ซับซ้อนอย่างน่าเชื่อถือ

นวัตกรรมพื้นฐาน

นวัตกรรมพื้นฐานในปัจจุบันได้วิวัฒนาการจากการไล่ตามขนาดโมเดล (Scaling Law) และการยกระดับความสามารถในการคิดหาเหตุผล (เช่น Chain of Thought และ Reinforcement Learning) สู่ระยะใหม่ของการแสวงหาประสิทธิภาพของระบบ (เช่น Google ผ่านการออกแบบร่วมกันของฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เช่น TPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ) ความท้าทายและทิศทางหลักในอนาคต จะเป็นการก้าวจาก “ใช้ได้” สู่ “ความเป็นเลิศที่ใช้ได้ในราคาที่จ่ายไหว” นั่นคือการพัฒนาระบบโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพสูง วิวัฒนาการด้วยตนเอง และมีราคาต้นทุนต่อประสิทธิภาพที่ดี เช่น AlphaZero
* เส้นทางวิวัฒนาการ: ขนาด → การเพิ่มประสิทธิภาพการคิดหาเหตุผล → การยกระดับประสิทธิภาพแบบฮาร์ดแวร์-ซอฟต์แวร์รวมเป็นหนึ่ง → LLM-AlphaZero ที่มีราคาต้นทุนต่อประสิทธิภาพดี

นวัตกรรมแอปพลิเคชัน

ในระดับแอปพลิเคชัน AI Agent ได้แสดงศักยภาพอันยิ่งใหญ่ในการจัดการงานซับซ้อนที่มีความไม่แน่นอน แทนที่แรงงานมนุษย์บางส่วน อย่างไรก็ตาม ในขอบเขตของงานที่ต้องการผลลัพธ์แน่นอน ยังมีพื้นที่กว้างใหญ่ที่รอการขุดค้น จุดแตกหักสำคัญอยู่ที่การย้ายจุดเน้นนวัตกรรมจาก “แทนที่มนุษย์ในการปฏิบัติ” ไปสู่ “แทนที่มนุษย์ในการประเมินผล” มีเพียงการสร้างกลไกที่เชื่อถือได้ซึ่งสามารถประเมินผลงานที่ต้องการผลลัพธ์แน่นอนได้อย่างมั่นคงและอัตโนมัติเท่านั้น จึงจะวางรากฐานที่มั่นคงสำหรับการแทนที่แรงงานมนุษย์ในระดับใหญ่และอย่างวางใจได้
* เส้นทางวิวัฒนาการ: แทนที่แรงงานเชิงประสบการณ์ที่ใช้เครื่องมือ → แทนที่แรงงานสมองในการประเมินผล → งานที่ต้องการผลลัพธ์แน่นอนสามารถส่งมอบให้อัตโนมัติได้อย่างวางใจ

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง

☕ สนับสนุนค่ากาแฟทีมงาน

หากคุณชอบบทความนี้ สามารถสนับสนุนเราได้ผ่าน PromptPay

SCAN TO PAY WITH ANY BANK