- Agentic AI คือซอฟต์แวร์ที่ตัดสินใจได้เองเพื่อบรรลุเป้าหมายโดยแทบไม่ต้องพึ่งพามนุษย์
- “Agentic AI” หมายถึงความสามารถนี้ ส่วน “AI agents” คือการนำความสามารถนี้ไปใช้จริงในรูปแบบต่าง ๆ
- ระบบ Agentic AI อาจมีอยู่ในรูปแบบอื่นนอกเหนือจาก agent เช่น ฝังอยู่ในเฟรมเวิร์กหรือแพลตฟอร์มขนาดใหญ่
- การสนับสนุนลูกค้าเป็นหนึ่งในกรณีใช้งานหลัก โดยคาดว่า agentic AI จะสามารถจัดการปัญหาบริการได้เองถึง 80% ภายในปี 2029
คุณอาจเคยได้ยินเกี่ยวกับ AI agents — แล้ว agentic AI คืออะไร กันแน่?
แม้คุณจะไม่คุ้นเคยกับมัน แต่ agentic AI ก็เป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของคุณแล้ว ในแบบสำรวจ Blueprism Global Enterprise AI ปี 2025 พบว่า 29% ของธุรกิจใช้ agentic AI แล้ว — และ 44% มีแผนจะนำมาใช้ภายในปีนี้
"ระบบ agentic AI เข้าใจว่าเป้าหมายหรือวิสัยทัศน์ของผู้ใช้คืออะไร และเข้าใจบริบทของปัญหาที่พวกเขาพยายามจะแก้ไข" AI expert Enver Cetin อธิบาย
ระบบ Agentic กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของเรา
เราช่วยธุรกิจนำ agentic AI ไปใช้ทุกวัน — นี่คือสิ่งสำคัญที่ควรรู้เกี่ยวกับมัน
Agentic AI คืออะไร?
เอเจนติก AI หมายถึงซอฟต์แวร์ที่สามารถตัดสินใจได้เองโดยอัตโนมัติ มักถูกออกแบบมาเพื่อบรรลุเป้าหมายเฉพาะโดยแทบไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงจากมนุษย์
ระบบเหล่านี้จะตัดสินใจตอบสนองต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลง โดยใช้ความเข้าใจบริบท การให้เหตุผล และการเรียนรู้
Agentic AI มักพบในผู้ช่วยเสมือน ระบบอัตโนมัติทางธุรกิจ และยานยนต์ไร้คนขับ
Agentic AI กับ AI Agents
Agentic AI และ AI agents มีความเกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิด – agentic AI หมายถึงความสามารถ ส่วน AI agents คือการนำความสามารถนั้นไปใช้จริง
ดังนั้น agentic AI คือแนวคิดกว้าง ๆ เรื่องความเป็นอิสระและการลงมือทำ ขณะที่ AI agents คือโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่นำแนวคิดนี้มาใช้
อย่างไรก็ตาม agentic AI อาจมีอยู่ในรูปแบบอื่นนอกเหนือจาก AI agents เช่น ระบบแบบบูรณาการ เฟรมเวิร์ก หรือแพลตฟอร์มขนาดใหญ่
Agentic AI กับ Gen AI
แม้จะเป็นความสามารถที่ต่างกัน แต่ agentic AI และ generative AI (AI ที่สร้างข้อความ รูปภาพ ดนตรี โค้ด ฯลฯ) มักทำงานร่วมกัน
Agentic AI คือโปรแกรมที่ตัดสินใจได้เอง และบางการตัดสินใจอาจรวมถึงการสร้างเนื้อหา ตัวอย่างเช่น agentic AI อาจใช้ gen AI เพื่อ:
- สร้างข้อความการตลาดเฉพาะบุคคล
- แนะนำสินค้าหรือบริการแบบไดนามิกผ่าน conversational AI
Agentic AI ทำงานอย่างไร?

เอเจนติก AI ผสมผสานการรับรู้ การให้เหตุผล และการลงมือปฏิบัติ เพื่อทำงานได้อย่างอิสระ
เริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลจากสภาพแวดล้อม เช่น ข้อความ รูปภาพ หรือข้อมูลจากผู้ใช้ โดยใช้เครื่องมืออย่าง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) หรือการรู้จำรูปแบบ เพื่อแปลความหมายและเข้าใจบริบทกับงานที่ต้องทำ
จากนั้นจึงใช้เหตุผลเพื่อประเมินทางเลือก วางแผนแนวทางที่ดีที่สุด และดำเนินการ ไม่ว่าจะเป็นการตอบกลับผู้ใช้ จัดการระบบ หรือแก้ไขปัญหา
หลังจากนั้นจะติดตามผลลัพธ์และเรียนรู้จากข้อเสนอแนะ เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพให้ดีขึ้นเรื่อย ๆ
วงจรของการรับรู้ วางแผน ลงมือทำ และเรียนรู้นี้ ทำให้ agentic AI จัดการงานที่ซับซ้อนและปรับตัวกับความท้าทายใหม่ ๆ ได้โดยแทบไม่ต้องมีมนุษย์ดูแล
กรณีการใช้งาน Agentic AI

เอเจนติก AI มีความยืดหยุ่นสูงมาก เมื่อจับคู่กับแพลตฟอร์มที่ปรับเปลี่ยนได้ ศักยภาพของมันก็จำกัดแค่จินตนาการเท่านั้น
มันไม่เพียงแค่สร้างผลลัพธ์ แต่ยังวิเคราะห์และแนะนำแนวทางต่อไปได้ด้วย
ผู้เชี่ยวชาญเชื่อว่า 15% ของการตัดสินใจในแต่ละวันจะใช้ agentic AI ภายในปี 2028 หากคุณเคยขอคำแนะนำจาก ChatGPT ในการทำอะไรบางอย่าง — คุณก็ใช้ agentic AI แล้ว
นี่คือตัวอย่างการใช้งาน agentic AI ที่ธุรกิจต่าง ๆ นำไปยกระดับ แชทบอทองค์กร ของตน:
ระบบอัตโนมัติสำหรับบริการลูกค้า
คุณอาจคุ้นเคยกับ แชทบอทบริการลูกค้า แบบเดิม ๆ แต่ agentic AI ก็สามารถขับเคลื่อนระบบลูกค้าที่ซับซ้อนได้เช่นกัน
Gartner คาดการณ์ว่า agentic AI จะ จัดการปัญหาบริการลูกค้าได้เองถึง 80% (โดยไม่ต้องมีมนุษย์) ภายในปี 2029
และพูดตามตรง? ฉันเชื่อ เพราะฉันเห็น ลูกค้าของเราบางรายสามารถทำให้การตอบคำถามบริการลูกค้าอัตโนมัติได้ถึง 98% ด้วย AI agents หากนำไปใช้อย่างถูกต้องก็มีประสิทธิภาพมากจริง ๆ
ต่างจากบอทแบบเดิมที่ใช้สคริปต์ตายตัว agentic AI ปรับเปลี่ยนตามความต้องการของผู้ใช้ได้ เข้าใจบริบทและเจตนา จึงให้คำตอบเฉพาะบุคคล ทำให้การสื่อสารกับลูกค้าราบรื่นและเพิ่มความพึงพอใจ
โดยมักถูกใช้เพื่อ:
- แก้ไขปัญหาได้เองโดยอัตโนมัติ
- ส่งต่อปัญหาซับซ้อนให้เจ้าหน้าที่ (พร้อมข้อมูลบริบท)
- วิเคราะห์การสนทนากับลูกค้าเพื่อหาแนวโน้มต่าง ๆ
การตลาดเฉพาะบุคคล

Agentic AI ถูกออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในทุกขั้นตอนของการขาย เช่น การหาลูกค้าใหม่ด้วย AI การคัดกรองลูกค้า การติดตามผล และการนัดหมายสาธิตสินค้า
นอกจากนี้ยังมีบทบาทสำคัญใน การตลาดผ่านแชทบอท ที่ยกระดับ conversational AI ให้วิเคราะห์การสนทนากับลูกค้าเพื่อปรับกลยุทธ์การเข้าถึงและเพิ่มการมีส่วนร่วม—all โดยไม่ต้องมีมนุษย์
การจัดการลูกค้าเป้าหมายด้านการขาย
มี วิธีใช้ AI ในการขาย มากมาย Agentic AI สามารถผสานข้อดีเหล่านั้นเข้าด้วยกัน
มันช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการขายโดยคัดกรอง จัดลำดับความสำคัญ และดูแลลูกค้าเป้าหมายโดยอัตโนมัติ ระบบ agentic วิเคราะห์ข้อมูลการมีส่วนร่วมเพื่อหาลูกค้าที่มีศักยภาพสูงและติดตามผลอย่างทันท่วงที—เชื่อมโยงกลับไปสู่การตลาดเฉพาะบุคคล
Agentic AI สามารถใช้เพื่อ:
- ให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายตามการมีส่วนร่วมและมูลค่าที่คาดหวัง
- ส่งข้อความติดตามผลเฉพาะบุคคลผ่านอีเมลหรือแชท
- แจ้งทีมขายเมื่อมีโอกาสสำคัญ
ผู้ช่วยด้านสุขภาพ
ในวงการสาธารณสุข เอเจนติก AI สามารถช่วยให้กระบวนการด้านธุรการและการรักษาเป็นไปอย่างราบรื่น เช่น การนัดหมาย การคัดกรองผู้ป่วยตามอาการ ไปจนถึงช่วยงานด้านรหัสทางการแพทย์
การเงินและการบริหารความเสี่ยง

แชทบอทการเงินที่ดีที่สุด ตอนนี้ก็เป็น agentic แล้ว
Agentic AI ช่วยให้งานง่าย ๆ เป็นอัตโนมัติและให้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อช่วยให้พนักงานตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถ:
- แจ้งเตือนธุรกรรมที่น่าสงสัยให้ตรวจสอบ
- วิเคราะห์ข้อมูลตลาดหรือข้อมูลลูกค้าเพื่อแนะนำแนวทาง
- ตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบและรายงานค่าใช้จ่ายโดยอัตโนมัติ
- ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มเพื่อช่วยในการตัดสินใจ
การกลั่นกรองเนื้อหา
การสแกนโซเชียลมีเดีย คัดกรองเนื้อหาเป้าหมาย และดำเนินการ (ลบ ตอบกลับ หรือวิเคราะห์ความรู้สึกผู้ใช้) เป็นสิ่งที่ agentic AI ทำได้ดี ให้พนักงานจัดการกรณีซับซ้อน ส่วนระบบ agentic ดูแลส่วนที่เหลือ
ผู้ช่วยเขียนโค้ด
ในปี 2023 วิศวกรซอฟต์แวร์ 10% ใช้ผู้ช่วยเขียนโค้ด แต่ Gartner คาดว่า 75% ของนักพัฒนาซอฟต์แวร์จะใช้ agentic AI ในการทำงานประจำวัน
ผู้ช่วยเหล่านี้ไม่เพียงแค่สร้างโค้ด แต่ยังสามารถทำหน้าที่เป็นบรรณาธิการและผู้ตรวจสอบ ช่วยตรวจทานงานซ้ำเพื่อหาข้อผิดพลาด บอกเลยว่าเพื่อนร่วมงานสายซอฟต์แวร์ของฉันทำงานได้เร็วขึ้นมากเมื่อเทียบกับไม่กี่ปีก่อน
ระบบอัตโนมัติสำหรับ HR

การใช้ แชทบอท HR เป็นวิธีง่าย ๆ ที่ช่วยให้เจ้าหน้าที่ HR มีเวลาทำงานสำคัญมากขึ้น
เอเจนติก AI ช่วยให้งาน HR ง่ายขึ้นด้วยการทำงานซ้ำ ๆ แบบอัตโนมัติ เช่น คัดกรองเรซูเม่ นัดสัมภาษณ์ และแนะนำพนักงานใหม่ในขั้นตอนเริ่มงาน
ยังสามารถอนุมัติและจองวันลาหรือจัดตารางงานพนักงานได้ด้วย
ประเภทของ Agentic AI

มีหลายวิธีในการนำ agentic AI ไปใช้ นี่คือ 5 ประเภทที่พบบ่อยที่สุด รวมถึง ตัวอย่างการใช้งานจริงของ AI agents และระบบที่พวกมันขับเคลื่อน
1. Agentic AI แบบตอบสนอง
คำจำกัดความ: ระบบที่ตอบสนองต่อสิ่งเร้าหรือสถานการณ์เฉพาะ โดยไม่มีความจำระยะยาวหรือความสามารถในการเรียนรู้
ตัวอย่าง: แชทบอทที่ตอบคำถามที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ระบบแนะนำสินค้า
AI แบบ Reactive agentic มีความโดดเด่นในการดำเนินงานที่ตรงไปตรงมาด้วยความรวดเร็วและแม่นยำ เหมาะสำหรับงานที่ต้องการการตอบสนองทันทีตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ เช่น การตอบคำถามที่พบบ่อยหรือแนะนำสินค้า
2. AI แบบ Deliberative Agentic
คำจำกัดความ: ระบบที่ใช้การให้เหตุผลและการวางแผนในการตัดสินใจ โดยมักคำนึงถึงผลลัพธ์ในระยะยาว
ตัวอย่าง: ยานยนต์อัตโนมัติที่ขับขี่ในสภาพจราจร, AI ที่บริหารจัดการห่วงโซ่อุปทาน
AI แบบ Deliberative ใช้ตรรกะและการคาดการณ์เพื่อจัดการงานที่ซับซ้อน เพื่อให้แน่ใจว่าการตัดสินใจสอดคล้องกับเป้าหมายโดยรวม ระบบเหล่านี้จำเป็นสำหรับงานที่ต้องการการวางแผนเชิงกลยุทธ์และความสามารถในการปรับตัว
3. AI แบบ Interactive Agentic
คำจำกัดความ: AI ที่ออกแบบมาเพื่อโต้ตอบกับมนุษย์หรือระบบอื่น ๆ โดยมักอยู่ในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงได้
ตัวอย่าง: ผู้ช่วยเสมือน, หุ่นยนต์ร่วมงาน (cobots) ในโรงงานอุตสาหกรรม
AI แบบ Interactive agentic มุ่งเน้นการสร้างปฏิสัมพันธ์ที่ราบรื่นระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร ระบบเหล่านี้มีความสำคัญในสภาพแวดล้อมที่การเข้าใจและตอบสนองความต้องการของผู้ใช้เป็นหัวใจหลักของความสำเร็จ
4. AI แบบ Adaptive Agentic
คำจำกัดความ: ระบบที่เรียนรู้และพัฒนาตัวเองได้จากข้อมูลและข้อเสนอแนะ ปรับเปลี่ยนพฤติกรรมตามสถานการณ์
ตัวอย่าง: ตัวแทน AI สำหรับแพลตฟอร์มการเรียนรู้เฉพาะบุคคล, ระบบกำหนดราคาสินค้าแบบไดนามิกในอีคอมเมิร์ซ
AI แบบ Adaptive ใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจและพฤติกรรมอย่างต่อเนื่อง เหมาะกับสถานการณ์ที่ต้องการความยืดหยุ่นและการพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
5. ระบบ Multi-Agent (MAS)
คำจำกัดความ: เครือข่ายของ AI agentic หลายตัวที่ทำงานร่วมกันหรือแข่งขันกันเพื่อบรรลุเป้าหมายร่วมกันหรือเป้าหมายเฉพาะตัว
ตัวอย่าง: หุ่นยนต์ฝูง, ระบบ AI แบบกระจายสำหรับโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะ
ระบบ Multi-agent เกี่ยวข้องกับ AI หลายตัวที่โต้ตอบกันเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและขนาดใหญ่ เหมาะอย่างยิ่งกับสภาพแวดล้อมแบบกระจายที่งานจะได้รับประโยชน์จากมุมมองที่หลากหลายหรือกลยุทธ์แบบร่วมมือกัน
ข้อดีของ Agentic AI

การตัดสินใจอัตโนมัติ
เอเจนติก AI เข้ามาจัดการงานซ้ำซากหรือซับซ้อนแทนทีมของคุณ ไม่ต้องคอยเข้าไปแทรกแซงตลอดเวลา
เพิ่มประสิทธิภาพ
ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล ตัดสินใจ และลงมือทำอย่างรวดเร็ว เอเจนติก AI ช่วยให้ธุรกิจประหยัดทั้งเวลาและทรัพยากร
ความสามารถในการขยายตัว
ไม่ว่าคุณจะต้องดูแล 10 หรือ 10,000 กระบวนการ เอเจนติก AI ก็รับมือได้อย่างสบาย ปรับตัวตามความต้องการที่เพิ่มขึ้นได้โดยไม่สะดุด
ปรับตัวได้ดี
เอเจนติก AI ไม่ได้แค่ทำตามสคริปต์ — แต่ยังปรับตัวตามข้อมูลใหม่และสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลง เพื่อให้ยังคงแม่นยำและทันสมัยอยู่เสมอ
แก้ปัญหาได้ดีขึ้น
ด้วยความสามารถในการให้เหตุผลและเรียนรู้ เอเจนติก AI สามารถรับมือกับความท้าทายที่ยากที่สุด และคิดค้นวิธีแก้ปัญหาอย่างชาญฉลาดและสร้างสรรค์
ความคุ้มค่าด้านต้นทุน
ด้วยการทำงานที่ใช้เวลานานให้เป็นอัตโนมัติ เอเจนติก AI ช่วยลดต้นทุนและใช้ทรัพยากรของคุณได้อย่างคุ้มค่า
ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น
ตั้งแต่บริการลูกค้าจนถึงการตลาด เอเจนติก AI มอบประสบการณ์ที่ตอบโจทย์และเป็นส่วนตัว ช่วยให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่อง
พร้อมใช้งานตลอด 24 ชั่วโมง
ต่างจากทีมมนุษย์ เอเจนติก AI ไม่เคยหยุดพัก ให้บริการและทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง
นำ Agentic AI ไปใช้ในองค์กรของคุณ
Botpress คือแพลตฟอร์ม Agentic AI ที่ทรงพลังที่สุด มีผู้ใช้งานมากกว่าครึ่งล้านคนทั่วโลก
ขยายขีดความสามารถได้ไม่จำกัด และเชื่อมต่อกับซอฟต์แวร์หรือแพลตฟอร์มใดก็ได้ เหมาะกับทุกอุตสาหกรรมและทุกแผนก ตั้งแต่การเงินจนถึง HR
ด้วยมาตรฐานความปลอดภัยสูง ไลบรารีอินทิเกรชันและเทมเพลตในตัว และการสร้างบอทอัจฉริยะอัตโนมัติ Botpress คือวิธีที่ดีที่สุดในการสร้างระบบเอเจนติก AI
คำถามที่พบบ่อย
1. Agentic AI จัดการกับการตัดสินใจด้านจริยธรรมอย่างไร?
Agentic AI จัดการการตัดสินใจด้านจริยธรรมโดยปฏิบัติตามกฎ นโยบาย หรือข้อจำกัดที่นักพัฒนากำหนดไว้ – AI ไม่สามารถเข้าใจจริยธรรมด้วยตัวเอง พฤติกรรมของ AI สะท้อนกรอบจริยธรรมที่ฝังอยู่ในโปรแกรม ดังนั้นการควบคุมโดยมนุษย์จึงมีความสำคัญ
2. Agentic AI สามารถขัดคำสั่งหรือข้อมูลจากมนุษย์ได้หรือไม่?
Agentic AI จะไม่ขัดคำสั่งหรือข้อมูลจากมนุษย์ เว้นแต่จะถูกออกแบบมาโดยเฉพาะให้ทำเช่นนั้น โดยปกติจะทำงานภายใต้ข้อจำกัดที่เข้มงวด แต่ผู้พัฒนาสามารถกำหนดเส้นทางการยกระดับหรือเงื่อนไขพิเศษสำหรับบางกรณีได้หากจำเป็น
3. ความเสี่ยงหรือข้อจำกัดของ Agentic AI มีอะไรบ้าง?
ความเสี่ยงหลักของ Agentic AI คือการตัดสินใจบนข้อมูลที่มีอคติ หรือการดำเนินการที่ไม่ได้ตั้งใจหากตั้งค่าผิด การแก้ไขปัญหาเหล่านี้อาจยากหากไม่มีระบบตรวจสอบย้อนหลังและการมีมนุษย์ร่วมตรวจสอบ
4. Agentic AI ต้องใช้ระบบคลาวด์เสมอหรือสามารถรันในองค์กรได้?
Agentic AI ไม่จำกัดแค่บนคลาวด์ สามารถรันในองค์กรได้ แม้การใช้งานบนคลาวด์จะเป็นที่นิยมเพราะขยายขีดความสามารถได้ง่าย แต่หลายอุตสาหกรรม เช่น สาธารณสุข การเงิน และความมั่นคง เลือกใช้งานในองค์กรเพื่อความปลอดภัย
5. ประสิทธิภาพของ Agentic AI เมื่อเทียบกับทีมมนุษย์ในแต่ละอุตสาหกรรมเป็นอย่างไร?
Agentic AI มีประสิทธิภาพเหนือกว่าทีมมนุษย์ในงานที่ซ้ำซากและใช้ข้อมูลจำนวนมาก เช่น การประมวลผลเอกสารหรือคัดแยกตั๋วซัพพอร์ต แต่สำหรับงานที่ต้องใช้ความเข้าใจอารมณ์หรือจริยธรรม เช่น การบำบัดหรืออนุญาโตตุลาการทางกฎหมาย มนุษย์ยังคงเหมาะสมกว่า
.webp)




.webp)
