- การประสานงานตัวแทน AI เข้ามาแทนที่แชทบอทตัวเดียวที่มีภาระมากเกินไปด้วยทีมงานตัวแทนเฉพาะทางที่ประสานงานกัน โดยแต่ละคนจะจัดการงานเฉพาะอย่างเพื่อให้ปรับขนาดได้และเชื่อถือได้มากขึ้น
- ตัวควบคุมส่วนกลางจะจัดการว่าตัวแทนจะดำเนินการเมื่อใดและอย่างไร เพื่อให้แน่ใจว่าการส่งต่อข้อมูล การแบ่งปันบริบท และการจัดการข้อผิดพลาดในเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนจะเป็นไปอย่างราบรื่น
- แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ได้แก่ การจัดโครงสร้างเอาต์พุตของตัวแทน การกำหนดขอบเขตหน่วยความจำอย่างเข้มงวด การติดตามความคืบหน้าของงานแยกจากประวัติการแชท และการกำหนดเส้นทางการดำเนินการอย่างชัดเจนแทนที่จะพึ่งพา LLM การเดา
- การนำการประสานงานมาใช้ช่วยให้ธุรกิจสามารถสร้างระบบ AI ที่มีพฤติกรรมเหมือนทีมดิจิทัลร่วมมือน้อยลงและคล้ายกับการแชทบอทมากขึ้น ซึ่งพร้อมที่จะจัดการกับกระบวนการทางธุรกิจที่แท้จริง
การสร้างแชทบอทตัวเดียวถือเป็นความก้าวหน้าอย่างแท้จริง จนกระทั่งคาดหวังว่าแชทบอทจะจัดการทุกอย่างได้ นาทีหนึ่งแชทบอทต้องตอบคำถามที่พบบ่อย นาทีต่อมาต้องคัดกรองผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า จองการสาธิต ส่งต่อตั๋ว และจัดการเครื่องมือภายในต่างๆ รอยร้าวเริ่มปรากฏให้เห็นอย่างรวดเร็ว
เนื่องจากตัวแทน AI มีหน้าที่รับผิดชอบที่ซับซ้อนมากขึ้น เราจึงมองเห็นการเปลี่ยนแปลงไปสู่การกำหนดบทบาทที่ชัดเจนยิ่งขึ้น การประสานงานที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และการมอบหมายงานที่ชาญฉลาดมากขึ้นในระบบต่างๆ ซึ่งถือเป็นวิวัฒนาการที่สำคัญสำหรับทีมต่างๆ ที่ต้องการ สร้างตัวแทน AI
เมื่อถึงจุดนั้น ไม่ใช่เรื่องของความฉลาดของแชทบอทที่คุณสร้างขึ้นอีกต่อไป แต่เป็นเรื่องของการที่แชทบอททำงานพร้อมกันได้กี่งาน และสลับไปมาระหว่างงานต่างๆ ได้ดีเพียงใด ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ความชาญฉลาด แต่อยู่ที่การประสานงานต่างหาก
นั่นคือที่มาของการประสานงานตัวแทน AI มันคือการเปลี่ยนจากการสร้างบอทที่รู้ทุกอย่างตัวหนึ่งไปเป็นการออกแบบระบบที่ประกอบด้วยตัวแทนเฉพาะทางที่เล็กกว่า โดยแต่ละตัวจะมีบทบาทที่ชัดเจนและทำงานสอดประสานกัน
หากคุณพบกับขีดจำกัดของความสามารถของแชทบ็อตตัวหนึ่ง คุณไม่ได้เป็นคนเดียว ในคู่มือนี้ เราจะอธิบายความหมายของการประสานงานตัวแทน กลไกการทำงานเบื้องหลัง และวิธีเริ่มสร้างระบบ AI ประสานงาน ตั้งแต่กรอบงานเฉพาะไปจนถึงเวิร์กโฟลว์แบบโมดูลาร์
AI agent orchestration คืออะไร?
การประสานงานตัวแทน AI คือแนวทางปฏิบัติในการประสานงานตัวแทน AI เฉพาะทางหลายตัว ซึ่งแต่ละตัวมีบทบาทที่แตกต่างกัน เพื่อทำงานร่วมกันเพื่อบรรลุเป้าหมายร่วมกัน แทนที่จะพึ่งพาแชทบ็อตตัวเดียวในการจัดการทุกอย่าง การประสานงานจะแบ่งระบบออกเป็นส่วนประกอบที่เล็กลงและมีเป้าหมายเฉพาะเจาะจงมากขึ้น ซึ่งจะทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Chatbots ส่วนใหญ่เริ่มต้นจาก ระบบตัวแทนเดียว บอทตัวหนึ่งจะจัดการทุกอย่าง ตั้งแต่ตอบคำถาม เรียกใช้ API ประมวลผลแบบฟอร์ม และอาจถึงขั้นผลักดันให้ผู้ใช้ทำการแปลง ในตอนแรกระบบนี้ถือว่ามีประสิทธิภาพ
แต่เมื่อกรณีการใช้งานขยายออกไป โมเดลตัวแทนเดี่ยวก็เริ่ม ล้มเหลว บอ ทกลายเป็น คนที่ทำได้ทุกอย่างโดยไม่มีโครงสร้างที่ชัดเจน บอ ทต้องจัดการบทบาทและบริบทไปพร้อมๆ กัน และคุณจะเริ่มรู้สึกถึงความตึงเครียดในหลายๆ วิธีที่ชัดเจน:
- โฟลว์จะยากขึ้นในการแก้ไขและบำรุงรักษา
- คำเตือนจะยาวขึ้นและจัดการยากขึ้น
- ไม่ชัดเจนว่าส่วนใดของบอทมีหน้าที่รับผิดชอบอะไร
- การเพิ่มกรณีการใช้งานใหม่มีความเสี่ยงที่จะทำลายสิ่งที่ใช้งานได้อยู่แล้ว
นี่ไม่ใช่แค่หนี้ทางเทคนิคเท่านั้น แต่ เป็น ปัญหาด้านการออกแบบ คุณคาดหวังให้ตัวแทนหนึ่งคนทำหน้าที่แทนหลายๆ คน และ นั่นทำให้คุณทำงานช้าลง
.webp)
การประสานงานของตัวแทน AI แก้ไขปัญหานี้โดย แบ่งความรับผิดชอบระหว่างตัวแทนเฉพาะทางหลาย ๆ ตัว ตัวแทนแต่ละตัวจะมุ่งเน้นไปที่งานเดียว ได้แก่ การวางแผน การวิจัย การดึงข้อมูล การโต้ตอบกับผู้ใช้ และตัวควบคุมส่วนกลางจะตัดสินใจว่าใครจะดำเนินการเมื่อใด
ความแตกต่างระหว่างสองแนวทางนี้ — ตัวแทนเดี่ยวกับตัวแทนหลายตัว — ไม่ใช่แค่เรื่องสถาปัตยกรรมเท่านั้น แต่ ยังเป็นเรื่องเชิงกลยุทธ์ด้วย โดยแนวทาง หนึ่ง ขยายขนาดตามความซับซ้อน ในขณะที่อีกแนวทางหนึ่ง ขยายขนาดตามความซับซ้อน
นี่คือการเปรียบเทียบระหว่างระบบทั้งสองในเกณฑ์มาตรฐานที่สำคัญ:
การประสานงานของตัวแทนทำงานอย่างไร?
การประสานงานของตัวแทนทำงานโดยใช้ตัวควบคุมส่วนกลางเพื่อจัดการว่าเมื่อใดและอย่างไรที่ตัวแทน AI แต่ละตัวจะดำเนินการต่างๆ ตัวแทนแต่ละตัวจะรับผิดชอบหน้าที่เฉพาะ และตัวควบคุมจะประสานงานการดำเนินการของตัวแทนโดยอิงตามบริบทของระบบ อินพุตของผู้ใช้ หรือตรรกะทางธุรกิจ
ในระบบที่มีการประสานงานกัน คุณไม่ได้กำลังเขียนแชทบ็อตขนาดใหญ่เพียงตัวเดียว แต่คุณกำลังออกแบบตัวแทนชุดหนึ่งที่แต่ละคนรับผิดชอบงานอย่างใดอย่างหนึ่ง ลองนึกภาพว่า คุณกำลังเปลี่ยนแชทบ็อตของคุณให้เป็นทีม โดยให้ตัวแทนแต่ละคนทำหน้าที่เหมือนผู้เชี่ยวชาญ
ตัวควบคุม จะทำหน้าที่ตัดสินใจว่าตัวแทนใดควรจัดการงานในช่วงเวลาที่กำหนด ตัวควบคุมนี้อาจ ใช้กฎเกณฑ์ เป็นอิสระอย่างสมบูรณ์ หรืออยู่ระหว่างนั้นก็ได้ หน้าที่ของตัวควบคุมคือ กำหนดเส้นทางงาน ติดตามสถานะ และตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวแทนไม่ก้าวก่ายซึ่งกันและกัน
ตัวแทนแต่ละตัวจะ มีลักษณะเฉพาะและเป็นอิสระ ตัวแทนอาจสร้างสรุป เรียกใช้เครื่องมือภายนอก ตรวจสอบอินพุตของผู้ใช้ หรือตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อไป ตัวแทนบางตัวเป็น แบบตอบสนอง ตัวแทนบางตัวสามารถ ทริกเกอร์การดำเนินการติดตาม ตัวควบคุมจะเคลื่อนที่ระหว่างตัวแทนเหล่านี้เหมือน วาทยากรที่ส่งสัญญาณเครื่องดนตรีในวงออเคสตรา
การแบ่งปันบริบทในระบบหลายตัวแทน
ระบบมัลติเอเจนต์ จะแบ่งปัน หน่วยความจำร่วมกัน — มักจะเป็นอ็อบเจ็กต์ JSON หรือสถานะเซสชัน — ที่ไหลระหว่างเอเจนต์ แต่ละตัว จะอ่านและเขียนจากบริบทนี้ และตัวควบคุมจะใช้การอัปเดตเหล่านั้นเพื่อตัดสินใจว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป
ตัวอย่างเช่นใน บอทวางแผนการเดินทาง :
- ตัวแทนผู้ใช้ : จัดการการสนทนาและรวบรวมการตั้งค่า
- ตัวแทนวิจัย : ค้นหาตัวเลือกเที่ยวบินและโรงแรม
- ตัวแทนวางแผน : รวบรวมแผนการเดินทาง
- ตัวแทนการดำเนินการ : หนังสือสิ่งที่จำเป็น
ตัวแทนเหล่านี้ไม่มีใครรู้ภาพรวมทั้งหมด และ ไม่จำเป็นต้องรู้ด้วย ตัวแทนเราเตอร์ จะคอยจัดการให้ทุกอย่างอยู่ในแนวเดียวกันทีละขั้นตอน
การประสานงาน คือวิธีการปรับขนาดตั้งแต่แชทบอทที่ตอบสนองไปจนถึงแชทบอทที่ ทำงานร่วมกันภายใน เพื่อทำงานให้สำเร็จ
เครื่องมือ 5 อันดับแรกสำหรับการประสานงานตัวแทน AI
เมื่อคุณตระหนักว่าคุณต้องใช้ตัวแทนหลายตัวทำงานร่วมกัน คำถามก็คือ คุณควรสร้างด้วยอะไร พื้นที่เครื่องมือรอบ ๆ การประสานงานของตัวแทนกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และไม่ใช่ทั้งหมดที่พร้อมสำหรับการใช้งานจริง
แพลตฟอร์มบางตัวถูกสร้างมาเพื่อความเร็วและเวิร์กโฟลว์เชิงภาพ แพลตฟอร์มอื่นๆ ให้คุณควบคุมในระดับต่ำ แต่การประสานงานขึ้นอยู่กับคุณโดยสิ้นเชิง และบางแพลตฟอร์มก็ใช้แนวทางสายกลางที่ชาญฉลาด โดยให้การแยกส่วนเพียงพอที่จะดำเนินการได้อย่างรวดเร็วโดยไม่สูญเสียความยืดหยุ่น
นี่คือ 5 เครื่องมือสำคัญที่เราพบว่ามีประโยชน์มากที่สุดสำหรับการสร้างระบบตัวแทนในปัจจุบัน:
1. Botpress
Botpress เป็นแพลตฟอร์มตัวแทนแบบเต็มรูปแบบที่ช่วยให้คุณ ออกแบบเวิร์กโฟลว์ของตัวแทนแบบแยกส่วน กำหนดบทบาทเฉพาะให้กับพวกเขา และ จัดการผ่านเราเตอร์ส่วนกลาง เวิร์กโฟลว์ แต่ละเวิร์กโฟลว์ทำงานเหมือนตัวแทนแบบสแตนด์อโลน และคุณ (หรือ โหนดอิสระ ) ตัดสินใจว่าควรเปลี่ยนการควบคุมเมื่อใด โดยอิงตามบริบท อินพุตของผู้ใช้ หรือตรรกะทางธุรกิจ
.webp)
สิ่งที่ทำให้โดดเด่นคือความรวดเร็วในการเปลี่ยนจาก แนวคิดไปสู่ระบบที่ใช้งานได้ ตัวแทนสามารถเขียนและรันโค้ดได้ทันที ใช้ API ภายนอก และแม้แต่ เชื่อมโยงการใช้งานเครื่องมือแบบไดนามิก ซึ่งทั้งหมดนี้ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาชั้นยอด คุณไม่ได้แค่สร้างโฟลว์เท่านั้น แต่ คุณกำลังสร้างตรรกะที่อยู่ในตัวแทน และแบ่งปันกันระหว่าง ตัวแทนแนวตั้ง
สร้างขึ้นสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการความยืดหยุ่นโดยไม่ต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานใหม่ หากคุณกำลังปรับใช้ตัวแทนในฝ่ายสนับสนุน การจอง การกำหนดตารางเวลา การต้อนรับ หรือการดำเนินการภายใน ระบบจะไม่ขัดขวางคุณและให้คุณจัดส่งได้
ฟีเจอร์หลัก:
- เวิร์กโฟลว์แบบโมดูลาร์: ตัวแทนแต่ละตัวถูกสร้างขึ้นเป็นไปป์ไลน์แบบแยกที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้
- การกำหนดเส้นทางส่วนกลาง: เราเตอร์แบบภาพทำหน้าที่ควบคุมการส่งต่อตัวแทนและตรรกะ
- การใช้เครื่องมือไดนามิก: ดำเนินการโค้ดและเรียกใช้ API ภายนอกแบบเรียลไทม์
- LLM -Powered: เข้ากันได้กับโมเดลพื้นฐานชั้นนำ เช่น OpenAI และคล็อด
- API-First: เปิดเผยตัวแทนหรือเชื่อมต่อกับ CRM เว็บฮุก และอื่นๆ ได้ง่าย
ราคา:
- แผนฟรี: $0/เดือน พร้อมเครื่องมือสร้างภาพและ AI ตามการใช้งาน
- Plus แผน: 89 เหรียญ/เดือน พร้อมการวิเคราะห์และการลบแบรนด์
- แผนทีม: 495 เหรียญสหรัฐฯ ต่อเดือน พร้อมเครื่องมือการทำงานร่วมกันและการเข้าถึงตามบทบาท
2. ครูเอไอ
CrewAI ถูกสร้างขึ้นสำหรับทีมที่ต้องการการประสานงานโดยไม่ต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง โดยอิงตาม อุปมาของทีม คุณกำหนดบทบาท กำหนดเป้าหมาย และเชื่อมต่อแต่ละตัวแทนกับเครื่องมือและหน่วยความจำ จากนั้นจึงทำงานร่วมกันเพื่อทำงานให้เสร็จสมบูรณ์

ส่วนที่ดีที่สุดคือ คุณสามารถทำให้บางอย่างทำงานได้รวดเร็ว เพียงใด ภายในไม่กี่นาที คุณสามารถสร้าง นักวางแผน นักวิจัย และ ผู้ดำเนินการ และให้พวกเขาพูดคุยกันเป็น ขั้นตอนอย่างเป็นระบบ
มันไม่สมบูรณ์แบบ — เวิร์กโฟลว์แบบกำหนดเองอาจยังต้องมีการแฮ็กเล็กน้อย — แต่ในกรณีการใช้งานส่วนใหญ่ มันทำงานได้รวดเร็ว หาก AutoGen ให้ความรู้สึกเหมือนกับ การเขียนโปรแกรมโปรโตคอล CrewAI ก็ให้ความรู้สึกเหมือนกับ การทำภารกิจร่วมกับทีม
ฟีเจอร์หลัก:
- สถาปัตยกรรมตามบทบาท: ตัวแทนแต่ละตัวมีชื่อ เป้าหมาย เครื่องมือ และหน่วยความจำเสริม
- การมอบหมายงานที่ง่ายดาย: ตัวแทนวางแผนในตัวจะตัดสินใจลำดับงานตามเป้าหมาย
- การรวมเครื่องมือ: รองรับการเรียกใช้ฟังก์ชัน การร้องขอ API และเครื่องมือบนเบราว์เซอร์
- หน่วยความจำที่ใช้ร่วมกัน: ตัวแทนสามารถอ้างอิงและมีส่วนสนับสนุนในบริบทที่ใช้ร่วมกัน
ราคา:
- แผนฟรี: โอเพ่นซอร์ส ไม่มีค่าลิขสิทธิ์
- องค์กร: ไม่ได้จดทะเบียนต่อสาธารณะ — แผนแบบชำระเงินคาดว่าจะครบกำหนดเมื่อผลิตภัณฑ์ที่โฮสต์นั้นเติบโตเต็มที่
3. OpenAI ตัวแทน SDK
เดิมเรียกว่า OpenAI Swarm, OpenAI Agents SDK คือ OpenAI ก้าวแรกที่แท้จริงสู่ โครงสร้างพื้นฐานของตัวแทนของบุคคลที่หนึ่ง ออกแบบมาเพื่อให้ผู้พัฒนาสร้าง เวิร์กโฟลว์แบบหลายตัวแทนที่มีโครงสร้าง โดยใช้ OpenAI แบบจำลอง GPT พร้อม การส่งต่อ เครื่องมือ และหน่วยความจำ ที่สร้างไว้ในกรอบงาน
.webp)
ตัวแทนแต่ละคนจะได้ รับคำแนะนำ เครื่องมือ และแนวทางป้องกัน ของตนเอง และคุณจะเป็นผู้กำหนดวิธีที่ตัวแทนแต่ละคนจะส่งต่องานให้กันและกัน แม้ว่านี่จะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ประสบการณ์ที่ได้รับนั้นถือว่า ดีมาก คุณจะได้ รับการติดตามใน ตัว การจัดการบริบท และความสามารถในการสร้าง ผู้ช่วยที่พร้อมสำหรับการผลิต โดยไม่ต้องเชื่อมกรอบงานแยกกันเข้าด้วยกัน
หากคุณกำลังทำงานกับ OpenAI API ของคุณต้องการวิธีการสร้างตัวแทน AI ที่บูรณาการอย่างแน่นแฟ้น และ มีความคิดเห็นชัดเจน SDK นี้จะช่วยให้คุณมีรากฐานที่มั่นคง
ฟีเจอร์หลัก:
- บทบาทของตัวแทน: กำหนดค่าคำแนะนำ เครื่องมือ และสิทธิ์อนุญาตสำหรับตัวแทนแต่ละคน
- การส่งต่อ: การควบคุมการส่งระหว่างตัวแทนโดยใช้ตรรกะในตัว
- การติดตาม: ติดตามและแก้ไขข้อบกพร่องเวิร์กโฟลว์ของหลายตัวแทนด้วยการตรวจสอบภาพ
- ราวกั้น: บังคับใช้การตรวจสอบข้อมูลอินพุตและเอาต์พุต
ราคา:
- SDK: ฟรีและโอเพ่นซอร์สภายใต้ใบอนุญาต MIT
- ค่าใช้จ่ายการใช้งาน: จ่ายตาม OpenAI การใช้งาน API (เช่น GPT -4o, การเรียกเครื่องมือ, การจัดเก็บเวกเตอร์)
- ตัวอย่างเครื่องมือ: ตัวแปลรหัส: $0.03 ต่อการใช้งาน, การค้นหาไฟล์: $2.50 ต่อ 1,000 การเรียกใช้เครื่องมือ
4. ออโต้เจน
AutoGen เหมาะสำหรับกรณีที่คุณ เติบโตจนเกินขอบเขตของแนวทาง "ตัวแทนเดี่ยวพร้อมเครื่องมือ" และต้องการระบบที่ตัวแทนหลายรายสามารถพูดคุยกัน พิจารณาสถานการณ์ และทำงานให้เสร็จเป็นทีม โปรแกรมนี้สร้างขึ้นโดย Microsoft และให้ความรู้สึกเหมือนกับการออกแบบเวิร์กโฟลว์ตามตัวแทนในรูปแบบ การสนทนาที่มีโครงสร้าง มากกว่า
.webp)
มันไม่เป็นมิตรกับผู้เริ่มต้น และไม่ได้พยายามที่จะเป็นเช่นนั้น คุณเชื่อมต่อทุกส่วนเข้าด้วยกัน: ตัวแทน บทบาทของพวกเขา ใครพูดเมื่อไหร่ ส่งข้อความอย่างไร และจะหยุดเมื่อใด แต่ถ้าคุณกำลังทำงานกับระบบ AI ที่มีสถานะจริงจังซึ่งต้องการความโปร่งใสและการควบคุมเต็มรูปแบบ AutoGen จะให้องค์ประกอบพื้นฐานที่คุณต้องการอย่างแท้จริง
เหมาะที่สุดสำหรับทีมวิจัย ผู้สร้างขั้นสูง หรือใครก็ตามที่พยายามสร้างแบบจำลองการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนในตัวแทน AI หลายตัว คุณไม่ได้กำลัง "กำหนดค่าแชทบ็อต" แต่คุณกำลังออกแบบโปรโตคอลของปัญญาประดิษฐ์
ฟีเจอร์หลัก:
- กราฟตัวแทนสนทนา: ตัวแทนสื่อสารผ่านกระแสข้อความที่มีโครงสร้างแทนที่จะเป็นโซ่คงที่
- การควบคุมการประสานงาน: คุณกำหนดขอบเขตของงาน ขอบเขตของหน่วยความจำ และขอบเขตของงาน
- การติดตามและแก้ไขข้อบกพร่อง: การติดตามในตัวช่วยให้คุณสามารถตรวจสอบการมีส่วนร่วมของแต่ละตัวแทนในงานหลายขั้นตอน
- การใช้เครื่องมือ: รองรับเครื่องมือที่กำหนดเองและการเรียกใช้ฟังก์ชันข้ามตัวแทน
ราคา:
- ฟรีและโอเพ่นซอร์ส (ใบอนุญาต MIT)
- ใช้งานได้กับทุกสิ่ง LLM จุดสิ้นสุด ( OpenAI , Azure, โมเดลท้องถิ่น)
5. ลังเชน
ตัวแทน LangChain ช่วยให้คุณสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วยตรรกะ โดยที่ตัวแทนจะเลือกเครื่องมือที่จะใช้ในแต่ละขั้นตอน คุณกำหนดเป้าหมาย เสียบเครื่องมือ เช่น การค้นหา การเรียกใช้โค้ด หรือ API และปล่อยให้มันพิจารณางานต่างๆ
.webp)
เป็นหนึ่งในการตั้งค่าที่มีความยืดหยุ่นมากที่สุดที่มีอยู่ แต่ยังเน้นที่โค้ดเป็นหลักอีกด้วย คุณสามารถจัดการหน่วยความจำ การควบคุมการไหล และการจัดการข้อผิดพลาดด้วยตัวเอง และแม้ว่าพวกเขาจะแนะนำ ตัวสร้างกราฟ สำหรับการประสานงานด้วยภาพ แต่ยังไม่สมบูรณ์แบบเพียงพอสำหรับการดำเนินการของเอเจนต์ทั้งหมดหรือการมองเห็นพฤติกรรมของเอเจนต์อย่างชัดเจน
LangChain เหมาะอย่างยิ่งหากคุณต้องการ ปรับแต่งได้เต็มที่ และไม่สนใจที่จะเชื่อมต่อทุกอย่างเข้าด้วยกันด้วยมือ มันทรงพลังแต่ต้องรองรับงานหนักๆ ด้วย
ฟีเจอร์หลัก:
- การใช้เครื่องมือแบบไดนามิก: ตัวแทนจะตัดสินใจว่าจะเรียกใช้เครื่องมือใดตามอินพุต
- รองรับหน่วยความจำ: เพิ่มหน่วยความจำตามบริบทสำหรับการสนทนาที่ยาวนานขึ้น
- การบูรณาการ LangSmith: ติดตาม แก้ไข และตรวจสอบการทำงานหลายขั้นตอน
- ขยายได้สูง: แทนที่ส่วนประกอบหรือเสียบเครื่องมือของคุณ
ราคา:
- LangChain Framework: ฟรีและโอเพ่นซอร์ส
- LangSmith (ทางเลือก): เครื่องมือแก้ไขและประเมินผลที่ต้องชำระเงิน
- ต้นทุนการใช้งาน: ขึ้นอยู่กับรุ่นและเครื่องมือของบริษัทอื่นที่ใช้
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำ AI Agent Orchestration มาใช้
เฟรมเวิร์กของเอเจนต์ส่วนใหญ่ทำให้รู้สึกเหมือนว่าการประสานงานเป็นเพียงการเชื่อมต่อโฟลว์สองสามโฟลว์และส่งหน่วยความจำไปมา แต่เมื่อคุณมีเอเจนต์มากกว่าหนึ่งตัวที่รันลอจิกแบบสด สิ่งต่างๆ ก็จะเริ่มขัดข้องในแบบที่คุณคาดไม่ถึง
การส่งต่อข้อมูลนั้นยุ่งยากมาก — บริบทรั่วไหล ตัวแทนทำซ้ำ และที่แย่ที่สุดก็คือ คุณจะไม่มีทางรู้เลยว่าระบบขัดข้องตรงไหนจนกว่าจะสายเกินไป
เหล่านี้คือรูปแบบที่ใช้ได้ผล ซึ่งเป็นสิ่งที่คุณเรียนรู้ได้หลังจากส่งระบบที่เสียหายไปบางส่วนแล้ว และสืบย้อนกลับไปหาระบบที่มีปัญหาเหล่านั้น
โครงสร้างการตัดสินใจของตัวแทน
การปล่อยให้ตัวแทนตัดสินใจว่าจะทำอย่างไรต่อไปตามข้อความของผู้ใช้อาจดูเหมือนเป็นทางลัดที่ชาญฉลาด แต่สุดท้ายจะทำให้เกิด ความสับสน ขั้นตอนที่ข้าม และ พฤติกรรมที่ไม่สามารถคาดเดาได้
สิ่งที่เกิดขึ้นคือคุณปล่อยให้โมเดล เห็นภาพหลอนถึงการกระทำต่อไป โมเดลไม่มีแผนที่ระบบของคุณที่ชัดเจน ดังนั้นโมเดลจึงเดา และเดาผิด
แทนที่จะปฏิบัติต่อตัวแทนของคุณเหมือนกับว่า ฟังก์ชั่น. ขอให้พวกเขาแสดงผลลัพธ์ คำสั่งควบคุม ชอบ "เส้นทางไปยัง calendar_agent"
หรือ ขั้นตอนต่อไปคือverify_info
. แล้วของคุณ ผู้ประสานเสียง ใช้สิ่งนั้นเพื่อตัดสินใจว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป รักษาตรรกะไว้ภายนอกโมเดล - ที่คุณสามารถไว้วางใจได้
หน่วยความจำตัวแทนขอบเขต
เมื่อตัวแทนแบ่งปันบริบทมากเกินไป สิ่งต่างๆ ก็จะเริ่มล้มเหลว ตัวแทนคนหนึ่งทำงานให้เสร็จ และอีกคนหนึ่ง ก็ยกเลิกงาน โดยดำเนินการกับ ข้อมูลเก่าหรือไม่เกี่ยวข้อง
สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อตัวแทนทั้งหมดของคุณกำลังอ่านและเขียนไปยัง ที่เก็บข้อมูลหน่วยความจำส่วนกลาง เดียวกัน ไม่มีขอบเขต ตัวแทนหนึ่งราย ทำให้บริบทของอีกตัวแทนหนึ่งสับสน
มอบ บริบทเฉพาะขอบเขต ให้กับตัวแทนแต่ละคน ส่งผ่านเฉพาะสิ่งที่จำเป็นเท่านั้น ไม่ควรเกินนั้น ลองนึกถึงการให้ คำอธิบายงานเฉพาะเจาะจง แก่ตัวแทนแต่ละคน ไม่ใช่การเข้าถึงประวัติการแชทแบบกลุ่มของระบบทั้งหมด
การดริฟท์สต็อปลูป
เมื่อคุณใช้ คู่ตัววางแผน-ตัวดำเนินการ คุณมักจะสร้างวงจรขึ้นมา: ตัววางแผน ตัดสินใจว่าควรเกิดอะไรขึ้น ตัวดำเนินการดำเนินการ และตัววางแผนตรวจสอบผลลัพธ์เพื่อตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อไป
วงจรขาดเนื่องจากตัววางแผน ไม่มีหน่วยความจำว่ามีอะไรทำไปแล้ว ไม่มี ประวัติงาน ไม่มี รายการตรวจสอบ มันแค่เห็นสถานะปัจจุบันและตัดสินใจลองใหม่อีกครั้ง
หากคุณใช้ลูปตัวแทน คุณจะต้อง ติดตามแต่ละรอบของงาน — ใครเป็นผู้ดำเนินการอะไร ส่งคืนอะไร และงานสำเร็จหรือไม่ นั่นคือวิธีที่คุณ หยุดระบบไม่ให้ไล่ตามหางของมัน
ส่งคืนผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง
ระบบของคุณอาจดูเหมือนว่ากำลังทำงานอยู่ — มีการตอบกลับกลับมา และตัวแทนก็ฟังดูฉลาด — แต่ ไม่มีอะไรเกิดขึ้นเบื้องหลัง
ตัวแทนพูดประมาณว่า "นี่คือสรุปของคุณ" แต่ผู้ประสานงานของคุณ ไม่รู้ว่าจะต้องทำอย่างไรต่อไป
เหตุผลคืออะไร? ตัวแทนของคุณกำลัง พูดกับผู้ใช้ ไม่ใช่กับระบบ ไม่มี เอาต์พุตที่เครื่องอ่านได้ ดังนั้น เลเยอร์ลอจิกของคุณจึงไม่มีอะไรให้ดำเนินการ
Have agents return structured outputs — like { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. That gives your orchestrator something to route. Modern agentic protocols like the Model Context Protocol are trying to standardize this across platforms, but you can start simple.
ติดตามความคืบหน้าของงาน
บางครั้งระบบของคุณอาจ ลืมว่ากำลังทำอะไรอยู่ ผู้ใช้ออกนอกสคริปต์ การเรียกใช้ API ล้มเหลว และทันใดนั้น บอตก็เริ่มทำงานใหม่ หรือแย่กว่านั้นคือ บอกว่าเสร็จสิ้นแล้ว ทั้งที่จริง ๆ แล้วไม่ได้ทำงานนั้นให้เสร็จสิ้นเลย
สิ่งนี้เกิดขึ้นเพราะคุณถือว่า ความจำเป็น เหมือน ความคืบหน้าของงาน แต่ความจำนั้นเป็นเพียง ประวัติศาสตร์ เท่านั้น ไม่ได้บอกคุณว่า คุณอยู่ในขั้นตอนใดของเวิร์กโฟลว์
คุณต้องมี สถานะงานแยกต่างหาก ที่ติดตาม:
- อะไรได้ทำไปแล้ว
- สิ่งที่กำลังรออยู่
- เป้าหมายคืออะไร
ด้วยวิธีนี้ ถึงแม้ว่าบางอย่างจะพังลง คุณก็สามารถ กู้คืนระหว่างกระบวนการ และ ทำงานให้เสร็จสิ้นได้อย่างหมดจด
เริ่มสร้างระบบเอเจนต์
Botpress ให้ทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อสร้างและจัดการตัวแทนตามบทบาท ไม่ว่าจะเป็นเวิร์กโฟลว์แบบแยกส่วน หน่วยความจำแบบเรียลไทม์ การใช้เครื่องมือ และตัวควบคุมอัตโนมัติที่เชื่อมโยงทุกอย่างเข้าด้วยกัน คุณเป็นผู้กำหนดตรรกะ ตัวแทนจะทำหน้าที่นั้น
ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างผู้ช่วยฝ่ายสนับสนุน ขั้นตอนการจอง หรือบอทการดำเนินงานภายใน คุณสามารถเริ่มต้นด้วยเวิร์กโฟลว์เพียงไม่กี่รายการและปรับขนาดขึ้นเมื่อระบบของคุณมีความชาญฉลาดมากขึ้น
เริ่มสร้างตอนนี้เลย — ฟรี
คําถามที่พบบ่อย
AI agent orchestration คืออะไร?
การประสานงานตัวแทน AI คือการประสานงานตัวแทน AI เฉพาะทางหลายตัวให้ทำงานร่วมกันเพื่อทำงานที่ซับซ้อนให้สำเร็จเป็นระบบ
การประสานงานของตัวแทนแตกต่างจากแชทบอทดั้งเดิมอย่างไร
แทนที่จะให้บอทตัวเดียวทำทุกอย่าง ตัวแทนแต่ละตัวจะเน้นไปที่บทบาทเดียวที่ได้รับการประสานงานโดยตัวควบคุมส่วนกลาง
ตัวแทนสามารถทำหน้าที่โดยอิสระได้หรือไม่
ใช่ ตัวแทนบางรายสามารถทริกเกอร์การดำเนินการติดตามผลได้ แต่การประสานงานจะทำให้แน่ใจว่าจะยังคงสอดคล้องกัน