วิธีสร้างเอเจนต์ AI สำหรับผู้เริ่มต้น (2025)

เทคโนโลยีเอเจนต์ AI ก้าวหน้าอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา — และนั่นหมายความว่า วันนี้ใคร ๆ ที่มีคอมพิวเตอร์ก็สามารถสร้าง เอเจนต์ AI ของตัวเองได้

เอเจนต์ AI เป็นหนึ่งใน เทรนด์ AI สำคัญที่คาดว่าจะได้รับความนิยมอย่างต่อเนื่องในหลากหลายอุตสาหกรรม

ไม่ว่าคุณจะต้องการทำงานอัตโนมัติหรือสร้าง ผู้ช่วย AI คู่มือนี้จะพาคุณผ่านขั้นตอนการสร้าง เอเจนต์ AI ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ของคุณเอง

1. กำหนดขอบเขตของคุณ

ขั้นตอนแรกของการสร้างเอเจนต์ AI นั้นง่ายมาก — มันจะทำอะไร? เริ่มจากการระบุวัตถุประสงค์ของเอเจนต์ให้ชัดเจน

มี ตัวอย่างการใช้งานเอเจนต์ AI ในโลกจริง มากมาย การระบุวัตถุประสงค์จะกำหนดความสามารถที่ต้องมี และนั่นจะนำไปสู่การเลือกแพลตฟอร์มที่เหมาะสม

• เอเจนต์ AI ด้านการขาย ช่วยตอบคำถามเกี่ยวกับสินค้า แนะนำตัวเลือก เปรียบเทียบรุ่น และให้ข้อมูลราคาแก่ผู้ใช้
• เอเจนต์ AI ฝ่ายบริการลูกค้า ช่วยแก้ไขปัญหา แบ่งปันข้อมูล เช่น คำถามที่พบบ่อยหรือวิดีโอ และช่วยแก้ปัญหาทางเทคนิค
• เอเจนต์ AI ด้านการจัดการความรู้ ช่วยค้นหานโยบายบริษัท สรุปเอกสาร และช่วยให้พนักงานค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็ว
• เอเจนต์ AI สำหรับการหาลูกค้าใหม่ ส่งข้อความติดตามผลแบบเจาะจงผ่านอีเมลหรือแพลตฟอร์มอย่าง WhatsApp เก็บข้อมูลผ่านบทสนทนา และซิงก์ข้อมูลกับ CRM เพื่อการติดตามที่เป็นระบบ
• เอเจนต์ AI ฝ่ายบุคคล ตอบคำถามพนักงานเกี่ยวกับนโยบายบริษัท ช่วยเหลือเรื่องการเริ่มงานใหม่ และจัดการคำขอลางาน
• เอเจนต์ AI สำหรับอีคอมเมิร์ซ ติดตามคำสั่งซื้อ ตรวจสอบสินค้าคงคลัง และแนะนำสินค้าให้เหมาะกับความต้องการของผู้ใช้

หากคุณอยู่ในอุตสาหกรรมเฉพาะทาง คุณยังสามารถสร้างเอเจนต์ AI ที่จัดการหลายกระบวนการได้ เช่น เอเจนต์ AI สำหรับอสังหาริมทรัพย์ สามารถแนะนำอสังหา ติดตามเอกสาร และดูแลความสัมพันธ์กับลูกค้า หรือ เอเจนต์ AI สำหรับโรงแรม จัดการจองห้อง รับคำขอแม่บ้าน และขายบริการเสริม

ถ้าคุณใช้แพลตฟอร์มที่ขยายความสามารถได้ คุณสามารถสร้างเอเจนต์ AI ให้ทำงานอัตโนมัติได้แทบทุกอย่าง

เมื่อคุณกำหนดขอบเขตได้แล้ว คุณก็พร้อมเลือกแพลตฟอร์ม

2. เลือกแพลตฟอร์ม

มี เฟรมเวิร์กสำหรับเอเจนต์ AI ให้เลือกมากมาย หากคุณต้องการแรงบันดาลใจ รายชื่อ 9 แพลตฟอร์ม AI ชั้นนำ ที่เราคัดสรรมานั้นเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี

แม้ผมจะไม่เปรียบเทียบแพลตฟอร์มที่นี่ — เพราะยอมรับว่าผมชอบของเราเอง — แต่ขอแนะนำปัจจัยสำคัญที่ควรพิจารณาในการเลือกแพลตฟอร์มให้เหมาะกับโปรเจกต์ของคุณ:

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแพลตฟอร์ม AI ที่คุณเลือก:

1. มี แหล่งข้อมูลการเรียนรู้ เพราะทุกแพลตฟอร์มมีช่วงการเรียนรู้ ควรเลือกที่มีข้อมูลช่วยเหลือเพียงพอ
2. ตรงกับเป้าหมายของคุณ อย่าเลือกแพลตฟอร์มที่เน้นบริการลูกค้า หากคุณต้องการบอทขายของหรือ ระบบหลายเอเจนต์
3. มี แพ็กเกจใช้ฟรี ให้คุณทดลองใช้งานก่อน (หรือโดยไม่ต้อง) ลงทุนทางการเงิน

หากคุณต้องการโซลูชันโอเพ่นซอร์ส ก็มี เอเจนต์ AI แบบโอเพ่นซอร์ส ให้เลือกมากมายเช่นกัน

เมื่อคุณเลือก เครื่องมือสร้างเอเจนต์ AI ที่จะเริ่มต้นได้แล้ว ก็สามารถเริ่มสร้างเอเจนต์ AI ของคุณเองได้เลย

3. สร้างคำสั่งและตัวแปร

เอเจนต์ AI ของคุณจะมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว — ขึ้นอยู่กับกรณีใช้งานและขอบเขตของคุณ ส่วนหนึ่งของกระบวนการคือการทำความเข้าใจแพลตฟอร์มที่เลือกใช้ และนำความรู้นั้นมาปรับใช้กับแผนงานของคุณเอง

เริ่มต้นด้วย Autonomous Node

‍

ขอพูดความจริงที่อาจไม่ค่อยน่ายินดี: ไม่ใช่ทุก 'แพลตฟอร์มเอเจนต์ AI' จะให้คุณสร้างเอเจนต์ AI ได้จริง

หลายแพลตฟอร์มมีเพียง แชทบอท AI แต่ขาดองค์ประกอบสำคัญของเอเจนต์ AI: ความสามารถในการตัดสินใจด้วยตัวเองเพื่อตอบสนองคำขอของผู้สร้าง

ใน Botpress Studio Autonomous Nodes ช่วยให้ผู้ใช้สร้างเอเจนต์ AI ที่เลือกได้เองว่าจะใช้โฟลว์ที่มีโครงสร้างหรือ LLM นักพัฒนาต้องแค่ใส่คำสั่งเป็นภาษาธรรมดาให้ Autonomous Node

เพียงไม่กี่บรรทัด คุณก็สามารถบอก Autonomous Node ได้ว่าอยากให้เอเจนต์ AI ของคุณทำอะไร และควรมีลักษณะอย่างไร คุณสามารถกำหนดบุคลิก ขอบเขต และวัตถุประสงค์ได้ภายในไม่กี่นาที

บางส่วนของแชทบอท AI ควรมีโครงสร้าง เช่น คำทักทายหรือการนำเสนอขายแบบเจาะจง แต่ก็มักจะมีบางช่วงของบทสนทนาที่คุณอยากให้ LLM จัดการแทน

สร้างตัวแปรเพื่อเก็บข้อมูล

‍

เอเจนต์ AI ของคุณจะต้องถามคำถามกับผู้ใช้ เช่น:

• เอเจนต์ AI ด้านท่องเที่ยวอาจถามว่าผู้ใช้ต้องการแผนเที่ยวที่เมืองไหน
• เอเจนต์ AI ด้านสุขภาพจิตอาจถามว่าผู้ใช้รู้สึกอย่างไร
• เอเจนต์ฝ่ายบริการลูกค้าจะถามว่าผู้ใช้ต้องการความช่วยเหลือเรื่องอะไร

ขึ้นอยู่กับโฟลว์บทสนทนา คุณจะมีตัวแปร 1 ตัวหรือมากกว่านั้นเพื่อเก็บข้อมูล

เช่น เอเจนต์ AI ด้านท่องเที่ยวอาจถามว่าผู้ใช้จะเดินทางไปที่ไหน ต้องการจองตั๋วเครื่องบินหรือไม่ เดินทางกี่คน งบประมาณเท่าไร สนใจกิจกรรมแบบไหน ฯลฯ

หรือเอเจนต์ขายของอาจถามว่าผู้ใช้กำลังมองหาอะไร แล้วค่อยเข้าสู่โฟลว์บทสนทนาอื่นตามคำตอบ

4. เชื่อมต่อเอเจนต์ AI ของคุณ

เอเจนต์ AI ที่ไม่มีการเชื่อมต่อก็เหมือน ChatGPT เวอร์ชันของคุณเอง จุดเด่นของเอเจนต์ AI คือการเชื่อมต่อกับระบบต่าง ๆ

มีหลายระบบที่คุณสามารถเชื่อมต่อกับเอเจนต์ AI ได้ — ถ้าใช้แพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นก็แทบไม่มีข้อจำกัด

การเชื่อมต่อนี้เองที่ทำให้เอเจนต์ AI ผสานเข้ากับกระบวนการทำงานเดิมได้อย่างไร้รอยต่อ ไม่ใช่แค่เครื่องมือเสริมที่แยกออกมา

ฐานความรู้

ถ้าคุณต้องการให้เอเจนต์ 'รู้' ข้อมูลเฉพาะ เช่น สินค้าคงคลัง กฎหมายท้องถิ่น หรือเอกสารซอฟต์แวร์ คุณมักจะต้องแบ่งปันข้อมูลเหล่านี้ผ่าน ฐานความรู้

การใช้ฐานความรู้ช่วยให้เอเจนต์ AI ของคุณให้ข้อมูลที่ถูกต้องและอัปเดต (ไม่เหมือนกับการถามแชทบอททั่วไปอย่าง ChatGPT)

ฐานความรู้อาจเป็นได้ทั้งตาราง เอกสาร หรือฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น เอกสารภายใน ฐานข้อมูลสินค้า ฐานข้อมูลข้อกำหนด หรือระบบค้นหาข้อมูลองค์กร

ระบบที่แข็งแกร่งจะใช้ retrieval-augmented generation (RAG) เพื่อค้นหาและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากเอกสาร (ไม่ต้องกังวล RAG จะมาพร้อมกับแพลตฟอร์มเอเจนต์ AI)

ช่องทาง

ช่องทางคือวิธีที่ผู้ใช้จะสื่อสารกับเอเจนต์ AI ของคุณ อธิบายง่าย ๆ เช่น แชทบอท WhatsApp ก็สื่อสารผ่าน WhatsApp บอท Discord ก็อยู่บน Discord

ช่องทางยอดนิยมสำหรับเอเจนต์ AI ที่ติดต่อกับลูกค้าคือวิดเจ็ตบนเว็บไซต์ หรือที่เรียกว่า webchat ซึ่งช่วยให้ผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์พูดคุยกับเอเจนต์ได้ทันที

เอเจนต์ AI จำกัดแค่ 1 ช่องทางหรือไม่? ไม่จำกัดแน่นอน คุณสามารถเชื่อมต่อให้เอเจนต์รับข้อมูลจาก Facebook Messenger แล้วแจ้งเตือนคุณบน Slack หรือสร้างเอเจนต์ที่ส่งข้อความหาทุกคนผ่าน Telegram SMS และอีเมลได้พร้อมกัน

Webhooks

ถ้าคุณต้องการให้เอเจนต์ AI ดำเนินการตามทริกเกอร์ คุณจะต้องใช้ webhooks ซึ่งเป็นการแจ้งเตือนเหตุการณ์อัตโนมัติที่ช่วยให้เอเจนต์ AI ติดต่อกับระบบอื่นแบบเรียลไทม์

เมื่อเกิดเหตุการณ์ในระบบหนึ่ง webhook จะส่งคำขอไปยังอีกระบบหนึ่ง ซึ่งสามารถกระตุ้นให้เกิดการดำเนินการได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามา ตัวอย่างการใช้ webhook เช่น:

• เมื่อมี ลีดใหม่ใน Salesforce ระบบ AI agent จะประเมินคะแนนและมอบหมายงานให้
• ตั๋วซัพพอร์ตลูกค้าจะกระตุ้นให้ AI agent จัดหมวดหมู่และส่งต่อกรณีที่จำเป็น
• AI agent จะส่งอัปเดตสถานะการจัดส่ง เมื่อสถานะคำสั่งซื้อเปลี่ยนแปลง
• พนักงานใหม่จะได้รับเอกสารฝึกอบรมและคำเชิญประชุมจาก AI agent
• การแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยจะกระตุ้นให้ AI agent วิเคราะห์และแจ้งทีม IT

แพลตฟอร์ม

การเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มถือเป็นงานที่ยากที่สุด น่าตื่นเต้นที่สุด และมีประโยชน์มากที่สุดสำหรับ AI agent

อย่าให้ความยากลำบากทำให้คุณถอดใจ — ส่วนใหญ่แล้วแพลตฟอร์มจะมี การเชื่อมต่อสำเร็จรูปสำหรับ AI agent ให้เลือกใช้มากมาย

ตัวอย่างแพลตฟอร์มที่สามารถเชื่อมต่อกับ AI agent ได้แก่:

• แพลตฟอร์ม CRM เช่น Hubspot และ Salesforce สำหรับติดตามและดูแลลีด
• แพลตฟอร์ม Helpdesk เช่น Zendesk และ Intercom สำหรับซัพพอร์ตลูกค้าและแก้ไขตั๋ว
• เครื่องมือการตลาดอัตโนมัติ เช่น Mailchimp (หรือ Hubspot อีกครั้ง) สำหรับส่งอีเมลภายนอก
• ระบบ ERP เช่น Oracle หรือ SAP เพื่อช่วยจัดการสต็อกสินค้าให้มีประสิทธิภาพ
• Analytics platforms เช่น Google Analytics สำหรับวัดผลลัพธ์ของ agent

ตัวอย่างเช่น AI agent สำหรับ HR จะใช้เอกสารนโยบายหลักของบริษัทเป็นฐานความรู้ เมื่อพนักงานสอบถามวิธีจัดการสถานการณ์เฉพาะ แชทบอทจะใช้เอกสารนโยบายเหล่านั้นในการตอบคำถาม

5. ทดสอบและปรับปรุง

หลังจากสร้าง AI agent แล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการปรับแต่ง การทดสอบและการปรับปรุงเป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จ แม้มักถูกมองข้ามโดยผู้สร้างที่อยากเปิดใช้งานเร็ว ๆ

แพลตฟอร์ม AI agent ควรมีเครื่องมือจำลองในสตูดิโอ ให้คุณทดลองโต้ตอบกับ AI agent ได้ นี่คือจุดเริ่มต้นของการทดสอบและเป็นส่วนสำคัญในการปรับแต่ง agent ระหว่างพัฒนา

เมื่อสร้างเสร็จในเบื้องต้น คุณสามารถแชร์เวอร์ชันทดลองของ agent ให้เพื่อนหรือเพื่อนร่วมงานผ่าน URL การทดสอบแบบนี้ช่วยให้มั่นใจว่า agent พร้อมใช้งานก่อนเปิดตัวจริง

ระหว่างทดสอบ คุณจะสามารถปรับแต่ง AI agent ให้ดีขึ้นได้ และเตรียมใจไว้ว่า กระบวนการนี้จะดำเนินต่อไปแม้หลังจากเปิดใช้งานแล้ว ซึ่งเป็นเรื่องปกติ

6. เปิดใช้งาน AI Agent ของคุณ

เมื่อ AI agent พร้อมใช้งานแล้ว ก็ถึงเวลานำไปใช้งานจริงเพื่อสร้างผลลัพธ์ มีตัวเลือกการเปิดใช้งานหลายแบบให้เลือก

• ติดตั้งเป็นวิดเจ็ตบนเว็บไซต์ของคุณ
• แชร์กับผู้ใช้ผ่าน URL
• เชื่อมต่อกับช่องทางแชท เช่น WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger หรือ Slack
• เชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มหรือบริการเฉพาะ เช่น กระดานข้อความภายในบริษัทหรือซอฟต์แวร์ที่พัฒนาขึ้นเอง

อย่าลืมแจ้งให้ผู้ใช้ทราบว่า AI agent เปิดใช้งานแล้ว — หากไม่มีใครรู้ว่ามีอยู่ ก็ไม่สามารถทำหน้าที่ได้อย่างเต็มที่ การสื่อสารที่ชัดเจนคือกุญแจสำคัญในการทำให้ AI agent เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่า

หมายเหตุ: หากคุณกำลังสร้างระบบที่มีหลาย AI agent ในสภาพแวดล้อมเดียวกัน คุณจะต้องวางแผนสำหรับ การกำหนดเส้นทางให้ AI agent ซึ่งเป็นกระบวนการส่งต่อทริกเกอร์ไปยัง agent ที่เหมาะสม

เพื่อวัดความสำเร็จของระบบหลาย agent ที่ทำงานร่วมกัน คุณจะต้องมี ระบบประเมินผลหลาย agent เพื่อประเมินผลลัพธ์ ซึ่งจะช่วยจัดการความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นจากการทำงานร่วมกันของหลาย agent

7. ติดตามและปรับปรุง

‍

โครงการ AI agent ของคุณไม่ได้จบลงหลังจากเปิดใช้งาน — ที่จริงแล้ว การเปิดใช้งานเป็นเพียงจุดเริ่มต้น เมื่อเปิดใช้งานแล้ว AI agent จะเริ่มทำงานให้คุณ

แพลตฟอร์ม AI agent ที่ดีจะมีระบบวิเคราะห์ข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับช่วงเวลาที่ผู้ใช้ใช้งาน agent หัวข้อที่ถูกถามถึง และแพลตฟอร์มที่ผู้ใช้เลือกใช้งาน

หากต้องการเข้าใจวิธีใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุง AI agent ให้ดียิ่งขึ้น สามารถอ่านบทความของเราเกี่ยวกับ การวิเคราะห์แชทบอท AI ได้

เริ่มสร้าง AI agent ได้ฟรี

คุณมีไอเดียสำหรับ AI agent — และเรามีแพลตฟอร์ม AI agent ที่ทรงพลังและยืดหยุ่นที่สุด

สร้างบน Botpress ได้ง่าย ๆ ด้วยเครื่องมือสร้างโฟลว์แบบลากวาง ห้องสมุดความรู้ขนาดใหญ่ และ ชุมชน Discord ที่มีนักพัฒนาแชทบอทกว่า 20,000 คน

แพลตฟอร์มของเราสามารถขยายต่อยอดได้ คุณจึงสร้างอะไรก็ได้ และ Integration Hub ของเราก็มีตัวเชื่อมต่อสำเร็จรูปกับช่องทางหลัก ๆ มากมาย

เริ่มสร้างได้เลยวันนี้ ฟรี

คำถามที่พบบ่อย

1. AI agent กับแชทบอทต่างกันอย่างไร?

AI agent แตกต่างจากแชทบอทตรงที่แชทบอทมักจะทำงานตามสคริปต์หรือโครงสร้างการตัดสินใจที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในขณะที่ AI agent ใช้ large language model (LLM) เพื่อวิเคราะห์และตัดสินใจตามบริบทได้เอง AI agent ถูกออกแบบมาให้ปรับตัวและเน้นการทำงานตามภารกิจ ไม่ใช่แค่สนทนา

2. สามารถใช้ LLM หลายตัว (เช่น OpenAI, Claude, Mistral) ใน agent เดียวกันได้หรือไม่?

ได้ คุณสามารถใช้ LLM หลายตัว เช่น OpenAI, Claude หรือ Mistral ใน AI agent เดียวกันได้ หากแพลตฟอร์มรองรับการจัดการหลายโมเดล วิธีนี้จะช่วยให้คุณเลือกโมเดลที่เหมาะสมที่สุดตามต้นทุนและความเร็ว

3. จะฝึก AI agent เพิ่มเติมนอกเหนือจาก Knowledge Base ได้อย่างไร — สามารถ fine-tune ได้หรือไม่?

การ fine-tune AI agent โดยตรงในแพลตฟอร์มส่วนใหญ่ยังไม่รองรับ แต่คุณสามารถกำหนดพฤติกรรม agent ได้ด้วย prompt engineering ขั้นสูงและ retrieval-augmented generation (RAG) หากต้องการ fine-tune จริง ๆ ต้องฝึกโมเดลแยกต่างหากแล้วเชื่อมต่อผ่าน API

4. สามารถกำหนดบุคลิกหรือโทนเสียงเฉพาะให้ AI agent ได้หรือไม่?

ได้ คุณสามารถกำหนดบุคลิกหรือโทนเสียงเฉพาะให้ AI agent ได้โดยตั้งค่าคำสั่ง prompt เพื่อกำหนดโทนและรูปแบบการสื่อสาร การปรับแต่งนี้จะช่วยให้ agent สอดคล้องกับเสียงของแบรนด์คุณ

5. มีวิธีจำกัดขอบเขตคำตอบของ AI agent หรือไม่?

คุณสามารถจำกัดขอบเขตคำตอบของ AI agent ได้โดยจำกัดการเข้าถึงเครื่องมือหรือแหล่งข้อมูลบางอย่าง และใช้ guardrails ใน workflow เพื่อกรองหรือบล็อกอินพุตที่อยู่นอกขอบเขต