AI Agent คืออะไร?

นี่คือวลีแห่งปี 2024: AI agent

และในฐานะ เทรนด์ AI อันดับต้นสำหรับปี 2025 AI agent กำลังได้รับความนิยมและมีอิทธิพลมากขึ้นเรื่อย ๆ

ทุกคน ตั้งแต่นักพัฒนามือใหม่ บริษัทขนาดใหญ่ ไปจนถึงร้านค้าขนาดเล็ก ต่างก็เริ่มเรียนรู้ว่า AI agent สามารถทำอะไรให้พวกเขาได้บ้าง

จากผลสำรวจของ PwC ปี 2025 79% ของผู้นำธุรกิจ รายงานว่ามีการนำ AI agent มาใช้แล้วในบางระดับ

เทคโนโลยีที่กำลังมาแรงนี้คือสิ่งที่เราทำงานมาตลอดหลายปี – เราได้ช่วย องค์กรนับพันนำ AI agent ไปใช้งาน

หากคุณมีคำถามเกี่ยวกับ AI agent คืออะไร ทำงานอย่างไร หรือควรเริ่มต้นตรงไหน คุณมาถูกที่แล้ว

AI agent คืออะไร?

AI agent คือระบบอัตโนมัติที่ประมวลผลข้อมูล ตัดสินใจ และดำเนินการเพื่อบรรลุเป้าหมาย

ต่างจาก AI chatbot ที่ตอบสนองต่อผู้ใช้ agentic AI หมายถึงซอฟต์แวร์ที่สามารถตัดสินใจได้เองโดยอัตโนมัติ

มักถูกนำไปใช้เพื่อทำงานที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติ เช่น งานบริการลูกค้า การวิเคราะห์ข้อมูล หรือช่วยเหลือด้านการเขียนโค้ด

นั่นหมายความว่า AI agent สามารถลดความจำเป็นในการให้มนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องในบางงาน หรือช่วยสนับสนุนพนักงานในงานประจำวันได้

AI agent กับ AI chatbot ต่างกันอย่างไร?

หลายคนใช้คำว่า ‘AI agent’ และ ‘AI chatbot’ แทนกันได้ ซึ่งก็เข้าใจได้ เพราะทั้งสองมีความคล้ายคลึงกันหลายอย่าง

ตัวอย่างเช่น ทั้งคู่ใช้ natural language processing (NLP) เพื่อเข้าใจภาษาของผู้ใช้ มักขับเคลื่อนด้วย LLM และมักเชื่อมต่อกับระบบภายนอก

แต่ AI agent มีความสามารถมากกว่า chatbot ในหลายด้าน นี่คือจุดสำคัญที่ใช้แยกความแตกต่างระหว่าง AI agent กับ AI chatbot:

‍

ความแตกต่างเหล่านี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าบริษัทของคุณควรใช้ sales chatbot หรือ AI agent สำหรับงานขาย

แบบแรกสามารถตอบคำถามลูกค้า แนะนำสินค้า และช่วยอำนวยความสะดวกในการซื้อขาย

แบบที่สองสามารถทำนายว่าลูกค้าคนไหนมีแนวโน้มจะซื้อเพิ่ม และส่งข้อความ Facebook Messenger แบบเฉพาะบุคคลในเวลาที่เหมาะสม นอกเหนือจากการสนทนาและขายแบบ chatbot ธรรมดา เจ๋งใช่ไหมล่ะ?

AI agent ทำงานอย่างไร?

AI agent ทำงานโดย 1) รับรู้สภาพแวดล้อม 2) ประมวลผลข้อมูล 3) ตัดสินใจ และ 4) ดำเนินการเพื่อบรรลุเป้าหมาย

ต่างจาก chatbot แบบเดิม พวกเขาไม่ได้แค่ตอบคำถามผู้ใช้ — แต่สามารถทำงานอิสระ ดึงและวิเคราะห์ข้อมูล และโต้ตอบกับระบบภายนอกได้

ขั้นที่ 1: การรับรู้

ก่อนอื่น AI agent จะรับข้อมูลเข้าจากแหล่งต่าง ๆ ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ เช่น

• การโต้ตอบของผู้ใช้
• API ที่ดึงข้อมูลจากระบบภายนอก
• เซนเซอร์หรือบันทึกจากแอปพลิเคชันที่เชื่อมต่อ
• ฐานข้อมูลความรู้ที่จัดเก็บไว้ เช่น รายการสินค้า นโยบาย HR ฯลฯ

ขั้นที่ 2: การประมวลผล

เมื่อได้ข้อมูลมาแล้ว AI agent ต้องเข้าใจข้อมูลนั้น

agent อาจใช้ NLP ข้อมูลโครงสร้าง หรือสัญญาณแบบเรียลไทม์ในการประมวลผลข้อมูลที่ได้รับ

ถ้าต้องดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูล อาจใช้ retrieval-augmented generation (RAG) เพื่อค้นหาข้อมูลนั้น

ขั้นที่ 3: การตัดสินใจ

กระบวนการตัดสินใจจะขึ้นอยู่กับวิธีที่ผู้สร้างออกแบบ AI agent

อาจใช้ ตรรกะทางธุรกิจที่ออกแบบเฉพาะ เช่น การตัดสินว่าลีดมีคุณสมบัติตามสูตรที่ทีมขายกำหนดไว้หรือไม่

หรืออาจใช้ การทำนายด้วย machine learning หรือ reinforcement learning เช่น การแจ้งเตือนธุรกรรมที่น่าสงสัยโดยอิงจากประวัติการทุจริตที่ผ่านมา

เครื่องมือ AI agent ที่ดีควรคำนึงถึง AI explainability: ความสามารถในการอธิบายเหตุผลเบื้องหลังการตัดสินใจของ AI agent

ขั้นที่ 4: การดำเนินการ

หลังจากรับรู้ ประมวลผล และตัดสินใจแล้ว AI agent ก็พร้อมดำเนินการ

AI agent สามารถดำเนินการได้หลากหลาย อาจตอบกลับด้วยข้อความง่าย ๆ เช่น ‘3 บัญชีนี้มีแนวโน้มจะยกเลิกบริการ’

หรืออาจ เรียก API เช่น ดึงข้อมูลสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์จากระบบคลังสินค้า หรือส่งคำขอรีเซ็ตรหัสผ่าน

AI agent บางตัวดำเนินการ โดยตรงกับการปฏิบัติงาน เช่น ปรับราคาสินค้าในร้านออนไลน์ นัดหมายการขาย เปลี่ยนเส้นทางขนส่ง หรือปรับการตั้งค่าระบบตามนโยบายความปลอดภัย

AI agent บางตัว โต้ตอบกับแอปพลิเคชันภายนอก เช่น ทำงานอัตโนมัติในระบบ CRM อัปเดตข้อมูลลูกค้า หรือคืนเงินตามกฎธุรกิจที่กำหนดไว้

agent เหล่านี้สามารถดำเนิน workflow แบบ agentic AI ได้ตั้งแต่ต้นจนจบ

ไม่ว่าจะเป็นการดำเนินการแบบใด AI agent จะมั่นใจว่าการตอบสนองสอดคล้องกับกระบวนการตัดสินใจ — และในหลายกรณี ยังเรียนรู้จากผลลัพธ์เพื่อปรับปรุงการทำงานในอนาคตด้วย

6 องค์ประกอบของสถาปัตยกรรม AI Agent

‘AI agent’ อาจดูเป็นคำที่กำกวม ด้วยการใช้งานที่หลากหลาย จึงอาจแยกได้ยากว่าอะไรคือ AI agent อะไรคือระบบอัตโนมัติทั่วไป หรือ AI chatbot แบบปกติ

AI agent มีองค์ประกอบหลัก 6 อย่าง ได้แก่

• LLM Routing: วิธีคิดของ AI agent
• Identity and Instructions: สิ่งที่ AI agent ทำ
• Tools: วิธีที่ AI agent รวบรวมข้อมูลและดำเนินการ
• Memory and Knowledge: วิธีที่ AI agent รู้ข้อมูล
• Channels: วิธีที่ AI agent เข้าถึงผู้ใช้ของคุณ
• Governance: วิธีที่ AI agent รักษาความปลอดภัย

เมื่อองค์ประกอบทั้ง 6 นี้ทำงานร่วมกัน จะกลายเป็น AI agent การเข้าใจแต่ละส่วนจะช่วยให้เข้าใจศักยภาพและกรณีการใช้งานของ AI agent ได้ดีขึ้น

1. LLM Routing

ก่อนอื่น คุณต้องมอบหมายการคิดวิเคราะห์ของ AI agent ให้กับ LLM บางครั้งคุณอาจได้ยินคำว่า ‘LLM agent’ ซึ่งเป็นกลุ่มย่อยของ AI agent

agent ที่ดีควร ใช้ LLM ที่ต่างกันสำหรับงานที่ต่างกัน ได้

ไม่มี LLM ตัวไหนที่ดีที่สุดเสมอไป โดยเฉพาะในยุคที่เทคโนโลยีพัฒนาอย่างรวดเร็ว อาจเป็นประโยชน์ที่ AI agent ของคุณจะใช้โมเดลหนึ่งในการสร้างข้อความยาว และใช้อีกโมเดลหนึ่งในการวิเคราะห์อินพุตของผู้ใช้

AI agent ทุกตัวคือ LLM agent หรือไม่? เกือบทั้งหมด แต่ไม่ใช่ทุกตัว

AI agent ที่ไม่ได้ใช้ LLM ได้แก่ robotic process automation บอท, ระบบหลาย agent เช่น ระบบควบคุมการจราจรหรือ swarm intelligence และ agent reinforcement learning (เช่นในหุ่นยนต์)

2. Identity and Instructions

AI agent ทุกตัวต้องมีอัตลักษณ์ ภารกิจ และเป้าหมาย มันมีอยู่เพื่ออะไร? จะบรรลุอะไร และจะทำอย่างไรจึงจะบรรลุเป้าหมายนั้น?

ตัวอย่างเช่น ด่านแรกของทีมบริการลูกค้าในบริษัท IT support เป้าหมายของ AI agent นี้อาจเป็นการแก้ปัญหาลูกค้าให้ได้มากที่สุด พร้อมกับส่งต่อกรณีที่ซับซ้อนให้เจ้าหน้าที่มนุษย์

คำแนะนำควรกำหนดทั้งบทบาท เกณฑ์การตัดสินใจ (เช่น เมื่อใดควรส่งต่อหรือแนะนำผู้ใช้ไปที่อื่น) และตัวชี้วัดผลงาน (KPI)

3. Tools

Tools คือวิธีที่ AI agent รวบรวมข้อมูลและดำเนินการ

ด้วยความที่ AI agent มีความสามารถในการทำงานอัตโนมัติ จึงสามารถเลือก เครื่องมือ ที่ควรใช้เพื่อทำภารกิจให้สำเร็จได้เอง

ตัวอย่างเช่น AI agent สำหรับสร้างลูกค้าเป้าหมาย อาจมีหน้าที่สร้างลีดที่มีคุณภาพใน Hubspot

โดยอิงจากการโต้ตอบกับผู้ใช้ เอเจนต์อาจเลือกตรวจสอบข้อมูลซ้ำใน CRM แนะนำเนื้อหาเฉพาะ หรือสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมจนสามารถประเมินคุณภาพลีดได้

เครื่องมือที่ AI agent อาจใช้ได้ ได้แก่

• ระบบภายนอก เช่น HubSpot, Linear หรือ Zendesk
• การรันโค้ด เพื่อสร้างเครื่องมือ เฉพาะกิจ
• ความสามารถในตัวระบบ
• AI agent อื่น ๆ
• มนุษย์ (เช่น AI agent ต้องได้รับการอนุมัติจากมนุษย์ก่อนดำเนินการบางอย่าง)

4. หน่วยความจำและความรู้

หน่วยความจำและความรู้ของ AI agent กำหนดสิ่งที่มันรู้ และวิธีการเก็บข้อมูลในระยะยาว

ต่างจากซอฟต์แวร์ทั่วไปที่ดึงข้อมูลตามคำสั่ง AI agent สามารถบันทึก เรียกคืน และต่อยอดจากการโต้ตอบที่ผ่านมาเพื่อช่วยตัดสินใจได้ดีขึ้น

เช่น AI agent ฝ่ายบริการลูกค้าอาจจดจำความพยายามแก้ปัญหาที่เคยใช้กับผู้ใช้รายหนึ่ง และหลีกเลี่ยงการเสนอวิธีที่ไม่เคยได้ผล หรือ AI agent ฝ่ายขายอาจจำการพูดคุยกับลีดในอดีตและปรับข้อความให้เหมาะสม

AI agent ใช้หน่วยความจำหลัก 2 ประเภท ได้แก่

1. หน่วยความจำระยะสั้น – ข้อมูลชั่วคราวจากบทสนทนาหรือภารกิจที่กำลังดำเนินอยู่ เช่น ภาษาที่ผู้ใช้เลือก
2. หน่วยความจำระยะยาว – ข้อมูลถาวรที่ agent สามารถเข้าถึงได้ตลอด เช่น ปริมาณการสั่งซื้อ หรือความชอบของซัพพลายเออร์

นอกจากหน่วยความจำแล้ว AI agent ยังเข้าถึงแหล่งความรู้ทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เช่น ฐานข้อมูล API ฐานความรู้ของบริษัท หรือเอกสารที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ

5. ช่องทาง

ช่องทางคือวิธีที่ AI agent สื่อสารกับผู้ใช้ อาจใช้ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ หรือเสียง ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน และอาจเข้าถึงผู้ใช้ผ่านวิดเจ็ตบนเว็บไซต์ อินเทอร์เฟซแชทบนเว็บ

AI agent สามารถใช้งานผ่านวิดเจ็ตแชทบนเว็บ แอปส่งข้อความ (WhatsApp, Messenger, Telegram, Slack ฯลฯ) หรือฝังในเวิร์กโฟลว์อีเมลก็ได้

สำหรับการสนทนาด้วยเสียง voice agents สามารถเชื่อมต่อกับระบบโทรศัพท์หรือผู้ช่วยอัจฉริยะ ส่วน agent ที่ใช้ข้อความสามารถทำงานในแชทสด SMS หรือเครื่องมือภายในองค์กร

‍

6. การกำกับดูแล

กฎหมายเกี่ยวกับ AI กำลังเปลี่ยนแปลงไปทั่วโลก การสร้าง AI agent โดยไม่คำนึงถึงข้อกำหนดจึงอาจเสียเปล่า

การกำกับดูแลช่วยให้ AI agent ของคุณทำงานอย่างมีจริยธรรม โปร่งใส และอยู่ในขอบเขตของกฎหมาย

AI agent ที่ได้รับการกำกับดูแลอย่างดีจะปฏิบัติตามดังนี้

• การปฏิบัติตามนโยบาย – สอดคล้องกับแนวทางของแบรนด์ โทนเสียง และกฎธุรกิจ
• การรายงานและติดตาม KPI – ตรวจสอบประสิทธิภาพ อคติ และความแม่นยำในการตัดสินใจ
• การอนุมัติและ Human-in-the-Loop (HITL) – ต้องมีการตรวจสอบโดยมนุษย์สำหรับการดำเนินการสำคัญ
• กลไกการรับฟังความคิดเห็น – ปรับปรุงอย่างต่อเนื่องจากข้อมูลผู้ใช้และการตรวจสอบ‍
• การปฏิบัติตามข้อกำหนดและบันทึกการตรวจสอบ – บันทึกการตัดสินใจและการดำเนินการเพื่อให้สอดคล้องกับข้อบังคับ

AI agent มีแอปพลิเคชันอะไรบ้าง?

พูดกันตรง ๆ เลย: คุณสามารถใช้ AI agent กับอะไรก็ได้

เนื่องจากมีความยืดหยุ่นสูง AI agent จึงสามารถช่วยปรับปรุงกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบได้หลากหลายรูปแบบ

มี ตัวอย่าง AI agent มากมายในโลกจริง

แม้แต่ในอุตสาหกรรมที่เข้มงวดที่สุด – ไม่ว่ากระบวนการจะซับซ้อนแค่ไหน ก็มีบางส่วนที่ AI agent สามารถช่วยได้

AI agent สำหรับคริปโต อาจติดตามแนวโน้มตลาด ดำเนินการซื้อขาย หรือให้ข้อมูลวิเคราะห์พอร์ตแบบเรียลไทม์ ส่วน AI agent สำหรับการตลาดดิจิทัล อาจช่วยปรับงบโฆษณาและวิเคราะห์ข้อมูลการมีส่วนร่วม

เราได้ใช้งาน AI agent ในทุกอุตสาหกรรมมาหลายปีแล้ว

ไม่ว่าคุณจะต้องการ บอทสำหรับองค์กร หรือ AI agent สำหรับธุรกิจขนาดเล็ก นี่คือตัวอย่าง การใช้งานที่พบบ่อยที่สุด ของ AI agent

บริการลูกค้า

หนึ่งในแอปพลิเคชันที่พบบ่อยที่สุดของ AI agent คือ บอทบริการลูกค้า

เอเจนต์เสมือนเหล่านี้สามารถแนะนำลูกค้าไปยังนโยบายต่าง ๆ แนะนำสินค้าเฉพาะบุคคล หรือแม้แต่จัดการงานบัญชี เช่น รีเซ็ตรหัสผ่าน

ทุกวันนี้บริษัทต่าง ๆ นิยมใช้แชทบอทบริการลูกค้า – แต่แชทบอทแบบกฎเก่า ๆ มักทำให้ภาพลักษณ์แบรนด์เสียหาย ปัจจุบัน LLM agent แบบไดนามิกต่างหากที่ตอบโจทย์ผู้ใช้ขององค์กร

เรากำลังก้าวเข้าสู่ ยุคสิ้นสุดของแชทบอทและการเกิดขึ้นของ AI agent แม้แต่บอทบริการลูกค้าก็ต้องพัฒนาให้ก้าวหน้า

การสร้างโอกาสทางการขาย

AI agent ส่วนใหญ่ที่ใช้งานบน Botpress – อย่างน้อยในช่วงเวลานี้ – คือ agent สำหรับสร้างลีด

agent สร้างลีดเป็นส่วนหนึ่งของ AI agent สำหรับการขาย

มักให้ข้อมูลสำคัญแก่ผู้ใช้และรวบรวมลีดที่มีคุณภาพ ส่งต่อให้ทีมขายโดยไม่ต้องใช้แรงงานคน

Waiver Group บริษัทที่ปรึกษาด้านสุขภาพ สามารถ เพิ่มจำนวนลีดได้ 25% หลังจากใช้บอทแทนฟอร์ม 'ติดต่อเรา'

Waiverlyn สนทนากับผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ คัดกรองลีด และจองกิจกรรมใน Google Calendar – ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง

การจัดการความรู้

กรณีใช้งานที่บอททำได้ดีกว่ามนุษย์อย่างการจัดการความรู้ ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่เอกสารภายในองค์กรไปจนถึงระบบบริการตนเองสำหรับลูกค้า

พนักงานอาจเสียเวลาหลายชั่วโมงในการค้นหาข้อมูลสำคัญที่ซ่อนอยู่ในวิกิ PDF อีเมล หรือทิกเก็ตสนับสนุน AI agent สามารถตอบคำถามภาษาธรรมชาติด้วยข้อมูลบัญชี นโยบาย หรือขั้นตอนแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้อง

ในฝั่งลูกค้า ตัวอย่างเช่น บอทประกันภัยที่ช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาแบบฟอร์มหรือแนวทางที่เกี่ยวข้อง

การจัดการเวิร์กโฟลว์และภารกิจ

AI agent สำหรับเวิร์กโฟลว์และการจัดการภารกิจไม่ได้ทำแค่ทีละงาน — แต่ประสานหลายขั้นตอนข้ามระบบต่าง ๆ (บางครั้งเรียกว่า AI orchestration)

• AI agent ด้านจัดซื้อ อาจสร้างคำขอซื้อสินค้า ตรวจสอบงบประมาณ และส่งให้ผู้จัดการอนุมัติก่อนสั่งซื้อโดยอัตโนมัติ
• ในฝ่ายบุคคล AI agent สำหรับการเริ่มงาน อาจนัดอบรม จัดสรรสิทธิ์ซอฟต์แวร์ และตั้งค่าบัญชีเงินเดือนให้พนักงานใหม่โดยไม่ต้องมีใครดำเนินการเอง
• AI agent ใน IT สามารถคัดแยกทิกเก็ต ตรวจสอบ log ระบบ และส่งต่อปัญหาที่ยังไม่แก้ไขให้วิศวกร

แทนที่ธุรกิจจะต้องเชื่อมต่อเครื่องมืออัตโนมัติหลายตัวสำหรับแต่ละกระบวนการ AI agent ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลาง — จัดการเวิร์กโฟลว์ทั้งหมดแบบไดนามิก ตัดสินใจแบบเรียลไทม์ และปรับเปลี่ยนตามสถานการณ์

AI workflow automation แบบนี้ถือเป็นหนึ่งในกรณีใช้งานที่พบบ่อยของ AI agent

ปัญญาประดิษฐ์สามารถนำไปใช้กับงานเล็ก ๆ ในแต่ละวันซึ่งมักทำให้พนักงานใช้เวลามากเกินไปได้อย่างง่ายดาย

ผู้ช่วยนักพัฒนา (Developer Co-Pilots)

AI agents กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับนักพัฒนา ช่วยให้เขียนโค้ด แก้บั๊ก และจัดทำเอกสารได้เร็วขึ้น

AI co-pilot สามารถเติมโค้ดอัตโนมัติ แจ้งเตือนข้อผิดพลาด และแนะนำการปรับปรุงได้แบบเรียลไทม์

นอกจากการเขียนโค้ดแล้ว AI agent เหล่านี้ยังช่วยตรวจสอบ pull request ตรวจสอบความปลอดภัย และติดตาม dependency ได้ด้วย

สำหรับทีมวิศวกรรม AI co-pilot หมายถึงรอบการพัฒนาที่เร็วขึ้น บั๊กน้อยลง และลดเวลาทำงานซ้ำ ๆ

ผู้ช่วยเสมือน (Virtual Assistants)

บางครั้งคุณอาจต้องการความช่วยเหลือเพิ่มเติมอีกเล็กน้อย

ใครสักคนที่ช่วยค้นคว้า วิเคราะห์ข้อมูล หรือรวบรวมข้อมูลต่าง ๆ หรืออาจต้องการผู้ช่วยส่วนตัวที่แจ้งเตือนงานที่ต้องทำ ช่วยร่างอีเมล และสรุปรายงาน

ช่องว่างเหล่านี้สามารถเติมเต็มได้ด้วย AI agent assistants โปรแกรมซอฟต์แวร์ที่ทำงานแทนคุณ

แนวคิดของ AI assistants นั้นเราคุ้นเคยกันดีอยู่แล้ว – เช่น Siri และ Alexa (voice assistants ที่มีชื่อเสียงที่สุด)

AI agent ช่วยให้การวางแผนส่วนบุคคลก้าวไปอีกขั้น

ถ้าคุณกำลังวางแผนไปเที่ยว ผู้ช่วย AI travel agent assistant ไม่เพียงแต่แนะนำจุดหมายปลายทางใหม่ ๆ และค้นหาโรงแรมให้คุณได้ แต่ยังสามารถเลือกเที่ยวบินและโรงแรมที่เหมาะสมที่สุด – พร้อมจองให้คุณเสร็จสรรพ

AI agents มีข้อดีอะไรบ้าง?

1. ขยายขีดความสามารถและปรับเปลี่ยนได้ง่าย

AI agents ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ขั้นตอนที่ตายตัว พวกเขาสามารถเลือกใช้เครื่องมือ, API และโมเดลที่เหมาะสมตามสถานการณ์ ทำให้ปรับตัวได้หลากหลายกว่าเดิมมาก

2. ตัดสินใจได้เองอัตโนมัติ

แทนที่จะต้องกำหนดทุกขั้นตอนล่วงหน้า AI agents สามารถตัดสินใจแบบเรียลไทม์และดำเนินงานตั้งแต่ต้นจนจบ สร้างได้เร็วกว่าและมีประสิทธิภาพมากขึ้นหลังจากนำไปใช้จริง

3. ขยายการใช้งานได้หลากหลาย

AI agents ที่สร้างมาเพื่อดูแลลูกค้า สามารถต่อยอดไปใช้กับงานขาย งานภายใน หรือระบบอัตโนมัติ HR ได้โดยไม่ต้องสร้างใหม่ทั้งหมด

4. พร้อมใช้งานตลอด 24 ชั่วโมง

AI agents ทำงานได้ต่อเนื่อง รับมือกับงานต่าง ๆ ตอบกลับผู้ใช้ และดำเนินเวิร์กโฟลว์โดยไม่ต้องหยุดพัก

5. ประหยัดต้นทุนเมื่อขยายการใช้งาน

AI agents ช่วยลดความจำเป็นในการใช้ทีมงานขนาดใหญ่ในฝ่ายบริการลูกค้า งานขาย และงานภายในองค์กร พร้อมรักษาคุณภาพการให้บริการไว้ได้

6. ระบบอัตโนมัติครบวงจร

AI agents ไม่ได้แค่ตอบคำถาม แต่ยังดำเนินเวิร์กโฟลว์ สั่งการในระบบ CRM จัดการการอนุมัติ และตัดสินใจจริง ลดปัญหาคอขวดในการทำงาน

7. เชื่อมต่อกับระบบต่าง ๆ ได้อย่างไร้รอยต่อ

AI agents สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องมืออย่าง Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack และระบบเฉพาะขององค์กร เพื่อให้เทคโนโลยีทำงานร่วมกันได้อย่างสมบูรณ์

8. ได้ผลลัพธ์เร็วขึ้น (TTV)

ต่างจากระบบอัตโนมัติแบบเดิม AI agents เรียนรู้จากการใช้งานและพัฒนาตัวเองต่อเนื่อง ช่วยให้เริ่มใช้งานและคืนทุนได้เร็วขึ้น

9. เพิ่มความแม่นยำและปฏิบัติตามข้อกำหนด

AI agents สามารถปฏิบัติตามแนวทางของแบรนด์ กรอบกฎหมาย และตรรกะการตัดสินใจ เพื่อให้มั่นใจว่าทำงานอยู่ในนโยบายของธุรกิจ

ประเภทของ AI Agent

‍AI agents มีหลาย ประเภท – แบบไหนเหมาะกับคุณขึ้นอยู่กับงานที่ต้องการ

ระบบ Multi-Agent

ระบบ Multi-Agent (MAS) คือระบบที่มี AI agents หลายตัวทำงานร่วมกันเพื่อบรรลุเป้าหมายใหญ่ร่วมกัน

ระบบเหล่านี้มักถูกออกแบบมาเพื่อจัดการกับงานที่ใหญ่ ซับซ้อน หรือกระจายเกินกว่าที่ AI agents ตัวเดียวจะรับมือได้ การ กำหนดเส้นทางงานให้ AI agents อย่างเหมาะสมจะช่วยให้งานถูกส่งต่อไปยัง Agent ที่เหมาะสม

แต่ละ agents ในระบบ Multi-Agent สามารถทำงานอย่างอิสระ รับรู้และตีความสิ่งแวดล้อม ตัดสินใจ และลงมือทำเพื่อบรรลุเป้าหมายของตัวเอง

ประสิทธิภาพของ MAS จะถูกประเมินผ่าน AI agent eval systems ซึ่งอาจรวมถึงทั้งข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ

ตัวอย่างเช่น บริษัทวิจัยตลาดอาจใช้ MAS โดยมี Agent หนึ่งรวบรวมรายงานอุตสาหกรรม อีกตัวสกัดข้อมูลสำคัญ ตัวที่สามสรุปผลเป็นรายงานสำหรับลูกค้า และตัวที่สี่ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลและปรับปรุงผลลัพธ์ต่อเนื่อง

Simple Reflex Agents

Simple Reflex Agent ทำงานตามกฎเงื่อนไข-การกระทำที่กำหนดไว้ล่วงหน้า พวกมันตอบสนองต่อสิ่งที่รับรู้ในขณะนั้นโดยไม่คำนึงถึงประวัติของสิ่งที่รับรู้ก่อนหน้า

เหมาะกับงานที่ไม่ซับซ้อนและมีขอบเขตจำกัด ตัวอย่างเช่น เทอร์โมสตัทอัจฉริยะ

‍

Model-Based Reflex Agents

Model-Based Reflex Agents จะเก็บโมเดลภายในของสภาพแวดล้อมไว้ และตัดสินใจโดยอิงจากความเข้าใจของโมเดลนั้น

ทำให้สามารถรับมือกับงานที่ซับซ้อนได้มากขึ้น

มักใช้ในการพัฒนารถยนต์ไร้คนขับ เพราะสามารถเก็บข้อมูล เช่น ความเร็วของรถ ระยะห่างจากคันหน้า และป้ายหยุดข้างหน้า Agent จะตัดสินใจเบรกโดยอิงจากความเร็วและความสามารถในการเบรกของรถ

Utility-Based Agents

Utility-Based Agents จะตัดสินใจโดยพิจารณาค่าประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับจากแต่ละทางเลือก

มักใช้ในสถานการณ์ที่ต้องเปรียบเทียบทางเลือกต่าง ๆ และเลือกทางที่ให้ผลดีที่สุด

ถ้าคุณต้องการให้ Agent แนะนำสิ่งต่าง ๆ เช่น แนวทางการดำเนินงาน หรือคอมพิวเตอร์ที่เหมาะกับงาน Utility-Based Agents จะช่วยได้

Learning Agents

Learning Agents ถูกออกแบบมาให้ทำงานในสภาพแวดล้อมที่ไม่รู้จักมาก่อน โดยเรียนรู้จากประสบการณ์และปรับเปลี่ยนการกระทำเมื่อเวลาผ่านไป

Deep Learning และ Neural Network มักถูกนำมาใช้ในการพัฒนา Learning Agents

มักใช้ในอีคอมเมิร์ซและแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง เพื่อสร้างระบบแนะนำที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล เพราะสามารถเรียนรู้ความชอบของผู้ใช้ได้เรื่อย ๆ

Belief-Desire-Intention Agents

Belief-Desire-Intention Agents จำลองพฤติกรรมคล้ายมนุษย์โดยเก็บข้อมูลเกี่ยวกับความเชื่อ ความต้องการ และเจตนา สามารถใช้เหตุผลและวางแผนการกระทำให้เหมาะสม เหมาะกับระบบที่ซับซ้อน

Logic-Based Agents

Logic-Based Agents ใช้การให้เหตุผลเชิงตรรกะในการตัดสินใจ โดยอาศัยกฎตรรกะ เหมาะกับงานที่ต้องใช้เหตุผลซับซ้อน

Goal-Based Agents

Goal-Based Agents จะดำเนินการเพื่อบรรลุเป้าหมาย และสามารถปรับเปลี่ยนการกระทำตามสถานการณ์ มีแนวทางการตัดสินใจที่ยืดหยุ่นโดยดูผลลัพธ์ในอนาคตจากสิ่งที่ทำในปัจจุบัน

การใช้งาน Goal-Based Agents ที่พบบ่อยคือหุ่นยนต์ เช่น Agents ที่นำทางในคลังสินค้า สามารถวิเคราะห์เส้นทางต่าง ๆ และเลือกเส้นทางที่มีประสิทธิภาพที่สุดไปยังจุดหมาย

วิธีนำ AI Agent ไปใช้ใน 5 ขั้นตอน

ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ของคุณ คุณมีสองทางเลือก: จะซื้อ AI Agent หรือจะสร้างเอง

ถ้าคุณต้องการซื้อ ควรดูที่ เอเจนซี่และฟรีแลนซ์ที่ได้รับการรับรอง ซึ่งสามารถพัฒนา AI Agent ตามความต้องการให้คุณได้

แต่ถ้าคุณอยากใช้ทรัพยากรที่มีอยู่ การ สร้าง AI Agent เองก็ไม่ยากอย่างที่คิด มีทั้ง เฟรมเวิร์กสำหรับ AI Agent และ เฟรมเวิร์กสำหรับ LLM Agent ให้เลือกใช้ตามระดับความเชี่ยวชาญของคุณ

ขั้นตอนที่ 1: ระบุกรณีตัวอย่างนำร่อง

“มาสร้าง AI Agent กันเถอะ!” ถ้าหัวหน้าคุณพูดแบบนี้หลังจากอ่านข่าวเกี่ยวกับ ‘ปีแห่ง AI Agent’ หน้าที่ของคุณคือระบุว่า AI Agent แบบไหนที่ควรนำร่อง

อย่าเพิ่งหลงไปกับกระแส สิ่งสำคัญคือต้องเริ่มจากกรณีใช้งานที่ชัดเจนและมีผลกระทบสูง

ลองพิจารณาว่า Agent จะช่วยลดภาระงาน เพิ่มความแม่นยำ หรือช่วยตัดสินใจได้ตรงไหน เช่น การคัดกรองลีด บริการลูกค้า หรือค้นหาข้อมูลภายในองค์กร

กรณีตัวอย่างที่ดีควร มีขอบเขตแคบพอที่จะนำไปใช้ได้อย่างรวดเร็ว แต่ต้องมีคุณค่ามากพอที่จะแสดงให้เห็นถึงผลกระทบ

การเลือกที่ถูกต้องจะช่วยให้ได้รับการสนับสนุน พิสูจน์ผลตอบแทน และวางรากฐานสำหรับการนำ AI ไปใช้ในวงกว้าง

ขั้นตอนที่ 2: เลือกแพลตฟอร์มที่เหมาะสม

เครื่องมือที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับสถานการณ์ของคุณ – คุณมีทีมพัฒนาภายในมากน้อยแค่ไหน? มีเวลาเท่าไหร่? ต้องการให้ Agent ทำอะไรบ้าง (ไม่ใช่แค่กรณีนำร่อง แต่รวมถึงระยะยาวด้วย)?

ในกรณีส่วนใหญ่ การใช้แพลตฟอร์ม AI จะสมเหตุสมผลกว่าการเริ่มต้นจากศูนย์

ตัวเลือกที่เหมาะสมมักจะเป็น แพลตฟอร์มแนวตั้งที่ยืดหยุ่น: ซอฟต์แวร์ที่ให้คุณสร้างกรณีใช้งานใดก็ได้และเชื่อมต่อกับเครื่องมือภายนอกได้ทุกประเภท

คุณสามารถดูรายชื่อ เครื่องมือสร้าง AI Agent ที่ดีที่สุด, แพลตฟอร์มแชทบอทที่ดีที่สุด หรือแม้แต่ แพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่ดีที่สุด แต่จะพูดตามตรง – ฉันค่อนข้างลำเอียงกับของเราเอง

Botpress ถูกใช้โดย 35% ของบริษัท Fortune 500 และนักพัฒนากว่า 500,000 คน

เราได้ติดตั้ง AI Agent ให้กับลูกค้ามาหลายปี และคุณสามารถเริ่มใช้งานได้ฟรี ดังนั้นคุณแทบไม่มีอะไรจะเสียเลย

ขั้นตอนที่ 3: เชื่อมต่อเครื่องมือ

ถ้า AI Agent ของคุณจะสร้างลีดใน Hubspot คุณต้องเริ่มจากเชื่อมต่อแพลตฟอร์ม AI ของคุณกับ Hubspot

แม้ว่าแพลตฟอร์มที่ดีจะมาพร้อมกับการเชื่อมต่อที่สร้างไว้ล่วงหน้า แต่กรณีการใช้งานเฉพาะทางอาจต้องปรับแต่งตัวเชื่อมต่อของเอเจนต์เพิ่มเติม

หากทีมของคุณต้องเชื่อมต่อหลายระบบ ไม่ว่าจะเป็นเครื่องมือภายในหรือซอฟต์แวร์จากภายนอก เอเจนต์ของคุณสามารถทำหน้าที่เป็น AI orchestrator เพื่อประสานงานข้อมูลระหว่างแพลตฟอร์มต่าง ๆ ได้อย่างราบรื่น

ขั้นตอนที่ 4: ทดสอบและปรับปรุง

ขั้นตอนที่สี่คือการทดสอบเอเจนต์ของคุณอย่างละเอียดโดยใช้เครื่องมือทดสอบที่มีอยู่ในแพลตฟอร์ม

ปรับแต่งพารามิเตอร์ รูปแบบคำสั่ง และขั้นตอนการทำงานตามผลการทดสอบ เพื่อให้แน่ใจว่าเอเจนต์ทำงานได้ดีในสถานการณ์จริง

ขั้นตอนที่ 5: เปิดใช้งานและติดตามผล

แม้ขั้นตอนการสร้างและเปิดใช้งานจะสำคัญ แต่อย่ามองข้ามการติดตามผลระยะยาวด้วย bot analytics

แพลตฟอร์มของคุณควรมีเครื่องมือติดตามเพื่อดูการโต้ตอบและประสิทธิภาพของเอเจนต์หลังจากเปิดใช้งานแล้ว

รวบรวมข้อมูลเชิงลึกและปรับปรุงการตั้งค่าตามความจำเป็น โดยใช้กลไกการให้ข้อเสนอแนะที่แพลตฟอร์มมีให้

และอย่าลืมว่า: เอเจนต์ AI ที่ดีที่สุดต้องมีการอัปเดตเสมอ หลายเอเจนต์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในตลาดถูกอัปเดตมาหลายร้อยครั้งนับตั้งแต่เปิดตัวครั้งแรก

ยิ่งคุณปรับแต่งเอเจนต์มากเท่าไร ผลตอบแทนของคุณก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำไปใช้

ทีม Customer Success ของเรามีประสบการณ์หลายปีในการติดตั้งแชทบอทและเอเจนต์ AI พวกเขาเคยพบ ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการติดตั้งเอเจนต์ AI ตั้งแต่การตั้งงบประมาณต่ำไปจนถึงการให้สัญญาเกินจริง

เริ่มจากเล็ก ๆ แล้วค่อยขยาย

เรากำลังก้าวเข้าสู่ยุคขององค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI แต่ไม่มีใครเปลี่ยนผ่านได้ในครั้งเดียว เริ่มจากกรณีใช้งานนำร่องที่มีโอกาสประสบความสำเร็จเร็ว ก่อนขยายเอเจนต์ AI ของคุณ

เราเรียกวิธีนี้ว่า Crawl-Walk-Run สามารถอ่านเพิ่มเติมได้ใน Blueprint for AI Agent Implementation ของเรา

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าใช้แหล่งข้อมูลคุณภาพสูง

อย่างที่เขาว่ากันไว้ ข้อมูลไม่ดี ผลลัพธ์ก็ไม่ดี หากเอเจนต์ AI ของคุณดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลที่ไม่ได้รับการดูแล ผลกระทบก็จะจำกัด

ถ้าเอเจนต์ของคุณใช้ Hubspot เพื่อติดตามรอบการขายและวิเคราะห์ปัจจัยที่ทำให้ปิดการขายได้หรือไม่ได้ ทีมขายของคุณต้องใส่ใจในการติดตามการโทรและข้อมูลของลูกค้าอย่างสม่ำเสมอ

กำหนด KPI และตัวชี้วัดความสำเร็จให้ชัดเจน

คุณจะไม่สามารถรู้ได้ว่าเอเจนต์ AI ของคุณประสบความสำเร็จแค่ไหน หากไม่สามารถวัดผลกระทบของมันได้อย่างถูกต้อง

กำหนด KPI ล่วงหน้า ไม่ว่าจะเป็นความแม่นยำในการตอบกลับ เวลาที่ประหยัดได้ อัตราการเปลี่ยนแปลง หรือการลดต้นทุน ตัวชี้วัดเหล่านี้จะช่วยชี้แนะแนวทางการปรับปรุงและแสดงให้เห็นถึงผลตอบแทน

ใช้ RAG

การใช้ retrieval-augmented generation ช่วยให้เอเจนต์ AI ของคุณอ้างอิงคำตอบกับข้อมูลล่าสุด เช่น ฐานความรู้ของบริษัท CRM หรือเอกสารต่าง ๆ

วิธีนี้ช่วยลดโอกาสเกิดข้อมูลผิดพลาด และทำให้คำตอบมีความถูกต้องและสอดคล้องกับบริบท

ความเสี่ยงของเอเจนต์ AI มีอะไรบ้าง?

ความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด

เอเจนต์ AI ต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดต่าง ๆ เช่น GDPR, HIPAA, SOC 2 และนโยบายเฉพาะอุตสาหกรรม

ความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นหนึ่งในเหตุผลหลักที่หลายคนเลือกสร้างเอเจนต์ AI บนแพลตฟอร์ม แทนที่จะสร้างเองตั้งแต่ต้น

หากงานของคุณไม่ใช่การดูแลเรื่อง compliance ด้าน AI ควรปล่อยให้ผู้เชี่ยวชาญดูแลจะดีกว่า

การจัดการข้อมูลผู้ใช้ผิดพลาด ไม่บันทึกการตัดสินใจ หรือสร้างคำตอบที่ไม่เป็นไปตามข้อกำหนด อาจนำไปสู่ปัญหาทางกฎหมายและการเงิน

Hallucinations

Hallucinations คือกรณีที่ conversational AI สร้างข้อมูลผิดหรือทำให้เข้าใจผิด

ข้อผิดพลาดเหล่านี้เคยเป็นประเด็นใหญ่ เช่น กรณีแชทบอทของ Air Canada ที่เกิดปัญหา หรือบอทที่ขาย Chevy Tahoe ในราคา 1 ดอลลาร์

เอเจนต์ AI ที่สร้างอย่างระมัดระวังแทบไม่เกิด hallucinations สามารถป้องกันได้ด้วย retrieval-augmented generation การตรวจสอบโดยมนุษย์ หรือชั้นการยืนยันความถูกต้อง ที่จริงแล้วมี หลายวิธีในการป้องกัน hallucinations ในเอเจนต์ AI

ขาดความสามารถในการอธิบายเหตุผล

หากเอเจนต์ AI ตัดสินใจเอง ทีมของคุณควรเข้าใจได้ว่าทำไมและอย่างไร

ระบบที่เหมือนกล่องดำซึ่งให้ผลลัพธ์โดยไม่โปร่งใส อาจทำให้ความเชื่อมั่นลดลง และยากต่อการวิเคราะห์ข้อผิดพลาด ตรวจสอบ compliance หรือปรับปรุงประสิทธิภาพ

ความสามารถในการอธิบายเหตุผลสำคัญมากโดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแล ซึ่งต้องตรวจสอบการตัดสินใจได้

เทคนิคอย่างการบันทึกเหตุผลของเอเจนต์ การแสดงแหล่งข้อมูล และการตรวจสอบโดยมนุษย์ ช่วยให้การตัดสินใจของ AI ชัดเจนและตรวจสอบได้

หากไม่มีความสามารถนี้ ทีมของคุณจะเสียเวลาชี้แจงการกระทำของเอเจนต์มากกว่าการได้รับประโยชน์จากมัน

ทรัพยากรที่ต้องใช้ต่อเนื่อง

เอเจนต์ AI ไม่ใช่เครื่องมือที่ตั้งค่าแล้วลืมได้

มันเป็นโครงการซอฟต์แวร์จริงที่ต้องมีการติดตามและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง การบำรุงรักษาเป็นสิ่งจำเป็น หากละเลยจะทำให้เอเจนต์ล้มเหลว

ข่าวดีคือเรื่องนี้จะเป็นปัญหาเฉพาะเมื่อทีมของคุณไม่ได้วางแผนไว้ หากคุณเตรียมพร้อมสำหรับการลงทุนด้าน AI ทรัพยากรที่ต้องใช้ต่อเนื่องสำหรับเอเจนต์ AI จะสามารถเห็นได้ชัดเจนในผลตอบแทน

3 ลักษณะสำคัญของเอเจนต์ AI

1. ความเป็นอิสระ

เอเจนต์ AI สามารถทำงานได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุม ตัดสินใจและดำเนินการเองได้

ความเป็นอิสระนี้ทำให้เอเจนต์ AI จัดการงานที่ซับซ้อนและตัดสินใจแบบเรียลไทม์ได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์เขียนขั้นตอนแต่ละอย่าง

แม้แนวคิดของเอเจนต์อิสระอาจทำให้นึกถึง HAL 9000 คอมพิวเตอร์พูดได้จาก 2001: A Space Odyssey, แต่เอเจนต์ AI ยังต้องพึ่งพาคำสั่งจากมนุษย์

ผู้ใช้หรือผู้พัฒนาต้องใช้เวลาบอกเอเจนต์ว่าต้องทำอะไร แต่เอเจนต์จะคิดหาวิธีที่ดีที่สุดในการทำงานนั้นให้สำเร็จ

2. การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

ข้อเสนอแนะเป็นสิ่งสำคัญต่อการพัฒนาเอเจนต์ AI ในระยะยาว

ข้อเสนอแนะนี้อาจมาจากสองแหล่ง คือ ผู้ประเมินหรือสภาพแวดล้อมเอง

ผู้ประเมินอาจเป็นมนุษย์หรือระบบ AI อื่นที่ประเมินผลงานของเอเจนต์ ส่วนสภาพแวดล้อมจะให้ข้อเสนอแนะในรูปของผลลัพธ์ที่เกิดจากการกระทำของเอเจนต์

วงจรข้อเสนอแนะนี้ช่วยให้เอเจนต์ปรับตัว เรียนรู้จากประสบการณ์ และตัดสินใจได้ดีขึ้นในอนาคต

มันจะเรียนรู้เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ดีขึ้นเมื่อได้รับประสบการณ์มากขึ้น ด้วยความสามารถในการเรียนรู้และปรับตัว เอเจนต์ AI จึงสามารถตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว

3. ตอบสนองและริเริ่มได้

เอเจนต์ AI สามารถตอบสนองต่อสิ่งแวดล้อมและริเริ่มการกระทำได้เอง

เพราะรับข้อมูลจากสิ่งแวดล้อม จึงสามารถเปลี่ยนแปลงการกระทำตามสถานการณ์ได้

ตัวอย่างเช่น เทอร์โมสตัทอัจฉริยะสามารถรับรู้ว่าอุณหภูมิห้องลดลงเมื่อเกิดพายุฝนฟ้าคะนองโดยไม่คาดคิด จึงลดการทำงานของเครื่องปรับอากาศลง

แต่มันก็สามารถริเริ่มได้เองด้วย เช่น หากแสงแดดส่องเข้าห้องในเวลาเดิมทุกวัน ก็จะเพิ่มการทำงานของเครื่องปรับอากาศล่วงหน้าเพื่อรับมือกับความร้อนจากแสงแดด

เปิดใช้งานเอเจนต์ AI ได้ในเดือนหน้า

เอเจนต์ AI ช่วยลดขั้นตอนที่ซับซ้อนในทุกกระบวนการทำงาน—หากคุณยังไม่ใช้เพื่อลดความไม่มีประสิทธิภาพ คู่แข่งของคุณอาจใช้แล้ว

Botpress คือแพลตฟอร์มเอเจนต์ AI ที่ยืดหยุ่นสูง ใช้ได้ทั้งนักพัฒนาและองค์กร มีคลัง การเชื่อมต่อสำเร็จรูป ชุมชนผู้สร้างบน Discord กว่า 30,000 คน และประสบการณ์จริงในการนำไปใช้ในโลกธุรกิจ

เริ่มสร้างได้เลยวันนี้ ฟรี

คำถามที่พบบ่อย

ข้อผิดพลาดที่ธุรกิจมักเจอเมื่อเปิดใช้งานเอเจนต์ AI ครั้งแรกคืออะไร?

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยคือการเปิดใช้งานโดยไม่มีกรณีใช้งานที่ชัดเจนหรือไม่มีตัวชี้วัดความสำเร็จที่วัดผลได้ ซึ่งมักนำไปสู่การมีส่วนร่วมต่ำและผลกระทบจำกัด หลายธุรกิจยังมองว่าเอเจนต์ AI เป็นโครงการที่ทำครั้งเดียวจบ แทนที่จะเป็นระบบที่ต้องอัปเดตและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อให้มีประสิทธิภาพ

ควรวางแผนเวลาและงบประมาณสำหรับโครงการนำร่องเอเจนต์ AI เท่าไร?

โครงการนำร่องที่มีเป้าหมายชัดเจนสามารถเริ่มได้ภายใน 2 ถึง 6 สัปดาห์ ด้วยงบประมาณประมาณ 300 ถึง 700 ดอลลาร์ โดยเฉพาะถ้าใช้แพลตฟอร์มแบบ no-code หรือ low-code

ควรมีการบันทึกหรือ audit trail แบบใดบ้าง?

คุณควรบันทึกทุกอินพุตของผู้ใช้ การตัดสินใจของเอเจนต์ การดำเนินการที่เกิดขึ้น และการเรียก API ทั้งหมด พร้อมทั้งระบุเวลาและรหัสประจำตัวผู้ใช้เพื่อให้สามารถตรวจสอบย้อนหลังได้ เพื่อความโปร่งใสและการวิเคราะห์ที่ดียิ่งขึ้น ควรบันทึกขั้นตอนการให้เหตุผลหรือคะแนนความมั่นใจเมื่อมีข้อมูลดังกล่าวด้วย

ในทางปฏิบัติ human-in-the-loop (HITL) มีลักษณะอย่างไร?

ในทางปฏิบัติ HITL หมายถึงเอเจนต์ AI จะหยุดรอให้มนุษย์เข้ามาตัดสินใจในบางกรณี เช่น การอนุมัติ การส่งต่อ หรือกรณีที่ไม่ชัดเจน ก่อนที่จะดำเนินการต่อ วิธีนี้ช่วยสร้างความปลอดภัย โดยให้มนุษย์เข้ามาดูแลเมื่อเกิดความไม่แน่นอน

AI agent เดียวสามารถรองรับหลายแผนก (เช่น HR และฝ่ายขาย) ได้หรือไม่?

ได้ AI agent เดียวสามารถให้บริการหลายแผนกได้ หากออกแบบให้แยกบริบทอย่างเหมาะสม มีคำแนะนำที่ชัดเจนสำหรับแต่ละบทบาท และสามารถจัดการเส้นทางของคำถามได้อย่างชาญฉลาด หลายองค์กรเริ่มต้นจากแผนกเดียวและค่อย ๆ ขยายความสามารถของเอเจนต์เพื่อหลีกเลี่ยงความซ้ำซ้อนหรือความสับสน