AI Agent คืออะไร

เอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คือโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่สามารถโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม รวบรวมข้อมูล และใช้ข้อมูลเพื่อดำเนินงานที่ตัดสินใจด้วยตนเองเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้า มนุษย์ตั้งเป้าหมาย แต่ AI Agent จะเลือกการดำเนินงานที่ดีที่สุดอย่างอิสระเพื่อดำเนินการเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเหล่านั้น ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณา AI Agent ของศูนย์ติดต่อที่ต้องการแก้ไขข้อซักถามของลูกค้า เอเจนต์จะถามคำถามต่าง ๆ กับลูกค้าโดยอัตโนมัติ ค้นหาข้อมูลในเอกสารภายใน และตอบกลับพร้อมวิธีแก้ไขปัญหา จากการตอบสนองของลูกค้า เอเจนต์จะเป็นตัวกำหนดว่าจะสามารถแก้ไขคำถามนั้นเองหรือส่งต่อให้กับมนุษย์เพื่อดำเนินการต่อหรือไม่

AI Agent หลายตัวสามารถทำงานร่วมกันเพื่อทำเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติ และยังสามารถใช้ในระบบ Agentic AI ได้อีกด้วย เอเจนต์ต่าง ๆ จะแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกัน ทำให้ระบบทั้งหมดทำงานร่วมกันเพื่อให้บรรลุเป้าหมายร่วมกัน AI Agent แต่ละตัวสามารถเชี่ยวชาญในการทำงานย่อยเฉพาะอย่างแม่นยำ เอเจนต์เครื่องมือควบคุมระบบจะประสานงานกิจกรรมของเอเจนต์ผู้เชี่ยวชาญต่าง ๆ เพื่อทำงานที่ใหญ่กว่าและซับซ้อนมากขึ้นให้เสร็จสิ้น

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร

ซอฟต์แวร์ทั้งหมดจะทำงานประจำวันต่าง ๆ อย่างเป็นอิสระตามที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์กำหนด แล้วอะไรทำให้ AI Agent มีความพิเศษ

ความเป็นอิสระ

AI Agent ทำหน้าที่อย่างเป็นอิสระโดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์อย่างต่อเนื่อง ในขณะที่ซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมจะดำเนินการตามคำสั่งที่เข้ารหัสแบบฮาร์ดโค้ด AI Agent จะระบุการดำเนินการที่เหมาะสมถัดไปตามข้อมูลในอดีต และดำเนินการโดยไม่ต้องมีการกำกับดูแลจากมนุษย์อย่างต่อเนื่อง

ตัวอย่างเช่น เอเจนต์ด้านการทำบัญชีจะทำเครื่องหมายและส่งคำขอข้อมูลใบแจ้งหนี้ที่ขาดหายไปสำหรับการซื้อโดยอัตโนมัติ

พฤติกรรมที่มุ่งเน้นเป้าหมาย

AI Agent ได้รับการขับเคลื่อนด้วยเป้าหมาย การดำเนินการของ AI Agent จะมุ่งเน้นไปที่การสร้างความสำเร็จให้สูงสุดตามที่กำหนดโดยฟังก์ชันยูทิลิตีหรือตัวชี้วัดประสิทธิภาพ เอเจนต์อัจฉริยะจะมุ่งสู่เป้าหมายและประเมินผลที่ตามมาของการดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายเหล่านั้น ซึ่งต่างจากโปรแกรมดั้งเดิมที่เพียงแค่ทำงานให้เสร็จเท่านั้น

ตัวอย่างเช่น ระบบโลจิสติกส์ที่ใช้ AI จะปรับเส้นทางการจัดส่งให้เหมาะสมเพื่อปรับสมดุลระหว่างความเร็ว ต้นทุน และการใช้เชื้อเพลิงไปพร้อม ๆ กัน ซึ่งเป็นการปรับสมดุลระหว่างหลาย ๆ เป้าหมายพร้อมกัน

การรับรู้

AI Agent โต้ตอบกับสภาพแวดล้อมโดยการรวบรวมข้อมูลผ่านเซ็นเซอร์หรือข้อมูลอินพุตดิจิทัล AI Agent สามารถรวบรวมข้อมูลจากระบบและเครื่องมือภายนอกผ่าน APIS ข้อมูลนี้ช่วยให้สามารถรับรู้โลกรอบตัว ยอมรับการเปลี่ยนแปลง และอัปเดตสถานะภายในตามข้อมูลเหล่านั้น

ตัวอย่างเช่น เอเจนต์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์รวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลของบุคคลที่สามเพื่อรับรู้ถึงเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยล่าสุดอยู่เสมอ

ความมีเหตุผล

AI Agent เป็นเอนทิตีที่มีเหตุผลที่มีความสามารถในการใช้เหตุผล โดยจะรวมข้อมูลจากสภาพแวดล้อมเข้ากับความรู้เฉพาะและบริบทในอดีต เพื่อตัดสินใจอย่างมีข้อมูล ซึ่งจะทำให้บรรลุประสิทธิภาพและผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ตัวอย่างเช่น เอเจนต์หุ่นยนต์จะรวบรวมข้อมูลเซ็นเซอร์ และแชทบอทจะใช้คำสั่งจากลูกค้าเป็นข้อมูลอินพุต จากนั้น AI Agent จะใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อตัดสินใจ เอเจนต์จะวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมได้เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดซึ่งจะสนับสนุนเป้าหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้า นอกจากนี้ เอเจนต์ยังใช้ผลลัพธ์เพื่อกำหนดการดำเนินการถัดไปที่ควรทำอีกด้วย ตัวอย่างเช่น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองจะนำทางไปรอบ ๆ สิ่งกีดขวางบนท้องถนนโดยอิงจากข้อมูลจากเซ็นเซอร์หลายตัว

การดำเนินการเชิงรุก

AI Agent สามารถริเริ่มการดำเนินการจากการคาดการณ์และโมเดลของสถานการณ์ในอนาคต โดยเอเจนต์จะคาดการณ์เหตุการณ์และเตรียมพร้อมรับมือกับเหตุการณ์นั้น ๆ แทนที่จะตอบสนองต่อข้อมูลอินพุตเพียงอย่างเดียว

ตัวอย่างเช่น เจ้าหน้าที่ฝ่ายบริการลูกค้าที่ใช้ AI อาจติดต่อผู้ใช้ที่มีพฤติกรรมบ่งบอกถึงความไม่พอใจ เพื่อเสนอความช่วยเหลือก่อนที่ผู้ใช้จะส่งคำร้องแจ้งปัญหา หุ่นยนต์คลังสินค้าอัตโนมัติอาจเปลี่ยนตำแหน่งตัวเองเพื่อเตรียมการสำหรับการดำเนินงานในช่วงที่มีการใช้งานสูง

การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

AI Agent ปรับปรุงเรื่อย ๆ ด้วยการเรียนรู้จากการโต้ตอบในอดีต เอเจนต์จะระบุรูปแบบ ความคิดเห็น และผลลัพธ์เพื่อปรับแต่งพฤติกรรมและการตัดสินใจ ซึ่งแตกต่างจากโปรแกรมแบบคงที่ที่ทำงานในลักษณะเดียวกันเสมอโดยไม่คำนึงถึงข้อมูลอินพุตใหม่

ตัวอย่างเช่น เอเจนต์การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์เรียนรู้จากความล้มเหลวของอุปกรณ์ในอดีตเพื่อคาดการณ์ปัญหาในอนาคตได้ดียิ่งขึ้น

ความสามารถในการปรับตัว

AI Agent ปรับกลยุทธ์เพื่อตอบสนองต่อสถานการณ์ใหม่ ๆ ความยืดหยุ่นนี้จะช่วยให้จัดการกับความไม่แน่นอน สถานการณ์ใหม่ ๆ และข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน

ตัวอย่างเช่น บอทการซื้อขายหุ้นปรับกลยุทธ์ของตนในช่วงที่ตลาดหุ้นตก ในขณะที่เอเจนต์ด้านการเล่นเกมอย่าง AlphaZero ค้นพบกลยุทธ์ใหม่ผ่านการเล่นด้วยตนเอง แม้ว่าจะไม่มีกลยุทธ์ของมนุษย์ก่อนหน้านี้

การทำงานร่วมกัน

AI Agent สามารถทำงานร่วมกับเอเจนต์อื่นหรือเอเจนต์ที่เป็นมนุษย์เพื่อให้บรรลุเป้าหมายร่วมกัน โดยสามารถสื่อสาร ประสานงาน และร่วมมือเพื่อทำงานร่วมกันได้ พฤติกรรมการทำงานร่วมกันของเอเจนต์มักเกี่ยวข้องกับการเจรจา การแชร์ข้อมูล การจัดสรรงาน และการปรับตัวให้เข้ากับการดำเนินงานของเอเจนต์อื่น

ตัวอย่างเช่น ระบบหลาย Agent ในด้านการดูแลสุขภาพสามารถมีเอเจนต์ที่เชี่ยวชาญในงานเฉพาะ เช่น การวินิจฉัย การดูแลป้องกัน การจัดเวลาสำหรับยา ฯลฯ สำหรับระบบอัตโนมัติในการดูแลผู้ป่วยแบบองค์รวม

AI Agent สามารถปรับปรุงการดำเนินธุรกิจและประสบการณ์ของลูกค้าคุณได้

ประสิทธิภาพการทำงานที่ดียิ่งขึ้น

ทีมธุรกิจจะมีประสิทธิผลมากขึ้นเมื่อมอบหมายงานซ้ำ ๆ ให้กับ AI Agent ด้วยวิธีนี้ พวกเขาจะสามารถหันเหความสนใจไปที่กิจกรรมที่สำคัญต่อพันธกิจหรือกิจกรรมเพื่อสร้างสรรค์เพื่อเพิ่มมูลค่าให้กับองค์กรของพวกเขาได้

ค่าใช้จ่ายที่ลดลง

ธุรกิจสามารถใช้เอเจนต์อัจฉริยะเพื่อลดค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็นอันเนื่องมาจากความไร้ประสิทธิภาพของกระบวนการ ข้อผิดพลาดของมนุษย์ และกระบวนการที่ต้องทำด้วยตนเอง ธุรกิจสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้อย่างมั่นใจ เนื่องจากเอเจนต์อัตโนมัติมีโมเดลที่สอดคล้องกันซึ่งปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไป เทคโนโลยีเอเจนต์ที่ทำให้กระบวนการทางธุรกิจอัตโนมัติจะช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายได้เป็นอย่างมาก

การตัดสินใจจากข้อมูล

เอเจนต์อัจฉริยะขั้นสูงมีความสามารถในการคาดการณ์ รวมถึงสามารถรวบรวมและประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลแบบเรียลไทม์ ซึ่งจะช่วยให้ผู้จัดการธุรกิจสามารถคาดการณ์โดยใช้ข้อมูลได้มากขึ้นอย่างรวดเร็วเมื่อวางกลยุทธ์ในการเคลื่อนไหวครั้งต่อไป ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ AI Agent เพื่อวิเคราะห์ความต้องการผลิตภัณฑ์ในกลุ่มตลาดต่าง ๆ เมื่อเรียกใช้แคมเปญโฆษณา

ประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น

ลูกค้าแสวงหาประสบการณ์ที่น่าดึงดูดและเป็นส่วนตัวเมื่อต้องโต้ตอบกับธุรกิจ การผสานการทำงานกับ AI Agent จะช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับแต่งคำแนะนำผลิตภัณฑ์ให้เหมาะกับแต่ละบุคคล มอบการตอบสนองที่รวดเร็ว และสร้างนวัตกรรมเพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วมของลูกค้า การเปลี่ยนแปลง และความภักดี AI Agent สามารถให้การตอบกลับโดยละเอียดสำหรับคำถามที่ซับซ้อนของลูกค้าและแก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

สถาปัตยกรรมของ AI Agent ประกอบด้วยองค์ประกอบหลักดังต่อไปนี้

โมเดลพื้นฐาน

หัวใจสำคัญของ AI Agent ใด ๆ ก็ตามคือพื้นฐานหรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT หรือ Claude ซึ่งช่วยให้เอเจนต์ตีความอินพุตภาษาธรรมชาติ สร้างการตอบสนองที่คล้ายคลึงกับมนุษย์ และให้เหตุผลกับคำแนะนำที่ซับซ้อนได้ LLM ทำหน้าที่เป็นกลไกการใช้เหตุผลของเอเจนต์ ซึ่งจะประมวลผลพร้อมท์และเปลี่ยนเป็นการดำเนินการ การตัดสินใจ หรือการสืบค้นไปยังองค์ประกอบอื่น ๆ (เช่น หน่วยความจำ หรือเครื่องมือ) LLM จะเก็บหน่วยความจำบางส่วนไว้ในเซสชันตามค่าเริ่มต้น และสามารถใช้ร่วมกับระบบภายนอกเพื่อจำลองความต่อเนื่องและการรับรู้บริบท

โมดูลการวางแผน

โมดูลการวางแผนช่วยให้เอเจนต์สามารถแบ่งเป้าหมายออกเป็นขั้นตอนย่อย ๆ ที่สามารถจัดการได้และมีการจัดลำดับอย่างมีเหตุผล โมดูลนี้ใช้การใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์ ต้นไม้การตัดสินใจ หรือกลยุทธ์อัลกอริทึมเพื่อกำหนดวิธีการที่มีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับการบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ โดยสามารถนำไปใช้เป็นการแยกส่วนงานที่ขับเคลื่อนโดยพร้อมท์หรือวิธีการที่เป็นทางการมากขึ้น เช่น เครือข่ายงานแบบลำดับชั้น (HTNs) หรืออัลกอริทึมการวางแผนแบบคลาสสิก การวางแผนช่วยให้เอเจนต์สามารถทำงานได้ในขอบเขตเวลาที่ยาวนานขึ้น โดยพิจารณาถึงการขึ้นต่อกันและเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นระหว่างงานต่าง ๆ

โมดูลหน่วยความจำ

โมดูลหน่วยความจำจะช่วยให้เอเจนต์สามารถเก็บข้อมูลระหว่างการโต้ตอบ เซสชัน หรืองาน ซึ่งรวมถึงหน่วยความจำระยะสั้น เช่น ประวัติการแชทหรือข้อมูลอินพุตเซ็นเซอร์ล่าสุด และหน่วยความจำระยะยาว รวมถึงข้อมูลลูกค้า การดำเนินการก่อนหน้านี้ หรือความรู้สะสม หน่วยความจำช่วยปรับปรุงการปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล ความสอดคล้องกัน และการรับรู้บริบทของเอเจนต์ เมื่อสร้าง AI Agent นักพัฒนาจะใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์หรือกราฟความรู้เพื่อจัดเก็บและดึงเนื้อหาที่มีความหมาย

การผสานรวมเครื่องมือ

AI Agent มักจะขยายความสามารถโดยเชื่อมต่อกับซอฟต์แวร์ภายนอก, API หรืออุปกรณ์ ซึ่งช่วยให้สามารถทำหน้าที่นอกเหนือจากภาษาธรรมชาติได้ โดยทำงานต่าง ๆ ในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การดึงข้อมูล การส่งอีเมล การเรียกใช้รหัส การสืบค้นฐานข้อมูล หรือการควบคุมฮาร์ดแวร์ ได้ เอเจนต์จะระบุว่างานใดจำเป็นต้องใช้เครื่องมือ จากนั้นก็จะมอบหมายการดำเนินการไปตามเครื่องมือนั้น ๆ การใช้เครื่องมือมักจะได้รับคำแนะนำจาก LLM ผ่านโมดูลการวางแผนและการแยกวิเคราะห์ที่จัดรูปแบบการเรียกใช้เครื่องมือและตีความผลลัพธ์

การเรียนรู้และการไตร่ตรอง

การไตร่ตรองสามารถเกิดขึ้นได้หลายรูปแบบดังนี้

• เอเจนต์จะประเมินคุณภาพผลลัพธ์ของตนเอง (เช่น แก้ปัญหาได้อย่างถูกต้องหรือไม่)
• ผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์หรือระบบอัตโนมัติเป็นผู้แก้ไข
• เอเจนต์เลือกตัวอย่างที่ไม่แน่นอนหรือให้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงการเรียนรู้

การเรียนรู้แบบเสริมแรง (RL) เป็นกระบวนทัศน์การเรียนรู้ที่สำคัญ เอเจนต์จะโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม รับความคิดเห็นในรูปแบบของรางวัลหรือบทลงโทษ และเรียนรู้นโยบายที่กำหนดสถานะให้กับการดำเนินการเพื่อรับรางวัลสะสมสูงสุด RL มีประโยชน์อย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่ข้อมูลการฝึกอบรมโดยตรงมีน้อย เช่น หุ่นยนต์ การเล่นเกม หรือการซื้อขายทางการเงิน เอเจนต์จะปรับสมดุลระหว่างการสำรวจ (การลองดำเนินการใหม่ ๆ) และการใช้ประโยชน์ (การใช้การดำเนินการที่ดีที่สุดที่รู้จัก) เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์เมื่อเวลาผ่านไป

AI Agent ทำงานโดยทำให้งานที่ซับซ้อนง่ายขึ้นและเป็นอัตโนมัติ เอเจนต์ที่อัตโนมัติส่วนใหญ่จะติดตามเวิร์กโฟลว์เฉพาะเมื่อปฏิบัติงานที่ได้รับมอบหมาย

กำหนดเป้าหมาย

AI Agent ได้รับคำสั่งหรือมีเป้าหมายเฉพาะจากผู้ใช้ ซึ่งจะใช้เป้าหมายในการวางแผนงานที่ทำให้ผลลัพธ์สุดท้ายมีความเกี่ยวข้องและเป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้ จากนั้น เอเจนต์จะแบ่งเป้าหมายออกเป็นงานเล็ก ๆ ที่สามารถดำเนินงานได้ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายต่าง ๆ เอเจนต์จะดำเนินการงานเหล่านั้นตามคำสั่งหรือเงื่อนไขเฉพาะ

รับข้อมูล

AI Agent ต้องการข้อมูลเพื่อดำเนินงานตามที่วางแผนไว้ได้สำเร็จ ตัวอย่างเช่น เอเจนต์จะต้องแยกบันทึกการสนทนาเพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า ด้วยเหตุนี้ AI Agent อาจเข้าถึงอินเทอร์เน็ตเพื่อค้นหาและดึงข้อมูลที่ต้องการ ในบางแอปพลิเคชัน เอเจนต์อัจฉริยะสามารถโต้ตอบกับเอเจนต์อื่นหรือโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเข้าถึงหรือแลกเปลี่ยนข้อมูลได้

ปรับใช้งาน

หากมีข้อมูลที่เพียงพอ AI Agent ก็จะสามารถดำเนินงานที่มีอยู่ได้อย่างมีระบบ เมื่อทำงานสำเร็จ เอเจนต์จะลบงานออกจากรายการและดำเนินการงานถัดไป ในระหว่างที่งานเสร็จสิ้น เอเจนต์จะประเมินว่าบรรลุเป้าหมายที่กำหนดหรือไม่ โดยขอความคิดเห็นจากภายนอกและตรวจสอบบันทึกของตนเอง ในระหว่างกระบวนการนี้ เอเจนต์อาจสร้างและดำเนินการงานเพิ่มเติมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์สุดท้าย 

องค์กรสร้างและปรับใช้ AI Agent ในประเภทและงานที่หลากหลาย เรามีตัวอย่างบางส่วนให้ดูด้านล่าง

เอเจนต์แบบซิมเปิลรีเฟลกซ์

เอเจนต์แบบซิมเปิลรีเฟลกซ์ทำงานตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและข้อมูลที่ได้รับทันทีอย่างเคร่งครัด ซึ่งจะไม่ตอบสนองต่อสถานการณ์ที่อยู่นอกเหนือกฎการดำเนินการตามเงื่อนไขเหตุการณ์ที่กำหนดไว้ ดังนั้นเอเจนต์เหล่านี้จึงเหมาะสมกับงานที่ไม่ซับซ้อนและไม่ต้องการการฝึกที่มากมายนัก ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้เอเจนต์แบบซิมเปิลรีเฟลกซ์เพื่อรีเซ็ตรหัสผ่านโดยการตรวจจับคำหลักเฉพาะในการสนทนาของผู้ใช้

เอเจนต์แบบโมเดลเบสรีเฟลกซ์

เอเจนต์แบบโมเดลเบสนั้นคล้ายคลึงกับเอเจนต์แบบซิมเปิลรีเฟลกซ์ ยกเว้นว่าเอเจนต์แบบโมเดลเบสมีกลไกการตัดสินใจที่ก้าวหน้ากว่า แทนที่จะปฏิบัติตามกฎเฉพาะ เอเจนต์แบบโมเดลเบสจะประเมินผลลัพธ์และผลที่ตามมาที่เป็นไปได้ก่อนตัดสินใจ การใช้ข้อมูลสนับสนุนจะสร้างโมเดลภายในของโลกที่โมเดลเรียนรู้ข้อมูล และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ

เอเจนต์แบบโกลเบส

เอเจนต์แบบโกลเบสหรือเรียกอีกอย่างว่าเอเจนต์รูลเบสคือเอเจนต์ AI ที่มีความสามารถในการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น นอกจากการประเมินข้อมูลสภาพแวดล้อมแล้ว เอเจนต์ยังเปรียบเทียบวิธีการต่าง ๆ เพื่อช่วยให้บรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการได้อีกด้วย เอเจนต์แบบโกลเบสจะเลือกเส้นทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุดเสมอ เอเจนต์เหล่านี้เหมาะสำหรับการปฏิบัติงานที่ซับซ้อน เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการประยุกต์ใช้หุ่นยนต์

เอเจนต์แบบยูทิลิตีเบส

เอเจนต์แบบยูทิลิตีเบสใช้อัลกอริทึมการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนเพื่อช่วยให้ผู้ใช้เพิ่มผลลัพธ์ที่ต้องการได้สูงสุด เอเจนต์จะเปรียบเทียบสถานการณ์สมมติต่าง ๆ และมูลค่าของยูทิลิตีหรือผลประโยชน์ที่เกี่ยวข้อง จากนั้นเลือกแบบที่ให้รางวัลแก่ผู้ใช้มากที่สุด ตัวอย่างเช่น ลูกค้าสามารถใช้เอเจนต์แบบยูทิลิตีเบสเพื่อค้นหาตั๋วเครื่องบินโดยใช้เวลาเดินทางขั้นต่ำ โดยไม่คำนึงถึงราคา

เอเจนต์แบบเลิร์นนิง

เอเจนต์แบบเลิร์นนิงจะเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากประสบการณ์ในอดีตเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ เอเจนต์จะปรับองค์ประกอบการเรียนรู้โดยใช้กลไกการป้อนข้อมูลและการตอบสนองทางประสาทสัมผัสไปเรื่อย ๆ เพื่อให้เป็นไปตามมาตรฐานแบบเฉพาะ นอกจากนี้ยังใช้ตัวสร้างปัญหาในการออกแบบงานใหม่ที่จะฝึกตนเองโดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมและผลลัพธ์ที่ผ่านมา

เอเจนต์แบบไฮราคิคอล

เอเจนต์แบบไฮราคิคอลคือกลุ่มเอเจนต์อัจฉริยะที่ถูกจัดกลุ่มเอาไว้เป็นชั้น ๆ เอเจนต์ระดับสูงกว่าจะแยกแยะงานที่ซับซ้อนออกเป็นงานเล็ก ๆ และมอบหมายงานเหล่านั้นให้กับเอเจนต์ในระดับที่ต่ำกว่า เอเจนต์ที่แต่ละตัวจะทำงานอย่างเป็นอิสระและส่งรายงานความคืบหน้าไปยังเอเจนต์ที่กำกับดูแล เอเจนต์ระดับสูงกว่าจะรวบรวมผลลัพธ์และประสานงานเอเจนต์ผู้ใต้บังคับบัญชาเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาจะบรรลุเป้าหมายร่วมกันได้

ระบบหลาย Agent

ระบบหลาย Agent (MAS) ประกอบด้วยเอเจนต์หลายตัวที่โต้ตอบกันเพื่อแก้ปัญหาหรือบรรลุเป้าหมายร่วมกัน เอเจนต์เหล่านี้อาจมีรูปแบบเดียวกัน (มีการออกแบบที่คล้ายกัน) หรือแตกต่างกัน (มีโครงสร้างหรือฟังก์ชันที่แตกต่างกัน) และอาจทำงานร่วมกัน ประสานงานหรือแม้แต่แข่งขันกัน ขึ้นอยู่กับบริบท MAS มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและกระจาย ซึ่งไม่สามารถใช้การควบคุมจากส่วนกลางได้

ตัวอย่างเช่น ในกลุ่มยานพาหนะอัตโนมัติ ยานพาหนะแต่ละคันจะทำหน้าที่เป็นเอเจนต์อิสระ แต่จะทำงานร่วมกับยานพาหนะคันอื่น ๆ เพื่อหลีกเลี่ยงการจราจรติดขัดและป้องกันการชนกัน ซึ่งจะนำไปสู่การจราจรที่ราบรื่นยิ่งขึ้น

AI Agent เป็นเทคโนโลยีซอฟต์แวร์ที่มีประโยชน์ที่ทำให้เวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจเป็นอัตโนมัติเพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ที่ดีกว่า ดังนั้น องค์กรควรจัดการกับข้อกังวลต่อไปนี้เมื่อปรับใช้ AI Agent อัตโนมัติสำหรับกรณีการใช้งานทางธุรกิจ

ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

การพัฒนาและดำเนินการกับ AI Agent ขั้นสูงจำเป็นต้องได้รับ จัดเก็บ และเคลื่อนย้ายข้อมูลจำนวนมหาศาล องค์กรต่าง ๆ ควรตระหนักถึงข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และใช้มาตรการที่จำเป็นเพื่อปรับปรุงมาตรการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล

ความท้าทายด้านจริยธรรม

ในบางกรณี โมเดล AI อาจให้ผลลัพธ์ที่มีอคติหรือไม่ถูกต้อง การใช้มาตรการป้องกัน เช่น การตรวจสอบโดยมนุษย์ ช่วยให้ลูกค้าได้รับการตอบกลับที่เป็นประโยชน์และยุติธรรมจากเอเจนต์ที่ปรับใช้

ความซับซ้อนทางเทคนิค

การใช้งาน AI Agent ขั้นสูงต้องอาศัยประสบการณ์เฉพาะทางและความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิง นักพัฒนาจะต้องสามารถรวมไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงเข้ากับแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ และฝึกเอเจนต์โดยใช้ข้อมูลเฉพาะขององค์กร

ทรัพยากรด้านคอมพิวเตอร์ที่จำกัด

การฝึกและการปรับใช้ AI Agent ดีปเลิร์นนิงจะต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก เมื่อองค์กรใช้งานเอเจนต์เหล่านี้ในองค์กร พวกเขาจะต้องลงทุนและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานที่มีราคาแพงซึ่งไม่สามารถปรับขนาดได้ง่าย

Amazon Bedrock เป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งช่วยให้เข้าถึงโมเดล AI ช่วยสร้างชั้นนำของอุตสาหกรรมได้อย่างง่ายดาย เช่น Claude, Llama 2 และ Amazon Titan พร้อมด้วยชุดความสามารถที่หลากหลายที่จำเป็นสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้าง

Amazon Bedrock Agents ใช้การให้เหตุผลของ FM, API และข้อมูลเพื่อแยกย่อยคำขอของผู้ใช้ รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ การสร้างเอเจนต์นั้นง่ายดายและรวดเร็วด้วยการตั้งค่าเพียงไม่กี่ขั้นตอน Amazon Bedrock รองรับการดำเนินการต่อไปนี้

• การเก็บรักษาหน่วยความจำเพื่อความต่อเนื่องของงานที่ราบรื่น
• การทำงานร่วมกันหลาย Agent เพื่อสร้างหลายเอเจนต์เฉพาะภายใต้การประสานงานของเอเจนต์หัวหน้างาน
• Amazon Bedrock Guardrails เพื่อความปลอดภัยและความเสถียรในตัว

AWS ได้เปิดตัวชุดเครื่องมือโอเพนซอร์สพร้อมแคตตาล็อกของเอเจนต์เริ่มต้นที่เพิ่มขึ้น ซึ่งสร้างขึ้นโดยเฉพาะกรณีการใช้งานด้านการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ

AWS Transform เป็นบริการ Agentic AI รายแรกสำหรับการแปลงเวิร์กโหลด .NET, เมนเฟรม และ VMware สร้างขึ้นจากประสบการณ์การย้ายข้อมูลกว่า 19 ปี บริการนี้ใช้ AI Agent เฉพาะทางเพื่อทำให้งานที่ซับซ้อน เช่น การประเมิน, การวิเคราะห์โค้ด, Refactor, การแยกส่วนข้อมูล, การแมปการพึ่งพา, การตรวจสอบ และการวางแผนการแปลงให้เป็นอัตโนมัติ ช่วยให้องค์กรสามารถปรับปรุงแอปพลิเคชันหลายร้อยตัวให้ทันสมัยพร้อมกันโดยยังรักษาคุณภาพและการควบคุม

Amazon Q Business เป็นผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยสร้างที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณค้นหาข้อมูล รับข้อมูลเชิงลึก และดำเนินการในที่ทำงาน ระบบนี้ทำให้พลังการสร้าง AI Agent อยู่ในมือของพนักงานทุกคน ทุกคนสามารถใช้ระบบนี้เพื่อสร้างแอป Agentic AI ที่ใช้ทรัพยากรน้อยซึ่งโต้ตอบกับซอฟต์แวร์ทั่วไปขององค์กรและทำงานซ้ำ ๆ โดยอัตโนมัติ

เริ่มต้นใช้งาน AI Agent บน AWS โดยสร้างบัญชีฟรีวันนี้