การประสานงานของ AI Agent: วิธีจัดการและควบคุม AI Agent หลายตัว

การสร้างแชทบอทตัวเดียวดูเหมือนจะก้าวหน้า — จนกระทั่งต้องรับมือกับทุกอย่าง ทั้งตอบคำถามทั่วไป คัดกรองลูกค้า นัดหมายเดโม ส่งต่อเคส และจัดการเครื่องมือภายใน จุดอ่อนจะเริ่มปรากฏอย่างรวดเร็ว

เมื่อ AI agent รับหน้าที่ที่ซับซ้อนมากขึ้น เราจะเห็นการเปลี่ยนไปสู่การกำหนดบทบาทที่ชัดเจนขึ้น ประสานงานลึกขึ้น และมอบหมายงานอย่างชาญฉลาด — ซึ่งเป็นการพัฒนาสำคัญสำหรับทีมที่ต้องการ สร้าง AI agent

ในจุดนั้น มันไม่ใช่แค่ความฉลาดของแชทบอทที่คุณสร้าง แต่คือจำนวนงานที่มันทำพร้อมกัน — และการสลับงานได้ดีแค่ไหน ปัญหาไม่ใช่เรื่องความฉลาด แต่คือการประสานงาน

นี่คือจุดที่การประสานงานของ AI agent เข้ามามีบทบาท จากการสร้างบอทที่รู้ทุกอย่าง ไปสู่การออกแบบระบบที่ประกอบด้วย agent ขนาดเล็กเฉพาะทาง — แต่ละตัวมีหน้าที่ชัดเจนและทำงานร่วมกันอย่างสอดคล้อง

ถ้าคุณรู้สึกว่าบอทตัวเดียวไปต่อไม่ไหว คุณไม่ได้อยู่คนเดียว ในคู่มือนี้ เราจะอธิบายว่าการประสานงานของ agent คืออะไร ทำงานอย่างไร และจะเริ่มสร้างระบบ AI ที่ประสานงานกันได้อย่างไร — ตั้งแต่เฟรมเวิร์กเฉพาะทางไปจนถึงเวิร์กโฟลว์แบบโมดูลาร์

AI agent orchestration คืออะไร?

AI agent orchestration คือการประสานงาน AI agent เฉพาะทางหลายตัว — โดยแต่ละตัวมีบทบาทที่แตกต่างกัน — เพื่อทำงานร่วมกันสู่เป้าหมายเดียว แทนที่จะให้แชทบอทตัวเดียวจัดการทุกอย่าง การประสานงานจะแยกระบบออกเป็นส่วนย่อยที่โฟกัสและร่วมมือกันได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

แชทบอทส่วนใหญ่เริ่มต้นจาก ระบบ agent เดี่ยว บอทตัวเดียวจัดการทุกอย่าง — ตอบคำถาม เรียก API ประมวลผลฟอร์ม หรือแม้แต่กระตุ้นให้ผู้ใช้ดำเนินการต่อ ดูเหมือนจะมีประสิทธิภาพในช่วงแรก

แต่เมื่อกรณีใช้งานขยายขึ้น โมเดล agent เดียวจะเริ่ม ไปต่อไม่ไหว บอทกลายเป็น ตัวช่วยสารพัดประโยชน์ที่ไม่มีโครงสร้างชัดเจน ต้องรับบทบาทและบริบทหลายอย่างพร้อมกัน และคุณจะเริ่มรู้สึกถึงปัญหาเหล่านี้อย่างชัดเจน:

• เวิร์กโฟลว์แก้ไขและดูแลยากขึ้น
• พรอมต์ยาวและจัดการลำบากขึ้น
• ไม่ชัดเจนว่าส่วนไหนของบอทรับผิดชอบเรื่องใด
• เพิ่มกรณีใช้งานใหม่อาจทำให้สิ่งที่เคยทำงานดีอยู่แล้วเสีย

นี่ไม่ใช่แค่ปัญหาทางเทคนิค — แต่มันคือ ปัญหาด้านการออกแบบ คุณคาดหวังให้ agent เดียวทำงานแทนหลายคน และ มันทำให้คุณช้าลง

AI agent orchestration แก้ปัญหานี้ด้วยการ แบ่งความรับผิดชอบให้ agent เฉพาะทางหลายตัว แต่ละ agent โฟกัสกับงานเดียว — วางแผน ค้นคว้า ดึงข้อมูล พูดคุยกับผู้ใช้ — และมีตัวควบคุมหลักคอยตัดสินใจว่าใครจะทำงานเมื่อไร

ความแตกต่างระหว่างสองแนวทางนี้ — agent เดียวกับหลาย agent — ไม่ใช่แค่เรื่องโครงสร้าง แต่เป็นเรื่องกลยุทธ์ แบบหนึ่ง ขยายตัวตามความซับซ้อนได้ ในขณะที่อีกแบบ พังทลายเมื่อซับซ้อนขึ้น

นี่คือการเปรียบเทียบระหว่างสองระบบในเกณฑ์สำคัญ:

การประสานงานของ agent ทำงานอย่างไร?

การประสานงานของ agent ทำงานโดยใช้ตัวควบคุมหลักจัดการว่าแต่ละ AI agent จะทำงานเมื่อไรและอย่างไร แต่ละ agent รับผิดชอบฟังก์ชันเฉพาะ และตัวควบคุมจะประสานงานตามบริบทของระบบ อินพุตของผู้ใช้ หรือกฎทางธุรกิจ

ในระบบที่ประสานงานกัน คุณไม่ได้เขียนแชทบอทตัวใหญ่ตัวเดียว — แต่คุณออกแบบชุด agent ที่แต่ละตัวดูแลหน้าที่หนึ่ง คิดเสียว่า เปลี่ยนแชทบอทของคุณให้เป็นทีม โดยแต่ละ agent ทำหน้าที่เหมือนผู้เชี่ยวชาญ

ตรงกลางคือ ตัวควบคุม ที่ตัดสินใจว่า agent ใดควรจัดการงานในแต่ละช่วงเวลา ตัวควบคุมนี้อาจ ใช้กฎตายตัว อัตโนมัติเต็มรูปแบบ หรือผสมผสานกัน หน้าที่ของมันคือ กำหนดเส้นทางงาน ติดตามสถานะ และป้องกันไม่ให้ agent ทำงานซ้ำซ้อนกัน

แต่ละ agent จะ โฟกัสแคบและแยกส่วน อาจสร้างสรุปข้อมูล เรียกใช้เครื่องมือภายนอก ตรวจสอบอินพุตผู้ใช้ หรือเลือกขั้นตอนถัดไป บางตัว ตอบสนองตามสถานการณ์ บางตัว สั่งงานต่อเนื่องได้ ตัวควบคุมจะเคลื่อนงานระหว่าง agent เหมือน วาทยกรนำวงออเคสตรา

การแบ่งปันบริบทในระบบหลายเอเจนต์

ระบบหลายเอเจนต์ ใช้ หน่วยความจำกลางร่วมกัน — มักเป็นอ็อบเจ็กต์ JSON หรือสถานะเซสชัน — ที่ไหลเวียนระหว่างเอเจนต์แต่ละตัว อ่านและเขียนบริบทนี้ และตัวควบคุมจะใช้ข้อมูลที่อัปเดตเพื่อตัดสินใจขั้นตอนถัดไป

ตัวอย่างเช่น ใน บอทวางแผนท่องเที่ยว:

• User agent: ดูแลการสนทนาและเก็บข้อมูลความต้องการ
• Research agent: ค้นหาตัวเลือกเที่ยวบินและโรงแรม
• Planner agent: จัดตารางการเดินทาง
• Execution agent: ดำเนินการจองตามที่ต้องการ

เอเจนต์เหล่านี้ไม่มีใครรู้ทุกอย่าง — และ ก็ไม่จำเป็นต้องรู้ router agent จะคอยประสานงานให้แต่ละขั้นตอนสอดคล้องกัน

การประสานงาน คือวิธีที่คุณยกระดับจากแชทบอทที่แค่ตอบสนอง ไปสู่ระบบที่ ร่วมมือกันภายใน เพื่อให้งานสำเร็จ

5 เครื่องมือยอดนิยมสำหรับการประสานงาน AI Agent

เมื่อคุณรู้ว่าต้องใช้ agent หลายตัวทำงานร่วมกัน คำถามต่อมาคือ: ควรสร้างด้วยอะไร? เครื่องมือสำหรับการประสานงาน agent พัฒนาเร็วมาก และยังไม่ใช่ทุกตัวที่พร้อมใช้งานจริง

บางแพลตฟอร์มเน้นความเร็วและเวิร์กโฟลว์แบบภาพ บางตัวให้คุณควบคุมระดับล่างแต่ปล่อยให้การประสานงานเป็นหน้าที่ของคุณเอง และบางตัวอยู่ตรงกลาง — ให้ความยืดหยุ่นพอสมควรโดยไม่เสียเวลา

นี่คือ 5 เครื่องมือที่เราเห็นว่ามีประโยชน์ที่สุดสำหรับการสร้างระบบ agentic ในปัจจุบัน:

1. Botpress

Botpress คือแพลตฟอร์มเอเจนต์เต็มรูปแบบที่ให้คุณออกแบบเวิร์กโฟลว์แบบโมดูลาร์สำหรับเอเจนต์ กำหนดบทบาทเฉพาะ และควบคุมการทำงานผ่านตัวกำหนดเส้นทางส่วนกลาง แต่ละเวิร์กโฟลว์จะทำงานเหมือนเอเจนต์แยกอิสระ และคุณ (หรือ autonomous node) จะเป็นผู้ตัดสินใจว่าเมื่อไรควรเปลี่ยนการควบคุม — ตามบริบท ข้อมูลผู้ใช้ หรือเงื่อนไขทางธุรกิจ

จุดเด่นคือคุณสามารถเปลี่ยนไอเดียให้เป็นระบบที่ใช้งานได้จริงอย่างรวดเร็ว เอเจนต์สามารถเขียนและรันโค้ดได้ทันที ใช้ API ภายนอก และเชื่อมโยงการใช้เครื่องมือแบบไดนามิก — ทั้งหมดขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาอันดับต้น ๆ คุณไม่ได้แค่สร้างโฟลว์ แต่คุณกำลังสร้างตรรกะที่อยู่ในตัวเอเจนต์และแชร์ร่วมกับvertical agents

ออกแบบมาเพื่อให้นักพัฒนามีอิสระโดยไม่ต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานใหม่ หากคุณต้องการใช้งานเอเจนต์ในงานซัพพอร์ต การจอง การนัดหมาย การออนบอร์ด หรือระบบภายใน — ระบบจะไม่ขวางทางและให้คุณปล่อยงานได้เร็ว

ฟีเจอร์เด่น:

• เวิร์กโฟลว์แบบโมดูลาร์: แต่ละเอเจนต์สร้างเป็นสายงานที่แยกและนำกลับมาใช้ใหม่ได้
• การกำหนดเส้นทางส่วนกลาง: มีตัวกำหนดเส้นทางแบบภาพสำหรับควบคุมการส่งต่อและตรรกะ
• การใช้เครื่องมือแบบไดนามิก: รันโค้ดและเรียก API ภายนอกได้แบบเรียลไทม์
• ขับเคลื่อนด้วย LLM: รองรับโมเดลหลักอย่าง OpenAI และ Claude
• API-First: เปิดให้เชื่อมต่อเอเจนต์หรือเชื่อมกับ CRM, webhook และอื่น ๆ ได้ง่าย
  
  

ราคา:

• แผนฟรี: $0/เดือน พร้อมตัวสร้างแบบภาพและ AI คิดตามการใช้งาน
• แผน Plus: $89/เดือน พร้อมระบบวิเคราะห์ข้อมูลและถอดแบรนด์
• แผน Team: $495/เดือน พร้อมเครื่องมือทำงานร่วมกันและกำหนดสิทธิ์ตามบทบาท

2. CrewAI

CrewAI สร้างมาเพื่อทีมที่ต้องการระบบจัดการโดยไม่ต้องตั้งโครงสร้างพื้นฐานเอง ใช้แนวคิดทีมเวิร์ก — คุณกำหนดบทบาท เป้าหมาย และเชื่อมแต่ละเอเจนต์กับเครื่องมือและหน่วยความจำ จากนั้นพวกเขาจะทำงานร่วมกันเพื่อให้บรรลุภารกิจ

จุดเด่นคือเริ่มต้นใช้งานได้เร็วมาก ภายในไม่กี่นาที คุณสามารถตั้งผู้วางแผน นักวิจัย และผู้ดำเนินการ ให้พูดคุยกันเป็นขั้นตอนที่มีโครงสร้าง

ยังไม่สมบูรณ์ — ถ้าต้องการเวิร์กโฟลว์เฉพาะอาจต้องปรับแต่งเองบ้าง — แต่สำหรับงานส่วนใหญ่ใช้งานได้เร็ว ถ้า AutoGen เหมือนเขียนโปรโตคอล CrewAI จะเหมือนนำทีมปฏิบัติภารกิจ

ฟีเจอร์เด่น:

• สถาปัตยกรรมตามบทบาท: แต่ละเอเจนต์มีตำแหน่ง เป้าหมาย เครื่องมือ และหน่วยความจำเสริม
• มอบหมายงานง่าย: มีเอเจนต์วางแผนในตัว คอยจัดลำดับงานตามเป้าหมาย
• เชื่อมต่อเครื่องมือ: รองรับ function calling, API และเครื่องมือบนเบราว์เซอร์
• หน่วยความจำร่วม: เอเจนต์อ้างอิงและเพิ่มข้อมูลในบริบทกลางได้

ราคา:

• แผนฟรี: โอเพ่นซอร์ส ไม่มีค่าไลเซนส์
• องค์กร: ไม่ได้จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ — คาดว่าจะมีแผนชำระเงินเมื่อบริการโฮสต์มีความสมบูรณ์มากขึ้น

3. OpenAI Agents SDK

เดิมเรียกว่า OpenAI Swarm OpenAI Agents SDK คือก้าวแรกของ OpenAI สู่โครงสร้างพื้นฐานเอเจนต์แบบทางการ ออกแบบมาให้นักพัฒนาสร้างเวิร์กโฟลว์หลายเอเจนต์ที่มีโครงสร้างโดยใช้ โมเดล GPT ของ OpenAI พร้อมการส่งต่อ เครื่องมือ และหน่วยความจำในเฟรมเวิร์กเดียว

แต่ละเอเจนต์จะได้รับคำสั่ง เครื่องมือ และข้อกำหนด — คุณควบคุมการส่งงานระหว่างกัน แม้จะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ประสบการณ์ใช้งานลื่นไหล คุณจะได้ระบบติดตามในตัว จัดการบริบท และสร้างผู้ช่วยที่พร้อมใช้งานจริงโดยไม่ต้องประกอบเฟรมเวิร์กหลายตัวเข้าด้วยกัน

ถ้าคุณใช้ API ของ OpenAI อยู่แล้วและต้องการวิธีสร้างเอเจนต์ AI ที่ผสานแน่นแฟ้นและมีแนวคิดชัดเจน SDK นี้คือรากฐานที่ดี

ฟีเจอร์เด่น:

• บทบาทเอเจนต์: กำหนดคำสั่ง เครื่องมือ และสิทธิ์ของแต่ละเอเจนต์
• การส่งต่อ: ส่งการควบคุมระหว่างเอเจนต์ด้วยตรรกะในตัว
• การติดตาม: ติดตามและดีบักเวิร์กโฟลว์หลายเอเจนต์ด้วยภาพ
• ข้อกำหนด: กำหนดการตรวจสอบข้อมูลเข้าออก
  
  

ราคา:

• SDK: ฟรีและโอเพ่นซอร์สภายใต้ไลเซนส์ MIT
• ค่าใช้จ่าย: จ่ายตามการใช้งาน API ของ OpenAI (เช่น GPT-4o, เรียกใช้เครื่องมือ, เก็บเวกเตอร์)
• ตัวอย่างเครื่องมือ: ตัวแปลโค้ด: $0.03/ครั้ง, ค้นหาไฟล์: $2.50/1,000 ครั้ง

4. AutoGen

AutoGen เหมาะสำหรับเมื่อคุณเติบโตเกินกว่าระบบ “เอเจนต์เดียวกับเครื่องมือ” และต้องการระบบที่เอเจนต์หลายตัวพูดคุยกัน วิเคราะห์สถานะ และทำงานเป็นทีม สร้างโดย Microsoft และให้ความรู้สึกเหมือนออกแบบเวิร์กโฟลว์เอเจนต์เป็นบทสนทนาที่มีโครงสร้าง

ไม่เหมาะกับมือใหม่ — และไม่ได้ตั้งใจให้เป็นแบบนั้น คุณต้องเชื่อมต่อทุกส่วน: ตัวเอเจนต์ บทบาท ใครพูดเมื่อไร ส่งข้อความอย่างไร และหยุดเมื่อไร แต่ถ้าคุณสร้างระบบ AI ที่ซับซ้อนและต้องการความโปร่งใสและควบคุมได้เต็มที่ AutoGen ให้เครื่องมือที่คุณต้องการ

เหมาะกับทีมวิจัย ผู้สร้างขั้นสูง หรือผู้ที่ต้องการจำลองตรรกะซับซ้อนระหว่างเอเจนต์ AI หลายตัว คุณไม่ได้แค่ 'ตั้งค่าช่องแชทบอท' — แต่กำลังออกแบบโปรโตคอลปัญญาประดิษฐ์

ฟีเจอร์เด่น:

• กราฟเอเจนต์สนทนา: เอเจนต์สื่อสารกันผ่านโฟลว์ข้อความที่มีโครงสร้าง แทนที่จะเป็นสายงานตายตัว
• ควบคุมการจัดการ: คุณกำหนดลำดับการพูด ขอบเขตหน่วยความจำ และขอบเขตงาน
• ติดตามและดีบัก: ระบบติดตามในตัวให้คุณตรวจสอบผลงานแต่ละเอเจนต์ในงานหลายขั้นตอน
• การใช้เครื่องมือ: รองรับเครื่องมือและ function calling แบบกำหนดเองข้ามเอเจนต์
  
  

ราคา:

• ฟรีและโอเพ่นซอร์ส (ไลเซนส์ MIT)
• ใช้งานได้กับ LLM ทุกประเภท (OpenAI, Azure, โมเดลโลคัล)

5. LangChain

LangChain Agents ให้คุณสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วยตรรกะ โดยเอเจนต์จะเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมในแต่ละขั้นตอน คุณกำหนดเป้าหมาย เชื่อมต่อเครื่องมือ เช่น ค้นหา รันโค้ด หรือ API แล้วปล่อยให้เอเจนต์ตัดสินใจเอง

เป็นหนึ่งในระบบที่ยืดหยุ่นที่สุด แต่เน้นเขียนโค้ดเอง คุณต้องจัดการหน่วยความจำ การควบคุมโฟลว์ และการจัดการข้อผิดพลาดเอง แม้จะมีตัวสร้างกราฟสำหรับจัดการแบบภาพ แต่ยังไม่สมบูรณ์สำหรับงานเอเจนต์เต็มรูปแบบหรือการตรวจสอบพฤติกรรมเอเจนต์อย่างชัดเจน

LangChain เหมาะกับผู้ที่ต้องการปรับแต่งได้เต็มที่และไม่กังวลกับการประกอบระบบเอง มีพลังสูง แต่ต้องลงแรงเองมาก

ฟีเจอร์เด่น:

• การใช้เครื่องมือแบบไดนามิก: เอเจนต์เลือกเครื่องมือที่เหมาะสมตามอินพุต
• รองรับหน่วยความจำ: เพิ่มบริบทสำหรับสนทนายาว
• เชื่อมกับ LangSmith: ติดตาม ดีบัก และมอนิเตอร์งานหลายขั้นตอน
• ขยายได้สูง: เปลี่ยนส่วนประกอบหรือเชื่อมเครื่องมือของคุณเอง
  
  

ราคา:

• เฟรมเวิร์ก LangChain: ฟรีและโอเพ่นซอร์ส
• LangSmith (เสริม): เครื่องมือดีบักและประเมินผลแบบเสียเงิน
• ค่าใช้จ่ายในการใช้งาน: ขึ้นอยู่กับโมเดลและเครื่องมือภายนอกที่ใช้

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการจัดการเอเจนต์ AI

เฟรมเวิร์กเอเจนต์ส่วนใหญ่ทำให้ดูเหมือนว่าการจัดการคือแค่เชื่อมโฟลว์สองสามอันแล้วส่งต่อหน่วยความจำ แต่พอมีเอเจนต์มากกว่าหนึ่งตัวที่รันตรรกะจริง ทุกอย่างจะเริ่มพังในแบบที่คุณไม่คาดคิด

การส่งต่อจะยุ่งเหยิง — บริบทหลุด เอเจนต์พูดซ้ำ และที่แย่ที่สุดคือคุณไม่รู้ว่าระบบพังตรงไหนจนสายเกินไป

นี่คือรูปแบบที่ใช้ได้จริง — สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้หลังจากปล่อยระบบที่พังไปสองสามรอบแล้วต้องย้อนรอยหาสาเหตุ

จัดโครงสร้างการตัดสินใจของเอเจนต์

ปล่อยให้เอเจนต์ตัดสินใจเองตามข้อความผู้ใช้อาจดูเหมือนทางลัดที่ฉลาด แต่จะนำไปสู่ความสับสน ข้ามขั้นตอน และพฤติกรรมที่คาดเดาไม่ได้

สิ่งที่เกิดขึ้นคือคุณปล่อยให้โมเดลเดาสุ่มการกระทำถัดไป มันไม่มีแผนที่ชัดเจนของระบบคุณ จึงเดา — และเดาผิด

ให้มองเอเจนต์เหมือนฟังก์ชัน ขอให้เอาต์พุตเป็นคำสั่งควบคุม เช่น "route to calendar_agent" หรือ "next step would be verify_info" จากนั้นตัวจัดการของคุณจะใช้ข้อมูลนี้ตัดสินใจขั้นตอนถัดไป เก็บตรรกะไว้นอกโมเดล — ตรงจุดที่คุณเชื่อถือได้

กำหนดขอบเขตหน่วยความจำของเอเจนต์

เมื่อเอเจนต์แบ่งปันบริบทกันมากเกินไป ระบบก็เริ่มมีปัญหา เอเจนต์หนึ่งทำงานเสร็จ อีกเอเจนต์หนึ่ง ย้อนกลับโดยอาศัย ข้อมูลที่ล้าสมัยหรือไม่เกี่ยวข้อง

ปัญหานี้เกิดขึ้นเมื่อเอเจนต์ทั้งหมดของคุณอ่านและเขียนข้อมูลใน พื้นที่เก็บข้อมูลส่วนกลางเดียวกัน ไม่มีขอบเขตชัดเจน เอเจนต์หนึ่ง ทำให้บริบทของอีกเอเจนต์ปนเปื้อน

ให้แต่ละเอเจนต์มี บริบทเฉพาะของตัวเอง ส่งเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นจริง ๆ — ไม่มากไปกว่านั้น คิดเสียว่าเหมือนให้เอเจนต์แต่ละตัว รับบรีฟงานที่ชัดเจน ไม่ใช่เข้าถึงประวัติแชทกลุ่มทั้งหมดของระบบ

หยุดปัญหาวนลูปซ้ำ

เมื่อคุณใช้ คู่วางแผน–ดำเนินการ โดยปกติจะเกิดลูปขึ้น: ตัววางแผนตัดสินใจว่าจะทำอะไร ตัวดำเนินการลงมือทำ แล้วตัววางแผนจะตรวจสอบผลลัพธ์เพื่อกำหนดขั้นตอนถัดไป

ลูปนี้ล้มเหลวเพราะตัววางแผน จำไม่ได้ว่าได้ทำอะไรไปแล้วบ้าง ไม่มี ประวัติงาน ไม่มี เช็กลิสต์ เห็นแค่สถานะปัจจุบันแล้วตัดสินใจลองใหม่อีกครั้ง

ถ้าคุณใช้ลูปเอเจนต์ คุณต้อง ติดตามแต่ละรอบของงาน — ใครทำอะไร ส่งผลลัพธ์อะไร และสำเร็จหรือไม่ นี่คือวิธี หยุดระบบไม่ให้วนซ้ำโดยไม่จำเป็น

ให้ผลลัพธ์เป็นโครงสร้างข้อมูล

ระบบของคุณอาจดูเหมือนทำงานได้ — มีการตอบกลับ และเอเจนต์ดูฉลาด — แต่ เบื้องหลังไม่มีอะไรเกิดขึ้นจริง

เอเจนต์อาจพูดว่า “นี่คือสรุปของคุณ” แต่ตัว orchestrator ไม่รู้ว่าควรทำอะไรต่อ

สาเหตุ? เอเจนต์ของคุณ พูดกับผู้ใช้ ไม่ใช่กับระบบ ไม่มี ผลลัพธ์ที่เครื่องอ่านได้ ดังนั้น เลเยอร์ลอจิกของคุณจึงไม่มีข้อมูลให้ดำเนินการต่อ

ให้เอเจนต์ส่งผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง เช่น { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" } เพื่อให้ orchestrator สามารถจัดการต่อได้ โปรโตคอลเอเจนต์สมัยใหม่อย่าง Model Context Protocol กำลังพยายามสร้างมาตรฐานนี้ในหลายแพลตฟอร์ม แต่คุณสามารถเริ่มต้นแบบง่าย ๆ ได้เลย

ติดตามความคืบหน้าของงาน

บางครั้งระบบของคุณก็ ลืมว่ากำลังทำอะไรอยู่ ผู้ใช้เปลี่ยนเรื่องกลางคัน หรือ API ล้มเหลว แล้วบอทก็เริ่มใหม่ — หรือแย่กว่านั้น บอกว่างานเสร็จทั้งที่ยังไม่เสร็จจริง

ปัญหานี้เกิดขึ้นเพราะคุณใช้ หน่วยความจำเหมือนกับความคืบหน้างาน แต่หน่วยความจำเป็นแค่ ประวัติ — มันไม่ได้บอกว่าคุณอยู่ตรงไหนในขั้นตอนงาน

คุณต้องมี สถานะงานแยกต่างหาก ที่ติดตามว่า:

• ทำอะไรไปแล้วบ้าง
• อะไรที่ยังค้างอยู่
• เป้าหมายคืออะไร

ด้วยวิธีนี้ แม้จะเกิดปัญหา คุณก็สามารถ กู้คืนกลางทาง และ ทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ได้

เริ่มสร้างระบบเอเจนต์

Botpress มีทุกอย่างที่คุณต้องการสำหรับสร้างและจัดการเอเจนต์ตามบทบาท — เวิร์กโฟลว์แบบโมดูลาร์ หน่วยความจำเรียลไทม์ การใช้เครื่องมือ และคอนโทรลเลอร์อัตโนมัติที่เชื่อมโยงทุกอย่างเข้าด้วยกัน คุณกำหนดตรรกะ เอเจนต์เป็นผู้ลงมือทำ

ไม่ว่าคุณจะสร้างผู้ช่วยตอบคำถาม ระบบจอง หรือบอทสำหรับงานภายในองค์กร คุณสามารถเริ่มต้นด้วยเวิร์กโฟลว์ไม่กี่ชุด แล้วขยายระบบได้เมื่อมันฉลาดขึ้น

เริ่มสร้างได้เลย — ฟรี

คำถามที่พบบ่อย

AI agent orchestration คืออะไร?

การจัดการเอเจนต์ AI คือการประสานงานของเอเจนต์ AI เฉพาะทางหลายตัวให้ทำงานร่วมกันเพื่อให้งานที่ซับซ้อนสำเร็จในฐานะระบบเดียว

การจัดการเอเจนต์ต่างจากแชทบอทแบบเดิมอย่างไร?

แทนที่จะให้บอทตัวเดียวทำทุกอย่าง แต่ละเอเจนต์จะโฟกัสที่บทบาทเดียว โดยมีคอนโทรลเลอร์กลางคอยประสานงาน

เอเจนต์สามารถทำงานเองได้หรือไม่?

ได้ เอเจนต์บางตัวสามารถเรียกใช้งานต่อเนื่องได้เอง แต่การจัดการจะช่วยให้ทุกอย่างยังคงสอดคล้องกัน