สร้างเวิร์กโฟลว์ AI ด้วยเฟรมเวิร์กหลายเอเจนต์

นักพัฒนาส่วนใหญ่ที่เริ่มสร้าง AI agent มักเริ่มจาก LLM วนลูปเดียว—มี system prompt และอาจมีเครื่องมือเสริมอีกเล็กน้อย—ซึ่งเพียงพอสำหรับงานเล็ก ๆ

แต่เมื่อคุณต้องการโครงสร้าง ระบบจะเริ่มยุ่งเหยิง ผลลัพธ์ไม่แน่นอน เวิร์กโฟลว์ดีบักยาก และเปลืองโทเคนกับงานซ้ำซ้อนแทนที่จะได้ความคืบหน้า

เวิร์กโฟลว์แบบหลายเอเจนต์ช่วยให้คุณสร้าง AI agentที่ทำงานเหมือนทีม มีบทบาทชัดเจน และเห็นกระบวนการตัดสินใจได้ชัดเจน มุ่งสู่เป้าหมายเดียวกัน

Multi-Agent Framework คืออะไร?

Multi-agent framework คือโครงสร้างพื้นฐานสำหรับสร้าง รัน และจัดการAI agentหลายตัวให้ทำงานประสานกัน

เป็นโครงสร้างที่จัดการวิธีสื่อสารระหว่างเอเจนต์และการส่งต่องานระหว่างกัน

ถ้าคุณทำงานกับmulti-agent systems เฟรมเวิร์กนี้คือสิ่งที่ทำให้ระบบใช้งานได้จริง

โดยหลักแล้ว เฟรมเวิร์กจะเปลี่ยนlarge language models (LLMs) ให้กลายเป็นเอเจนต์ที่มีขอบเขต มีบทบาท และมีวิธีทำงานที่คาดเดาได้

แทนที่จะต้องเขียนตรรกะควบคุมเองทั้งหมด เฟรมเวิร์กจะให้โครงสร้าง การควบคุม และความสามารถในการทำซ้ำ

แนวคิดสำคัญของ Multi-Agent Frameworks

Multi-Agent Frameworks ทำงานอย่างไร?

Multi-agent frameworks สร้างโครงสร้างให้กับวิธีการเรียกใช้เอเจนต์ การส่งต่อข้อมูล และการติดตามความคืบหน้าของระบบ

เฟรมเวิร์กเหล่านี้ให้ส่วนประกอบพื้นฐานสำหรับประสานงานเอเจนต์ในแบบที่ขยายตามความซับซ้อนได้ และใช้งานได้จริงในระบบที่นำไปใช้จริง

ตัวอย่างหนึ่งคือการใช้ระบบหลายเอเจนต์กับแชทบอท WhatsApp โดยเอเจนต์แต่ละตัวอาจรับผิดชอบงาน เช่น การจอง การคืนเงิน หรือการยืนยันตัวตน ทำงานร่วมกันเบื้องหลังโดยไม่ต้องพึ่งบอทตัวเดียวขนาดใหญ่

เอเจนต์ถูกลงทะเบียนเป็นคอมโพเนนต์ที่เรียกใช้งานได้ในระบบ

ก่อนที่เอเจนต์จะทำงานได้ เฟรมเวิร์กต้องรู้จักเอเจนต์นั้นก่อน ซึ่งหมายถึงการแจ้งชื่อเอเจนต์ หน้าที่รับผิดชอบ และเครื่องมือหรือข้อมูลที่เข้าถึงได้ให้กับระบบ

ในเฟรมเวิร์กส่วนใหญ่ การตั้งค่านี้จะทำผ่านไฟล์คอนฟิกหรือโค้ดบางส่วน โดยคุณจะกำหนดบทบาทของแต่ละเอเจนต์และวิธีเรียกใช้งาน เช่น คุณอาจแจ้งระบบว่า:

“นี่คือ planner อ่านอินพุตผู้ใช้และตัดสินใจขั้นตอนถัดไป”
“นี่คือ verifier รับข้อมูลผู้ใช้และคืนค่า booking_id กับข้อมูลผู้ใช้”

เมื่อเอเจนต์ถูกลงทะเบียนแล้ว เฟรมเวิร์กจะสามารถ “เรียกใช้” เอเจนต์เหล่านี้ตามชื่อได้ หมายความว่าระบบรู้วิธีรันแต่ละตัวเมื่อถึงคิวในเวิร์กโฟลว์

Routing agent จะตัดสินใจว่าเอเจนต์ใดทำงานถัดไป

เอเจนต์ planner หรือฟังก์ชันควบคุมจะจัดการAI agent routing โดยดูผลลัพธ์ล่าสุดของบอท ประวัติสนทนา และบางครั้งอินพุตผู้ใช้ เพื่อเลือกสิ่งที่ควรเกิดขึ้นต่อไป

บาง planner ใช้ prompt เป็นหลัก—รับ system message แล้วคืนชื่อเอเจนต์ถัดไปที่ควรทำงาน

บางตัวใช้ตรรกะที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือ flow graph ขึ้นอยู่กับAI agent frameworksที่คุณใช้งาน

เฟรมเวิร์กจะนำผลลัพธ์นั้นไปเรียกเอเจนต์ถัดไป Router จะตัดสินใจว่าใครควรทำงาน แทนที่จะทำงานเอง

ข้อมูลถูกส่งต่อระหว่างเอเจนต์ผ่านข้อความ

เอเจนต์จะไม่แชร์หน่วยความจำกันโดยตรง เมื่อเอเจนต์หนึ่งทำงานเสร็จ ผลลัพธ์จะถูกบรรจุเป็นข้อความ—มักเป็น dictionary หรือ JSON—แล้วส่งต่อเป็นอินพุตให้เอเจนต์ถัดไป

เฟรมเวิร์กจะจัดการการส่งต่อ อาจเก็บข้อความไว้ในหน่วยความจำกลาง หรือส่งตรงเข้าอินเทอร์เฟซอินพุตของเอเจนต์ถัดไป ขึ้นอยู่กับโครงสร้างระบบ

ข้อความมักมีมากกว่าข้อมูลเนื้อหา เช่น:

• ใครเป็นผู้ส่ง (เอเจนต์หรือผู้ใช้)
• มาจากจุดใดในเวิร์กโฟลว์
• ควรใช้อย่างไร (เช่น trigger, input, decision)
• เมตริกเพิ่มเติม เช่น จำนวนโทเคนหรือเวลาที่ส่ง

บริบทเหล่านี้ช่วยให้ระบบกำหนดเส้นทางงานได้อย่างเป็นระเบียบ และทำให้เอเจนต์แยกจากกันอย่างอิสระ

การทำงานถูกติดตามด้วยสถานะเวิร์กโฟลว์และ trigger

เฟรมเวิร์กจะติดตามสิ่งที่เกิดขึ้น—เอเจนต์ใดทำงาน ผลลัพธ์เป็นอย่างไร และยังเหลืออะไรบ้าง—โดยเก็บไว้ใน state object ที่อัปเดตทุกขั้นตอน

Trigger จะตัดสินใจว่าขั้นตอนถัดไปคืออะไร โดยใช้ค่าผลลัพธ์หรือเงื่อนไขเพื่อแตกแขนง flow

ระบบจึงเดินหน้าต่อได้โดยไม่ต้องฝังตรรกะไว้ในทุกเอเจนต์ State จะขับเคลื่อนเวิร์กโฟลว์ ไม่ใช่ตัวเอเจนต์เอง

ข้อดีหลักของการใช้ Multi-Agent Frameworks

ขยายตรรกะโดยไม่ทำให้เอเจนต์เดียวล้นงาน

AI agent เดียวทำงานได้จำกัด ก่อนจะกลายเป็นกอง prompt, เครื่องมือ และหน้าที่ที่ไม่ชัดเจน Multi-agent frameworks ช่วยแยกตรรกะเหล่านั้นออกเป็นเอเจนต์เฉพาะทางแต่ละงาน

แทนที่จะให้เอเจนต์เดียวทำทุกอย่าง คุณสามารถมอบหมายขั้นตอนเฉพาะ—เช่น ดึงข้อมูล ตรวจสอบ หรือดำเนินการ—ให้เอเจนต์แยกกัน และขยายระบบทีละส่วน

ดีบักการทำงานร่วมกันของเอเจนต์ด้วยการเห็นข้อมูลครบถ้วน

เมื่อเอเจนต์ AI ทำงานร่วมกัน ปัญหามักตามหายาก เฟรมเวิร์กจะแสดงให้เห็นว่าแต่ละเอเจนต์ได้รับอะไร ส่งคืนอะไร และติดขัดตรงไหน

คุณไม่ต้องเดาว่าอะไรเสีย—แค่ตรวจสอบการส่งต่อแล้วแก้ไขได้ตรงจุด การมองเห็นแบบนี้ทำให้การประสานงานของเอเจนต์ AI เป็นไปได้จริง

นำเอเจนต์กลับมาใช้ซ้ำในเวิร์กโฟลว์ต่าง ๆ

ถ้าเอเจนต์ตัวไหนเวิร์ก ก็นำกลับมาใช้ซ้ำได้ เฟรมเวิร์กช่วยให้เสียบเอเจนต์เดิมเข้ากับ flow อื่น ๆ ได้โดยไม่ต้องเขียนใหม่ ทำให้ระบบสม่ำเสมอและทดสอบได้เร็วขึ้น

เช่น เอเจนต์ตรวจสอบความถูกต้องของอินพุตผู้ใช้หรือยืนยันตัวตน สามารถใช้ได้ทั้งในแชทบอทบริการลูกค้าและแชทบอทจอง ทุกที่ที่ตรรกะเดียวกันใช้ได้

จัดการข้อผิดพลาดและการลองใหม่โดยอัตโนมัติ

เมื่อเอเจนต์ล้มเหลว เฟรมเวิร์กสามารถลองใหม่ ข้าม หรือเดินหน้าต่อได้โดยไม่ต้องเขียนตรรกะเอง

Fallback ที่มีในตัวช่วยให้เวิร์กโฟลว์เชื่อถือได้มากขึ้นโดยไม่ต้องทำงานเพิ่ม และความน่าเชื่อถือนี้คือหัวใจของระบบที่ใช้งานจริง

สร้าง flow ของเอเจนต์ที่ปรับเปลี่ยนง่าย

เมื่อแยกงานเป็นเอเจนต์ คุณไม่ต้องแก้ระบบทั้งหมดทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลง

คุณอัปเดต planner ได้โดยไม่แตะ execution หรือเปลี่ยนวิธีตอบของเอเจนต์ตัวหนึ่งโดยไม่ต้องเขียนส่วนอื่นใหม่

ความยืดหยุ่นนี้คุ้มค่า—Salesforce รายงานว่าทีมที่ใช้ agentic AI ประหยัดเวลาได้ 11 ชั่วโมงต่อพนักงานต่อสัปดาห์ ส่วนหนึ่งเพราะเวิร์กโฟลว์ปรับเปลี่ยนง่าย

5 เฟรมเวิร์ก Multi-Agent ที่ดีที่สุด

การเลือก multi-agent framework ขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณจะสร้างและระดับการควบคุมที่ต้องการต่อพฤติกรรม การสื่อสาร และการกู้คืนจากข้อผิดพลาดของเอเจนต์

เฟรมเวิร์กที่ดีที่สุดมีจุดเด่นต่างกัน—บางตัวเหมาะกับเวิร์กโฟลว์ที่มีโครงสร้าง บางตัวให้ความยืดหยุ่นมากกว่าแต่แลกกับความชัดเจน

คุณควรเลือกสิ่งที่ตรงกับความต้องการของทีมและแผนการขยายระบบ

1. Botpress

Botpress คือแพลตฟอร์มพัฒนาแบบภาพสำหรับสร้าง AI agent ที่ประสานงานกันได้ทั้งในแต่ละขั้นตอน บทบาท และช่องทางต่าง ๆ

แทนที่จะเขียนตรรกะในโค้ด คุณกำหนดพฤติกรรมเอเจนต์ผ่าน flow, หน่วยความจำ, เงื่อนไข และการเรียกใช้เครื่องมือ

พฤติกรรมแบบหลายเอเจนต์สร้างขึ้นจากคำสั่ง เวิร์กโฟลว์ และเครื่องมือภายนอก แต่ละ node ใน flow ของ Botpress ทำหน้าที่เฉพาะ มีคำสั่งและขอบเขตของตัวเอง

คุณสามารถแยกเหตุผลออกเป็น Autonomous และ Static Node หลายตัว เพิ่มชั้นตรวจสอบ หรือกำหนดเส้นทางอินพุตผู้ใช้ผ่านตรรกะตัดสินใจที่ใช้เครื่องมือ แทนที่จะจัดการทุกอย่างในขั้นตอนเดียว

หน่วยความจำถูกจำกัดในแต่ละ flow เอเจนต์จึงใช้เฉพาะสิ่งที่จำเป็น อินพุตและเอาต์พุตกำหนดไว้อย่างชัดเจน และสามารถเพิ่มการเรียกใช้เครื่องมือผ่านintegrationsในตัวได้โดยตรง

คุณสมบัติเด่น

• การควบคุมเอเจนต์แบบภาพผ่าน flows และ nodes
• ควบคุมหน่วยความจำและตัวแปรระหว่าง nodes แบบมีขอบเขต
• หน่วยความจำแบบหลายรอบ ตรรกะ fallback และการลองใหม่
• การใช้เครื่องมือผ่าน API, webhook และอินพุตฟังก์ชัน

2. LangChain

LangChain คือเฟรมเวิร์กเน้นนักพัฒนาสำหรับสร้างแอป LLM โดยเชื่อมต่อ prompt, เครื่องมือ และหน่วยความจำเข้าด้วยกัน

เริ่มต้นจากการจัดโครงสร้างการเรียก LLM ด้วยเครื่องมืออย่างค้นหาและเครื่องคิดเลข ก่อนจะขยายเป็นระบบนิเวศขนาดใหญ่

แต่ละเวอร์ชันเน้น “agent” จากนั้น “assistant” แล้วก็ “runnable” ผลลัพธ์คือชุดเครื่องมือทรงพลังที่ทำได้แทบทุกอย่าง แต่ต้องใช้เวลาศึกษา

คุณสามารถกำหนดชุดเครื่องมือและสร้างตรรกะกำหนดเส้นทางข้ามเอเจนต์ จุดเด่นคือความเป็นโมดูลาร์—ส่วนประกอบนำกลับมาใช้ซ้ำ ผสมผสาน และเชื่อมต่อกับ API ภายนอกได้ดี

แต่คุณจะต้องเขียนโค้ดเชื่อมต่อมากกว่าที่คิด และเพราะ abstraction เปลี่ยนเร็ว ควรตรวจสอบว่าวิธีที่ใช้ยังเป็นแนวทางหลักอยู่หรือไม่

คุณสมบัติเด่น

• การเชื่อมต่อ prompt, เครื่องมือ และหน่วยความจำแบบโมดูลาร์
• เชื่อมต่อกับ LLM, vector store และ API ได้
• เลือกเปิดใช้งานการติดตามและประเมินผลด้วย LangSmith ได้

3. CrewAI

CrewAI ช่วยให้สร้างเวิร์กโฟลว์หลายเอเจนต์ได้ง่าย โดยแต่ละเอเจนต์มีบทบาทและงานที่ชัดเจน คุณสร้างทีม กำหนดเป้าหมาย แล้วเอเจนต์จะประสานงานผ่านผู้จัดการร่วม

เป็นวิธีที่เร็วที่สุดวิธีหนึ่งในการจำลองการทำงานร่วมกันของเอเจนต์โดยไม่ต้องเขียนตรรกะควบคุมเอง

เหมาะกับการตั้งค่าคู่ planner–executor, flow วิจัย–รีวิว หรือทีมที่แบ่งหน้าที่ชัดเจน

แต่เมื่อเพิ่มความซับซ้อน abstraction จะเริ่มแน่นขึ้น มีความยืดหยุ่นน้อยลงในการกำหนดเวลาหรือวิธีรันเอเจนต์ และการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมมักต้องออกนอกค่าเริ่มต้นของเฟรมเวิร์ก

คุณสมบัติเด่น

• ตั้งค่าเอเจนต์ตามบทบาท พร้อมชื่อ เป้าหมาย และหน่วยความจำ
• รองรับการทำงานของเอเจนต์แบบต่อเนื่องและขนานกัน
• หน่วยความจำทีมร่วมสำหรับการประสานงานเอเจนต์
• อินทิเกรตกับเครื่องมือ ฟังก์ชัน และ prompt แบบกำหนดเองได้ง่าย

4. AutoGPT

AutoGPT คือโปรเจกต์แรกที่แสดงให้เห็นว่าเมื่อให้GPT chatbotเป้าหมายแล้วปล่อยให้ทำงานเอง—วางแผน คิด ค้นคว้า และดำเนินการโดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยป้อนข้อมูลตลอด

คุณกำหนดเป้าหมาย แล้ว AutoGPT จะวนลูปเหตุผล สร้างเป้าหมายย่อย เรียกใช้เครื่องมือ และปรับกลยุทธ์ระหว่างทาง

นี่คือก้าวกระโดดสำคัญที่ทำให้พฤติกรรมแบบเอเจนต์ดูอัตโนมัติและไดนามิกมากขึ้น แต่ยังไม่เหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำ

ลูปงานค่อนข้างเปราะบาง และเอเจนต์มักติดอยู่กับการวางแผนซ้ำหรือไล่งานย่อยที่ไม่เกี่ยวข้อง

คุณสามารถเชื่อมต่อหน่วยความจำ เครื่องมือ และ API ได้—แต่การประกอบทุกอย่างเข้าด้วยกันมักนำไปสู่ flow ที่คาดเดายากและดีบักหรือควบคุมลำบาก

คุณสมบัติเด่น

• เอเจนต์ขับเคลื่อนด้วยเป้าหมาย พร้อม self-prompting และวางแผนงาน
• สร้างงานย่อยและวนลูปดำเนินการโดยอัตโนมัติ
• รองรับการใช้เครื่องมือผ่านปลั๊กอินและ API
• ขยายได้ด้วยสคริปต์ ฟังก์ชัน และอินทิเกรตแบบกำหนดเอง

5. Autogen

Autogen เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สจาก Microsoft ที่เน้นการสนทนาแบบหลายเอเจนต์ ซึ่งเอเจนต์แต่ละตัวจะโต้ตอบกันผ่านข้อความที่มีโครงสร้างและเป็นรอบ ๆ

เหมาะอย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการควบคุมทุกการแลกเปลี่ยน เช่น ในการวางแผน – การดำเนินการแบบวนซ้ำ หรือระบบ human-in-the-loop

จุดเด่นของ Autogen คือความโปร่งใส คุณสามารถแทรกฟังก์ชันระหว่างการสนทนา ส่งต่อการตัดสินใจผ่านลอจิกที่คุณกำหนดเอง และตรวจสอบย้อนกลับได้ว่าแต่ละเอเจนต์พูดอะไรและเพราะเหตุใด

แต่การขยายระบบต้องใช้ความพยายาม การจัดการข้อความมีความยืดหยุ่นแต่ไม่ได้ถูกยกนามธรรม — คุณยังต้องจัดการประวัติการสนทนา การตั้งค่าเอเจนต์ และลอจิกแต่ละขั้นเอง

สำหรับงานวิจัย การทดสอบที่ควบคุมได้ หรือการทำให้พฤติกรรมเอเจนต์สามารถทำซ้ำได้ นี่คือหนึ่งในเฟรมเวิร์กที่แม่นยำที่สุด

คุณสมบัติเด่น

• เฟรมเวิร์กสำหรับการสื่อสารแบบหลายเอเจนต์ที่เป็นรอบ
• รองรับระบบ human-in-the-loop และเอเจนต์ที่เรียกใช้ฟังก์ชัน
• ติดตามข้อความอย่างโปร่งใสและแทรกลอจิกที่กำหนดเองได้

วิธีสร้างระบบด้วยเฟรมเวิร์กหลายเอเจนต์

วิธีเริ่มต้นที่ง่ายที่สุดคือเลือกเวิร์กโฟลว์จริงสักหนึ่งอย่าง — ที่ซับซ้อนเกินกว่าที่เอเจนต์เดียวจะจัดการได้ — แล้วแบ่งออกเป็นส่วนย่อย ๆ ที่เข้าใจง่าย

ลองนึกถึง แชทบอทสร้างลีด กระบวนการจอง หรืออะไรก็ตามที่มีลอจิก การตรวจสอบ และการดำเนินการที่ซับซ้อนจนพันกัน

กำหนดเอเจนต์ให้แต่ละขั้นตอน แล้วเชื่อมต่อกันด้วยเครื่องมือจัดการเส้นทางและข้อความของเฟรมเวิร์ก

ขั้นตอนที่ 1: ระบุจุดที่ลอจิกของเอเจนต์เดียวเริ่มมีปัญหา

มองหาจุดในบอทหรือระบบของคุณที่เริ่มซับซ้อน — เช่นพรอมต์ยาว ๆ หรือการเรียกใช้เครื่องมือที่ต่อเนื่องกันจนดูยุ่งเหยิง นั่นคือจุดเริ่มต้น ตัวอย่างที่พบบ่อย ได้แก่

1. กระบวนการคืนเงินที่แยกวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้ ตรวจสอบสิทธิ์ อนุมัติคืนเงิน และส่งยืนยัน — ทั้งหมดนี้อยู่ในลูปเดียว
2. ขั้นตอนการเริ่มต้นใช้งานที่รวบรวมข้อมูล ตรวจสอบฟอร์ม กำหนดประเภทผู้ใช้ และส่งอีเมลในพรอมต์เดียวกัน

แทนที่จะออกแบบระบบใหม่ทั้งหมด คุณแค่แยกเวิร์กโฟลว์ที่เริ่มมีปัญหาออกมา

ขั้นตอนที่ 2: กำหนดบทบาทก่อนเริ่มใช้เฟรมเวิร์ก

เมื่อพบลอจิกที่ยุ่งเหยิงแล้ว ให้แยกออกเป็นความรับผิดชอบที่ชัดเจน

ถ้ามีส่วนที่ตรวจสอบข้อมูล นั่นคือเอเจนต์หนึ่ง ถ้ามีส่วนที่จัดการกับการดำเนินการภายนอก นั่นคืออีกเอเจนต์หนึ่ง

เขียนออกมาเป็นภาษาธรรมดา — แค่พอให้เห็นจุดที่ต้องส่งต่อกัน

เมื่อทุกอย่างอยู่ตรงหน้าคุณ จะเห็นชัดว่าควรแยกอะไรออก และอะไรควรรวมกัน นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณเข้าใจว่าควรใช้เฟรมเวิร์กแบบไหน

แต่ละบทบาทควรเป็นสิ่งที่สามารถทดสอบแยกเดี่ยวได้

ขั้นตอนที่ 3: เลือกเฟรมเวิร์ก

เลือกแพลตฟอร์มที่เหมาะกับสไตล์เวิร์กโฟลว์ของคุณ

• แบบภาพ: Botpress ถ้าคุณต้องการโฟลว์แบบโหนดและหน่วยความจำที่จำกัดขอบเขต
• เน้นโค้ด: LangChain หรือ CrewAI ถ้าคุณถนัดเขียนลอจิกด้วย Python

เฟรมเวิร์กจะเป็นตัวกำหนดวิธีการลงทะเบียนเอเจนต์ การเรียกใช้งาน และการเชื่อมต่อกัน

ขั้นตอนที่ 4: สร้างเวิร์กโฟลว์แรก

เปลี่ยนบทบาทเหล่านั้นให้เป็นเอเจนต์ กำหนดในเฟรมเวิร์ก — ตั้งชื่อ กำหนดหน้าที่ และระบุเครื่องมือหรือ API ที่ต้องใช้

เมื่อกำหนดเสร็จแล้ว ให้เชื่อมต่อกัน ใช้เครื่องมือจัดการเส้นทางที่เฟรมเวิร์กมีเพื่อส่งต่อจากเอเจนต์หนึ่งไปอีกเอเจนต์

เป้าหมายคือให้เวิร์กโฟลว์สมบูรณ์ตั้งแต่ต้นจนจบ โดยแต่ละเอเจนต์ทำหน้าที่ของตัวเอง

ขั้นตอนที่ 5: ทดสอบระบบและตรวจสอบทุกการส่งต่อ

เรียกใช้งานเวิร์กโฟลว์เต็มรูปแบบ — ตั้งแต่ต้นจนจบ — แล้วติดตามดูว่าเกิดอะไรขึ้น ควรดูว่าแต่ละเอเจนต์ได้รับอะไร ส่งกลับอะไร และเวิร์กโฟลว์ส่งต่อกันได้ราบรื่นหรือไม่

ถ้าเอเจนต์ได้รับข้อมูลที่สับสน อาจเป็นเพราะขอบเขตไม่ชัดเจน ถ้าลอจิกข้ามขั้นโดยไม่คาดคิด อาจต้องปรับการจัดเส้นทาง

เมื่อการส่งต่อราบรื่นแล้ว คุณก็มีระบบที่ใช้งานได้จริง

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้เฟรมเวิร์กหลายเอเจนต์

การเลือกเฟรมเวิร์กเป็นเพียงจุดเริ่มต้น สิ่งสำคัญกว่าคือวิธีออกแบบ ทดสอบ และจัดการเวิร์กโฟลว์ที่คุณสร้างขึ้น

เมื่อระบบ AI มีความยืดหยุ่นและอัตโนมัติมากขึ้น การติดตามย้อนกลับจะยากขึ้น

รวมลอจิกหลักไว้ที่ศูนย์กลาง

หลีกเลี่ยงการกระจายการตัดสินใจสำคัญไปหลายเอเจนต์ จะดูแลและทดสอบง่ายกว่าเมื่อเหตุผลหลักเกิดขึ้นในที่เดียว แทนที่จะกระจายเป็นส่วนย่อย ๆ ที่เชื่อมกันหลวม ๆ

กำหนดอินพุตและเอาต์พุตของเอเจนต์แต่ละตัวให้ชัดเจนตั้งแต่แรก

แต่ละเอเจนต์ควรมีข้อตกลงที่ชัดเจน — รับอะไร ส่งกลับอะไร จะได้เปลี่ยนหรือเสียบเข้ากับเวิร์กโฟลว์ใหม่ได้ง่ายโดยไม่ทำให้ลอจิกเสีย

บันทึกทุกข้อความที่ส่งผ่านระหว่างเอเจนต์

ถ้าคุณไม่เห็นว่าเอเจนต์พูดอะไรกัน คุณจะดีบักอะไรไม่ได้เลย ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทุกอินพุตและเอาต์พุตถูกบันทึกพร้อมบริบทที่เพียงพอสำหรับการติดตามย้อนกลับ

ใช้หน่วยความจำที่จำกัดขอบเขตเพื่อลดข้อมูลรบกวนและค่าใช้จ่าย

ให้แต่ละเอเจนต์เข้าถึงเฉพาะบริบทที่จำเป็น การเข้าถึงหน่วยความจำทั้งหมดจะทำให้พรอมต์ยาว ใช้โทเคนมากขึ้น และทำให้เอเจนต์ที่ควรโฟกัสเกิดพฤติกรรมที่คาดเดาไม่ได้

เริ่มสร้าง AI ที่ประสานงานกันได้จริง

ระบบส่วนใหญ่มักล้มเหลวเมื่อถึงเวลาต้องประสานงานจริง Botpress ให้คุณควบคุมการส่งต่อภารกิจระหว่างเอเจนต์ — ด้วยบทบาทและลอจิกที่ชัดเจน คุณจึงทดสอบและเข้าใจได้

ยังสามารถส่งข้อมูลระหว่างโฟลว์ได้อย่างเป็นระเบียบ คุณติดตามทุกขั้นตอนด้วยบันทึกหลายรอบที่แสดงว่าเรียกใช้เครื่องมือใด เหตุผลที่เรียก และนำไปใช้ในเวิร์กโฟลว์อย่างไร

แทนที่จะมัวแต่ปรับแต่งพรอมต์หรือควบคุมการเพ้อฝัน คุณจะได้โฟกัสกับฟังก์ชันจริง — สร้างเอเจนต์ที่ทำงานเหมือนซอฟต์แวร์

เริ่มสร้างได้เลยวันนี้ — ฟรี

คำถามที่พบบ่อย

จะรู้ได้อย่างไรว่างาน AI ของฉันจำเป็นต้องใช้เฟรมเวิร์กหลายเอเจนต์ หรือเอเจนต์เดียวก็พอ?

โปรเจกต์ AI ของคุณอาจต้องใช้เฟรมเวิร์กหลายเอเจนต์ หากพรอมต์หรือเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์เดียวเริ่มยาวหรือดีบักยาก โดยเฉพาะเมื่อจัดการงานที่แตกต่างกันหลายอย่าง ในขณะที่กรณีใช้งานง่าย ๆ เช่น Q&A หรือบอทที่มีจุดประสงค์เดียว มักใช้เอเจนต์เดียวได้ดี

การสร้างด้วยเฟรมเวิร์กหลายเอเจนต์เหมาะกับเฉพาะองค์กรใหญ่หรือเหมาะกับสตาร์ทอัพขนาดเล็กด้วย?

การสร้างด้วยเฟรมเวิร์กหลายเอเจนต์ไม่ได้จำกัดแค่บริษัทใหญ่ — สตาร์ทอัพขนาดเล็กก็ได้ประโยชน์ เพราะแม้โปรเจกต์เล็ก ๆ ก็จะดีบักง่ายขึ้นเมื่อแบ่งงานซับซ้อนให้เอเจนต์เฉพาะทาง แทนที่จะรวมทุกอย่างไว้ในลูปเดียวที่จัดการยาก

การใช้ระบบหลายเอเจนต์หมายความว่าต้องแยกทุกอย่างเป็นเอเจนต์ย่อย หรือสามารถผสมลอจิกแบบเอเจนต์เดียวกับหลายเอเจนต์ได้?

การใช้ระบบหลายเอเจนต์ไม่ได้หมายความว่าต้องแยกทุกอย่างเป็นเอเจนต์ย่อย คุณสามารถใช้ลอจิกแบบเอเจนต์เดียวสำหรับงานง่าย ๆ และใช้การประสานงานหลายเอเจนต์สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนได้

ระบบหลายเอเจนต์ต่างจากการใช้หลาย API หรือไมโครเซอร์วิสในแอปพลิเคชันอย่างไร?

ระบบหลายเอเจนต์ต่างจากการใช้หลาย API หรือไมโครเซอร์วิส เพราะจะประสานงานเอเจนต์ AI เฉพาะทางที่มีบทบาทและเหตุผลชัดเจน ส่งข้อความและสถานะที่มีโครงสร้าง ในขณะที่ API และไมโครเซอร์วิสจัดการฟังก์ชันแยกย่อยแต่ไม่ได้ประสานเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนด้วยตัวเอง

ต้นทุนการรันระบบหลายเอเจนต์เทียบกับการรัน LLM ขนาดใหญ่ตัวเดียวเป็นอย่างไร?

ต้นทุนการรันระบบหลายเอเจนต์อาจต่ำกว่าการรัน LLM ขนาดใหญ่ตัวเดียว เพราะเอเจนต์เฉพาะทางขนาดเล็กสามารถจัดการงานแต่ละอย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่เปลืองโทเคนกับพรอมต์ยาวหรือบริบทซ้ำซ้อน แต่ก็มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมในการจัดการการประสานงานและการสื่อสารระหว่างเอเจนต์ ดังนั้นการประหยัดขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของกรณีใช้งาน