สุดยอดเครื่องมือสร้าง AI Agent ในปี 2025

AI agent กำลังเปลี่ยนวิธีที่ธุรกิจและนักพัฒนาแก้ปัญหา ด้วยเฟรมเวิร์กที่เหมาะสม คุณสามารถสร้าง AI agentที่ทำได้มากกว่าการอัตโนมัติแบบเดิม—ให้ระบบเรียนรู้ ปรับตัว และตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์

Agent เหล่านี้ช่วยลดงานซ้ำ ๆ ให้ข้อมูลเชิงลึกทันที และช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดขึ้น เปิดโอกาสให้ทีมมีเวลาสำหรับนวัตกรรมและกลยุทธ์มากขึ้น

เมื่อมีการใช้งานมากขึ้น เฟรมเวิร์กและแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อน agent เหล่านี้—AI agent builder—ก็พัฒนาเพื่อตอบโจทย์ที่หลากหลาย ทำให้การออกแบบ ติดตั้ง และขยายระบบอัจฉริยะง่ายกว่าที่เคย

AI agent builder คืออะไร?

AI agent builder คือเครื่องมือที่ช่วยนักพัฒนาและธุรกิจสร้างระบบ agentic AI ที่เข้าใจคำสั่ง ประมวลผลข้อมูล และดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพ

AI agent builder ที่ดีจะมีโมดูลสำเร็จรูปมาให้ ช่วยให้นักพัฒนามุ่งเน้นที่การแก้ปัญหาโดยไม่ต้องสร้างระบบประสาทเทียมใหม่ จุดเด่นคือช่วยลดความซับซ้อน เร่งการพัฒนา และเชื่อมต่อกับระบบใหม่หรือเก่าได้อย่างไร้รอยต่อ

กรณีใช้งานของ AI Agent Builder

AI agent builder เหมาะกับงานที่ต้องอัตโนมัติ จัดการข้อมูล และสื่อสารกับลูกค้า ด้วยพลังของ LLMs งานซ้ำ ๆ เช่น ตอบคำถามลูกค้าหรือสรุปเอกสาร—สามารถอัตโนมัติได้เต็มรูปแบบแล้ววันนี้

แต่ศักยภาพที่แท้จริงจะเห็นได้ชัดเมื่อ agent ต้องเชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตหรือใช้ความรู้เฉพาะทางขนาดใหญ่

ระบบอัตโนมัติสำหรับบริการลูกค้า

AI agent สามารถตอบคำถามลูกค้าแบบประจำ ลดเวลาตอบสนอง และให้บริการตลอด 24 ชั่วโมงผ่านหลายช่องทาง ช่วยเพิ่มความพึงพอใจและลดต้นทุนการดำเนินงาน

นอกจากตอบคำถามพื้นฐานแล้ว AI agent ยังติดตามความรู้สึกของลูกค้าและเก็บฟีดแบ็กแบบเรียลไทม์ อีกทั้งยังเชื่อมต่อกับระบบ CRM เพื่อให้บริการที่ตรงใจลูกค้ามากขึ้น ทำให้ลูกค้าได้รับบริการที่มีคุณภาพและสม่ำเสมอในทุกช่องทาง

ตัวอย่าง: ตอบคำถาม FAQ, ส่งต่อเคส, แชทสด

ระบบอัตโนมัติงานย่อย

AI agent ช่วยให้งานภายในองค์กรเป็นระบบมากขึ้น ด้วยการอัตโนมัติงานซ้ำ ๆ และเชื่อมต่อกับเครื่องมืออย่าง CRM หรือระบบจัดการโปรเจกต์ เพื่อให้การทำงานมีประสิทธิภาพและลดข้อผิดพลาด

Agent เหล่านี้ยังตั้งโปรแกรมให้จัดการเวิร์กโฟลว์ระหว่างแผนก เช่น การอนุมัติและติดตามกำหนดเวลา ช่วยประหยัดเวลาและให้ธุรกิจโฟกัสกับกลยุทธ์สำคัญได้มากขึ้น

ตัวอย่าง: ป้อนข้อมูล, คัดแยกอีเมล, ตั้งตารางงาน

การขายและการตลาด

AI agent ช่วยเพิ่มรายได้ด้วยการอัตโนมัติการหาลูกค้าใหม่ ดูแลลูกค้าเป้าหมาย และสร้างประสบการณ์เฉพาะบุคคลในกระบวนการการตลาด

ด้วยการติดต่อกับลูกค้าใหม่อย่างต่อเนื่องและติดตามผลลัพธ์ AI agent ช่วยให้กระบวนการขายมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น

ตัวอย่าง: คัดกรองลูกค้า, ปรับแคมเปญ, ติดต่อแบบเฉพาะบุคคล

IT Support

AI agent ช่วยให้งาน IT มีประสิทธิภาพขึ้น ด้วยการอัตโนมัติคำขอซัพพอร์ต ตรวจสอบสุขภาพระบบ และสนับสนุนการทำงานร่วมกันของทีมวิศวกรรม

สำหรับทีมวิศวกร พวกเขาสามารถทำให้การตรวจสอบโค้ดและการทดสอบ regression เป็นอัตโนมัติ เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพและประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอ นอกจากนี้ยังสามารถอัตโนมัติคำขอซัพพอร์ต ตรวจสอบสุขภาพของระบบ และดำเนินงานอื่น ๆ ได้เพิ่มเติม

ตัวอย่าง: รีเซ็ตรหัสผ่าน, ตรวจสอบข้อผิดพลาด, วินิจฉัยระบบ

วิธีเลือก AI Agent Builder

การเลือก AI agent builder ที่เหมาะสมอาจดูยากเมื่อมีตัวเลือกมากมาย ลองใช้เช็กลิสต์นี้ช่วยตัดสินใจ

‍

ทำงานร่วมกับทีมเพื่อกำหนดฟีเจอร์ที่สำคัญที่สุดสำหรับองค์กร เมื่อเข้าใจความต้องการชัดเจน การเลือก builder ที่เหมาะสมจะง่ายขึ้นมาก

7 อันดับ AI Agent Builder ที่ดีที่สุดในปี 2025

AI agent ได้เปลี่ยนจากโปรเจกต์เสริมมาเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้งานจริง จากที่เคยเป็น prompt-chain ในโน้ตบุ๊ก ตอนนี้กลายเป็นระบบที่ติดตั้งใช้งานจริง มีการมอนิเตอร์ รีเทรน และจัดการแบบเรียลไทม์

“AI agent builder” คือเฟรมเวิร์กหรือแพลตฟอร์มที่ช่วยให้ทีมสร้าง agent ที่สังเกต ตัดสินใจ และดำเนินการกับเครื่องมือต่าง ๆ ได้ โดยมีทั้งแบบเน้นเขียนโค้ดเองเต็มที่ และแบบแพลตฟอร์มที่จัดการเบื้องหลังให้คุณโฟกัสกับการใช้งาน

เครื่องมือเหล่านี้ไม่ได้แค่ได้รับความนิยม—แต่พิสูจน์แล้วว่าแก้ปัญหาได้จริงในแต่ละกลุ่มงาน

1. Botpress

เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องการสร้าง AI agent ที่เชื่อมต่อกับระบบธุรกิจต่าง ๆ จดจำสถานะ และปรับตัวแบบเรียลไทม์ได้ โดยไม่ต้องแก้โค้ดใหญ่

ราคา:

• แผนฟรี: เครื่องมือหลัก, 1 บอท, เครดิต AI $5
• Plus: $89/เดือน — ทดสอบ flow, กำหนดเส้นทาง, ส่งต่อให้เจ้าหน้าที่
• Team: $495/เดือน — SSO, ทำงานร่วมกัน, ติดตามการใช้งานร่วม

Botpress คือแพลตฟอร์มสร้าง AI agent ที่ช่วยให้สร้าง agent ที่จดจำบริบท หยุดทำงานเมื่อข้อมูลไม่ครบ และกลับมาทำงานต่อเมื่อได้รับข้อมูลที่ต้องการ

มีอินทิเกรตเนทีฟกับแอปธุรกิจกว่า 50 รายการ Agent สามารถเชื่อมต่อกับปฏิทิน, CRM, helpdesk หรือ ERP ได้ทันที ลดเวลาติดตั้งและลดการพึ่งพาการเชื่อม API ด้วยตนเอง

ควบคุมโมเดลได้ในตัว นักพัฒนาสามารถสลับโมเดลที่ใช้กับ agent ระหว่าง GPT-4o, Claude, Gemini หรือโอเพ่นซอร์สได้ตามงาน งบประมาณ หรือข้อกำหนด

ออกแบบ agent ด้วยภาพได้ ผู้สร้างสามารถวาด flow ใน editor แบบลากวาง ขณะที่นักพัฒนาขยายตรรกะด้วยโค้ดหรือ API ขั้นสูง

จุดเด่นของ Botpress คือพร้อมใช้งานจริงในองค์กร ผสมผสานความง่ายสำหรับผู้ใช้ทั่วไปกับความยืดหยุ่นสำหรับนักพัฒนา ให้ agent ที่เชื่อถือได้เมื่อขยายสู่ระดับองค์กร

คุณสมบัติเด่น:

• เวิร์กโฟลว์ที่หยุดและกลับมาทำงานอัตโนมัติ
• อินทิเกรตกับแอปธุรกิจกว่า 50 รายการ
• สลับโมเดลระหว่าง GPT-4o, Claude, Gemini หรือโอเพ่นซอร์สได้ทันที
• แก้ไขด้วยภาพและปรับแต่งด้วยโค้ดได้

2. LangChain

เหมาะสำหรับ: นักพัฒนาที่ต้องการควบคุมตรรกะ agent, การทำงาน และการเชื่อมต่อทั้งหมดเอง ด้วย Python หรือ JavaScript โดยตรง

ราคา:

• Developer: ฟรี — 1 ที่นั่ง, 5,000 เทรซ/เดือน
• Plus: $39/เดือน/ที่นั่ง — เพิ่มขีดจำกัดเทรซ, ติดตั้ง LangGraph
• Enterprise: กำหนดเอง — ติดตั้งเอง, SSO, ขยายการใช้งาน

LangChain คือเฟรมเวิร์กสำหรับสร้าง AI agent ให้วิศวกรกำหนดวิธีวางแผน agent, การลองใหม่ และการเรียกใช้เครื่องมือภายนอกได้อย่างละเอียด

ส่วนขยาย LangGraph ของมันช่วยให้สร้างเวิร์กโฟลว์ที่มีสถานะและทำงานต่อเนื่องได้ยาวนาน แทนที่จะเป็นการโต้ตอบแบบครั้งเดียว เอเจนต์สามารถจัดการกระบวนการที่ปรับเปลี่ยนได้ตลอดเวลาจนกว่าจะบรรลุเป้าหมาย

แต่ในทางปฏิบัติ LangChain กลับกลายเป็นเครื่องมือที่ยุ่งเหยิง ไลบรารีนี้เต็มไปด้วยโมดูลที่รองรับไม่สมบูรณ์ หลายบริษัทที่เคยสนับสนุนก็หันไปใช้เวอร์ชันภายในของตัวเองแทน

นักพัฒนายังสามารถเชื่อมต่อฐานข้อมูล, API และ vector store ได้โดยตรง แต่ระบบนิเวศดูเปราะบาง การเชื่อมต่อมักเสียหายเมื่อมีการอัปเดต และขาดความรับผิดชอบที่ชัดเจน

คุณสมบัติเด่น:

• เฟรมเวิร์กเน้นโค้ดสำหรับสร้าง reasoning loop
• LangGraph สำหรับเอเจนต์ที่มีสถานะและทำงานต่อเนื่อง
• รองรับการเชื่อมต่อกับ LLM, API และ vector store อย่างหลากหลาย
• ควบคุมการวางแผน การลองใหม่ และโครงสร้างผลลัพธ์ได้

3. LlamaIndex

‍

เหมาะสำหรับ: ทีมที่สร้างเอเจนต์ซึ่งต้องเข้าถึงเอกสาร ตาราง และ API อย่างสม่ำเสมอ โดยไม่ต้องพึ่งแค่หน่วยความจำของ LLM

ราคา:

• โอเพ่นซอร์ส: ใช้และโฮสต์เองได้ฟรี
• Enterprise: กำหนดราคาสำหรับการสนับสนุน การขยายระบบ และการดูแลการใช้งาน

LlamaIndex คือเฟรมเวิร์กสำหรับสร้างเอเจนต์ AI ที่เชี่ยวชาญในการเปลี่ยนข้อมูลที่ยุ่งเหยิงให้เป็นดัชนีที่เอเจนต์สามารถค้นหาได้จริง แทนที่จะดึงข้อมูลดิบโดยตรง มันสร้างชั้นข้อมูลที่ค้นหาได้สำหรับข้อความ ตาราง และ API

แนวทางนี้เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก เมื่อเอเจนต์ต้องดึงข้อมูลจากใบแจ้งหนี้ ฐานความรู้ หรือระบบที่มีโครงสร้าง LlamaIndex จะเป็นสะพานเชื่อมที่ชัดเจนระหว่างแหล่งข้อมูลกับการประมวลผล

ข้อเสียคือความซับซ้อน มีโมดูลซ้อนทับกันหลายส่วนสำหรับการแบ่งข้อมูล ฝังข้อมูล และค้นคืนข้อมูล ซึ่งอาจทำให้ทีมที่เพิ่งเริ่มต้นสับสน ต้องปรับแต่งเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เสถียร

คุณสมบัติเด่น:

• การจัดทำดัชนีขั้นสูงสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและมีโครงสร้าง
• อินเทอร์เฟซสำหรับค้นหาข้อมูลเพื่ออ้างอิงคำตอบของเอเจนต์
• ตัวเชื่อมต่อที่ขยายได้สำหรับเวิร์กโฟลว์ระดับองค์กร
• ออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับเฟรมเวิร์ก orchestration เช่น LangChain หรือ CrewAI

4. CrewAI

เหมาะสำหรับ: ทีมที่ออกแบบระบบเอเจนต์หลายตัว โดยแต่ละบทบาท เช่น นักวิจัย ผู้ตรวจสอบ และผู้วางแผน ต้องประสานงานเพื่อเป้าหมายร่วมกัน

ราคา:

• โอเพ่นซอร์ส: โฮสต์เองได้ฟรี
• Enterprise: มีบริการสนับสนุนและดูแลระบบแบบชำระเงิน

CrewAI คือเฟรมเวิร์กสำหรับสร้างเอเจนต์ AI ที่เน้นการทำงานร่วมกัน แทนที่จะให้เอเจนต์เดียวทำทุกอย่าง คุณสามารถกำหนดบทบาทเฉพาะและให้แต่ละบทบาททำงานร่วมกัน

การแบ่งงานแบบนี้มักให้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือกว่า โดยเฉพาะในเวิร์กโฟลว์ที่ได้ประโยชน์จากการตรวจสอบซึ่งกันและกันหรือส่งต่องานต่อเนื่อง คล้ายกับการทำงานของทีมมนุษย์จริงๆ

ความท้าทายคือความซับซ้อนในการจัดการ ต้องตั้งค่าบทบาท รูปแบบการสื่อสาร และข้อกำหนดต่างๆ ซึ่งอาจยุ่งยาก และถ้ามีเอเจนต์มากเกินไปก็อาจทำให้ช้าลง

คุณสมบัติเด่น:

• เอเจนต์แต่ละตัวมีความเชี่ยวชาญตามบทบาท
• ควบคุมเวิร์กโฟลว์แบบลำดับหรือขนานด้วยการตั้งค่าผ่านไฟล์ config
• สื่อสารและส่งต่องานระหว่างเอเจนต์อย่างโปร่งใส
• พร้อมใช้งานจริงด้วย Docker และ Kubernetes

5. Semantic Kernel

เหมาะสำหรับ: องค์กรที่สร้างเอเจนต์ AI ซึ่งต้องเชื่อมต่อกับบริการของ Microsoft โดยตรง พร้อมคงมาตรฐานและการควบคุมด้าน IT

ราคา:

• โอเพ่นซอร์ส: ใช้ได้ฟรีภายใต้สัญญาอนุญาต MIT
• Enterprise: ให้การสนับสนุนและขยายระบบผ่านสัญญา Azure

Semantic Kernel คือเฟรมเวิร์กสร้างเอเจนต์ของ Microsoft มีการจัดการ “ทักษะ” และ “ความทรงจำ” เพื่อให้เอเจนต์ AI ทำงานได้คาดเดาได้ในเวิร์กโฟลว์องค์กร

จุดแข็งคือการเชื่อมต่อ ใช้งานได้ทันทีร่วมกับ Microsoft 365, Azure และบริการหลักอื่นๆ ทำให้องค์กรสามารถนำ AI agent ไปใช้งานได้อย่างราบรื่น

ข้อแลกเปลี่ยนคือขอบเขตการใช้งาน Semantic Kernel ถูกออกแบบมาเพื่อระบบของ Microsoft เป็นหลัก ทีมที่อยู่นอกระบบนี้อาจรู้สึกว่ามันยืดหยุ่นน้อยกว่าเฟรมเวิร์กทั่วไป

คุณสมบัติเด่น:

• รองรับ Teams, Outlook, SharePoint และ Dynamics โดยตรง
• โครงสร้างทักษะและความทรงจำสำหรับควบคุมพฤติกรรมเอเจนต์
• ออกแบบให้สอดคล้องกับมาตรฐานองค์กรและตรวจสอบย้อนกลับได้
• ตัวเลือกการใช้งานที่ยืดหยุ่นในสภาพแวดล้อม Azure

6. AutoGPT

เหมาะสำหรับ: ผู้สร้างที่ต้องการทดสอบการทำงานอัตโนมัติของเอเจนต์ที่ขับเคลื่อนเป้าหมายด้วยตัวเองโดยไม่ต้องสั่งทีละขั้นตอน

ราคา:

• โอเพ่นซอร์ส: โครงการชุมชนใช้ฟรี
• ฟอร์กจากบุคคลที่สาม: มีบริการโฮสต์และดูแลระบบแบบชำระเงิน

AutoGPT ทำให้แนวคิดเอเจนต์อัตโนมัติเต็มรูปแบบเป็นที่นิยม เมื่อได้รับเป้าหมาย มันจะแบ่งงานย่อย ดำเนินการ และทำต่อเนื่องจนกว่าจะสำเร็จหรือเจออุปสรรค

แม้จะสร้างแรงบันดาลใจให้เกิดการทดลองมากมาย แต่เมื่อนำไปใช้จริงมักมีปัญหา หากไม่มีข้อจำกัดที่ชัดเจน งานอาจวนซ้ำหรือหยุดชะงัก ทำให้ไม่เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ที่ต้องการความเสถียร

อย่างไรก็ตาม ยังเหมาะกับการสร้างต้นแบบ AutoGPT แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของเอเจนต์อัตโนมัติ และระบบนิเวศของมันยังคงมีฟอร์กและส่วนขยายเฉพาะทางเกิดขึ้นต่อเนื่อง

คุณสมบัติเด่น:

• ดำเนินงานอัตโนมัติขับเคลื่อนด้วยเป้าหมาย
• วางแผนงานและใช้หน่วยความจำโดยอัตโนมัติ
• เรียกใช้เครื่องมือโดยไม่ต้องสั่งงานทีละขั้นตอน
• ขับเคลื่อนโดยชุมชน มีการทดลองและฟอร์กต่อยอด

7. AutoGen

‍เหมาะสำหรับ: นักพัฒนาที่ทดลองระบบมัลติเอเจนต์สำหรับบทสนทนา ซึ่งเอเจนต์ทำงานร่วมกันผ่านบทสนทนาแบบมีโครงสร้างเพื่อวางแผน ตรวจสอบ และปรับเปลี่ยน

ราคา:

• โอเพ่นซอร์ส: ใช้และขยายได้ฟรี
• องค์กร: มีใบอนุญาตและบริการสนับสนุนผ่านระบบ Microsoft

AutoGen คือเฟรมเวิร์กสำหรับสร้างบทสนทนาแบบหลายเอเจนต์ โดยจัดโครงสร้างงานเป็นการสนทนาระหว่างเอเจนต์ที่เสนอขั้นตอน ตรวจสอบผลลัพธ์ และวนซ้ำจนกว่าจะเสร็จสิ้น

แนวทางนี้เหมาะกับการดีบัก การสร้างโค้ด หรือการวางแผนที่ต้องอาศัยการโต้ตอบหลายรอบ ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าการตัดสินใจโดยเอเจนต์เดียว

ข้อเสียคือความยากในการนำไปใช้จริง การรันบทสนทนาเหล่านี้ในระบบจริงอาจใช้ทรัพยากรมาก และหากไม่มีข้อกำหนดที่ดี เอเจนต์อาจติดอยู่ในวงสนทนาไม่รู้จบ

คุณสมบัติเด่น:

• ความร่วมมือผ่านบทสนทนาระหว่างเอเจนต์หลายตัว
• วางแผนและตรวจสอบตนเองแบบวนซ้ำ
• บทสนทนาที่ตรวจสอบได้ เผยให้เห็นกระบวนการคิด
• เชื่อมต่อกับ LLM และเรียกใช้เครื่องมือภายนอกได้

เริ่มสร้าง AI Agent ได้แล้ววันนี้

เครื่องมือสร้าง AI agent กำลังเปลี่ยนแปลงการจัดการเวิร์กโฟลว์ การทำงานอัตโนมัติ และการสื่อสารกับลูกค้า หากคุณพร้อมยกระดับกระบวนการด้วย AI Botpress มีเครื่องมือครบครันให้คุณเริ่มต้นได้ทันที

ด้วยการออกแบบแบบโมดูลาร์ การเชื่อมต่อที่ราบรื่น และความสามารถ AI ขั้นสูง Botpress ไม่ใช่แค่แพลตฟอร์ม แต่เป็นเฟรมเวิร์กที่แข็งแกร่งสำหรับสร้างเอเจนต์อัตโนมัติที่ตอบโจทย์เฉพาะของคุณ..

สำรวจการทำงานอัตโนมัติอัจฉริยะและ เริ่มสร้างด้วย Botpress ได้เลย—เริ่มต้นใช้ฟรี

คำถามที่พบบ่อย

1. อะไรคือความแตกต่างระหว่าง AI agent กับแชทบอทหรือเครื่องมือ RPA แบบเดิม?

AI agent แตกต่างจากแชทบอทหรือเครื่องมือ RPA แบบเดิม เพราะไม่ได้ทำงานตามสคริปต์หรือกฎตายตัวเท่านั้น แต่ยังเข้าใจบริบท วิเคราะห์เจตนาของผู้ใช้ และตัดสินใจเลือกการกระทำได้อย่างยืดหยุ่น แชทบอทแบบเดิมจะตอบสนองตาม flow ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ส่วน RPA จะทำงานซ้ำๆ โดยไม่ปรับตัวกับสถานการณ์ที่เปลี่ยนไป แต่ AI agent สามารถรับมือกับข้อมูลที่ไม่คาดคิด เชื่อมต่อกับหลายระบบ และตัดสินใจแบบเรียลไทม์ ทำหน้าที่เป็นผู้แก้ปัญหาอัตโนมัติ ไม่ใช่แค่เครื่องมือแบบนิ่ง

2. สามารถใช้เครื่องมือสร้าง AI agent ได้โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านโปรแกรมมิ่งหรือไม่?

ได้ คุณสามารถใช้เครื่องมือสร้าง AI agent ได้โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านโปรแกรมมิ่ง เพราะหลายแพลตฟอร์มมีอินเทอร์เฟซแบบลากวางและตัวแก้ไข flow แบบภาพ ช่วยให้คุณออกแบบบทสนทนาและเปิดใช้งานเอเจนต์ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด แต่ถ้าต้องการตรรกะหรือการเชื่อมต่อขั้นสูง อาจต้องใช้ทักษะทางเทคนิคเพิ่มเติม

3. “อัตโนมัติ” ในบริบทของ AI agent หมายถึงอะไร?

ในบริบทของ AI agent “อัตโนมัติ” หมายถึงเอเจนต์สามารถตัดสินใจเลือกการกระทำเองได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์สั่งทุกขั้นตอน แทนที่จะทำตามสคริปต์เดียว มันใช้การวิเคราะห์และเครื่องมือที่มีเพื่อวางแผนและปรับเปลี่ยนพฤติกรรมให้บรรลุเป้าหมายเฉพาะ สามารถรับมือกับความหลากหลายของข้อมูลผู้ใช้และทำงานได้อย่างอิสระเพื่อผลลัพธ์ที่ต้องการ

4. เอเจนต์ AI แตกต่างจากผู้ช่วยดิจิทัลอย่าง Siri หรือ Alexa อย่างไร?

ตัวแทน AI แตกต่างจากผู้ช่วยดิจิทัลอย่าง Siri หรือ Alexa เพราะไม่ได้ถูกออกแบบมาแค่ตอบคำถามหรือทำตามคำสั่งง่าย ๆ เท่านั้น แต่ยังสามารถดำเนินกระบวนการหลายขั้นตอนและตัดสินใจโดยอิงจากบริบทและข้อมูลได้ด้วย Siri และ Alexa มักจะให้ข้อมูลหรือควบคุมอุปกรณ์อัจฉริยะ ในขณะที่ตัวแทน AI สามารถจัดการงานที่ซับซ้อน เช่น อัปเดตข้อมูลใน CRM หรือดูแลกระบวนการทางธุรกิจตั้งแต่ต้นจนจบ

5. เวิร์กโฟลว์แบบใช้กฎกับเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ต่างกันอย่างไร?

เวิร์กโฟลว์แบบใช้กฎจะทำตามคำสั่งที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น “ถ้าเกิดสิ่งนี้ ให้ทำสิ่งนั้น” และมักจะล้มเหลวเมื่อเจอสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด ในขณะที่เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์สามารถปรับตัวตามข้อมูลใหม่และตัดสินใจเลือกแนวทางที่เหมาะสมได้อย่างยืดหยุ่น ทำให้ระบบแบบเอเจนต์เหมาะกับงานที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งกฎตายตัวเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ