Agentic AI คืออะไร รู้จักตัวอย่างและคู่มือธุรกิจฉบับสมบูรณ์
การเปิดตัว Manus.ai ทำให้หลายคนเริ่มพูดถึง “ยุคของ Agentic AI” กันอย่างจริงจัง เพราะ Agentic AI คือเทคโนโลยีสามารถนำมาใช้งานได้จริงในหลากหลายสถานการณ์ของปัจจุบัน
สำหรับผู้บริโภคทั่วไป Agentic AI คือตัวช่วยสร้างเว็บไซต์ หรือจัดการอีเมลการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่คำถามสำคัญคือ เมื่อนำมาใช้ในองค์กรธุรกิจที่มีความซับซ้อนและต้องการมาตรฐานสูง Agentic AI จะสามารถสร้างมูลค่าที่แท้จริงได้หรือไม่ ?
บทความนี้จะพาคุณทำความเข้าใจ Agentic AI ตั้งแต่พื้นฐาน ไปจนถึงการประยุกต์ใช้ในองค์กร รวมถึงข้อดี ข้อจำกัด และสิ่งที่ต้องระวังในการนำไปใช้งานจริง
Agentic AI คืออะไร?
Agentic AI คือ AI ที่มีความสามารถในการกระทำการแทนผู้ใช้ โดยสามารถวางแผน ดำเนินการ และประสานงานระหว่าง AI Agents และเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อให้งานสำเร็จตามที่ต้องการ
ตัวอย่าง Agentic AI ที่พบได้ทั่วไปคือ AI ที่สามารถอ่านรายงาน วิเคราะห์ข้อมูล สรุปประเด็น แล้วเขียนลงในเว็บไซต์ได้เอง หรือตัวอย่างที่สามารถทำงานได้ซับซ้อนมากกว่านั้นก็เช่น AI ที่ทำงานเหมือนนักบัญชี ประมวลผลใบแจ้งหนี้ ตรวจสอบใบสั่งซื้อ ชำระเงิน และบันทึกธุรกรรมในระบบบัญชี โดยไม่ต้องให้คนมาคอยสั่งในแต่ละขั้นตอน
สิ่งที่ทำให้ Agentic AI แตกต่างคือความสามารถในการ “คิด” และ “ตัดสินใจ” เองในแต่ละสถานการณ์
ความแตกต่างระหว่าง Agentic AI และ AI แบบดั้งเดิม: เปรียบเทียบความสามารถและการใช้งาน
เพื่อให้เข้าใจ Agentic AI ได้ชัดเจน เรามาดูความแตกต่างกับ AI แบบเดิมที่เราคุ้นเคยกัน
AI แบบดั้งเดิม
AI แบบดั้งเดิมทำงานตามชุดคำสั่งที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เน้นการรับข้อมูล (Input) แล้วให้ผลลัพธ์ (Output) ตาม Model ที่ฝึกมา ไม่สามารถวางแผนหลายขั้นตอนหรือปรับเปลี่ยนวิธีการทำงานเองได้
Agentic AI
มีความสามารถในการตัดสินใจ วางแผน และดำเนินการต่อเนื่องด้วยตัวเอง สามารถปรับกลยุทธ์ตามสถานการณ์ เชื่อมต่อกับเครื่องมือหลายอย่าง และทำงานร่วมกับ AI ตัวอื่น ๆ ได้
รูปแบบการใช้งานของ Agentic AI ประเภทต่าง ๆ
Andrew Ng กูรูทางด้าน AI ได้อธิบายหลักการทำงานของ Agentic AI ว่าเป็นสเปกตรัมของวิธีการใช้งาน AI ตั้งแต่ระดับง่าย ๆ ไปจนถึงสลับซับซ้อนมาก แต่สามารถแบ่งรูปแบบการใช้งานที่แตกต่างกันได้ 4 รูปแบบ รูปแบบเหล่านี้ไม่ได้ต้องแยกกันโดยสิ้นเชิง ซึ่งหมายความว่าโซลูชันหรือเวิร์กโฟลว์ของ Agentic AI อาจรวมรูปแบบทั้งหมดเหล่านี้เข้าด้วยกันหรือใช้แค่เพียงบางอัน
- Reflection Pattern: ความสามารถนี้มีอยู่แล้วในปัจจุบันระดับหนึ่ง กล่าวคือ เราเพียงแค่ให้คำแนะนำ Prompts หรือคำถามแก่ AI และมันจะสร้างคำตอบ ซึ่งจากนั้นจะได้รับการประเมินตนเอง ปรับปรุง หรือแก้ไข ปัจจุบัน เราทำสิ่งนี้ทุกวันนี้โดยใช้ Feedback จากมนุษย์ รวมถึงการทำ Chain of Thoughts ให้กับ AI แต่ Agentic AI ในรูปแบบนี้ควรจะสามารถสำรวจคำตอบของตนเองและปรับปรุงคำตอบได้โดยไม่ต้องมี input จากมนุษย์ ตัวอย่างการใช้งานในรูปแบบนี้ ได้แก่ การสร้างโค้ดซอฟต์แวร์ที่ผลลัพธ์เริ่มต้นได้รับการปรับปรุงผ่านการทบทวนและแก้ไขด้วยตัว AI เอง
- Planning Pattern: รูปแบบการใช้งานนี้เกี่ยวข้องกับการที่ AI แบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นชุดของงานย่อย เมื่องานย่อยแต่ละงานเสร็จสิ้น มันสามารถรวมผลลัพธ์เป็นคำตอบสุดท้ายหรือตรวจสอบว่างานย่อยแต่ละงานต้องได้รับการแก้ไขหรือปรับกลยุทธ์หรือไม่ ความสามารถนี้มีอยู่แล้วในปัจจุบันระดับหนึ่งเช่นกัน เช่น การทำ chain of thought หรือ AI Reasoning Model ในปัจจุบัน ก็สามารถทำ planning ได้ แต่ Agentic AI ต้องมีความสามารถในการปฏิบัติขั้นตอนเหล่านี้ได้เองสำหรับ task หลากหลายแบบ และสามารถทบทวนผล เพื่อที่จะแก้ไขกลยุทธ์ในการแก้ปัญหาได้ด้วยตัวเอง
- Tool Use Pattern: เพื่อที่จะดำเนินการบางอย่างหรือค้นหาความรู้ที่จำเป็นในการทำงาน AI จำเป็นต้องเข้าถึงเครื่องมือและทรัพยากรภายนอก การใช้เครื่องมือใน Agentic AI ขยายขีดความสามารถของ agent โดยอนุญาตให้มันโต้ตอบกับแอปพลิเคชันภายนอก ค้นหาข้อมูลแบบเรียลไทม์ หรือทรัพยากรการคำนวณอื่น ๆ เช่น การเรียกใช้ API สำหรับบริการออนไลน์จาก Computer Software บน Server อื่น โมเดล Machine Learning อื่น ๆ หรือระบบอีเมลเพื่อส่งข้อความการตลาดโดยอัตโนมัติ
- Multi-agent Pattern: เมื่อเรามี AI หนึ่งตัว คงไม่ยากที่จะจินตนาการถึงรูปแบบ Agentic AI ที่มี AI Agents หลายตัวทำงานร่วมกัน แต่ละตัวเชี่ยวชาญในงานที่แตกต่างกัน (อาจเชื่อมต่อกับเครื่องมือต่าง ๆ และสามารถคิดและวางแผนได้ด้วยตัวเอง) Agent ตัวหนึ่งอาจทำหน้าที่เป็นผู้ควบคุมหลักที่แบ่งงานและประสานงานกับ Agents อื่น ๆ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายสุดท้าย
หลักการทำงานของ Agentic AI ทั้ง 4 รูปแบบนี้สามารถผสมผสานกันเพื่อสร้างระบบที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
หลักการทำงานของ Agentic AI ทั้ง 4 รูปแบบนี้สามารถผสมผสานกันเพื่อสร้างระบบที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
การประยุกต์ใช้ Agentic AI ในธุรกิจ: 6 สาขาหลักที่เห็นผลชัดเจน
ประโยชน์ของ Agentic AI ที่ชัดเจนคือ การนำไปเพิ่มประสิทธิภาพให้กับธุรกิจในหลากหลายประเภท ด้วยความสามารถที่ทำงานได้อย่างอัตโนมัติและตัดสินใจได้เอง
การบริหารจัดการธุรกิจ
ผู้บริหารต้องตัดสินใจจากข้อมูลจำนวนมากทุกวัน Agentic AI จะเป็นเสมือนผู้ช่วยที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน จัดทำรายงานประจำเดือนที่มีความละเอียดและแม่นยำ วิเคราะห์แนวโน้มตลาดจากแหล่งข้อมูลหลากหลาย และสรุปข้อมูลสำคัญให้ผู้บริหารในรูปแบบที่เข้าใจง่าย ช่วยให้การตัดสินใจมีความรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น
ฝ่ายลูกค้าสัมพันธ์และการตลาด
การให้บริการลูกค้าที่ดีต้องการความรวดเร็วและความเข้าใจในแต่ละบุคคล Agentic AI สามารถสื่อสารกับลูกค้าผ่านช่องทางต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นแชต อีเมล หรือโทรศัพท์ ตอบคำถามได้อย่างแม่นยำ จัดการข้อร้องเรียนอย่างมีระบบ วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อเข้าใจความต้องการ และวางแผนแคมเปญการตลาดแบบเฉพาะบุคคลที่เข้าถึงจิตใจลูกค้าได้อย่างแท้จริง
โลจิสติกส์และซัพพลายเชน
ความซับซ้อนของห่วงโซ่อุปทานสมัยใหม่ต้องการการจัดการที่ชาญฉลาด Agentic AI ช่วยวางแผนเส้นทางขนส่งที่ประหยัดเวลาและต้นทุน จัดการคลังสินค้าให้มีประสิทธิภาพสูงสุด รวมถึงคาดการณ์ความต้องการสินค้าล่วงหน้าเพื่อป้องกันการขาดแคลน และประสานงานกับซัพพลายเออร์โดยอัตโนมัติเพื่อให้ทุกขั้นตอนเชื่อมโยงกันอย่างลื่นไหล
การเงินและบัญชี
ความแม่นยำในด้านการเงินเป็นหัวใจของธุรกิจ Agentic AI จะเข้ามาช่วยตรวจสอบยอดเงิน และจับจุดที่มีความผิดปกติได้อย่างรวดเร็ว ออกใบแจ้งหนี้ตามกำหนดเวลาอย่างแม่นยำ ตรวจจับการทุจริตหรือรายการผิดปกติก่อนที่จะเกิดความเสียหาย ดำเนินการชำระเงินอัตโนมัติตามเงื่อนไขที่กำหนด และจัดทำรายงานทางการเงินที่ครบถ้วนและเป็นปัจจุบัน
ทรัพยากรบุคคล
การหาคนเก่งมาร่วมงานเป็นความท้าทายของทุกองค์กร Agentic AI จะช่วยคัดกรองใบสมัครงานตามเกณฑ์ที่กำหนดอย่างเป็นธรรม จัดตารางสัมภาษณ์ที่เหมาะสมกับทุกฝ่าย ทั้งยังช่วยดูแลและแนะนำพนักงานใหม่ให้ปรับตัวเข้ากับองค์กรได้เร็วขึ้น พร้อมกับติดตามผลการปฏิบัติงานเพื่อช่วยพัฒนาศักยภาพของทีม
วิจัยและพัฒนาผลิตภัณฑ์
นวัตกรรมเป็นกุญแจสู่ความสำเร็จในตลาดที่แข่งขันสูง Agentic AI สามารถช่วยวิเคราะห์ปัญหาเชิงเทคนิคที่ซับซ้อน ค้นหาแนวทางแก้ไขที่เป็นไปได้หลากหลาย พร้อมกับทดสอบสมมติฐานด้วยการจำลองสถานการณ์ และออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่โดยอาศัยข้อมูลตลาดและความต้องการลูกค้าที่เป็นปัจจุบัน ทำให้การพัฒนาผลิตภัณฑ์ตรงใจลูกค้ามากขึ้น
วิธีเลือกใช้ Agentic AI ให้เหมาะกับองค์กรของคุณ: แนวทางประเมินและเตรียมความพร้อม
การตัดสินใจนำ Agentic AI มาใช้ต้องพิจารณาจากหลายปัจจัยเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่คุ้มค่า โดยต้องประเมินทั้งความพร้อมขององค์กรและลักษณะงานที่ต้องการนำมาใช้
งานที่เหมาะกับ Agentic AI
Agentic AI จะให้ประโยชน์สูงสุดกับงานที่มีลักษณะเฉพาะ โดยเฉพาะงานที่มีหลายขั้นตอนและต้องประสานงานระหว่างแผนกหรือระบบต่าง ๆ เช่น การประมวลผลคำสั่งซื้อที่ต้องตรวจสอบสต๊อก อัปเดตระบบบัญชี และแจ้งแผนกจัดส่ง นอกจากนี้ งานที่ต้องตัดสินใจจากข้อมูลหลายแหล่งก็เหมาะสม เช่น การวิเคราะห์ความเสี่ยงลูกค้าที่ต้องดูข้อมูลเครดิต ประวัติการซื้อ และพฤติกรรมการชำระเงิน รวมถึงงานที่ต้องทำซ้ำ ๆ แต่ต้องการความยืดหยุ่นในการปรับตัวตามสถานการณ์ และงานที่ต้องทำนอกเวลาหรือต่อเนื่อง เช่น การตอบกลับลูกค้าหรือการติดตามสถานะออเดอร์
สิ่งที่องค์กรต้องเตรียม
ก่อนนำ Agentic AI มาใช้ องค์กรต้องมีความพร้อมในหลายด้าน เริ่มจากข้อมูลที่มีคุณภาพและเข้าถึงได้ง่าย เพราะ AI ต้องอาศัยข้อมูลที่ถูกต้องและอัปเดตสม่ำเสมอในการทำงาน หากข้อมูลไม่ครบถ้วนหรือไม่แม่นยำ จะส่งผลต่อประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของระบบ ถัดมาคือระบบ IT ที่รองรับ API และการเชื่อมต่อกับระบบต่าง ๆ เพื่อให้ AI สามารถดึงข้อมูลและสั่งงานระบบอื่นได้ และที่สำคัญไม่แพ้กันคือ ทีมงานที่เข้าใจเทคโนโลยีและสามารถดูแลรักษาระบบได้ เพราะ Agentic AI ต้องการการปรับแต่งและติดตามผลอย่างต่อเนื่อง
ประเมินความเสี่ยงก่อนใช้งาน
การประเมินความเสี่ยงเป็นขั้นตอนสำคัญที่ไม่ควรมองข้าม เริ่มจากการพิจารณาผลกระทบต่อลูกค้าหากระบบทำงานผิดพลาด เช่น หาก AI ส่งข้อมูลผิดหรือประมวลผลออเดอร์ผิด จะส่งผลกระทบต่อความเชื่อมั่นของลูกค้ามากน้อยแค่ไหน นอกจากนี้ ยังต้องพิจารณาถึงความซับซ้อนของงานที่ต้องการ เพราะงานที่ซับซ้อนเกินไปอาจทำให้ AI ทำผิดพลาดได้ง่าย และที่สำคัญคือต้องมั่นใจว่าองค์กรมีความสามารถในการควบคุมและติดตามการทำงานของ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงการหยุดระบบได้ทันทีเมื่อเกิดปัญหา
ตัวอย่างการใช้ Agentic AI ในโลกการทำงาน: 5 กรณีศึกษาที่ประสบความสำเร็จ
- Manus.ai: แพลตฟอร์มที่สร้างเว็บไซต์อัตโนมัติ โดย AI วิเคราะห์ความต้องการ ออกแบบ เขียนโค้ด และทดสอบให้เสร็จสมบูรณ์
- AutoGen (Microsoft): ระบบ AI หลายตัวที่ร่วมมือกันทำวิจัย หาคำตอบปัญหาเทคนิค หรือพัฒนาซอฟต์แวร์
- ระบบจัดการประชุมอัตโนมัติ: จัดตารางประชุม ส่งอีเมลเชิญ บันทึกการประชุม สรุปเนื้อหา และติดตามงานต่อเนื่องโดยอัตโนมัติ
- ผู้ช่วยทางการแพทย์เบื้องต้น: รับข้อมูลอาการผู้ป่วย ให้คำแนะนำเบื้องต้น จัดตารางนัดหมายแพทย์ และติดตามผลการรักษา
- ระบบจัดการซัพพลายเชน: จัดการสต๊อก ประสานงานกับซัพพลายเออร์ วางแผนเส้นทางขนส่ง และเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนและเวลา
ข้อดีและข้อเสียของ Agentic AI: การวิเคราะห์แบบสมดุลสำหรับการตัดสินใจ
การนำ Agentic AI มาใช้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างชัดเจน โดยสร้างผลกระทบที่วัดผลได้ในหลายมิติของการดำเนินงาน หาก Agentic AI ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ จะสามารถทำงานที่มีความซับซ้อนหลายอย่างให้เป็นอัตโนมัติ ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างมีนัยสำคัญ แตกต่างจาก AI รุ่นแรกที่เน้นให้ข้อมูลและคำแนะนำเป็นหลัก แต่ Agentic AI สามารถลงมือดำเนินการได้ด้วยตัวเอง ทำให้งานหรือเวิร์กโฟลว์ทั้งหมดอาจทำให้เสร็จสิ้นกระบวนการได้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์
6 ประโยชน์ของ Agentic AI ที่เห็นผลได้อย่างชัดเจน
เมื่อพิจารณาประโยชน์ของ Agentic AI อย่างเป็นระบบ จะพบว่ามี 6 ประโยชน์หลักดังนี้
- ลดขั้นตอนการทำงานด้วยมือที่ซ้ำซ้อน – แทนที่จะให้พนักงานทำงานแบบรูทีนซ้ำ ๆ เช่น การคัดลอกข้อมูลระหว่างระบบ การจัดเรียงไฟล์ หรือการส่งรายงานประจำ Agentic AI สามารถทำงานเหล่านี้ได้อัตโนมัติและแม่นยำกว่า ทำให้พนักงานมีเวลาไปทำงานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น
- เชื่อมต่อระบบต่าง ๆ ได้ (CRM, ERP, อีเมล, ฐานข้อมูล) – AI Agents สามารถทำงานข้ามระบบหลายตัวพร้อมกัน เช่น ดึงข้อมูลลูกค้าจาก CRM อัปเดตสถานะในระบบ ERP ส่งอีเมลแจ้งเตือน และบันทึกประวัติในฐานข้อมูล ซึ่งปกติต้องใช้คนหลายคนหรือหลายขั้นตอนในการทำ
- ลดเวลาประสานงานระหว่างทีม – แทนที่การประชุม การส่งอีเมลไปมา หรือการรอข้อมูลจากแผนกอื่น AI Agents สามารถรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง ประมวลผล และแจกจ่ายให้ทีมที่เกี่ยวข้องได้โดยอัตโนมัติ ทำให้การตัดสินใจเร็วขึ้น
- ทำงานได้ 24/7 โดยไม่ต้องมีคนเฝ้า – ไม่เหมือนพนักงานที่ต้องพักผ่อน AI สามารถทำงานต่อเนื่องตลอดเวลา เหมาะกับงานที่ต้องตอบสนองนอกเวลาทำการ การติดตามออเดอร์ หรือการจัดการกับลูกค้าต่างเขตเวลา
- ลดความผิดพลาดจากการทำงานด้วยมือ – การพิมพ์ผิด การคำนวณผิด หรือการลืมทำขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่งไป เป็นปัญหาที่พบได้บ่อยในการทำงานของมนุษย์ แต่ AI จะทำงานตามกฎที่กำหนดไว้อย่างเคร่งครัด ทำให้ผลลัพธ์สม่ำเสมอและแม่นยำกว่า
- เพิ่มความเร็วในการตอบสนองลูกค้า – แทนที่จะรอให้พนักงานมาทำงานหรือค้นหาข้อมูล AI สามารถตอบคำถาม ให้ข้อมูล หรือแก้ไขปัญหาได้ทันที ทำให้ลูกค้าได้รับการบริการที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ส่งผลต่อความพึงพอใจและการกลับมาใช้บริการซ้ำ
ข้อจำกัดที่ต้องระวัง
Agentic AI ในปัจจุบันยังมีข้อจำกัดสำคัญที่ต้องพิจารณาก่อนการนำไปใช้ ได้แก่
- ผลลัพธ์ไม่แน่นอน: AI ไม่ใช่ระบบที่ทำงานแบบตายตัว โดยเฉพาะเมื่อต้องทำหลายขั้นตอน มีโอกาสที่ AI อาจทำงานผิดเพี้ยนได้
- ค่าใช้จ่ายสูง: การคำนวณและเวลาที่ใช้อาจมากเกินไปสำหรับงานบางประเภท
- อธิบายยาก: การอธิบายเหตุผลการตัดสินใจในแต่ละขั้นตอนทำได้ยาก
- ความซับซ้อนในการดูแล: ต้องมีทีมเชี่ยวชาญคอยดูแลและแก้ไขปัญหา
- ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย: หาก AI เชื่อมต่อกับระบบสำคัญ อาจเกิดปัญหาได้
- ปัญหา Bias (อคติ AI) และข้อผิดพลาด: อาจเกิดการตัดสินใจที่ไม่เป็นธรรมหรือผิดพลาด
- กฎหมายและข้อบังคับ: ต้องปฏิบัติตามมาตรฐานอุตสาหกรรม
สำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การอนุมัติสินเชื่อ การวินิจฉัยทางการแพทย์ การมีห่วงโซ่ AI Agents ที่ซับซ้อนอาจทำให้ยากต่อการควบคุมและอธิบายตามกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง
อนาคตของ Agentic AI: แนวโน้ม โอกาส และความท้าทายในปี 2025-2030
ในอนาคตอันใกล้ Agentic AI จะถูกนำไปใช้มากขึ้นในองค์กรขนาดใหญ่และสตาร์ตอัป โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่ต้องการความรวดเร็วและการทำงานอัตโนมัติ เราจะเห็นการพัฒนาแพลตฟอร์มที่รองรับ Multi-Agent ให้ AI หลายตัวทำงานร่วมกันได้ดียิ่งขึ้น การเจาะอุตสาหกรรมเฉพาะทาง เช่น Healthcare, Manufacturing, Energy, Finance จะมี AI agents เฉพาะด้านมากขึ้น รวมถึงการปรับแต่งเฉพาะองค์กรที่เข้าใจ Context และความต้องการเฉพาะของแต่ละบริษัท ควบคู่ไปกับการผสานเทคโนโลยี IoT และ Edge Computing ที่ทำให้ AI Agents ทำงานใกล้กับอุปกรณ์จริงมากขึ้น
อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่สำคัญยังคงอยู่ ได้แก่ ความน่าเชื่อถือและความต้องการ AI Governance กับกฎหมาย AI ที่ชัดเจน การปรับตัวของแรงงานที่พนักงานจำนวนหนึ่งต้อง Reskill เพื่อทำงานร่วมกับ AI ความต้องการด้าน Infrastructure และผู้เชี่ยวชาญดูแลระบบ รวมถึงการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นระหว่างองค์กร ในที่สุด Agentic AI จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญเช่นเดียวกับอินเทอร์เน็ตหรือระบบคลาวด์ องค์กรที่เน้น AI (AI-first organization) ส่วนใหญ่จะมี AI Agents เชื่อมโยงกับกระบวนการทำงานโดยตรง ทำให้การทำงานมีประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นมากขึ้น
ในบทความถัดไป Agentic AI ในองค์กร: ความเป็นจริง ณ ปัจจุบัน เราจะประเมินสถานการณ์ของ Agentic AI ในปัจจุบันสำหรับบริบทการนำไปใช้ในองค์กร
สนใจนำ Agentic AI มาใช้เพิ่มประสิทธิภาพในองค์กรของคุณ ? AI GEN พร้อมให้คำปรึกษาและออกแบบโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์ธุรกิจคุณ ตั้งแต่การประเมินความเหมาะสม การเลือกเครื่องมือ ไปจนถึงการติดตั้งและดูแลระบบ ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่
ข้อมูลอ้างอิง
- Four AI Agent Strategies That Improve GPT-4 and GPT-3.5 Performance – DeepLearning.AI. สืบค้นเมื่อวันที่ 29 กรกฎาคม 2568 จาก https://www.deeplearning.ai/the-batch/how-agents-can-improve-llm-performance
- What Are AI Agents? | IBM. สืบค้นเมื่อวันที่ 29 กรกฎาคม 2568 จาก https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents
- AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation -Microsoft Research. สืบค้นเมื่อวันที่ 29 กรกฎาคม 2568 จาก https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/autogen-enabling-next-gen-llm-applications-via-multi-agent-conversation-framework/
- Gartner Identifies the Top 10 Strategic Technology Trends for 2025. สืบค้นเมื่อวันที่ 29 กรกฎาคม 2568 จาก https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-10-21-gartner-identifies-the-top-10-strategic-technology-trends-for-2025
- Andrew Ng: Why Agentic AI is the smart bet for most enterprises | Insight Partners. สืบค้นเมื่อวันที่ 29 กรกฎาคม 2568 จาก https://www.insightpartners.com/ideas/andrew-ng-why-agentic-ai-is-the-smart-bet-for-most-enterprises/
ในบทความถัดไป Agentic AI ในองค์กร: ความเป็นจริง ณ ปัจจุบัน เราจะประเมินสถานการณ์ของ Agentic AI ในปัจจุบันสำหรับบริบทการนำไปใช้ในองค์กร
CEO บริษัท ไอเจ็น จำกัด-ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และ Machine learning ทั้งในไทยและต่างประเทศมามากกว่า 10 ปี
