Agentic AI คืออะไร? คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับผู้เริ่มต้น

คุณอาจเคยใช้ ChatGPT หรือผู้ช่วย AI ที่คล้ายกัน คุณถามคำถาม ได้คำตอบ แล้วก็จบ แต่ถ้า AI สามารถทำได้มากกว่านั้นล่ะ? ถ้ามันสามารถ วางแผน, ทำงานหลายขั้นตอน, ใช้เครื่องมือต่างๆ, และ ทำงานอัตโนมัติ เพื่อบรรลุเป้าหมายของคุณล่ะ? ยินดีต้อนรับสู่ Agentic AI - วิวัฒนาการขั้นต่อไปของปัญญาประดิษฐ์

Agentic AI คืออะไร?

Agentic AI หมายถึงระบบ AI ที่สามารถทำงานอัตโนมัติเพื่อบรรลุเป้าหมาย ต่างจาก AI แบบดั้งเดิมที่แค่ตอบสนองต่อ prompt Agentic AI สามารถ:

• วางแผน งานหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน
• ตัดสินใจ ได้เอง
• ใช้เครื่องมือภายนอก (APIs, ฐานข้อมูล, ค้นหาเว็บ)
• เรียนรู้จากฟีดแบ็ค และปรับตัว
• ทำต่อเนื่อง จนกว่าจะบรรลุเป้าหมาย

ลองคิดแบบนี้: AI แบบดั้งเดิมเหมือนพนักงานที่ตอบคำถามคุณ Agentic AI เหมือนผู้จัดการที่มีความสามารถซึ่งรับวัตถุประสงค์ของคุณแล้วหาวิธีทำให้สำเร็จ - วางแผน มอบหมายงาน แก้ปัญหา และปรับเปลี่ยนไปตามทาง

ตัวอย่างง่ายๆ

AI แบบดั้งเดิม:

• คุณ: "อากาศกรุงเทพฯ เป็นอย่างไร?"
• AI: "กรุงเทพฯ อากาศ 32°C แดดจ้า"
• (จบ - ตอบครั้งเดียว)

Agentic AI:

• คุณ: "วางแผนทริปเชียงใหม่วันหยุดสุดสัปดาห์ให้หน่อย"
• AI: ค้นหาเที่ยวบิน → เปรียบเทียบราคา → เช็คสภาพอากาศ → หาโรงแรม → ค้นหาสถานที่ท่องเที่ยว → สร้างตารางเที่ยว → จองทุกอย่าง → "นี่คือแผนทริปครบถ้วนพร้อมการจองทั้งหมดที่ยืนยันแล้ว"

AI แบบดั้งเดิม vs Agentic AI

ความแตกต่างสำคัญ

ด้าน	AI แบบดั้งเดิม	Agentic AI
การโต้ตอบ	Prompt เดียว → ตอบครั้งเดียว	เป้าหมาย → หลายการกระทำอัตโนมัติ
พฤติกรรม	ตอบโต้ (รอ input)	เชิงรุก (ริเริ่มเอง)
ความซับซ้อนของงาน	งานเดี่ยว แยกส่วน	หลายขั้นตอน เชื่อมโยงกัน
การใช้เครื่องมือ	จำกัดหรือไม่มี	มากมาย (APIs, ค้นหา, โค้ด ฯลฯ)
การตัดสินใจ	มนุษย์กำหนด	อัตโนมัติภายในขอบเขต
การเรียนรู้	คงที่ในแต่ละเซสชัน	ปรับตัวและพัฒนาระหว่างทำงาน
ความต่อเนื่อง	จบหลังตอบ	ทำต่อจนบรรลุเป้าหมาย

ประเภทของระบบ Agentic AI

1. ระบบ Single-Agent

AI agent หนึ่งตัวทำงานอิสระเพื่อทำงานให้เสร็จ

• ตัวอย่าง: ผู้ช่วยเขียนโค้ดที่เขียน ทดสอบ และแก้บัค
• กรณีใช้งาน: เพิ่มผลผลิตส่วนบุคคล ระบบอัตโนมัติง่ายๆ

2. ระบบ Multi-Agent

AI agents หลายตัวร่วมมือกัน แต่ละตัวมีบทบาทเฉพาะทาง

• ตัวอย่าง: ทีมที่มี agent "นักวิจัย" agent "นักเขียน" และ agent "ผู้ตรวจสอบ"
• กรณีใช้งาน: โปรเจกต์ซับซ้อน กระบวนการสร้างเนื้อหา

3. ระบบ Hierarchical Agent

Agents จัดเป็นลำดับชั้นมี agent ผู้จัดการและ agent ผู้ปฏิบัติ

• ตัวอย่าง: Agent หัวหน้าทีมมอบหมายงานให้ sub-agents เฉพาะทาง
• กรณีใช้งาน: ระบบอัตโนมัติระดับองค์กร การดำเนินงานขนาดใหญ่

4. Reactive Agents

Agents ที่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์

• ตัวอย่าง: บอทเทรดที่ตอบสนองต่อสภาวะตลาด
• กรณีใช้งาน: การตรวจสอบ การตัดสินใจแบบเรียลไทม์

5. Deliberative Agents

Agents ที่วางแผนอย่างละเอียดก่อนลงมือทำ

• ตัวอย่าง: AI วางแผนกลยุทธ์สำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ
• กรณีใช้งาน: การแก้ปัญหาซับซ้อน การวิจัย

วงจร Agentic AI

Agentic AI ทำงานในวงจรต่อเนื่อง:

1. รับรู้ (Perceive)

Agent สังเกตสภาพแวดล้อมและรวบรวมข้อมูล:

• อ่านคำขอของผู้ใช้
• ตรวจสอบแหล่งข้อมูล
• ตรวจสอบผลลัพธ์จากเครื่องมือ

2. ให้เหตุผล (Reason)

Agent วิเคราะห์สถานการณ์และวางแผน:

• ทำความเข้าใจเป้าหมาย
• แบ่งงานซับซ้อนออกเป็นส่วนย่อย
• ตัดสินใจว่าจะใช้เครื่องมือใด
• วางแผนลำดับการกระทำ

3. ลงมือทำ (Act)

Agent ดำเนินการโดยใช้เครื่องมือที่มี:

• เรียก APIs
• ค้นหาเว็บ
• เขียนและรันโค้ด
• สื่อสารกับระบบอื่น

4. เรียนรู้ (Learn)

Agent ประเมินผลลัพธ์และปรับตัว:

• ตรวจสอบว่าบรรลุเป้าหมายหรือไม่
• เรียนรู้จากข้อผิดพลาด
• ปรับกลยุทธ์ถ้าจำเป็น
• พัฒนาสำหรับงานในอนาคต

วงจรนี้ดำเนินต่อไปจนกว่าจะบรรลุเป้าหมายหรือ agent พิจารณาว่าไม่สามารถดำเนินการต่อได้

คำศัพท์ AI สำคัญที่ควรรู้ (อธิบายศัพท์เทคนิค)

1. Agent (ตัวแทน)

คืออะไร: ระบบ AI ที่สามารถรับรู้สภาพแวดล้อม ตัดสินใจ และดำเนินการได้เอง

เปรียบเทียบง่ายๆ: คิดถึงหุ่นยนต์ดูดฝุ่น มันรับรู้ห้อง ตัดสินใจว่าจะทำความสะอาดตรงไหน ลงมือทำโดยเคลื่อนที่และดูดฝุ่น และปรับตัวเมื่อชนสิ่งกีดขวาง

ในบริบท AI: LLM ที่มีความสามารถใช้เครื่องมือ ตัดสินใจ และดำเนินแผนหลายขั้นตอน

2. Tool Calling / Function Calling (การเรียกใช้เครื่องมือ)

คืออะไร: ความสามารถของ AI ในการใช้เครื่องมือภายนอกเช่น APIs, ฐานข้อมูล หรือการรันโค้ด

เปรียบเทียบง่ายๆ: เหมือนเชฟที่สามารถใช้เครื่องมือครัวต่างๆ (มีด เตา เครื่องปั่น) เพื่อเตรียมอาหาร

ตัวอย่าง: Agent เรียก API สภาพอากาศ จากนั้น API จองที่พัก จากนั้น API ชำระเงิน เพื่อวางแผนทริปของคุณ

3. Chain of Thought (CoT) - สายความคิด

คืออะไร: เทคนิคการให้เหตุผลที่ AI อธิบายความคิดทีละขั้นตอนก่อนจะสรุปผล

เปรียบเทียบง่ายๆ: เหมือนการแสดงวิธีทำโจทย์คณิตศาสตร์แทนที่จะให้แค่คำตอบ

ทำไมจึงสำคัญ: ช่วยให้ agents ตัดสินใจได้ดีขึ้นและให้มนุษย์ตรวจสอบเหตุผลได้

4. ReAct (Reasoning + Acting) - ให้เหตุผล + ลงมือทำ

คืออะไร: กรอบการทำงานที่ AI สลับระหว่างการให้เหตุผลว่าจะทำอะไรและการลงมือทำ

เปรียบเทียบง่ายๆ: "คิด แล้วทำ แล้วคิดอีกครั้ง" - เหมือนนักหมากรุกที่วิเคราะห์ เดิน แล้ววิเคราะห์ใหม่

รูปแบบ: ความคิด → การกระทำ → การสังเกต → ความคิด → การกระทำ → ...

5. Orchestration (การประสานงาน)

คืออะไร: การประสานงานและจัดการ AI agents หลายตัวหรือเครื่องมือที่ทำงานร่วมกัน

เปรียบเทียบง่ายๆ: เหมือนวาทยากรนำวงออร์เคสตรา - ทำให้เครื่องดนตรีทุกชิ้น (agents) เล่นประสานกัน

ทำไมจึงสำคัญ: งานซับซ้อนมักต้องการ agents เฉพาะทางหลายตัวทำงานร่วมกัน

ทำไม Agentic AI จึงสำคัญ

1. ทำงานซับซ้อนอัตโนมัติ

ระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมจัดการงานง่ายๆ ซ้ำๆ Agentic AI สามารถทำงานซับซ้อนที่ต้องการ:

• การตัดสินใจ
• การจัดการข้อยกเว้น
• การปรับตัวตามสถานการณ์ที่เปลี่ยน
• การประสานงานหลายระบบ

2. ลดคอขวดจากมนุษย์

กระบวนการธุรกิจหลายอย่างหยุดชะงักรอการตัดสินใจของมนุษย์ Agentic AI สามารถ:

• จัดการการตัดสินใจประจำวันได้เอง
• ส่งต่อเฉพาะกรณีที่ซับซ้อนจริงๆ
• ทำงาน 24/7 โดยไม่เหนื่อยล้า

3. ขยายความเชี่ยวชาญ

ความรู้จากผู้เชี่ยวชาญสามารถฝังใน agents:

• Legal agents ที่เข้าใจกฎหมายไทย
• Medical agents ที่ช่วยวินิจฉัย
• Financial agents ที่วิเคราะห์การลงทุน

4. เปิดทางให้ความสามารถใหม่

สิ่งที่เป็นไปไม่ได้กลายเป็นไปได้:

• บริการส่วนบุคคลในระดับใหญ่
• ระบบที่ปรับตัวแบบเรียลไทม์
• ระบบอัตโนมัติการวิจัยที่ซับซ้อน

Agentic AI แก้ปัญหาอะไรได้บ้าง?

ปัญหา	โซลูชันแบบเดิม	โซลูชัน Agentic AI
บริการลูกค้าหลายขั้นตอน	พนักงานจัดการทีละขั้น	AI agent แก้ไขตั้งแต่ต้นจนจบ
วิเคราะห์ข้อมูลและทำรายงาน	นักวิเคราะห์ query และจัดรูปแบบด้วยมือ	Agent รวบรวม วิเคราะห์ และสร้างรายงาน
พัฒนาซอฟต์แวร์	นักพัฒนาเขียน ทดสอบ แก้บัค	Agent เขียนโค้ด ทดสอบ และแก้ไขได้เอง
วิจัยและสังเคราะห์ข้อมูล	ค้นหาด้วยมือหลายชั่วโมง	Agent ค้นหา อ่าน และสังเคราะห์
ประมวลผลเอกสาร	ตรวจสอบและดึงข้อมูลด้วยมือ	Agent อ่าน เข้าใจ และประมวลผล
การนัดหมายและประสานงาน	อีเมลไปมา	Agent เจรจาและนัดหมาย

Agentic AI ทำงานอย่างไร

สถาปัตยกรรม

1. Large Language Model (สมอง)

   • เข้าใจภาษาธรรมชาติ
   • ให้เหตุผลเกี่ยวกับงาน
   • สร้างแผนและคำตอบ

2. ระบบความจำ

   • ระยะสั้น: บทสนทนา/งานปัจจุบัน
   • ระยะยาว: ประสบการณ์ที่ผ่านมา ความชอบของผู้ใช้

3. ห้องสมุดเครื่องมือ

   • APIs และ integrations
   • สภาพแวดล้อมรันโค้ด
   • การเข้าถึงฐานข้อมูล
   • ความสามารถท่องเว็บ

4. ชั้นประสานงาน

   • จัดการวงจร agent
   • จัดการข้อผิดพลาดและลองใหม่
   • ประสานงาน agents หลายตัว

ตัวอย่างการทำงาน

ผู้ใช้: "วิเคราะห์ข้อมูลยอดขายของเราและสร้างพรีเซนเทชัน"

Agent คิด:
1. ฉันต้องเข้าถึงฐานข้อมูลยอดขาย
2. จากนั้นวิเคราะห์แนวโน้มและรูปแบบ
3. สร้าง insights และภาพประกอบ
4. สร้างพรีเซนเทชันพร้อมข้อค้นพบ

Agent ดำเนินการ:
→ [เครื่องมือ: ฐานข้อมูล] Query ข้อมูลยอดขาย 12 เดือนที่ผ่านมา
→ [เครื่องมือ: วิเคราะห์] คำนวณแนวโน้ม อัตราเติบโต สินค้าขายดี
→ [เครื่องมือ: สร้างภาพ] สร้างกราฟและแผนภูมิ
→ [เครื่องมือ: พรีเซนเทชัน] สร้างสไลด์พร้อม insights
→ [ผลลัพธ์] "นี่คือพรีเซนเทชันยอดขายของคุณพร้อม insights สำคัญ..."

Agentic AI ในประเทศไทย: การใช้งานจริง

1. ระบบอัตโนมัติบริการลูกค้าภาษาไทย

ใช้ Chinda Thai LLM เป็นสมอง ธุรกิจสามารถสร้าง agents ที่:

• เข้าใจความละเอียดอ่อนของภาษาไทย
• จัดการข้อร้องเรียนลูกค้าตั้งแต่ต้นจนจบ
• ส่งต่อกรณีซับซ้อนอย่างเหมาะสม
• ดำเนินการคืนเงินและเปลี่ยนสินค้าได้เอง

2. กระบวนการประมวลผลเอกสารไทย

รวม AI agents กับ Thai OCR:

• Agent รับภาพเอกสาร
• ใช้ OCR ดึงข้อความภาษาไทย
• ตรวจสอบข้อมูลกับฐานข้อมูล
• ส่งต่อไปยังแผนกที่เหมาะสม
• ติดตามรายการที่ค้างอยู่

3. ผู้ช่วยวิจัยกฎหมายไทย

ใช้ Thanoy Legal AI:

• Agent รับคำถามทางกฎหมาย
• ค้นหากฎหมายและคำพิพากษาที่เกี่ยวข้อง
• วิเคราะห์การประยุกต์ใช้กับกรณี
• สร้างสรุปและข้อเสนอแนะทางกฎหมาย

4. Agent ธุรกิจหลายภาษา

รวม Translation API กับ LLMs:

• Agent สื่อสารกับลูกค้าในภาษาใดก็ได้
• แปลเอกสารภายในทันที
• ประสานงานการดำเนินงานระหว่างประเทศ
• จัดการคำถามข้ามพรมแดน

5. Agent ภาษาไทยผ่านเสียง

รวม Speech-to-Text และ Text-to-Speech:

• Agent รับคำสั่งเสียงภาษาไทย
• ประมวลผลคำขอด้วยการให้เหตุผล AI
• ตอบกลับด้วยเสียงภาษาไทยที่เป็นธรรมชาติ
• ทำให้ระบบอัตโนมัติไม่ต้องใช้มือได้

สร้าง Agentic AI กับ iApp

iApp Technology ให้ส่วนประกอบสำหรับสร้าง Agentic AI ในประเทศไทย:

ส่วนประกอบที่มี

ส่วนประกอบ	ผลิตภัณฑ์ iApp	บทบาทใน Agent
การเข้าใจภาษา	Chinda Thai LLM	สมองสำหรับงานภาษาไทย
การให้เหตุผลขั้นสูง	DeepSeek-V3.2	การให้เหตุผลซับซ้อนและเขียนโค้ด
ความรู้กฎหมาย	Thanoy Legal AI	ความเชี่ยวชาญกฎหมายไทย
อ่านเอกสาร	Thai OCR APIs	อ่านเอกสารไทย
การแปล	Translation API	ความสามารถหลายภาษา
อินเตอร์เฟซเสียง	Speech APIs	รับ/ส่งเสียง

ตัวอย่าง: สร้าง Agent บริการลูกค้าภาษาไทย

import requests

def thai_customer_agent(customer_query):
    # ขั้นที่ 1: เข้าใจคำถามด้วย Chinda
    understanding = call_chinda_api(
        f"วิเคราะห์คำถามลูกค้านี้และระบุ: intent, sentiment, actions ที่ต้องทำ: {customer_query}"
    )

    # ขั้นที่ 2: ตัดสินใจการกระทำตาม intent
    if "refund" in understanding['intent']:
        # ตรวจสอบสถานะออเดอร์ ดำเนินการคืนเงิน ฯลฯ
        result = process_refund_workflow(understanding)
    elif "complaint" in understanding['intent']:
        # บันทึกข้อร้องเรียน ส่งต่อถ้าจำเป็น
        result = handle_complaint_workflow(understanding)
    else:
        # คำถามทั่วไป
        result = answer_inquiry(understanding)

    # ขั้นที่ 3: สร้างคำตอบภาษาไทย
    response = call_chinda_api(
        f"สร้างคำตอบภาษาไทยสุภาพสำหรับ: {result}"
    )

    return response

def call_chinda_api(prompt):
    response = requests.post(
        'https://api.iapp.co.th/v3/llm/chinda-thaillm-4b/chat/completions',
        headers={
            'apikey': 'YOUR_API_KEY',
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        json={
            'model': 'chinda-qwen3-4b',
            'messages': [{'role': 'user', 'content': prompt}],
            'max_tokens': 1024
        }
    )
    return response.json()

เริ่มต้นกับ Agentic AI

ขั้นที่ 1: เริ่มง่ายๆ

เริ่มด้วยระบบ single-agent สำหรับงานเฉพาะ:

• ทำงานอัตโนมัติทีละ workflow
• ใช้ Chinda สำหรับงานภาษาไทย
• เพิ่มเครื่องมือทีละอย่าง

ขั้นที่ 2: เพิ่มเครื่องมือ

ขยายความสามารถ agent ด้วย iApp APIs:

• OCR สำหรับประมวลผลเอกสาร
• Translation สำหรับรองรับหลายภาษา
• Speech สำหรับอินเตอร์เฟซเสียง

ขั้นที่ 3: ขยายขนาด

เมื่อมีความมั่นใจมากขึ้น สร้างระบบที่ซับซ้อนขึ้น:

• สถาปัตยกรรม multi-agent
• Workflows ข้ามฟังก์ชัน
• ระบบอัตโนมัติระดับองค์กร

แหล่งข้อมูล

1. รับสิทธิ์เข้าถึง API: การจัดการ API Key
2. ลอง Chinda: Chinda Thai LLM Demo
3. สำรวจผลิตภัณฑ์: iApp APIs ทั้งหมด
4. เข้าร่วมชุมชน: Discord

อนาคตของ Agentic AI

เทรนด์ที่ควรจับตา

1. Agents อิสระมากขึ้น: AI จัดการงานซับซ้อนมากขึ้นโดยมีการกำกับจากมนุษย์น้อยลง
2. Agents เฉพาะทาง: Agents เฉพาะด้านกฎหมาย การแพทย์ การเงิน
3. Marketplaces สำหรับ Agents: Agents สำเร็จรูปที่คุณสามารถใช้ได้ทันที
4. การสื่อสารระหว่าง Agent: ระบบ AI เจรจาและร่วมมือกัน
5. Agents ภาษาไทย: ความสามารถภาษาไทยที่ซับซ้อนขึ้น

ทำไมธุรกิจไทยควรเริ่มตอนนี้

• ความได้เปรียบของผู้นำ: ธุรกิจที่นำ Agentic AI มาใช้ตอนนี้จะเป็นผู้นำในอุตสาหกรรม
• ลดค่าใช้จ่าย: ทำงานราคาแพงที่ใช้คนให้เป็นอัตโนมัติ
• ขยายการดำเนินงาน: รองรับลูกค้ามากขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มพนักงานตามสัดส่วน
• พร้อมให้บริการ 24/7: Agents ทำงานตลอดเวลา
• สร้างความแตกต่าง: มอบประสบการณ์ลูกค้าที่เหนือกว่า

สรุป

Agentic AI เป็นตัวแทนของการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานจาก AI ที่ตอบคำถามเป็น AI ที่บรรลุเป้าหมาย มันไม่ใช่แค่เรื่องแชทบอทที่ฉลาดขึ้น - มันเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติที่สามารถวางแผน ดำเนินการ และปรับตัว

สำหรับธุรกิจไทย การรวมความสามารถ AI ภาษาไทยของ iApp (Chinda, Thanoy, Thai OCR) กับสถาปัตยกรรม Agentic AI เปิดโอกาสที่ไม่เคยมีมาก่อนสำหรับระบบอัตโนมัติและนวัตกรรม

พร้อมสร้าง AI agent ตัวแรกของคุณหรือยัง? สมัครฟรี และเริ่มต้นด้วย Chinda Thai LLM วันนี้!

---

มีคำถาม? เข้าร่วม Discord Community ของเราหรืออีเมลมาที่ support@iapp.co.th

iApp Technology Co., Ltd. บริษัทเทคโนโลยี AI ชั้นนำของประเทศไทย