เข้าใจเกี่ยวกับ AI แบบมีเอเจนต์: อนาคตของปัญญาประดิษฐ์อัตโนมัติ

สารบัญ

บทนำ

ปัญญาประดิษฐ์ได้ผ่านการพัฒนาอย่างน่าทึ่งในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา จากระบบอย่างง่ายที่ทำงานตามกฎไปจนถึงอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อน AI ยังคงเปลี่ยนแปลงวิถีการใช้ชีวิตและการทำงานของเรา อย่างไรก็ตาม กระบวนทัศน์ใหม่กำลังเกิดขึ้นซึ่งสัญญาว่าจะปฏิวัติความสามารถและการประยุกต์ใช้ AI นั่นคือ Agentic AI

Agentic AI แสดงถึงพรมแดนใหม่ในปัญญาประดิษฐ์ ก้าวข้ามจากระบบตอบสนองแบบพาสซีฟไปสู่ตัวแทนอัตโนมัติที่มีเป้าหมายชัดเจน สามารถคิดวิเคราะห์และทำงานได้อย่างอิสระ ต่างจาก AI แบบดั้งเดิมที่เพียงตอบสนองต่อคำสั่งหรือทำงานตามที่กำหนดไว้ล่วงหน้า Agentic AI สามารถรับรู้สภาพแวดล้อม ตัดสินใจ วางแผนลำดับการกระทำ และเรียนรู้จากประสบการณ์—ทั้งหมดนี้เพื่อมุ่งสู่วัตถุประสงค์เฉพาะ

ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง Agentic AI ไม่ได้เกี่ยวกับการทำงานอัตโนมัติเท่านั้น แต่เป็นการสร้างหน่วยดิจิทัลที่สามารถทำงานด้วยระดับความเป็นอิสระและประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อนในหลากหลายขอบเขต ตั้งแต่บริการลูกค้าไปจนถึงการดูแลสุขภาพ จากการพัฒนาซอฟต์แวร์ไปจนถึงการจัดการห่วงโซ่อุปทาน Agentic AI พร้อมที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินธุรกิจและวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยี

ในคู่มือนี้ เราจะสำรวจว่า Agentic AI คืออะไร ทำงานอย่างไร การประยุกต์ใช้ในโลกจริง รวมถึงประโยชน์และความท้าทายที่มี ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้นำธุรกิจ ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี หรือเพียงอยากรู้เกี่ยวกับอนาคตของ AI การทำความเข้าใจ Agentic AI จะให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับหนึ่งในพัฒนาการทางเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดในยุคของเรา

Agentic AI คืออะไร?

Agentic AI หมายถึงระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ออกแบบมาให้ทำงานโดยอัตโนมัติแทนผู้ใช้หรือองค์กรเพื่อบรรลุเป้าหมายเฉพาะ ต่างจาก AI แบบดั้งเดิมซึ่งมักเน้นที่การจดจำรูปแบบหรือการคาดการณ์ Agentic AI เน้นที่ความเป็นตัวแทน—ความสามารถในการดำเนินการอย่างอิสระในสภาพแวดล้อมเพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ

ในแก่นแท้ Agentic AI แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงจากระบบ AI เชิงรับไปสู่เชิงรุก AI แบบดั้งเดิมอาจวิเคราะห์ข้อมูลหรือตอบคำถาม แต่ Agentic AI ก้าวไปไกลกว่านั้นด้วยการวางแผนและดำเนินการตามลำดับการทำงานที่ซับซ้อน ปรับตัวต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลง และเรียนรู้จากข้อเสนอแนะเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพตลอดเวลา

คุณลักษณะสำคัญที่กำหนด Agentic AI ได้แก่:

ความเป็นอิสระ: Agentic AI สามารถทำงานได้อย่างอิสระ ตัดสินใจและดำเนินการโดยไม่ต้องมีการกำกับดูแลหรือการแทรกแซงจากมนุษย์อย่างต่อเนื่อง

มุ่งเน้นเป้าหมาย: ระบบเหล่านี้ทำงานเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ จัดลำดับความสำคัญของการกระทำที่ช่วยให้ก้าวหน้าไปสู่เป้าหมายเหล่านั้น

ความสามารถในการให้เหตุผล: Agentic AI ใช้กระบวนการให้เหตุผลที่ซับซ้อนเพื่อเข้าใจปัญหา พัฒนาทางแก้ไข และประเมินผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้น

การปรับตัว: ระบบเหล่านี้สามารถปรับกลยุทธ์เมื่อเผชิญกับสถานการณ์หรืออุปสรรคใหม่ๆ ค้นหาเส้นทางทางเลือกเพื่อบรรลุเป้าหมาย

การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง: Agentic AI พัฒนาขึ้นเรื่อยๆ ผ่านประสบการณ์ นำข้อเสนอแนะมาปรับแนวทางและเพิ่มประสิทธิภาพ

การโต้ตอบ: ระบบเหล่านี้สามารถโต้ตอบกับเครื่องมือ แหล่งข้อมูล และ API ต่างๆ เพื่อทำงานที่ครอบคลุมหลายระบบหรือโดเมน

Harvard Business Review อธิบาย Agentic AI ว่าเป็นตัวแทนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสามารถจัดการงานที่ซับซ้อน เช่น การวางแผนทริปและจัดการการเดินทางทั้งหมด เป็นผู้ดูแลเสมือนจริงสำหรับผู้สูงอายุ หรือปรับห่วงโซ่อุปทานแบบเรียลไทม์ตามความต้องการที่ผันผวน นี่คือก้าวกระโดดที่สำคัญในวิธีที่มนุษย์โต้ตอบและทำงานร่วมกับ AI

ในขณะที่ AI แบบดั้งเดิมอาจเชี่ยวชาญในงานเฉพาะอย่างเช่นการสร้างเนื้อหาหรือการจำแนกข้อมูล แต่ Agentic AI รวมความสามารถหลายอย่างเข้าด้วยกันเพื่อจัดการกระบวนการแบบครบวงจรซึ่งเดิมต้องอาศัยการมีส่วนร่วมของมนุษย์อย่างมาก การเปลี่ยนแปลงนี้สัญญาว่าจะเพิ่มผลิตภาพ ปรับปรุงการดำเนินงาน และเปิดโอกาสใหม่ๆ ในทุกอุตสาหกรรม

Agentic AI ทำงานอย่างไร

Agentic AI ทำงานผ่านกระบวนการสี่ขั้นตอนที่ซับซ้อนซึ่งช่วยให้สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติ การทำความเข้าใจกระบวนการนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกว่าระบบเหล่านี้แตกต่างจากแอปพลิเคชัน AI แบบดั้งเดิมอย่างไร

กระบวนการสี่ขั้นตอน

1. การรับรู้

ขั้นตอนแรกในกระบวนการ Agentic AI คือการรับรู้—การรวบรวมและประมวลผลข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งต่างๆ เช่น:

• ฐานข้อมูลและฐานความรู้
• อินเทอร์เฟซดิจิทัลและแอปพลิเคชัน
• เซนเซอร์และอุปกรณ์ IoT
• ข้อมูลนำเข้าและคำถามจากผู้ใช้
• API ภายนอกและบริการเว็บ

ในช่วงนี้ AI จะดึงข้อมูลที่มีความหมาย รู้จักเอนทิตีหรือวัตถุที่เกี่ยวข้อง และสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของสภาพแวดล้อม การรวบรวมข้อมูลอย่างครอบคลุมนี้ช่วยให้ตัวแทนสามารถทำงานด้วยภาพรวมที่สมบูรณ์ของสถานการณ์

2. การให้เหตุผล

หัวใจของ Agentic AI คือเครื่องมือการให้เหตุผล ซึ่งมักจะขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ทำหน้าที่เป็นผู้ประสานงาน องค์ประกอบนี้:

• เข้าใจงานและวัตถุประสงค์
• วิเคราะห์ข้อมูลที่รับรู้
• สร้างทางแก้ไขหรือแผนการดำเนินงานที่เป็นไปได้
• ประสานงานกับโมเดลเฉพาะทางสำหรับฟังก์ชันเฉพาะ
• ประเมินแนวทางต่างๆ ตามโอกาสความสำเร็จ

ขั้นตอนการให้เหตุผลมักใช้เทคนิค Retrieval-Augmented Generation (RAG) เพื่อเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์มีความถูกต้อง เกี่ยวข้อง และอยู่บนพื้นฐานของข้อมูลที่เชื่อถือได้ นี่คือจุดที่ Agentic AI แสดงความสามารถในการแก้ปัญหา การแบ่งเป้าหมายที่ซับซ้อนเป็นขั้นตอนที่จัดการได้

3. การดำเนินการ

เมื่อวางแผนแล้ว Agentic AI จะเริ่มการดำเนินการ ในช่วงนี้ ระบบจะ:

• บูรณาการกับเครื่องมือภายนอกและซอฟต์แวร์ผ่าน API
• ดำเนินงานเฉพาะตามแผนที่พัฒนาขึ้น
• ติดตามความคืบหน้าและผลลัพธ์แบบเรียลไทม์
• ใช้ราวกั้นที่สร้างไว้เพื่อให้แน่ใจว่าการกระทำเหมาะสมและปลอดภัย

ราวกั้นเหล่านี้มีความสำคัญสำหรับการนำไปใช้อย่างรับผิดชอบ ตัวอย่างเช่น ตัวแทน AI บริการลูกค้าอาจได้รับอนุญาตให้ดำเนินการเรียกร้องไม่เกินจำนวนหนึ่งในขณะที่ต้องขออนุมัติจากมนุษย์สำหรับธุรกรรมที่ใหญ่กว่า สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจว่า AI ทำงานภายในขอบเขตที่เหมาะสมในขณะที่ยังคงมีความเป็นอิสระสำหรับงานประจำ

4. การเรียนรู้

ขั้นตอนสุดท้ายในกระบวนการคือการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่านการเรียนรู้ Agentic AI:

• สร้างวงจรข้อเสนอแนะหรือ “ล้อข้อมูล”
• รวบรวมข้อมูลจากการโต้ตอบและผลลัพธ์
• วิเคราะห์ความสำเร็จและความล้มเหลว
• ปรับปรุงโมเดลและแนวทางตามประสบการณ์

ความสามารถในการปรับตัวนี้ช่วยให้ Agentic AI มีประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อยๆ พัฒนาความเข้าใจที่ละเอียดขึ้นเกี่ยวกับงานและปรับปรุงความสามารถในการบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการอย่างมีประสิทธิภาพ

บทบาทของข้อมูลองค์กร

แง่มุมสำคัญของการนำ Agentic AI ไปใช้ให้ประสบความสำเร็จคือการใช้ข้อมูลขององค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ ระบบเหล่านี้ต้องการการเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่หลากหลายผ่านเครื่องมือค้นหา AI ที่เร่งความเร็วซึ่งประมวลผล จัดเก็บ และเรียกใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

Retrieval-Augmented Generation (RAG) มีบทบาทสำคัญที่นี่ ช่วยให้ AI เข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องจากคลังข้อมูลที่กว้างขึ้นอย่างชาญฉลาด เมื่อระบบทำงาน จะสร้างข้อมูลใหม่ผ่านการโต้ตอบ ซึ่งป้อนกลับเข้าสู่กระบวนการเรียนรู้ สร้างวงจรการปรับปรุงที่ดี

แพลตฟอร์มเช่น โครงสร้างพื้นฐาน AI ของ NVIDIA รวมถึง NVIDIA NeMo microservices สำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชั่น generative AI แบบกำหนดเอง ให้พื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการจัดการและเข้าถึงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ—ข้อกำหนดที่สำคัญสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน Agentic AI ที่ตอบสนองและมีประสิทธิภาพ

Agentic AI กับ AI แบบดั้งเดิม

เพื่อให้เข้าใจความสำคัญของ Agentic AI อย่างเต็มที่ จำเป็นต้องเข้าใจว่ามันแตกต่างจากแนวทาง AI แบบดั้งเดิม รวมถึงทั้งระบบ AI แบบดั้งเดิมและโมเดล Generative AI ที่ทันสมัยกว่า

Agentic AI กับ AI แบบดั้งเดิม

ความเป็นอิสระในการตัดสินใจ

AI แบบดั้งเดิม: มักปฏิบัติตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือรูปแบบ ตัดสินใจภายในพารามิเตอร์แคบๆ ที่กำหนดโดยนักพัฒนา ระบบเหล่านี้เก่งในงานเฉพาะแต่ขาดความเป็นอิสระในการตัดสินใจอย่างแท้จริง

Agentic AI: มีความสามารถในการตัดสินใจอย่างอิสระตามวัตถุประสงค์ ข้อมูลที่มีอยู่ และประสบการณ์ที่เรียนรู้ สามารถประเมินตัวเลือกหลายทางเลือกและเลือกแนวทางที่เหมาะสมที่สุดโดยไม่ต้องมีการโปรแกรมอย่างชัดเจนสำหรับทุกสถานการณ์

แนวทางการแก้ปัญหา

AI แบบดั้งเดิม: มักใช้อัลกอริทึมที่กำหนดไว้แน่นอนเพื่อแก้ปัญหาในลักษณะที่สม่ำเสมอและคาดเดาได้ แนวทางเหล่านี้ใช้ได้ดีกับปัญหาที่มีโครงสร้างแต่มีปัญหากับสถานการณ์ใหม่ๆ

Agentic AI: ใช้เทคนิคการแก้ปัญหาแบบไดนามิก แยกเป้าหมายที่ซับซ้อนเป็นขั้นตอนที่จัดการได้และปรับกลยุทธ์เมื่อสถานการณ์เปลี่ยนแปลง สิ่งนี้ช่วยให้สามารถจัดการกับความท้าทายที่ไม่มีโครงสร้างและมีหลายแง่มุม

ความสามารถในการเรียนรู้

AI แบบดั้งเดิม: มักต้องการการอัปเดตหรือการฝึกอบรมใหม่เพื่อรวมความรู้หรือความสามารถใหม่ การปรับปรุงมักเกิดขึ้นผ่านการแทรกแซงของมนุษย์มากกว่าการเรียนรู้แบบอัตโนมัติ

Agentic AI: เรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากการโต้ตอบและผลลัพธ์ ปรับปรุงแนวทางตลอดเวลาโดยไม่ต้องโปรแกรมใหม่อย่างชัดเจน สิ่งนี้สร้างระบบที่มีความสามารถเพิ่มขึ้นผ่านประสบการณ์

ความสามารถในการบูรณาการ

AI แบบดั้งเดิม: โดยทั่วไปทำงานภายในขอบเขตที่กำหนดไว้ล่วงหน้า มีความสามารถจำกัดในการโต้ตอบกับระบบหรือเครื่องมือภายนอกเว้นแต่จะกำหนดค่าให้ทำเช่นนั้น

Agentic AI: บูรณาการกับเครื่องมือ แหล่งข้อมูล และ API ต่างๆ อย่างราบรื่น ช่วยให้สามารถใช้ประโยชน์จากระบบหลายระบบเพื่อทำงานที่ซับซ้อนที่ครอบคลุมโดเมนหรือแอปพลิเคชันที่แตกต่างกัน

Agentic AI กับ Generative AI

ในขณะที่ Generative AI ได้รับความสนใจอย่างมากสำหรับความสามารถในการสร้างเนื้อหาแบบมนุษย์ แต่ Agentic AI แสดงถึงกระบวนทัศน์ที่แตกต่างกัน:

วัตถุประสงค์และฟังก์ชัน

Generative AI: มุ่งเน้นไปที่การสร้างเนื้อหา—ข้อความ รูปภาพ โค้ด ฯลฯ—ตามรูปแบบที่เรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรม เก่งในการสร้างผลลัพธ์ที่เลียนแบบความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์

Agentic AI: ออกแบบมาเพื่อบรรลุเป้าหมายผ่านการวางแผนและการดำเนินการเชิงกลยุทธ์ แทนที่จะเพียงสร้างเนื้อหา จะใช้ความฉลาดเพื่อแก้ปัญหาและบรรลุวัตถุประสงค์

รูปแบบการโต้ตอบ

Generative AI: มักทำงานในรูปแบบคำขอ-การตอบสนอง ที่ผู้ใช้ส่งคำสั่งให้ AI และรับเนื้อหาที่สร้างขึ้นเป็นการตอบแทน การโต้ตอบส่วนใหญ่เป็นแบบพาสซีฟในส่วนของ AI

Agentic AI: มีส่วนร่วมในการโต้ตอบอย่างต่อเนื่องและซ้ำไปซ้ำมากับทั้งผู้ใช้และระบบ สามารถริเริ่มการดำเนินการ ขอคำชี้แจง และรักษาบริบทตลอดการแลกเปลี่ยนหลายครั้งเพื่อมุ่งสู่เป้าหมายที่กำหนด

ความสามารถในการดำเนินการ

Generative AI: โดยทั่วไปขาดความสามารถในการดำเนินการนอกเหนือจากการสร้างเนื้อหา ผลิตผลลัพธ์แต่ไม่นำไปใช้ในระบบโลกจริงอย่างอิสระ

Agentic AI: สามารถดำเนินงานโดยตรงโดยการบูรณาการกับซอฟต์แวร์อื่น ฐานข้อ