เนื้อหาในบทความ
- AI Agent ต้องรู้อะไรบ้าง
- ทักษะที่ควรมีในการพัฒนา AI Agent
- ภาษา LLMs และเครื่องมือ
- การพัฒนา AI Agent
- สถาปัตยกรรม AI Agent และองค์ประกอบ
- ตัวอย่างของ AI Agent
แนวทางการพัฒนา AI Agent ที่ควรรู้ มีดังนี้ ทักษะของผู้พัฒนา ภาษา กระบวนการพัฒนา และนำส่ง หลักการง่ายๆ ของ AI Agent คือ ถามคำถาม คิดวิเคราะห์ คำตอบ เครื่องมือต่างๆ ระบบที่ใช้ใน AI Agent หรือทั้งหมดเรียกว่า AI Agent EcoSystem
ทักษะพื้นฐานที่ควรมี
- ความเข้าใจในภาษา python ที่เชี่ยวชาญ และ ชำนาญ ในการเรียกใช้ การรู้จักโครงสร้างข้อมูล อัลกอริทึม การเขียนโปรแกรมแบบเชิงวัตถุ และแนวคิดขั้นสูง ตลอดจนการเขียนโปรแกรมแบบ Realtime
- ความเข้าใจในเรื่องของ Machine Learning และ NLP หลักการและแนวคิด ทฤษฏีที่นำมาใช้ในเรื่องของ Machine Learngin และ กลไกลการคิดของภาษาธรรมชาติ NLP ที่ใกล้เคียงกับภาษามนุษย์
- ความเข้าใจในเรื่องของ Library หลัก ไม่ว่าจะเป็นไลบารี่ การเรียกใช้ การตั้งค่า การสร้างคำถาม ประมวลคำถาม การเรียนรู้ และการแสดงผลของคำตอบ ตลอดจนการจัดเก็บต่างๆ ในตัวไลบารี่ของ AI Agent ต่างๆ
ภาษา LLM และการ Integration
- ความเข้าใจในภาษา LLM เข้าใจในตัวภาษา และกลไกการทำงานของภาษาว่ามีองค์ประกอบอะไรบ้าง
- ภาษา LLM หรือ Large Language Models คือโมเดลพื้นฐานการประมวลผลของ Generative AI ซึ่ง LLM จะเรียนรู้ผ่านกระบวนการเรียนรู้แบบเชิงลึก (Deep Learning) โดยผ่านการถูกเทรนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลซึ่งทำให้เกิดเป็นโมเดลที่สามารถประมวลผลภาษาและมีความสามารถในการโต้ตอบ และสร้างสรรค์ข้อความได้เสมือนมนุษย์
- LLM หรือ Large Language Models แบ่งออกเป็นสองประเภท ได้แก่
- LLM คือ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ที่ถูกเทรนให้ทำนายคำถัดไป
- Instruction Tuned LLM โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่นำ
- คำสั่ง Prompt หรือข้อคำถามที่มนุษย์ถามเพื่อให้ AI ตอบ ทำอย่างไรให้ Prompt ทำงาน อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อชี้นำการตัดสินใจและคำตอบของ AI ได้แม่นยำ
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
การพัฒนา AI Agent
- AI Agent Framwork เพื้นฐานของ AI, Machine Learning และ Deep Learning เพื่อเข้าใจกลไกเบื้องหลังการทำงานของ AI สมัยใหม่ เรียนรู้สถาปัตยกรรม AI Agent ต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น
- การออกแบบ AI Agent
- เครื่องมือที่ใช้ LLMs , ChatGPT, Gemmi
องค์ประกอบหลักของสถาปัตยกรรม AI Agent
- โมดูลการรับรู้ (Perception Module): ทำหน้าที่รวบรวมและตีความข้อมูลจากสภาพแวดล้อม โดยอาจใช้เซ็นเซอร์หรือการเข้าถึงเครื่องมือ เช่น การค้นหาเว็บ หรือการเชื่อมต่อ API
- โมดูลการตัดสินใจ (Reasoning/Decision-Making Module): ทำหน้าที่ประมวลผลข้อมูลที่ได้รับมาเพื่อตัดสินใจและวางแผนการดำเนินการ ส่วนนี้มักจะใช้ Large Language Models (LLM) เพื่อช่วยในการคิดและให้เหตุผล
- โมดูลการดำเนินการ (Action Module): ทำหน้าที่แปลงการตัดสินใจให้เป็นการกระทำที่เฉพาะเจาะจงในสภาพแวดล้อมจริงหรือดิจิทัล
ประเภทของสถาปัตยกรรม AI Agent
- สถาปัตยกรรมเชิงปฏิกิริยา (Reactive Architecture): ทำงานโดยตรงจากการกระตุ้นของสภาพแวดล้อมในปัจจุบัน เหมาะสำหรับงานที่ไม่ซับซ้อน
- สถาปัตยกรรมแบบปรึกษาหารือ (Deliberative Architecture): วางแผนและตัดสินใจอย่างรอบคอบโดยการสร้างแบบจำลองของสภาพแวดล้อม
- สถาปัตยกรรมแบบเลเยอร์ (Layered Architecture): ผสมผสานสถาปัตยกรรมแบบปฏิกิริยาและแบบปรึกษาหารือ โดยใช้เลเยอร์ที่แตกต่างกันเพื่อจัดการกับความซับซ้อนที่แตกต่างกัน
- สถาปัตยกรรมไฮบริด (Hybrid Architecture): ผสมผสานองค์ประกอบจากหลายสถาปัตยกรรมเพื่อสร้างระบบที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพสูงสุด การ Deploy ตัว AI Agent
- การพัฒนา API AI Agent เป็นการพัฒนาชุดเครื่องมือและคำสั่งสำเร็จรูปที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มฟีเจอร์ AI ลงในแอป เว็บไซต์ หรือซ
- ซอฟต์แวร์ของตนเองได้โดยไม่ต้องสร้างโปรแกรม AI ที่ซับซ้อนขึ้นเอง API เปรียบเสมือนทางลัดที่ช่วยให้การใช้งาน AI ในผลิตภัณฑ์ต่างๆ ง่ายขึ้น
ผู้ให้บริการ AI Agent ที่โด่ดเด่นในแต่ละด้าน
- Microsoft Copilot Studio
- OpenAI ChatGPT Agent
- Google NotebookLM Agent
- Anthropic Claude 3 Agents
- Salesforce Einstein Copilot
- Amazon Q (AWS Agent)
- xAI’s Grok Agent
- Perplexity AI Pro Agent
- Meta’s Llama Firewall Agent
- AgentOps by LangChain
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น