แนวทางการพัฒนา AI Agent ปี 2026

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)

พัฒนา AI Agent

• AI Agent Framwork เพื้นฐานของ AI, Machine Learning และ Deep Learning เพื่อเข้าใจกลไกเบื้องหลังการทำงานของ AI สมัยใหม่ เรียนรู้สถาปัตยกรรม AI Agent ต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น 
• การออกแบบ AI Agent
• เครื่องมือที่ใช้

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

1. Microsoft Copilot Studio
2. OpenAI ChatGPT Agent 
3. Google NotebookLM Agent 
4. Anthropic Claude 3 Agents 
5. Salesforce Einstein Copilot
6. Amazon Q (AWS Agent)
7. xAI’s Grok Agent
8. Perplexity AI Pro Agent
9. Meta’s Llama Firewall Agent
10. AgentOps by LangChain