ค..ตนดูระบบคอม

ทำไม AI Agent ถึงพัฒนา “ยากกว่าที่คิด” และแนวทางสำเร็จสำหรับการพัฒนา AI Agent  แนวคิดสำคัญการพัฒนา AI Agent ให้สำเร็จ เป้าหมายชัดเจน โครงสร้างแบบ Modular ใช้ RAG เพิ่มบริบท Prompt คิดเป็นขั้นตอน วัดผลและปรับปรุงต่อเนื่อง ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา AI Agent กลายเป็นหัวใจสำคัญของระบบอัตโนมัติ ไม่ว่าจะเป็น Chatbot อัจฉริยะ, AI ผู้ช่วยทำงาน, หรือระบบที่ตัดสินใจแทนมนุษย์ได้บางส่วน แต่ในความเป็นจริง หลายทีมพบว่า AI Agent ใช้งานจริงไม่ได้ตามที่คาด ทำงานผิดพลาดเมื่อเจอสถานการณ์ใหม่ ต้นทุนสูง ดูแลยาก และไม่ยืดหยุ่น ปัญหาที่พบบ่อยในการพัฒนา AI Agent 1. เป้าหมายของ Agent ไม่ชัดเจน หลายโปรเจกต์เริ่มจากคำว่า “อยากได้ AI ที่ทำได้ทุกอย่าง”  ผลลัพธ์คือ Agent ทำได้หลายอย่างแต่ไม่เก่งสักอย่าง และควบคุมยาก 2. Agent ไม่มีบริบท (Context) ที่ดีพอ AI ที่ไม่มีข้อมูลเฉพาะขององค์กรหรือผู้ใช้ มักจสร้างสิ่งเหล่านี้ คือ ตอบกว้าง ไม่ตรงงาน ไม่เข้าใจขั้นตอนจริง 3. ระบบไม่รองรับการขยาย (Scalability) เมื่อมีผู้ใช้มากขึ้น อะไรก็เพิ่มตามมา ค่าใช้จ่ายพุ่ง ความเร็วตก แก้ไขยากเพราะโค้ดผูกกันแน่น...

  ChatGPT, Gemini and Claude is the best AI Tool for 2006 There isn’t a single “best” AI model in 2026 — ChatGPT, Google Gemini, and Claude each excel in different areas. Which one is “best” really depends on what you want to use it for. 1. ChatGPT (OpenAI) — Best All-Around & Most Versatile Strong overall performance across many tasks Excellent at complex reasoning, coding, and logic Large ecosystem of plugins and integrations Ideal for: general use, coding help, complex problem-solving, creative ideas. 2. Gemini (Google) — Best for Current Info & Integration Seamless real-time web access Excellent at research and factual grounding Strong integration with Google services (Search, Workspace) Great for: up-to-date answers, research tasks, and anyone using Google products. 3. Claude (Anthropic) — Best for Long-Form Writing & Safety Very large context handling (great for books, long docs) High-quality, nuanced writing and thoughtful reasoning Focus on safety and ...

What is Milvus? Milvus is an open-source vector database built for GenAI applications. Install with pip, perform high-speed searches, and scale to tens of billions of vectors with minimal performance loss. Milvus is an open-source vector database that suits AI applications of every size from running a demo chatbot in Jupyter notebook to building web-scale search that serves billions of users. In this guide, we will walk you through how to set up Milvus locally within minutes and use the Python client library to generate, store and search vectors. Concept of Milvus Milvus is an open-source, cloud-native vector database designed for high-performance similarity search on massive vector datasets. Built on top of popular vector search libraries including Faiss, HNSW, DiskANN, and SCANN, it empowers AI applications and unstructured data retrieval scenarios. Before proceeding, familiarize yourself with the basic principles of embedding retrieval.

Definetion of RAG(Retrieval-Augmented Generation) Retrieval-Augmented Generation (RAG) is the process of optimizing the output of a large language model, so it references an authoritative knowledge base outside of its training data sources before generating a response (AWS: https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/ ) RAG (Retrieval-Augmented Generation) refers to a process where artificial intelligence models use external databases to obtain relevant information and generate more accurate responses. (h ttps://www.meilisearch.com/blog/what-is-rag ) Retrieval-Augmented Generation (RAG) is an advanced AI framework that combines information retrieval with text generation models like GPT to produce more accurate and up-to-date responses. Instead of relying only on pre-trained data like traditional language models, RAG fetches relevant documents from an external knowledge source before generating an answer. ( https://www.geeksforgeeks.org/nlp/what-is-retrieval-augmented-...

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 ควา...

MCP Server  อะไรคือ MCP (Model context Protocol) MCP (Model Context Protocol) เป็นโอเพนซอร์ตสำหรับติดต่อและสื่อสารนอกระบบ เพื่อติดต่อใช้งานกับ AI Agent  MCP (Model Context Protocol) เป็นโปรโตคอลมาตรฐานเพื่อทำให้แอปพลิเคชั่นสามารถจัดเตรียมข้อมูลเพื่อเรียกใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ช่วยในการพัฒนาให้โมเดล AI ต่างๆสามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลและเครื่องมืออื่นๆ ตามมาตรฐานที่กำหนด ทำให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชั่นเพื่อรองรับการใช้งน AI ได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องสร้าง User Interface อินเทอร์เฟซใหม่ สำหรับแต่ละโมเดลหรือแหล่งข้อมูล MCP Server Tools  Apidog MCP Server Supabase MCP Server perplexity.ai magicui design   UI library for Design Engineers  is open-source animated components and effects built with React, Typescript, Tailwind CSS, and Motion  using landing pages with components tavily.com   MCP Server for the Internet of Agents with fast, secure and reliable web access APIs clickhouse   MCP Server for analytical database for business intelligen...