ค..ตนดูระบบคอม

Top MCP Servers for Frontend Developers Canva MCP Server DigitalOcean MCP Server Figma’s Dev Mode MCP Server GitHub MCP Server JetBrains MCP Proxy Server React MCP Server (third-party) Shopify Dev MCP server Vercel MCP Server Angular CLI MCP Server  Canva MCP Server The Canva Dev Model Context Protocol (MCP) server provides AI-powered development assistance for Canva apps and integrations. By connecting your preferred MCP client (such as Cursor, Claude Desktop, or other compatible tools) to canva.dev, you can access specialized tools and documentation to enhance your development workflow.

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.

AI Agent (เอไอ เอเจนต์) คือ โปรแกรมซอฟต์แวร์อัจฉริยะที่ทำงานอัตโนมัติได้ด้วยตัวเอง โดยเข้าใจเป้าหมายที่มนุษย์กำหนด แล้ววางแผน ดำเนินการ และตัดสินใจเพื่อบรรลุเป้าหมายนั้น โดยไม่ต้องมีคำสั่งทุกขั้นตอนเหมือนแชทบอททั่วไป ต่างกันที่เอเจนต์ AI จะสามารถใช้เครื่องมือ, เข้าถึงข้อมูลจากระบบต่าง ๆ และทำงานซับซ้อนได้เอง เช่น การเขียนโค้ด, การวิเคราะห์ข้อมูล, การบริการลูกค้าแบบครบวงจร หรือการจัดการเวิร์กโฟลว์ ทำให้ทำงานได้มีประสิทธิภาพและเป็นอิสระมากขึ้น คุณสมบัติหลักของ AI Agent รับรู้ (Perception): เก็บข้อมูลจากสภาพแวดล้อม (เช่น เซ็นเซอร์, เอกสาร, ฐานข้อมูล) คิด/ใช้เหตุผล (Reasoning): วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตัดสินใจตามตรรกะ ตัดสินใจ (Decision-Making): เลือกทางปฏิบัติที่ดีที่สุดตามเป้าหมายและสถานการณ์ ลงมือทำ (Action): ดำเนินการตามการตัดสินใจ (เช่น เรียกใช้เครื่องมือ, ส่งคำตอบ) เรียนรู้และปรับตัว (Learning & Adaptation): ปรับปรุงตัวเองให้ดีขึ้นจากประสบการณ์ ทำงานเป็นอิสระ (Autonomy): ทำงานต่อเนื่องได้เอง โดยมีมนุษย์กำกับดูแลน้อย ความแตกต่างจาก Chatbot Chatbot: เน้นตอบคำถาม/สนทนาตามฐานข้อมูล มักต้...

 What are agentic AI? AI agents are systems that combine LLMs for reasoning and decision-making with tools for real-world interaction, enabling them to complete complex tasks with limited human involvement. Agents are assigned specific roles and given varying degrees of autonomy to accomplish their end goal. They are also equipped with memory, allowing them to learn from past experiences and enhance their performance over time. Components of AI Agents Reasoning is Planning and Reffection  Prompt is Task and Role Tools is aVector Search Engine, Web Search, internet serach, vector search, Code interpreter and AIP Memory short-term and long-term Type of Agentic Workflow The Workflow is series of concept design to task and goal. The agentic workflow is a series of connected steps dynamically executed by an agent, or series of agents, to achieve a specific task or goal. Automatic workflow (role-base non ai) AI workflow (non agentic) Agentic Workflow Step of workflow agentic make of...