Agentic AI คืออะไร?
เมื่อโลกเข้าสู่ยุคปัญญาประดิษฐ์ (AI) เต็มรูปแบบ เราเห็นความหลากหลายของเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในยุคที่เรามี Generative AI โดยหนึ่งในแนวคิดที่น่าจับตามองคือ Agentic AI หรือ “เอเจนติกเอไอ” ซึ่งเป็น AI ที่สามารถดำเนินการและตัดสินใจด้วยตนเอง โดยมีลักษณะคล้าย “ตัวแทน” (Agent) ที่เข้าใจเป้าหมาย รวมถึงมีความสามารถในการปรับตัวตามสถานการณ์ต่าง ๆ ได้ ในบทความนี้ จะพาคุณมาทำความเข้าใจว่า Agentic AI คืออะไร มีหลักการทำงานอย่างไร และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในด้านใดบ้าง
Agentic AI คืออะไร
Agentic AI คือ ผู้ช่วย AI อัจฉริยะ ที่สามารถดำเนินการและตัดสินใจด้วยตนเอง โดยมีลักษณะคล้าย “ตัวแทน” (Agent) ที่เข้าใจเป้าหมาย รวมถึงมีความสามารถในการปรับตัวตามสถานการณ์ต่าง ๆ ได้ สามารถที่จะทำงาน คิด ตัดสินใจได้ด้วยตัวเอง
Agentic AI เป็นก้าวสำคัญอีกขั้นของ AI ที่ให้ AI มีบทบาทเป็นตัวกระทำ (Agent) หรือผู้ช่วยอัจฉริยะที่สามารถเรียนรู้ ตัดสินใจ และดำเนินการตามเป้าหมายโดยอัตโนมัติ จุดเด่นคือการลดภาระงานซ้ำซ้อนและตัดสินใจได้เร็ว โดยใช้เทคโนโลยีอย่าง Deep Reinforcement Learning, RPA และ Large Language Models เข้ามาช่วย แม้จะมีความท้าทายด้านการควบคุมความปลอดภัยและจริยธรรม แต่ในอนาคตเราจะเห็น Agentic AI มีบทบาทเป็น “ทีมงานดิจิทัล” หรือ “ผู้ร่วมงานเสมือน” ในองค์กรต่าง ๆ ได้อย่างแพร่หลาย ทั้งในด้านการเงิน โลจิสติกส์ การผลิต หรือแม้แต่ในการดูแลลูกค้าและงานบริการ ซึ่งหากได้รับการออกแบบและบริหารจัดการอย่างเหมาะสม จะเป็นเทคโนโลยีที่เปลี่ยนโฉมการทำงานและยกระดับศักยภาพขององค์กรทั่วโลกได้อย่างแท้จริง
ส่วนประกอบของ Agentic AI
Agentic AI คือระบบปัญญาประดิษฐ์ที่มีลักษณะ “เอเจนต์” (Agent) ซึ่งหมายถึงยูนิตหรือโมดูลที่สามารถ
-
รับรู้สภาวะแวดล้อม (Perceive the Environment): มีเซนเซอร์หรือตัวประมวลผลข้อมูลที่คอยดึงข้อมูลจากสภาพแวดล้อมภายนอก
-
ประมวลผล (Process): ใช้อัลกอริทึมหรือโมเดล AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ทำการอนุมาน (Inference) และตัดสินใจ
-
ดำเนินการ (Act): ลงมือทำบางอย่างเพื่อตอบสนองเป้าหมายที่ตั้งไว้ เช่น โต้ตอบกับระบบอื่น ๆ หรือเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อม
โดยตัว Agentic AI จะมีวัฏจักร “รับรู้–ตัดสินใจ–ปฏิบัติ” หมุนเวียนไปอย่างต่อเนื่อง โดยในแต่ละรอบจะพยายามปรับปรุงกลยุทธ์หรือวิธีการให้มีประสิทธิภาพขึ้นเรื่อย ๆ ทำให้ AI สามารถตัดสินใจได้อย่างเป็นอิสระ (Autonomous) และถูกต้องขึ้นตามประสบการณ์ที่ได้รับ ในอนาคต AI จะไม่ได้เป็นเพียง “เครื่องมือ” แต่จะทำงานร่วมกับมนุษย์อย่างสอดคล้อง โดยมีบทบาทเป็นผู้ช่วย (Assistant) ที่สามารถสื่อสาร ตัดสินใจ และดำเนินงานได้ทัดเทียมกับพนักงานคนหนึ่ง
หลักการทำงานของ Agentic AI
Agentic AI มี 4 ขั้นตอนหลักในการทำงาน ซึ่งคล้ายกับวิธีที่มนุษย์ประมวลผลและตอบสนองต่อสถานการณ์ต่าง ๆ- รับรู้ (Perceive) โดยจะเริ่มต้นด้วยการเก็บข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น
- เซ็นเซอร์ (เหมือนกล้องหรือไมโครโฟน)
- ฐานข้อมูล (ข้อมูลที่จัดเก็บไว้)
- อินเทอร์เฟซดิจิทัล (ข้อมูลจากเว็บไซต์หรือแอป)
- คิดวิเคราะห์ (Reason) ส่วนนี้เป็นการใช้ความสามารถของ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model) เช่น ChatGPT ในการ:
- เข้าใจว่าต้องทำอะไร
- คิดวิธีแก้ปัญหา
- ประสานงานกับโมเดลเฉพาะทาง เช่น โมเดลสำหรับสร้างเนื้อหา การประมวลผลภาพ หรือระบบแนะนำข้อมูล
- ลงมือทำ (Act)
- AI สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องมือหรือซอฟต์แวร์ต่าง ๆ ผ่าน API (Application Programming Interface) เพื่อดำเนินการตามแผนที่วางไว้ เช่น
- การส่งอีเมล
- การประมวลผลคำสั่งซื้อ
- การอัปเดตข้อมูลในระบบ
- เรียนรู้และปรับปรุง (Learn) AI พัฒนาและปรับปรุงตัวเองผ่าน วงจรฟีดแบ็ก (Feedback Loop) หรือ Data Flywheel โดย
- ใช้ข้อมูลที่ได้จากการทำงานหรือการโต้ตอบ
- ปรับปรุงโมเดลเพื่อให้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Reference : https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-agentic-ai/
ประโยชน์ของ Agentic AI
- ลดภาระงานซ้ำซ้อน
Agentic AI สามารถจัดการงานอัตโนมัติในกิจวัตรประจำวันของธุรกิจหรือองค์กร ไม่ว่าจะเป็นการออกใบเสนอราคา ตรวจสอบเอกสาร และส่งต่อข้อมูล ช่วยให้บุคลากรได้มีเวลาทำงานเชิงกลยุทธ์มากขึ้น - ตัดสินใจได้รวดเร็ว
ในสถานการณ์ที่ต้องการความรวดเร็วอย่างการเทรดหุ้น การตรวจจับภัยคุกคามไซเบอร์ หรือการคัดกรองข้อมูลจำนวนมหาศาล AI ที่สามารถดำเนินการได้ทันทีจะช่วยแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ - ปรับตัวตามสภาวะแวดล้อม
เมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยน เช่น เทรนด์ตลาดโลก หรือรูปแบบข้อมูลใหม่ Agentic AI ที่มีระบบเรียนรู้ด้วยตนเอง (Self-Learning) สามารถปรับเปลี่ยนกลยุทธ์เพื่อให้ผลลัพธ์ได้ตามเป้าหมายอยู่เสมอ
ตัวอย่างการนำ Agentic AI ไปใช้ในธุรกิจ
- การซื้อขายหลักทรัพย์อัตโนมัติ (Automated Trading) ในภาคการเงิน
- ใช้เทคนิค Deep Reinforcement Learning สร้าง Agentic AI สำหรับตัดสินใจซื้อ-ขายหุ้นหรือสกุลเงินดิจิทัล โดยพิจารณาข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์ หากพบโอกาสทำกำไร AI จะดำเนินการซื้อ-ขายได้เองโดยไม่ต้องรอให้มนุษย์กดอนุมัติ
- ลดเวลาตอบสนองและอาจลดความเสี่ยงอันเกิดจากอารมณ์หรืออคติของนักลงทุน
- ระบบบริหารจัดการคลังสินค้าและโลจิสติกส์ (Warehouse & Logistics Management)
- Agentic AI ทำหน้าที่วางแผนการจัดเส้นทางส่งสินค้า (Route Optimization) โดยดึงข้อมูลสภาพจราจร สภาพอากาศ ปริมาณการสั่งซื้อ และสถานะพนักงานขับรถ
- สามารถปรับเปลี่ยนเส้นทางหรือจัดรอบจัดส่งแบบเรียลไทม์ตามเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ช่วยประหยัดทั้งเวลาและค่าใช้จ่าย
- การผลิต (Manufacturing) และควบคุมหุ่นยนต์อัตโนมัติ
- ในโรงงานอัจฉริยะ (Smart Factory) หุ่นยนต์หรือโคบอท (Cobots) ที่ติดตั้ง Agentic AI จะคอยตรวจจับความผิดปกติของเครื่องจักร ปรับปรุงกระบวนการผลิต และวางแผนการบำรุงรักษา (Predictive Maintenance)
- เมื่อมีงานฉุกเฉินหรือความต้องการผลิตเพิ่มขึ้นอย่างกะทันหัน AI สามารถตัดสินใจจัดสรรสายการผลิต หรือตรวจสอบการขาดแคลนวัตถุดิบได้เอง
- งานบริการลูกค้า (Customer Service) และ CRM
- Chatbot ที่ใช้ Large Language Model ผสานกับ Agentic AI สามารถทำได้มากกว่า “ตอบคำถาม” แต่ยัง “ดำเนินการ” ให้ลูกค้าได้ เช่น ส่งคำขอเปิดเคส เปลี่ยนสถานะคำสั่งซื้อ หรือประสานงานกับระบบหลังบ้าน โดยอัตโนมัติ
- สามารถตัดสินใจอัปเกรดแพ็กเกจให้ลูกค้า หรือเสนอโปรโมชันที่เหมาะสมโดยอิงจากพฤติกรรมการซื้อจริง
- การตลาดและโฆษณาอัตโนมัติ (Programmatic Advertising)
- AI ทำหน้าที่บริหารงบประมาณโฆษณา ซื้อพื้นที่โฆษณาในแพลตฟอร์มต่าง ๆ คำนวนประสิทธิภาพ (ROI) ของแต่ละแคมเปญแบบเรียลไทม์ แล้วปรับกลยุทธ์การประมูลโฆษณาโดยอัตโนมัติ
- ลดต้นทุนและเพิ่มความแม่นยำในการเข้าถึงกลุ่มเป้าหมาย
- บริหารทรัพยากรบุคคล (HR) และการสรรหา (Recruitment)
- จากการคัดเลือกผู้สมัคร (Candidate Screening) การนัดสัมภาษณ์ ไปจนถึงการทำข้อเสนอ (Offer Letter) Agentic AI สามารถจัดการ Workflow เหล่านี้โดยอัตโนมัติ
- ตัดสินใจคัดเลือกผู้สมัครเบื้องต้นจากทักษะ ประสบการณ์ หรือแม้แต่การวิเคราะห์ปัจจัยด้านวัฒนธรรมองค์กร (Culture Fit) ก่อนส่งต่อให้ HR ประเมินขั้นสุดท้าย
- Retail และ E-commerce
- AI ช่วยบริหารสต็อกสินค้า วางแผนการสั่งซื้อ และจัดเรียงสินค้าในคลังโดยประเมินข้อมูลยอดขาย แนวโน้มการตลาด และฤดูกาล
- หากพบว่าสินค้าบางประเภทมีอัตราการขายสูงหรือคาดการณ์ว่าจะขาดตลาด AI จะตัดสินใจสั่งผลิตหรือสั่งซื้อสินค้าจากซัพพลายเออร์ให้อัตโนมัติ
- Software Engineering
- เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนาโดยทำให้การเขียนโค้ดซ้ำๆ เป็นระบบอัตโนมัติ มีการคาดการณ์ว่าภายในปี 2030 AI จะสามารถทำงานอัตโนมัติได้ถึง 30% ของชั่วโมงการทำงาน ช่วยให้นักพัฒนามีเวลามุ่งเน้นไปที่ความท้าทายที่ซับซ้อนมากขึ้นและขับเคลื่อนการสร้างสรรค์นวัตกรรม
https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-agentic-ai/
แนะนำหลักสูตร
- Power Automate (Cloud) for Business Automation (12 ชั่วโมง) | เรียนรู้การสร้างและจัดการ Workflow อัตโนมัติด้วย Power Automate ลดงานซ้ำซ้อน ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
- AI Builder in Power Platform (12 ชั่วโมง) | สร้างและพัฒนาโมเดล AI ที่เชื่อมต่อกับ Power Automate และ Power Apps เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของธุรกิจในโลกยุคใหม่ เรียนรู้วิธีใช้งานจริงพร้อมแนวทางการประยุกต์ในธุรกิจของคุณ
- Generative AI for Business Transformation (12 ชั่วโมง) | พลิกโฉมธุรกิจด้วย Generative AI เพิ่มประสิทธิภาพ 10 เท่า ลดเวลาการทำงานประจำ 60% พร้อมทำโปรเจกต์จริง เพื่อยกระดับทักษะอย่างมั่นใจ
- Microsoft 365 Copilot for Business Professionals (12 ชั่วโมง) | เจาะลึกการใช้ Microsoft 365 Copilot แบบมืออาชีพ ตั้งแต่การเขียน Prompt สร้างรายงาน วิเคราะห์ข้อมูล สรุปการประชุม วางแผน ไปจนถึงทำคอนเทนต์การตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ
บทความที่เกี่ยวข้อง
