Agentic AI คืออะไร?

โลกของ AI กำลังขยับตัวก้าวข้ามเข้าสู่ยุคแห่ง Agentic AI แน่นอนว่าทุกวันนี้หลายท่านคงจะได้ยินหรือมีหัวข้อพูดคุยในประเด็นนี้มากขึ้น แล้วก้าวใหม่ที่เกิดขึ้นนี้มีความหมายอย่างไรกับเรากันแน่ ธุรกิจจะสามารถนำสิ่งนี้เข้าไปเพิ่มประสิทธิภาพในแง่มุมไหนได้บ้าง ก่อนอื่นเราคงต้องเข้าใจนิยามของ Agentic AI กันเสียก่อน

NVIDIA ผู้นำในอุตสาหกรรมด้าน AI ได้สรุปให้เข้าใจคำๆนี้ได้ว่า “Agentic AI สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนหรือปัญหาที่มีหลายขั้นตอนได้อย่างอัตโนมัติ โดยมีการวางแผนซ้ำๆและคิดอย่างมีเหตุผล” ในขณะที่ยักษ์ใหญ่ตลอดกาลอย่าง IBM ก็ได้ให้คำจำกัดความคล้ายคลึงกันที่ชี้ว่า Agentic AI ก็คือระบบ AI ที่มีความสามารถในการตัดสินใจและกระทำได้อย่างอัตโนมัติแม้ปลายทางจะซับซ้อนแต่ก็อยู่ในการกำกับดูแล ซึ่งสิ่งที่ IBM ยกตัวอย่างให้เห็นภาพได้ชัดเจนก็คือพาหนะขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Autonomous Vehicle)

ดังนั้นกล่าวคือ Agentic AI จะมีความโดดเด่นในเรื่องของการคิดและตอบสนองได้อย่างอัตโนมัติเพื่อบรรลุจุดหมายที่แม้ต้องปฏิบัติงานในหลายขั้นตอน แต่ภายในอาจมีการใช้เทคโนโลยี AI หลายตัวร่วมกันทั้ง NLP, Machine Learning, Reinforcement Learning และ knowledge representation

การทำงานของ Agentic AI

Agentic AI มีการประมวลผลใน 4 ขั้นตอนดังนี้

1.) การรับรู้ (Perceive) – มีการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งที่มา เช่น เซนเซอร์ ฐานข้อมูล หรือ ระบบดิจิทัล ซึ่งในขั้นตอนยังเกี่ยวกับการสกัดเอาสิ่งที่มีความหมาย การจดจำวัตถุ หรือการระบุองค์ประกอบที่เกี่ยวข้องในสภาพแวดล้อม

2.) ให้เหตุผล (Reason) – ในบทบาทนี้จะมี LLM เป็นผู้บริหารจัดการหรือกลไก Reasoning ที่สามารถเข้าใจงาน สร้างการแก้ปัญหาและเชื่อมโยงโมเดลเฉพาะสำหรับฟังก์ชันต่างๆเช่น การสร้างคอนเท้นต์ การประมวลผลภาพ หรือระบบแนะนำ ในขั้นตอนนี้ยังรวมถึงการเทคนิค retrieval-augmented generation (RAG) เพื่อทำให้เหมาะสมกับแหล่งข้อมูลด้วย

3.) กระทำ (Act) – มีการเชื่อมต่อกับเครื่องมือภายนอกหรือใช้ API ช่วยทำงานตามที่วางแผนไว้ โดยอาจมีการอิมพลีเม้นต์กลไกบางอย่างเพื่อทำให้มั่นใจได้ว่าจะทำงานได้ถูกต้อง เช่น งานบริการลูกค้าอาจเปิดให้ AI Agent สามารถทำเคลมได้ในจำนวนที่แน่นอนแต่ต้องมีคนอนุมัติ

4.) เรียนรู้ (Learn) – สามารถรับข้อมูลกลับจากการปฏิสัมพันธ์เพื่อพัฒนาโมเดลให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

ฟีเจอร์ของ Agentic AI

    – ทำการตัดสินใจได้ ระบบ AI มีความสามารถในการประเมินสถานการณ์และมุ่งสู่เป้าหมายโดยไม่ต้องอาศัยมนุษย์
    – แก้ไขปัญหา อย่างที่กล่าวไปแล้วในข้างต้นถึงการทำงาน โดย AI Agent จะทำการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลและวิเคราะห์เพื่อเข้าใจสถานการณ์ โดยอาจมีการเชื่อมต่อกับเครื่องมือจากภายนอกเพื่อ
    – อัตโนมัติ ความเป็นอัตโนมัตินี้คือสิ่งที่นิยามความเป็น Agentic AI
    – ทำงานเชิงตอบโต้ สามารถปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมด้านนอกได้และรับข้อมูลเพื่อปรับปรุงได้แบบเรียลไทม์ ดังเช่นตัวอย่าง พาหนะขับเคลื่อนอัตโนมัติ เป็นต้น
    – วางแผน Agentic AI สามารถจัดการสถานการณ์ที่ซับซ้อนและวางกลยุทธ์ในหลายขั้นเพื่อเข้าสู่เป้าหมาย

แอปพลิเคชันในงาน Agentic AI

มาถึงตรงนี้หลายท่านคงพอเข้าใจได้แล้วว่าAgentic AI ไม่ได้เป็นสิ่งที่ไกลตัวมากนัก แต่ความสามารถในการกระทำการโดยอัตโนมัติและการเข้าเหตุผล อาจจะยกระดับความสามารถของอุตสาหกรรมได้มากมาย ดังนี้

    – บริการลูกค้า หลายคนอาจจะคุ้นเคยกับแชทบอทมาก่อน ที่มักมีการโปรแกรมไว้ล่วงหน้าและต้องการคนเข้ามาสานต่อในสถานการณ์ต่างๆ แต่เมื่อกล่าวถึงการทำงานแบบอัตโนมัติจากโมเดลที่สามารถเข้าใจความตั้งใจและอารมณ์ของผู้รับบริการ ซึ่งมีการประเมินสถานการณ์งานช่วยให้การปฏิสัมพันธ์ไปได้รวดเร็วในหลายขั้นตอน เพื่อมอบประสบการณ์ที่น่าประทับใจมากยิ่งขึ้น
    – บริการสุขภาพ โดยปกติแล้วหน่วยแพทย์มักต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลการรักษาและผู้ป่วยจำนวนมหาศาล ในกรณีของ AI Agent จะสามารถกลั่นกรองเอาข้อมูลสำคัญออกมาช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น ทั้งยังสามารถอ่านบันทึกการรักษาของผู้ป่วยที่นัดหมายลดงานลงได้ส่วนหนึ่ง
    – งานวิเคราะห์วีดีโอ ในโลกของเรามีข้อมูลมหาศาลจากวีดีโอเกิดขึ้น เช่น กล้อง เซ็นเซอร์ หรือยานพาหนะ โดยระบบวิเคราะห์วีดีโอโดย AI สามารถประมวลผลข้อมูลเหล่านี้ได้อย่างทันท่วงที รับคำสั่งได้ด้วยภาษามนุษย์เพื่อทำงานที่ซับซ้อนอย่างการค้นหาเนื้อหาในวีดีโอ สรุป และถามตอบด้วยภาพ รวมถึงการแจ้งเตือน สร้างรายงานเหตุฉุกเฉิน และเพิ่มประสิทธิภาพงานซ่อมบำรุง
    – การช่วยทำงานในธุรกิจได้อย่างอัตโนมัติ โดยปกติแล้วในธรุกิจมีกระบวนการมากมายที่ปรับปรุงให้เป็นการทำงานอัตโนมัติได้ เช่น สั่งสินใหม่ ปรับปรุงระบบห่วงโซ่อุปทาน ถ้าเป็นในงานขนส่งก็อาจจะปรับปรุงเส้นทางการขนส่งตามสภาพการจราจรหรือความสำคัญของสินค้า
    – จัดการความเสี่ยงในงานการเงิน Agentic AI สามารถช่วยวิเคราะห์เทรนด์ของตลาดในระดับเรียลไทม์ได้และตัดสินใจการลงทุนได้อย่างอัตโนมัติ โดยตัว AI สามารถปรับปรุงกลยุทธ์ได้ตามสภาพเศรษฐกิจ สภาวะสังคม หรือเหตุการณ์ทางการเมือง ซึ่งมีการนำไปใช้แล้วในการติดตามความผันผวนของตลาดเพื่อปรับพอร์ตอัตโนมัติ

เกร็ดเล็กเกร็ดน้อย : Agentic AI กับ AI Agent ต่างกันเพียงแค่แบบแรกเป็นเชิงคอนเซปต์กรอบการทำงาน แต่แบบหลังเป็นส่วนประกอบในระบบที่ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อรับและประมวลผลงานจริง เช่น การตอบคำถาม จัดตารางาน จัดการอีเมล ซึ่งทำงานซ้ำหรืองานง่ายๆ แต่ไม่ได้ทำงานแบบอัตโนมัติหรือตัดสินใจได้อย่างที่ Agentic AI ทำ ซึ่งโดยปกติแล้วส่วนใหญ่ผู้คนคุ้นเคยกับ AI Agent อยู่แล้ว เช่น Siri, Google Assistant, ผู้ช่วยในการแต่งอีเมล หรือ แม้กระทั่งในแง่ของการเขียนโค้ดอย่าง GitHub Copilot

share :