Agent

Agent คือระบบ AI ที่เราบอก "เป้าหมาย" แล้วมันคิดหาวิธีไปให้ถึงเอง: model จะวางแผน เลือกหยิบ tool มาใช้ ดูผลที่ได้ แล้วตัดสินใจก้าวถัดไปเองเป็นรอบๆ จนกว่างานจะเสร็จ ต่างจากการถามตอบธรรมดาที่ได้คำตอบครั้งเดียวแล้วจบ Anthropic นิยามว่า agent คือระบบที่ LLM กำกับกระบวนการทำงานและการใช้ tool ของตัวเองแบบ dynamic ส่วน Simon Willison สรุปให้สั้นที่สุดว่า "An LLM agent runs tools in a loop to achieve a goal" : รัน tool วนลูปเพื่อไปให้ถึงเป้าหมาย

หัวใจของมันคือสิ่งที่เรียกว่า agent loop: รับเป้าหมาย → คิดและวางแผน → สั่ง tool-call เช่น ค้นข้อมูล อ่านไฟล์ หรือยิงคำสั่งไปยังระบบอื่น → อ่าน tool-result ที่ย้อนกลับมา → ตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อ → หยุดเมื่องานเสร็จหรือหยุดรอคนอนุมัติในจุดสำคัญ องค์ประกอบหลักตามคู่มือของ OpenAI คือ model + tools + instructions + การเก็บ state ของขั้นตอนที่ทำไปแล้ว (ซึ่งอยู่ใน context ของการสนทนา) ฝั่ง Anthropic เรียกหน่วยพื้นฐานนี้ว่า augmented LLM: โมเดลที่เสริมด้วย retrieval, tools และ memory โดยเชื่อมต่อ tool ภายนอกผ่านมาตรฐานอย่าง mcp ได้

คนทำงานยุค AI ควรรู้จักคำนี้เพราะงานหลายอย่างกำลังถูกมอบให้ agent ทำแทนทั้งชิ้น ไม่ใช่แค่ถามตอบ: เช่น coding agent ที่ไล่แก้โค้ดหลายไฟล์ตามผลเทสต์จนแก้ issue จริงบน GitHub ได้ หรือ customer support agent ที่ทั้งคุยกับลูกค้าและลงมือทำจริงอย่างการคืนเงินหรืออัปเดต ticket แต่ Anthropic เตือนชัดว่าอย่ารีบใช้: ถ้าเรียก LLM ครั้งเดียวแล้วได้ผลดีพอ ก็ไม่ต้องทำเป็น agent · agent เหมาะกับงานปลายเปิดที่คาดเดาล่วงหน้าไม่ได้ว่าต้องใช้กี่ขั้นตอน และถึงจะทำงานเองได้ ก็ยังต้องมีคนกำกับดูแล (human oversight) เสมอ ส่วนที่คำนี้ดูสับสนก็ไม่แปลก: Willison เคยรวบรวมนิยามคำว่า agent จากคนในวงการได้มากกว่า 200 แบบ ก่อนที่ความหมาย "tools in a loop" จะเริ่มลงตัวเป็นภาษากลางของวงการ

ตัวอย่างจากบทสนทนาจริง

ถาม: ผมตั้ง chatbot ตอบลูกค้าอัตโนมัติในเพจของบริษัทแล้ว แบบนี้ถือว่าเราใช้ AI agent แล้วใช่ไหมครับ

ตอบ: ยังไม่เชิงครับ ตัวนั้นคือ chatbot: ลูกค้าถามหนึ่งครั้ง มันตอบหนึ่งครั้งแล้วจบ จะเรียกว่า agent เมื่อระบบทำงานหลายขั้นต่อเนื่องเองได้ เช่น รับเรื่องร้องเรียน เปิดดูออเดอร์ในระบบหลังบ้าน ตัดสินใจว่าเข้าเงื่อนไขคืนเงินไหม ทำเรื่องคืนเงิน แล้วบันทึกผลปิดเคส โดยเราบอกแค่เป้าหมายกับกติกา และคอยอนุมัติเฉพาะจุดสำคัญอย่างตอนเงินจะออกจริง

ระวังสับสนกับ

• Workflow automation (เช่นระบบ automation ที่ต่อ flow ไว้ล่วงหน้า): workflow คือเส้นทางที่คนออกแบบตายตัวไว้ก่อนว่าขั้นหนึ่งไปขั้นสอง agent คือการปล่อยให้ model เลือกเส้นทางเองหน้างาน · Anthropic แยกสองคำนี้ชัดเจน: workflow ให้ความคาดเดาได้ agent ให้ความยืดหยุ่น
• subagent: agent ตัวลูกที่ถูก agent หลักเรียกมาช่วยทำงานย่อยเฉพาะทางแล้วส่งผลกลับ ส่วน agent คือคำเรียกรวมของระบบทั้งแบบเดี่ยวและแบบมีลูกทีม
• agentforce : ตัวอย่าง agent จริงจาก Salesforce ที่ทำงานบนข้อมูลลูกค้าในระบบ CRM · เป็นผลิตภัณฑ์หนึ่งที่สร้างจากแนวคิด agent ไม่ใช่ตัวคำนิยามเอง
• copilot-studio : เครื่องมือให้องค์กรสร้าง agent ของตัวเองแบบ low-code · เป็นเครื่องมือสร้าง agent ตัวหนึ่ง ไม่ใช่ agent เอง