AI Agent กับ Agentic AI: แต่ละแนวทางทำงานอย่างไร

ทีมงานที่เปรียบเทียบ agent AI กับ agentic AI มักสับสนระหว่างการทำงานอัตโนมัติในระดับงานย่อยกับการทำงานอัตโนมัติในระดับเวิร์กโฟลว์ AI agent สามารถทำงานที่กำหนดไว้ชัดเจนได้ แต่กระบวนการโดยรวมอาจยังต้องอาศัยการชี้นำจากมนุษย์อยู่ agentic AI แก้ปัญหานี้ในภาพที่กว้างขึ้นด้วยการให้ระบบสามารถมุ่งไปสู่เป้าหมายและตัดสินใจเองว่าจะทำอะไรต่อไปภายในขอบเขตที่กำหนดไว้ บทความนี้จะอธิบายความแตกต่างดังกล่าวและช่วยให้คุณเลือกแนวทางที่เหมาะสม

AI agent คืออะไร

AI agent คือระบบซอฟต์แวร์ที่รับข้อมูลและตัดสินใจว่าจะทำอะไรภายในขอบเขตการทำงานที่กำหนดไว้ อาจใช้กฎเกณฑ์ large language model หรือการผสมผสานของส่วนประกอบซอฟต์แวร์ต่าง ๆ ก็ได้ เครื่องมือภายนอกช่วยให้ agent สามารถสอบถามข้อมูลหรือดำเนินการต่าง ๆ ได้ ไม่ใช่แค่ให้ผลลัพธ์เป็นข้อความเพียงอย่างเดียว งานที่ทำอาจเป็นงานเฉพาะเจาะจง หรืออาจประกอบด้วยหลายขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกัน

ลักษณะสำคัญของ AI agent

ขอบเขตการทำงานที่กำหนดไว้ชัดเจน

agent มักจะมีบทบาท เป้าหมาย และการกระทำที่ได้รับอนุญาต ขอบเขตของมันจะกำหนดว่ามันสามารถเข้าถึงอะไรได้และสามารถตัดสินใจอะไรได้บ้าง ตัวอย่างเช่น agent สำหรับจัดการตั๋วอาจจำแนกประเภทปัญหาและส่งต่อไปยังคิวได้ โดยไม่ต้องดูแลกระบวนการสนับสนุนในภาพรวมทั้งหมด

การเริ่มทำงานเมื่อถูกกระตุ้น

agent จำนวนมากเริ่มทำงานหลังจากได้รับคำขอจากผู้ใช้หรือเหตุการณ์ของระบบ บางตัวจะเฝ้าติดตามสภาพแวดล้อมและลงมือทำเมื่อพบเงื่อนไขที่กำหนดไว้ ตัวกระตุ้นนี้อธิบายว่า agent เริ่มทำงานเมื่อไร ไม่ได้บอกว่ามันมีความเป็นอิสระมากเพียงใด

การดำเนินการโดยใช้เครื่องมือ

การโต้ตอบกับโมเดลแบบเดี่ยว ๆ มักจะให้ผลลัพธ์เป็นเนื้อหาที่สร้างขึ้นเท่านั้น ส่วน agent สามารถเรียกใช้เครื่องมือที่ได้รับอนุญาตได้หลังจากตีความคำขอแล้ว จากนั้นจะอ่านผลลัพธ์และตัดสินใจว่างานนั้นเสร็จสมบูรณ์แล้วหรือยัง

สถานะที่ปรับแต่งได้

agent บางตัวอาจล้างข้อมูลบริบททิ้งเมื่องานเสร็จสิ้น ในขณะที่การออกแบบอีกแบบอาจเก็บสถานะของเซสชันไว้หรือใช้หน่วยความจำภายนอก เวิร์กโฟลว์ที่ยาวขึ้นจำเป็นต้องรู้ว่าขั้นตอนใดเสร็จสิ้นไปแล้วบ้าง

ขีดจำกัดที่มนุษย์กำหนด

คนเป็นผู้กำหนดเป้าหมายและขีดจำกัดในการทำงาน ส่วน agent จะทำงานอย่างอิสระภายในขอบเขตนั้น ความไม่แน่นอน ปัญหาด้านสิทธิ์การเข้าถึง และการตัดสินใจที่มีผลกระทบสูง ควรเป็นจุดที่ส่งต่อให้มนุษย์ตัดสินใจ นี่คือการมอบหมายงานแบบมีการควบคุม ไม่ใช่การให้ทำงานได้อย่างไม่มีขีดจำกัด

agent หนึ่งตัวสามารถวางแผนและปรับตัวได้ภายในขอบเขตของตนเอง ในขณะที่ agent หลายตัวก็สามารถทำงานอย่างอิสระโดยไม่ต้องแบ่งปันแผนร่วมกันได้เช่นกัน จำนวน agent เพียงอย่างเดียวไม่ได้เป็นตัวกำหนดว่าระบบนั้นเป็นแบบ agentic หรือไม่

Agentic AI คืออะไร

Agentic AI คือระบบที่มีรูปแบบการทำงานแบบมุ่งสู่เป้าหมายในระดับที่สูงขึ้น แทนที่จะรอให้คนกำหนดขั้นตอนต่อไปทุกครั้ง ระบบจะทำงานจากเป้าหมายที่ตั้งไว้และหาแนวทางที่เหมาะสมภายในขอบเขตควบคุมของตนเอง ระบบสามารถวางแผน ติดตามความคืบหน้า และพิจารณาขั้นตอนต่อไปใหม่เมื่อสถานการณ์เปลี่ยนไป ทั้งนี้ระบบยังคงทำงานภายใต้นโยบาย สิทธิ์การเข้าถึง และกฎการอนุมัติจากมนุษย์ ดังนั้น agentic AI จึงควรเข้าใจในแง่ของพฤติกรรมของระบบหรือรูปแบบสถาปัตยกรรม มากกว่าจะเป็นประเภทผลิตภัณฑ์เดียว

ระบบ agentic อาจประกอบด้วย agent ที่มีความสามารถเพียงตัวเดียว หรืออาจประสานงานระหว่าง agent เฉพาะทางหลายตัว หรือใช้ร่วมกับบริการซอฟต์แวร์ทั่วไปก็ได้ สถาปัตยกรรมจะขึ้นอยู่กับเวิร์กโฟลว์นั้น ๆ กระบวนการที่เรียบง่ายจะไม่ดีขึ้นเพียงเพราะเพิ่มจำนวน agent เข้าไป

ความสามารถหลักของ agentic AI

การให้เหตุผลแบบมุ่งสู่เป้าหมาย

Agentic AI เริ่มต้นจากผลลัพธ์ที่ต้องการ โดยจะประเมินสถานะปัจจุบันและระบุว่าอะไรยังไม่เสร็จสมบูรณ์ ขั้นตอนต่อไปจะถูกเลือกตามช่องว่างนั้น เงื่อนไขความสำเร็จที่ชัดเจนมีความสำคัญมาก เพราะความเป็นอิสระที่มากขึ้นไม่สามารถแก้ปัญหาเป้าหมายที่คลุมเครือได้

การวางแผนหลายขั้นตอน

เป้าหมายที่ซับซ้อนอาจประกอบด้วยงานที่ต้องพึ่งพากัน ระบบสามารถแบ่งงานออกเป็นหน่วยย่อยและกำหนดลำดับการทำงานได้ โดยอาจวางแผนทั้งเส้นทางก่อนเริ่มลงมือทำ หรือปรับแผนไปทีละขั้นก็ได้ ระดับความเป็นอิสระที่มอบให้กับตัววางแผนควรสอดคล้องกับความเสี่ยงของเวิร์กโฟลว์นั้น

การปรับตัวแบบไดนามิก

แผนงานอาจล้มเหลวได้เมื่อเครื่องมือส่งคืนข้อผิดพลาด หรือเมื่อมีข้อมูลใหม่ที่เปลี่ยนสถานการณ์ ระบบ agentic จะประเมินปัญหาและเลือกทางเลือกที่ได้รับการอนุมัติเมื่อมีทางเลือกนั้นอยู่ หากไม่มีทางเลือกที่ปลอดภัย ระบบจะขอความเห็นจากมนุษย์ การปรับตัวไม่ได้หมายความว่าระบบจะเรียนรู้จากทุกการโต้ตอบอย่างถาวร

ความต่อเนื่องของเวิร์กโฟลว์

เวิร์กโฟลว์ที่ยาวขึ้นต้องการมากกว่าลำดับของ prompt ระบบต้องรู้ว่าขั้นตอนใดเสร็จสิ้นแล้วและกำลังรออะไรอยู่ ระบบควรเก็บสถานะที่จำเป็นไว้เพื่อให้สามารถดำเนินการต่อได้หลังจากเกิดความล่าช้าหรือการหยุดชะงัก ความต่อเนื่องนี้ช่วยให้ระบบสามารถจัดการผลลัพธ์ในภาพรวมได้ แทนที่จะมองทุกการกระทำเป็นคำขอแยกกัน

การกำกับดูแลมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อขอบเขตการทำงานขยายกว้างขึ้น การกระทำที่มีผลกระทบสูงควรมีขั้นตอนการอนุมัติ การเรียกใช้เครื่องมือและการเปลี่ยนแปลงสถานะควรถูกบันทึกไว้ เพื่อให้ผู้ดูแลระบบสามารถตรวจสอบได้ว่าเกิดอะไรขึ้น

ความแตกต่างสำคัญ: AI agent เทียบกับ agentic AI

คำว่า agentic AI vs AI agents difference เข้าใจได้ง่ายที่สุดในลักษณะของการเปรียบเทียบขอบเขตและความรับผิดชอบ AI agent มักเป็นองค์ประกอบที่มีบทบาทที่ถูกกำหนดไว้ ในขณะที่ agentic AI อธิบายถึงระบบที่กว้างขึ้นซึ่งสามารถประสานความคืบหน้าไปสู่ผลลัพธ์ได้ ทั้งสองอย่างนี้สามารถปรากฏอยู่ในสถาปัตยกรรมเดียวกันได้

ตารางนี้อธิบายรูปแบบการใช้งานทั่วไปมากกว่าจะเป็นกฎเชิงเทคนิคที่เคร่งครัด คำว่า "agent" หมายถึงตัวผู้กระทำ ส่วนคำว่า "agentic" อธิบายวิธีที่ระบบมุ่งไปสู่เป้าหมาย AI agent สามารถแสดงพฤติกรรมแบบ agentic ได้ ในขณะที่ระบบ agentic ก็สามารถใช้ซอฟต์แวร์ทั่วไปควบคู่กับ AI agent ได้เช่นกัน

ตัวอย่าง AI agent เทียบกับ agentic AI

ความแตกต่างจะเห็นได้ชัดขึ้นเมื่อทั้งสองแนวทางจัดการกับงานเดียวกัน agent ที่มีขอบเขตจำกัดจะรับผิดชอบงานในระดับย่อย ในขณะที่การออกแบบแบบ agentic มากขึ้นจะจัดการเวิร์กโฟลว์โดยรวมรอบ ๆ งานนั้น

การสนับสนุนด้าน IT

AI agent สามารถจำแนกประเภทตั๋วงานและส่งต่อไปยังคิวที่เหมาะสมได้ ระบบที่มีความเป็น agentic มากขึ้นสามารถตรวจสอบข้อมูลข้ามระบบที่ได้รับการอนุมัติ และเปลี่ยนแนวทางได้เมื่อหลักฐานเปลี่ยนแปลง แต่การกระทำที่ส่งผลกระทบรุนแรงยังคงต้องได้รับการอนุมัติจากมนุษย์

การปฐมนิเทศพนักงานใหม่

AI agent สามารถตรวจสอบข้อมูลพนักงานหรือสร้างบัญชีได้ ระบบที่มีความเป็น agentic มากขึ้นสามารถติดตามกระบวนการปฐมนิเทศและรอการอนุมัติที่จำเป็นก่อนดำเนินการต่อ

การประมวลผลเอกสาร

AI agent สามารถดึงข้อมูลบางฟิลด์ที่กำหนดไว้ได้ ระบบที่มีความเป็น agentic มากขึ้นสามารถตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์และส่งต่อกรณีที่ไม่ชัดเจนให้ตรวจทาน แทนที่จะบันทึกข้อมูลที่ไม่แน่ใจต่อไปยังขั้นตอนถัดไป

การตอบสนองต่อเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย

AI agent สามารถสรุปการแจ้งเตือนหรือดึงข้อมูลล็อกได้ ส่วนระบบที่มีความ agentic มากขึ้นสามารถประสานงานการตรวจสอบและปรับปรุงแผนของตนเองเมื่อหลักฐานเปลี่ยนแปลง แต่การอนุมัติจากมนุษย์ยังคงจำเป็นสำหรับการควบคุมสถานการณ์ที่มีผลกระทบสูง

การวิจัยและการสร้างเนื้อหา

AI agent สามารถตอบคำถามวิจัยที่กำหนดไว้ชัดเจนได้ ส่วนระบบที่มีความ agentic มากขึ้นสามารถจัดระเบียบเป้าหมายที่ใหญ่กว่าออกเป็นขั้นตอนต่าง ๆ และปรับแผนใหม่เมื่อมีหลักฐานใหม่ที่เปลี่ยนทิศทาง

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าทำไม agent และ agentic ไม่ใช่แนวคิดที่แข่งกัน agent ที่เฉพาะทางสามารถจัดการส่วนหนึ่งของเวิร์กโฟลว์ ในขณะที่เลเยอร์การประสานงานดูแลเป้าหมายที่กว้างกว่า

จะเลือกระหว่าง AI agent กับ agentic AI อย่างไร

เริ่มต้นจากเวิร์กโฟลว์ ไม่ใช่ป้ายกำกับทางเทคโนโลยี กำหนดก่อนว่าความสมบูรณ์ของงานหมายถึงอะไร แล้วพิจารณาว่ากระบวนการไปถึงผลลัพธ์นั้นได้อย่างไร สถาปัตยกรรมที่เรียบง่ายและน่าเชื่อถือคือจุดเริ่มต้นที่เหมาะสม

เลือก AI agent ที่มีขอบเขตจำกัดเมื่อ

AI agent ที่มีขอบเขตจำกัดเหมาะกับงานที่มีขอบเขตคงที่ อินพุตและเอาต์พุตควรกำหนดได้ง่าย งานนั้นไม่ควรต้องใช้บริบทเพิ่มเติมหลังจากเสร็จสิ้น และหากเกิดข้อยกเว้น กระบวนการควรมีจุดส่งต่อให้มนุษย์ที่ชัดเจน

ตัวอย่างทั่วไปได้แก่ การติดแท็กตั๋ว การดึงข้อมูลบันทึกตามปกติ และการดึงข้อมูลฟิลด์จากเอกสาร งานเหล่านี้ทดสอบได้ง่ายกว่าเพราะผลลัพธ์ที่คาดหวังมีขอบเขตจำกัดและวัดผลได้

เลือกระบบที่มีความ agentic มากขึ้นเมื่อ

ระบบที่มีความ agentic มากขึ้นเหมาะกับเป้าหมายที่ขึ้นอยู่กับหลายขั้นตอน เวิร์กโฟลว์อาจข้ามระบบต่าง ๆ และการดำเนินการขั้นต่อไปอาจขึ้นอยู่กับข้อมูลที่พบระหว่างการทำงาน ความต่อเนื่องก็มีความสำคัญเช่นกันเมื่อกระบวนการต้องหยุดรอการอนุมัติ

การออกแบบนี้เหมาะสมกว่าสำหรับการปฐมนิเทศ การแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน และการประสานงานเหตุการณ์ นอกจากนี้ยังต้องมีการตรวจสอบและการกำกับดูแลมากขึ้น

ลองใช้ Kimi Agent โดยไม่ต้องสร้างขึ้นเอง

สถาปัตยกรรมแบบกำหนดเองให้การควบคุมที่ละเอียด แต่ก็ต้องใช้งานด้านการประสานงานและการประเมินผลด้วย Kimi Agent มอบประสบการณ์ agent แบบทั่วไปสำหรับผู้ที่ต้องการทำงานความรู้ที่มีหลายขั้นตอนให้เสร็จสมบูรณ์ โดยไม่ต้องสร้างระบบเหล่านั้นขึ้นมาเอง

คุณสมบัติหลัก

การวางแผนงานอัตโนมัติ: Kimi AI Agent สามารถแปลงคำขอกว้าง ๆ ให้เป็นชุดขั้นตอน แล้วดำเนินงานไปสู่ผลลัพธ์ที่ต้องการ

การค้นหาเว็บแบบเรียลไทม์: Kimi สามารถใช้การค้นหาเว็บเพื่อดึงข้อมูลล่าสุด เมื่อภาระงานต้องอาศัยข้อเท็จจริง แหล่งข้อมูล หรือบริบทตลาดที่เป็นปัจจุบัน

เวิร์กโฟลว์ Deep Research: สำหรับงานที่เน้นการวิจัยเข้มข้น Kimi สามารถรวบรวม เปรียบเทียบ และสังเคราะห์ข้อมูลออกมาเป็นรายงานที่ครบถ้วนและเอาต์พุตหลายรูปแบบ

การสร้างเอกสาร สไลด์ ชีต และเว็บไซต์: Kimi มีพื้นที่ทำงานเฉพาะสำหรับ Docs, Slides, Sheets และ Websites ทำให้งานของ agent สามารถลงเอยเป็นผลงานที่ใช้ได้จริง ไม่ใช่แค่ข้อความธรรมดา

การให้เหตุผลแบบหลายรูปแบบ: Kimi สามารถให้เหตุผลข้ามข้อความ รูปภาพ แผนภูมิ เอกสาร และไฟล์อื่น ๆ ที่อัปโหลดไว้ เมื่อเวิร์กโฟลว์นั้นต้องอาศัยความเข้าใจด้านภาพหรือเอกสาร

การประสานงานแบบ Agent Swarm: สำหรับงานที่กว้างหรือทำงานแบบขนานได้ K2.6 Agent Swarm [Beta] สามารถประสานงาน sub-agent จำนวนมาก เพื่อให้ส่วนต่าง ๆ ของงานดำเนินไปพร้อมกัน

หากคุณไม่อยากเสียเวลาแยกแยะระหว่าง AI agent กับ agentic AI และแค่ต้องการใช้ agent เพื่อช่วยการเรียนรู้ การทำงาน หรือโปรเจกต์อื่น ๆ ให้ดีขึ้น ลองใช้ Kimi Agent

บทสรุป

AI agent และ agentic AI อธิบายส่วนที่เกี่ยวข้องกันของสถาปัตยกรรมการทำงานอัตโนมัติ agent ที่มีขอบเขตจำกัดเหมาะกับงานที่ทำซ้ำได้และมีผลลัพธ์ชัดเจน ส่วนระบบที่มีความ agentic มากขึ้นเหมาะกับเวิร์กโฟลว์ที่ต้องดำเนินต่อไปข้ามความสัมพันธ์หรือเงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลง การเลือกที่เหมาะสมไม่ใช่เรื่องของการเลือกป้ายกำกับที่ล้ำหน้ากว่า แต่ควรเริ่มจากการออกแบบที่เล็กที่สุดและน่าเชื่อถือ แล้วเพิ่มความอิสระเมื่อเวิร์กโฟลว์และการควบคุมสามารถรองรับได้