Agentic หมายถึงอะไร?
ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา คำว่า "เอเจนต์ติก เอไอ" กลายเป็นหัวข้อที่ได้รับความสนใจอย่างมาก การค้นหาคำนี้พุ่งสูงขึ้น สะท้อนให้เห็นถึงความสนใจที่เพิ่มขึ้นในปัญญาประดิษฐ์รูปแบบใหม่ที่ไม่ได้อยู่เฉยๆ แต่สามารถตัดสินใจ ดำเนินการได้เอง และเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์อย่างต่อเนื่อง
การเพิ่มขึ้นของ AI แบบตัวแทน (agentic AI) เชื่อมโยงกับการเปลี่ยนแปลงวิธีที่ผู้คนจินตนาการถึงระบบ AI ไม่ใช่ในฐานะเครื่องมือเชิงรับ แต่เป็นพันธมิตรเชิงรุกและอิสระ กระนั้น คำว่า "agentic" เองก็มีมานานหลายทศวรรษแล้วในด้านจิตวิทยาและการศึกษา ซึ่งอธิบายถึงวิธีที่มนุษย์เป็นเจ้าของการเรียนรู้และการตัดสินใจของตนเอง ปัจจุบัน แนวคิดเดียวกันนี้กำลังถูกนำไปใช้กับโมเดล AI และระบบแบบตัวแทน
Agentic AI หมายถึงอะไร?
การเป็นตัวแทนคือการมีอำนาจในการดำเนินการ — ความสามารถในการบรรลุผลลัพธ์โดยอิสระและดำเนินการโดยไม่ต้องมีการควบคุมดูแลจากมนุษย์ตลอดเวลา
ยกตัวอย่างเช่น ลองนึกถึงผู้ช่วย AI ในฝ่ายไอทีที่ไม่เพียงแต่ตอบคำถาม แต่ยังตรวจสอบระบบ แก้ไขปัญหาเล็กๆ น้อยๆ และยกระดับปัญหาใหญ่ๆ แบบเรียลไทม์โดยอัตโนมัติ นี่ไม่ใช่ AI แบบดั้งเดิมที่ตอบสนองต่อคำสั่งแบบเฉยๆ แต่นี่คือ AI เชิงรุกที่ลงมือทำจริง
ในปัจจุบัน คำศัพท์ดังกล่าวมักปรากฏในวลีเช่น ระบบ AI แบบมีตัวแทน หรือ ตัวแทน AI อัตโนมัติ แต่แก่นแท้ยังคงเหมือนเดิม นั่นคือ ความเป็นอิสระ การแก้ปัญหาเชิงรุก และการตัดสินใจ
ตัวแทน AI ในการศึกษา: การนำการเรียนรู้ตัวแทนไปใช้
ในด้านการศึกษา แนวคิดนี้ปรากฏอยู่ในรูปของ การเรียนรู้แบบตัวแทน (agentic learning) หรือ การมีส่วนร่วมแบบตัวแทน (agentic engagement ) ในกรณีนี้ นักเรียนจะได้รับการส่งเสริมให้ริเริ่ม มีส่วนร่วมอย่างกระตือรือร้น และใช้ความเป็นอิสระในการกำหนดเส้นทางของตนเอง แทนที่จะทำแบบฝึกหัดที่ได้รับมอบหมายเพียงอย่างเดียว นักเรียนที่ใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ (generative AI) เป็นเครื่องมือสร้างแอปพลิเคชันนอกห้องเรียน กำลังแสดงพฤติกรรมแบบตัวแทน นั่นคือการก้าวข้ามคำสั่งในภาษาธรรมชาติ และควบคุมการศึกษาของตนเอง
ตัวแทน AI ในจิตวิทยา: มุมมองจากโลกแห่งความเป็นจริง
ในทางจิตวิทยา ทฤษฎีสภาวะตัวแทน (agentic state theory) ของสแตนลีย์ มิลแกรม แสดงให้เห็นสิ่งที่ตรงกันข้าม นั่นคือ บางครั้งมนุษย์ยอมสละอำนาจตัดสินใจแทน และปล่อยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจแทน การทดลองของเขาเผยให้เห็นว่ามนุษย์สามารถเข้าสู่สภาวะตัวแทนได้ โดยโอนความรับผิดชอบต่อการกระทำของตนให้ผู้อื่น ความตึงเครียดระหว่างความเป็นอิสระและการยินยอมตามนี้เป็นส่วนหนึ่งของเหตุผลที่คำว่า "ตัวแทน" (agentic state) มีความสำคัญอย่างมากเมื่อนำมาใช้กับระบบ AI ในปัจจุบัน
AI เชิงตัวแทนในธุรกิจ: การประยุกต์ใช้และการนำ AI มาใช้
Agentic AI หมายถึงระบบ AI ที่ทำงานอย่างอิสระเพื่อทำงานที่ซับซ้อน ใช้เหตุผลเชิงกลยุทธ์ และปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไป แอปพลิเคชัน AI เหล่านี้ก้าวข้าม AI แบบดั้งเดิมหรือระบบอัตโนมัติมาตรฐาน ด้วยการผสานรวม LLM (แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อการตัดสินใจและดำเนินการเชิงรุก
ลองนึกภาพผู้ช่วย AI ฝ่ายทรัพยากรบุคคลที่ไม่เพียงแต่จัดตารางการสัมภาษณ์ แต่ยังประเมินประวัติย่อ จัดอันดับผู้สมัคร และอัปเดตขั้นตอนการจ้างงานแบบเรียลไทม์ สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่า AI เชิงตัวแทนทำหน้าที่เป็นพันธมิตรที่เป็นอิสระในการดำเนินธุรกิจอย่างไร
ข้อมูลการใช้งานในปี 2025 แสดงให้เห็นถึงการเติบโตของ AI แบบเอเจนต์: ตลาดระบบเอเจนต์มีมูลค่าประมาณ 7.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2025 และคาดการณ์ว่าจะเติบโตทะลุ 199 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2034 ด้วยอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี (CAGR) มากกว่า 43% แม้ว่า บริษัทเกือบ 79% จะใช้เอเจนต์ AI แต่มีเพียง 34% เท่านั้นที่นำระบบ AI แบบเอเจนต์ไปใช้ ในปัจจุบัน และ มีเพียง 14% เท่านั้นที่นำระบบเหล่านี้ไปใช้งานอย่างเต็มรูปแบบ อย่างไรก็ตาม บริษัทที่ใช้ AI แบบเอเจนต์รายงานว่า สามารถประหยัดต้นทุนโดยเฉลี่ยได้ 32% และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานที่วัดผลได้
ตัวแทน AI เทียบกับการเรียนรู้ของเครื่องจักร
การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้โมเดล AI พัฒนาไปตามเวลา โดยการจดจำรูปแบบในข้อมูลและคาดการณ์ แต่ ML เพียงอย่างเดียวไม่สามารถดำเนินการหรือดำเนินการใดๆ ได้ ขาดความเป็นอิสระ
ในทางตรงกันข้าม Agentic AI จะผสานรวม ML เข้ากับพฤติกรรมแบบ Agentic ทำให้ระบบสามารถกำหนดเป้าหมาย จัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน และปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงได้โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงจากมนุษย์ ฝ่ายช่วยเหลือด้าน AI ที่คาดการณ์ปัญหาทั่วไป แก้ไขปัญหาเชิงรุก และปรับปรุงการทำงานให้ดีขึ้นทุกครั้งที่มีการโต้ตอบ ถือเป็นตัวอย่างของ Agentic AI ในกรณีการใช้งานจริง
โดยสรุป การเรียนรู้ของเครื่องจักรช่วยปรับปรุงการคาดการณ์ ในขณะที่ AI แบบตัวแทนเสนอการตัดสินใจและการดำเนินการเชิงรุกและอัตโนมัติ
การทำงานของ AI แบบเอเจนต์
Agentic AI ทำงานผ่านเทคโนโลยี AI ที่ช่วยให้เกิดประโยชน์ 3 ประการ:
- โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM): ให้ความเข้าใจภาษาและความสามารถ AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อโต้ตอบกับมนุษย์อย่างเป็นธรรมชาติ
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): ช่วยให้ AI ตีความคำสั่งในภาษาธรรมชาติ ช่วยให้ตัวแทน AI สามารถรวบรวมบริบทและความตั้งใจได้
- การเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML): ช่วยให้ระบบ AI ของตัวแทนสามารถปรับปรุงตามเวลา เรียนรู้จากข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง และเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา
ด้วยส่วนประกอบเหล่านี้ AI แบบตัวแทนจึงสามารถใช้เหตุผล วางแผน ดำเนินการ และปรับตัวให้เข้ากับสภาวะที่เปลี่ยนแปลงได้โดยอัตโนมัติ
ประโยชน์ของ Agentic AI: คุณสมบัติหลัก
- การดำเนินการอัตโนมัติ – ระบบ AI สามารถดำเนินการได้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์โดยตรง แสดงถึงความเป็นอิสระและความเป็นอิสระ
- การกำหนดเป้าหมาย – AI แบบตัวแทนสามารถตั้งเป้าหมายได้ ซึ่งแตกต่างจาก AI แบบดั้งเดิมที่เพียงแค่ตอบสนองเท่านั้น
- การเรียนรู้แบบปรับตัว – AI เชิงตัวแทนจะปรับตัวตามอินพุตและข้อเสนอแนะที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง
- การใช้เหตุผลและการวางแผน – แตกต่างจากโมเดล AI ดั้งเดิม ระบบ AI แบบตัวแทนสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนและตัดสินใจได้ในเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน
- การแก้ไขปัญหาเชิงรุก – แทนที่จะรอให้ข้อผิดพลาดทวีความรุนแรงขึ้น AI ของตัวแทนจะตรวจสอบ ระบุ และแก้ไขปัญหาอย่างต่อเนื่อง
ตัวแทน AI เทียบกับตัวแทน AI: ทำความเข้าใจความแตกต่าง
เอเจนต์ AI ทำงานแบบสแตนด์อโลน เช่น แชทบอท รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ หรือระบบแนะนำข้อมูล พวกมันรวบรวมข้อมูล ตัดสินใจในขอบเขตจำกัด และดำเนินงานต่างๆ แต่เมื่อเอเจนต์ AI หลายตัวทำงานร่วมกันภายในระบบ AI แบบเอเจนต์ พลังของเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ก็จะเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ
ยกตัวอย่างเช่น แชทบอทเพียงอย่างเดียวก็เป็นเพียงแอปพลิเคชัน AI เท่านั้น แต่เมื่อผนวกเข้ากับระบบตัวแทนแล้ว แชทบอทตัวเดียวกันนี้จะระบุความต้องการของลูกค้าโดยอัตโนมัติ นำเสนอโซลูชันตามบริบท และสามารถส่งต่อปัญหาไปยังมนุษย์ได้เมื่อจำเป็น
อนาคตของ AI เชิงตัวแทนในระบบอัตโนมัติ
ระบบอัตโนมัติมุ่งเน้นไปที่กฎและสคริปต์แบบคงที่มาอย่างยาวนาน AI แบบเอเจนต์ (Agentic AI) ก้าวล้ำกว่านั้น ด้วยการนำเสนอความเป็นอิสระ ความสามารถในการปรับตัว และการดำเนินการเชิงรุกของ AI ที่ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์อย่างต่อเนื่อง AI แบบเอเจนต์แตกต่างจากเครื่องมือ AI ทั่วไปตรงที่ทำงานด้วยลูปฟีดแบ็กแบบเรียลไทม์ ช่วยปรับปรุงเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์โดยไม่ต้องเขียนโค้ดที่ซับซ้อน
ประโยชน์ของ AI เชิงตัวแทนในระบบอัตโนมัติ ได้แก่:
- การปรับปรุงตนเองอย่างต่อเนื่องผ่าน LLMS และการตอบรับจากโลกแห่งความเป็นจริง
- ความคล่องตัวที่มากขึ้นในการทำงานอัตโนมัติของงาน AI อัตโนมัติที่ซับซ้อนในทุกฟังก์ชันทางธุรกิจ
- ใช้งานได้ดีขึ้นเนื่องจาก AI แบบตัวแทนใช้ภาษาธรรมชาติในการโต้ตอบกับมนุษย์และแอปพลิเคชัน AI
องค์กรที่นำ AI แบบเอเจนต์มาใช้ในระบบของตนรายงานว่ามีประสิทธิภาพการทำงานที่สูงขึ้น ต้นทุนลดลง และการดำเนินงานมีความยืดหยุ่นมากขึ้น ด้วยการนำ AI มาใช้ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว และบริษัทต่างๆ กำลังมองหาโซลูชัน AI รุ่นใหม่ อนาคตของ AI แบบเอเจนต์มีแนวโน้มที่จะพลิกโฉมอุตสาหกรรม ปรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนให้เป็นระบบอัตโนมัติ และขยายขอบเขตความเป็นอิสระของ AI แบบเอเจนต์
โดยพื้นฐานแล้ว AI แบบเอเจนต์ (agentic AI) หมายถึงระบบ AI ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานอย่างอิสระ ตัดสินใจ และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ด้วยการผสมผสานภาษาขนาดใหญ่ AI เชิงสร้างสรรค์ การเรียนรู้ของเครื่อง และ NLP เข้าด้วยกัน เอเจนต์ AI สามารถส่งมอบอนาคตแห่งระบบอัตโนมัติ ซึ่ง AI ทำหน้าที่เป็นพันธมิตร ไม่ใช่แค่เครื่องมือ
