วิธีการสร้างตัวแทน AI ที่มีประสิทธิภาพ

อย่าลงทุนในเอไอเอเจนต์โดยไม่อ่านรายงานของ Anthropic นี้

การวิเคราะห์โดยละเอียดของการวิจัย...

โดยทั่วไป อัตโนมัติที่เราใช้ทุกวันสามารถทำได้ง่ายๆ ด้วย LLM และ API เพียงไม่กี่ตัว และนั่นคือสิ่งที่ Anthropic พยายามสื่อเช่นกัน

การวิจัยนี้แบ่งปันความคิดของพวกเขาเกี่ยวกับเอเย่นต์ AI และเหตุผลที่คุณไม่ควรสร้างมันเสมอไป

📌 เราเพิ่งครอบคลุมเอกสารของ Google โดยที่เราแบ่งปันการมองเห็นของ Google เกี่ยวกับเอเย่นต์ AI

ตอนนี้ หลังจากอ่านเอกสารของ Google และ Anthropic แล้ว เราสามารถพูดได้อย่างปลอดภัยว่าเอกสารของ Google มุ่งเน้นไปที่สิ่งที่เป็นเอเย่นต์ AI

ในขณะที่มุมมองของ Anthropic มุ่งเน้นไปที่เหตุผลและเวลาที่คุณควรใช้เอเย่นต์ AI

นี่คือการวิเคราะห์โดยย่อจากผลการวิจัย:

📌 เอเย่นต์เทียบกับเวิร์กโฟลว์: เอเย่นต์เป็นระบบที่มีลักษณะไดนามิก โดยที่ LLM กำหนดกระบวนการและเครื่องมือของตนเอง ในขณะที่เวิร์กโฟลว์ตามเส้นทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เอเย่นต์จะส่องแสงเมื่อความยืดหยุ่นและกระบวนการตัดสินใจเป็นกุญแจสำคัญ

📌 ส่วนหลักของเอเย่นต์ AI:

LLM ที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพ
เครื่องมือที่ใช้โดย LLM ที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพ
สภาพแวดล้อม
ความจำ

📌 เวิร์กโฟลว์หลักสำหรับเอเย่นต์:

การเชื่อมต่อพรอมต์: การแบ่งงานออกเป็นขั้นตอนตามลำดับเพื่อเพิ่มความแม่นยำ
การกำหนดเส้นทาง: การกำหนดเส้นทางอินพุตไปยังงานที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น
การทำงานขนาน: การทำงานหลายงานพร้อมกันเพื่อความเร็วหรือผลลัพธ์ที่หลากหลาย
Orchestrator-Workers: LLM กลางที่มอบหมายงานให้กับ LLM ที่ทำงาน
Evaluator-Optimizer: การปรับปรุงผลลัพธ์โดยกระบวนการต่างๆ

📌 เมื่อใดที่ควรใช้เอเย่นต์:

คุณไม่จำเป็นต้องใช้เอเย่นต์เสมอไป บ่อยครั้งการอัตโนมัติของคุณสามารถทำได้ง่ายๆ โดยใช้เครื่องมือเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติเพียงไม่กี่ตัว เช่น N8N และเครื่องมือเชิงพาณิชย์อื่นๆ

นี่คือปัญหาที่คุณควรใช้เอเย่นต์ AI:

ปัญหาที่เปิดกว้างต้องการความยืดหยุ่น
งานที่ต้องใช้กระบวนการตัดสินใจที่เพิ่มขึ้นตามความซับซ้อน
สภาพแวดล้อมที่มีความเป็นอิสระและวงจรป้อนกลับที่ชัดเจน

📌 เฟรมเวิร์กที่ Anthropic เสนอแนะ:

LangGraph (LangChain)
เฟรมเวิร์กเอเย่นต์ AI ของ Amazon Bedrock
Rivet และ Vellum สำหรับการสร้างเวิร์กโฟลว์แบบ GUI

💡 ข้อสรุปหลัก:

ความสำเร็จไม่ได้มาจากการสร้างระบบที่ซับซ้อนที่สุด แต่เป็นการสร้างระบบที่ถูกต้อง
เริ่มต้นด้วยความเรียบง่าย วัดประสิทธิภาพ และเพิ่มความซับซ้อนเฉพาะเมื่อมันปรับปรุงผลลัพธ์อย่างเห็นได้ชัด
บางครั้งโดยไม่เข้าใจแก่นแท้ของเอเย่นต์ เราเพิ่มโค้ดที่ไม่จำเป็นจากเฟรมเวิร์กหลายตัว ซึ่งนำไปสู่โค้ดที่ซ้ำซ้อนโดยไม่เข้าใจ
ดังนั้น พวกเขาจึงมุ่งหมายการวิจัยนี้เพื่อนำความชัดเจนมากขึ้นให้กับผู้ที่พยายามสร้างเอเย่นต์ AI สำหรับธุรกิจของตน

โปรดทราบว่าเวอร์ชันภาษาไทยได้รับการช่วยเหลือจาก AI ดังนั้นอาจมีข้อผิดพลาดเล็กน้อย

ผู้เขียน

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA ถูกก่อตั้งขึ้นโดยคนที่มีรากฐานลึกในวงการวิชาการ มีประสบการณ์การทำงานในสหรัฐอเมริกา ดัตช์ ฮังการี ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ สิงคโปร์ และเวียดนาม ABN Asia เป็นที่เราพบกันของวิทยาลัยและเทคโนโลยี ด้วยโซลูชันขั้นสูงและบริการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความสามารถ เราช่วยธุรกิจเติบโตและเข้าสู่ฉากโลก ความมุ่งมั่นของเรา: ด่วนขึ้น ดีขึ้น น่าเชื่อถือมากขึ้น ในกรณีส่วนมาก: ราคาถูกด้วย

หากคุณต้องการบริการ IT การให้คำปรึกษาดิจิทัล โซลูชันซอฟต์แวร์ใช้ได้หรือหากคุณต้องการส่งคำขอข้อเสนอ (RFPs) อย่าลังเลที่จะติดต่อเรา คุณสามารถติดต่อเราได้ที่ [email protected] เราพร้อมช่วยเหลือคุณด้านทุกความต้องกรทางเทคโนโลยีของคุณทุกเมื่อ