Agentic Workflows — กระบวนการทำงานแบบเอเจนต์

กระบวนการทำงานแบบเอเจนต์ (Agentic Workflows) คือกระบวนการแบบไดนามิกหลายขั้นตอน ซึ่ง AI-agent อิสระที่ขับเคลื่อนด้วย Large Language Model (LLM) ตัดสินใจ ดำเนินการ และประสานงานด้วยตัวเองโดยมีการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยที่สุด ในระบบเหล่านี้ LLM ไม่ได้ถูกใช้เพียงแค่สร้างคำตอบสำหรับคำถามเดียว แต่ยังใช้เพื่อวางแผนลำดับการกระทำ โต้ตอบกับเครื่องมือภายนอก และปรับปรุงผลลัพธ์แบบวนซ้ำ

แตกต่างจากระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมที่อาศัยกฎที่เขียนโค้ดไว้ตายตัว แนวทางแบบเอเจนต์มีความยืดหยุ่น สามารถปรับตัวให้เข้ากับข้อมูลใหม่และสถานการณ์ที่คาดไม่ถึงได้ กระบวนการทำงานแบบเอเจนต์แตกต่างจากการเรียก LLM ธรรมดา (เช่น การสรุปข้อความ) ตรงที่ตัวเอเจนต์ได้รับความเป็นอิสระในการเลือกการกระทำ ซึ่งรวมถึงการวางแผน การใช้เครื่องมือ และการแก้ไขตัวเอง

องค์ประกอบและสถาปัตยกรรมของ Agentic Workflow

กระบวนการทำงานแบบเอเจนต์รวมองค์ประกอบหลักหลายอย่างเข้าด้วยกันเพื่อบรรลุเป้าหมาย

AI-Agent และ LLM

หัวใจของกระบวนการคือ AI-agent ซึ่งเป็นโปรแกรมอิสระที่ทำงานแทนผู้ใช้หรือระบบ องค์ประกอบหลักของเอเจนต์คือ Large Language Model ที่ทำหน้าที่ทำความเข้าใจคำสั่งในภาษาธรรมชาติและสร้างการให้เหตุผลที่จำเป็น คุณภาพการทำงานของเอเจนต์ขึ้นอยู่กับวิศวกรรม prompt อย่างมาก โดยรูปแบบ prompt ต่าง ๆ (เช่น Chain-of-Thought) ช่วยปรับแต่ง LLM ให้ทำงานในสไตล์ที่ต้องการ

เครื่องมือ (การเข้าถึงการกระทำภายนอก)

เนื่องจากความรู้ของ LLM ถูกจำกัดด้วยข้อมูลการฝึก เอเจนต์จึงได้รับ เครื่องมือ ภายนอกที่ขยายขีดความสามารถ เครื่องมือเหล่านี้อาจรวมถึงการเข้าถึงฐานความรู้ เครื่องมือค้นหา API ตัวแปลโค้ด และแอปพลิเคชันอื่น ๆ ด้วยความช่วยเหลือเหล่านี้ เอเจนต์จึงได้รับข้อมูลที่เป็นปัจจุบันหรือดำเนินการจริงนอกโมเดลได้

หน่วยความจำและบริบท

ลักษณะเด่นของ Agentic Workflow คือการมีกลไกหน่วยความจำที่ช่วยให้เอเจนต์คำนึงถึงประสบการณ์และบริบทก่อนหน้า

• หน่วยความจำระยะสั้น เก็บข้อมูลล่าสุด (เช่น ประวัติการสนทนา) ภายในเซสชันปัจจุบัน
• หน่วยความจำระยะยาว บันทึกความรู้และผลลัพธ์ที่สะสมจากหลายครั้งที่รัน มักใช้ที่จัดเก็บข้อมูลภายนอก (เช่น ฐานข้อมูลเวกเตอร์)

Feedback และการปรับแก้ไข

กลไก feedback มีบทบาทสำคัญในการเพิ่มความน่าเชื่อถือ เอเจนต์สามารถรับ feedback จากสภาพแวดล้อมการดำเนินงาน จากโมเดลผู้วิจารณ์ที่เสริม หรือจากมนุษย์ (โหมด human-in-the-loop) ตัวอย่างเช่น ระบบ Reflexion ใช้ feedback ภายในตัวเอง โดยเอเจนต์วิเคราะห์ข้อผิดพลาดของตัวเองและบันทึก "การไตร่ตรอง" ไว้ในหน่วยความจำเพื่อปรับปรุงการพยายามครั้งต่อไป

การกำหนดค่าแบบหลายเอเจนต์

ในสถานการณ์ที่ซับซ้อน จะใช้สถาปัตยกรรมแบบหลายเอเจนต์ที่ตัวแทนเฉพาะทางหลายตัวโต้ตอบกัน ตัวอย่างเช่น เอเจนต์ "ผู้วางแผน" กำหนดงานย่อย ในขณะที่เอเจนต์ "ผู้ดำเนินการ" หลายตัวแก้ปัญหาเฉพาะของตัวเอง (การค้นหาข้อมูล การคำนวณ ฯลฯ)

รูปแบบทั่วไปและอัลกอริทึมการทำงานของเอเจนต์

แม้ว่าสถาปัตยกรรมมาตรฐานสากลสำหรับระบบ LLM แบบเอเจนต์ยังไม่ถูกพัฒนา แต่ในปี 2023–2024 รูปแบบที่เกิดซ้ำเริ่มปรากฏขึ้น

• การวางแผนทีละขั้น (Prompt Chaining) งานถูกแบ่งออกเป็นลำดับขั้นตอนโดยใช้ห่วงโซ่การเรียก LLM แต่ละขั้นตอนรับผลลัพธ์จากขั้นก่อนหน้าเป็น input และดำเนินงานส่วนหนึ่งของงานทั้งหมด แนวทางนี้ปรับปรุงความสามารถในการตีความ แต่มีความยืดหยุ่นน้อยกว่า
• การกำหนดเส้นทางและการเลือกเครื่องมือ (Router Pattern) เอเจนต์จะจำแนกประเภทของงานที่รับเข้ามาก่อน จากนั้นเลือกกระบวนการหรือเครื่องมือเฉพาะเพื่อแก้ไข โดยทำหน้าที่เป็นผู้จัดการ
• การค้นหาแนวทางแก้ไขแบบขนาน แทนที่จะใช้เส้นทางความคิดเดียวแบบเส้นตรง จะมีการสำรวจตัวเลือกหลายทางพร้อมกัน ตัวอย่างคือแนวทาง Tree-of-Thoughts ที่เอเจนต์แตกแขนงลำดับการให้เหตุผลเหมือนต้นไม้ สร้าง "ความคิด" ที่เป็นตัวเลือกหลายอย่างในแต่ละขั้นตอนและเลือกสิ่งที่มีแนวโน้มดีที่สุด
• การสะท้อนตัวเองและการแก้ไขตัวเอง เอเจนต์ประเมินการตัดสินใจของตัวเองอย่างวิจารณ์และเรียนรู้จากข้อผิดพลาด ในวิธี Reflexion เอเจนต์จะวิเคราะห์ผลลัพธ์หลังจากแต่ละครั้งที่พยายามและบันทึกข้อสรุปที่ใช้ในรอบถัดไป

ตัวอย่างแนวทางที่มีชื่อเสียง

• ReAct (Reasoning and Acting) — วิธีการพื้นฐาน (2022) ที่รวมการให้เหตุผลและการดำเนินการ LLM สร้างการอนุมานเชิงตรรกะ (thoughts) และขั้นตอนการกระทำที่เป็นรูปธรรม (actions) สลับกัน ซึ่งดำเนินการด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือ
• Reflexion (2023) — framework การสะท้อนตัวเองที่ช่วยให้เอเจนต์เรียนรู้จากข้อผิดพลาดผ่าน feedback เชิงข้อความ โดยไม่ต้องอัปเดตน้ำหนักของโมเดล
• Tree-of-Thoughts (ToT) (2023) — framework ที่สรุปแนวคิด Chain-of-Thought เพื่อจัดระเบียบการค้นหาแนวทางแก้ไขในรูปแบบต้นไม้ ช่วยให้โมเดลพิจารณาตัวเลือกการพัฒนาหลายทาง
• Auto-GPT (2023) — หนึ่งในโครงการโอเพนซอร์สที่เป็นที่รู้จักกว้างขวางโครงการแรก ๆ ที่แสดงให้เห็น Agentic Workflow แบบอิสระอย่างสมบูรณ์ ระบบสร้างกลุ่มของ GPT-4-agent เฉพาะทางที่ร่วมกันวางแผนและดำเนินขั้นตอนเพื่อบรรลุเป้าหมายระดับสูงที่ผู้ใช้กำหนด

การประยุกต์ใช้และผลกระทบ

แนวทางแบบเอเจนต์มีการประยุกต์ใช้ในหลายสาขาที่ต้องการระบบอัตโนมัติที่ชาญฉลาดและมีความยืดหยุ่น

• กระบวนการทางธุรกิจ: ระบบเอเจนต์ขยายขีดความสามารถของแชทบอทสนับสนุนด้านเทคนิค ซึ่งสามารถวินิจฉัยปัญหาและค้นหาแนวทางแก้ไขได้ด้วยตัวเอง นอกจากนี้ยังใช้ในด้านการเงิน การจัดการบุคลากร และการตลาด
• การจำลองเชิงสร้างสรรค์: LLM-agent อิสระสามารถจำลองพฤติกรรมที่ซับซ้อนของชุมชนหรือตัวละครได้ ในงานวิจัย "Generative Agents" (Park et al., 2023) GPT-agent หลายสิบตัวที่มีบุคลิกต่างกันจำลองชีวิตทางสังคมในเมืองจำลองได้อย่างสมจริง

ตามการประเมินของนักวิเคราะห์ Gartner Agentic AI ถูกรวมอยู่ในรายชื่อแนวโน้มเทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์สำหรับปี 2025

ปัญหาและแนวโน้มการพัฒนา

แม้จะมีความสำเร็จ ระบบ LLM แบบเอเจนต์ยังคงเป็นเทคโนโลยีใหม่และซับซ้อน

• ต้นทุนทรัพยากร: แต่ละขั้นตอนเพิ่มเติมของการวางแผน การค้นหา หรือการวิเคราะห์ตัวเองล้วนเป็นการเรียก LLM แยกต่างหาก ซึ่งเพิ่มเวลาดำเนินการและต้นทุน
• ความไม่แน่นอนของพฤติกรรม: ยิ่งเอเจนต์มีอิสระมากเท่าไร ยิ่งยากที่จะรับประกันเส้นทางที่มันจะเลือก ซึ่งต้องการการนำข้อจำกัดและกลไกป้องกัน (guardrails) มาใช้
• การประเมินคุณภาพและการดีบัก: การวิเคราะห์บันทึกขนาดใหญ่ของระบบหลายขั้นตอนเพื่อค้นหาข้อผิดพลาดเป็นงานที่ไม่ง่าย
• ความปลอดภัยและจริยธรรม: เมื่อความเป็นอิสระของ AI เพิ่มขึ้น จำเป็นต้องรับประกันว่าเอเจนต์ทำงานเพื่อประโยชน์ของผู้ใช้และสังคม

การวิจัยในอนาคตมุ่งเน้นไปที่การสร้างวิธีการใช้เครื่องมือสากล การพัฒนา workflow แบบ end-to-end ที่เป็นหนึ่งเดียว และการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบเอเจนต์

ลิงก์

• ภาพรวม Agentic Workflow จาก IBM
• คู่มือการสร้าง AI-agent ที่มีประสิทธิภาพจาก Anthropic

เอกสารอ้างอิง

• Yao, S. et al. (2022). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. arXiv:2210.03629.
• Schick, T. et al. (2023). Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools. arXiv:2302.04761.
• Liu, X. et al. (2023). AgentBench: Evaluating LLMs as Agents. arXiv:2308.03688.
• Yao, S. et al. (2023). Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models. arXiv:2305.10601.
• Shinn, N. et al. (2023). Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning. arXiv:2303.11366.
• Park, J. S. et al. (2023). Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior. arXiv:2304.03442.
• Wang, G. et al. (2023). Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models. arXiv:2305.16291.
• Bakhtin, A. et al. (2022). Human-Level Play in the Game of Diplomacy by Combining Language Models with Strategic Reasoning. Science. DOI:10.1126/science.ade9097.
• Wang, L. et al. (2025). A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents. arXiv:2308.11432.
• Li, X. (2024). A Survey on LLM-Based Agentic Workflows and LLM-Profiled Components. arXiv:2406.05804.
• Jung, J. et al. (2024). Trust or Escalate: LLM Judges with Provable Guarantees for Human Agreement. arXiv:2407.18370.
• Xu, W. et al. (2025). A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents. arXiv:2502.12110.
• He, G. et al. (2025). Plan-Then-Execute: An Empirical Study of User Trust and Team Performance When Using LLM Agents as a Daily Assistant. arXiv:2502.01390.
• Huang, X. et al. (2024). Understanding the Planning of LLM Agents: A Survey. arXiv:2402.02716.
• Kuang, Z. et al. (2023). PEARL: Prompting Large Language Models to Plan and Execute Reasoning over Long Documents. arXiv:2305.14564.