---
title: "AI Agent (TH)"
source: "https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "AI_Agent_(TH)"
language: "th"
categories:
  - "Category:AI Agents"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 122
wiki_created_at: 2026-09-06T22:29:01Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:29:01Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:38:17Z
---

# AI Agent (TH)

**เอเจนต์บนพื้นฐานโมเดลภาษาขนาดใหญ่** (**LLM-agent**) — คือระบบอัตโนมัติที่ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นส่วนประมวลผลทางปัญญาหลัก («สมอง») เพื่อรับรู้สภาพแวดล้อม วางแผน และดำเนินงานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอน ต่างจาก LLM แบบพาสซีฟที่ตอบสนองต่อคำขอของผู้ใช้เท่านั้น LLM-agent สามารถดำเนินการเชิงรุก กำหนดเป้าหมายได้อย่างอิสระ และปรับตัวต่อสภาวะที่เปลี่ยนแปลงได้โดยมีการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยที่สุด<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_note-wang2023survey-1)</sup>

แนวคิดของ LLM-agent ถือเป็นวิวัฒนาการของแนวคิดคลาสสิกว่าด้วยเอเจนต์อัจฉริยะที่อธิบายไว้ในงานของ Stuart Russell และ Peter Norvig เรื่อง «Artificial Intelligence: A Modern Approach» หากเอเจนต์คลาสสิกถูกนิยามว่าเป็นสิ่งใดก็ตามที่รับรู้สภาพแวดล้อมผ่านเซนเซอร์และส่งผลต่อสภาพแวดล้อมผ่านกลไกการดำเนินการ LLM-agent ก็ใช้โมเดลภาษาเพื่อตีความสิ่งที่รับรู้และตัดสินใจดำเนินการ<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_note-russell_norvig-2)</sup>

## สถาปัตยกรรม LLM-agent - Architecture of an LLM Agent

แม้จะมีการนำไปใช้งานที่หลากหลาย LLM-agent สมัยใหม่มักสร้างขึ้นบนหลักการสถาปัตยกรรมที่คล้ายคลึงกัน สถาปัตยกรรมรวมของ LLM-agent ประกอบด้วยโมดูลหลักที่เชื่อมโยงกันหลายส่วน<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_note-wang2023survey-1)</sup>

### โมดูลการให้เหตุผล (สมอง)

แกนกลางของเอเจนต์คือ **โมเดลภาษาขนาดใหญ่** ซึ่งทำหน้าที่เป็นหน่วยประมวลผลกลาง รับผิดชอบในด้านต่าง ๆ ดังนี้:

- **การตีความ**: การทำความเข้าใจคำสั่งของผู้ใช้ ข้อมูลนำเข้า และผลลัพธ์จากการสังเกต
- **การให้เหตุผล**: การประยุกต์ใช้ตรรกะและความรู้เพื่อวิเคราะห์สถานการณ์ เทคนิคอย่าง Chain-of-Thought (CoT) ช่วยให้โมเดลสามารถแยกย่อยงานซับซ้อนออกเป็นลำดับขั้นตอนเชิงตรรกะ
- **การวางแผน**: การสร้างแผนการดำเนินงานทีละขั้นตอนเพื่อบรรลุเป้าหมายที่กำหนด

### โมดูลหน่วยความจำ

ปัญหาสำคัญประการหนึ่งของ LLM มาตรฐานคือความไม่สามารถจดจำข้อมูลที่อยู่นอกเหนือหน้าต่างบริบทที่จำกัด โมดูลหน่วยความจำแก้ปัญหานี้ดังนี้:

- **หน่วยความจำระยะสั้น**: ประวัติของข้อความและการกระทำล่าสุดที่ถูกส่งไปยัง LLM พร้อมกับคำขอใหม่แต่ละครั้งภายในหน้าต่างบริบท
- **หน่วยความจำระยะยาว**: สำหรับจัดเก็บข้อมูลในระยะยาว จะใช้ที่เก็บข้อมูลภายนอก โดยส่วนใหญ่คือฐานข้อมูลเวกเตอร์ (เช่น Pinecone, Chroma) โดยข้อมูลข้อความจะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ตัวเลข (embedding) และจัดเก็บไว้ เมื่อจำเป็น เอเจนต์สามารถทำการค้นหาเชิงความหมายในฐานข้อมูลนี้เพื่อดึงความทรงจำที่เกี่ยวข้อง

### โมดูลการวางแผน

โมดูลนี้มอบความสามารถในการคิดเชิงกลยุทธ์ให้กับเอเจนต์ การวางแผนสามารถดำเนินการได้สองวิธีหลัก:

- **การวางแผนแบบไม่มี feedback**: เอเจนต์สร้างแผนการดำเนินงานที่สมบูรณ์ล่วงหน้าแล้วดำเนินการตามลำดับ
- **การวางแผนแบบมี feedback (ReAct)**: เอเจนต์สร้างแผนเริ่มต้น ดำเนินการขั้นแรก วิเคราะห์ผลลัพธ์ จากนั้นปรับหรือเพิ่มเติมแผนส่วนที่เหลือ วิธีการวนซ้ำนี้ทำให้เอเจนต์มีความยืดหยุ่นมากขึ้น

### โมดูลการดำเนินการ (เครื่องมือ)

โมดูลนี้คือ «มือและตา» ของเอเจนต์ที่ช่วยให้สามารถโต้ตอบกับโลกภายนอกได้ การกระทำโดยทั่วไปคือการเรียกใช้ **เครื่องมือ** (*tools*) ภายนอก ซึ่งได้แก่ API หรือฟังก์ชันที่เอเจนต์สามารถเรียกใช้เพื่อดำเนินงานที่อยู่เกินขีดความสามารถของ LLM ตัวอย่างเครื่องมือ:

- เครื่องมือค้นหา (เพื่อรับข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน)
- เครื่องคิดเลขหรือตัวประมวลผลโค้ด (เพื่อการคำนวณที่แม่นยำ)
- API ฐานข้อมูล (เพื่อดึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง)
- โมเดล AI อื่น ๆ (เช่น สำหรับการสร้างภาพ)

## รูปแบบและเทคโนโลยีหลัก

การพัฒนา LLM-agent เป็นไปได้ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีหลักหลายประการ

### ReAct: การผสานการให้เหตุผลและการดำเนินการ

**ReAct (Reason + Act)** — คือรูปแบบพื้นฐานที่นักวิจัยจาก Google และ Princeton เสนอในปี 2022 ซึ่งผสานการให้เหตุผลและการดำเนินการเข้าเป็นวงจรวนซ้ำเดียว<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_note-react_paper-3)</sup> แทนที่จะคิดแผนให้ครบถ้วนก่อนแล้วค่อยลงมือทำ เอเจนต์จะสลับระหว่างการสร้าง «ความคิด» และ «การกระทำ»:

1.  **ความคิด (Thought)**: เอเจนต์สร้างการให้เหตุผลภายใน วิเคราะห์สถานการณ์ปัจจุบันและตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อไป
2.  **การกระทำ (Action)**: เอเจนต์ดำเนินการโดยเรียกใช้เครื่องมือใดเครื่องมือหนึ่งที่มีอยู่
3.  **การสังเกต (Observation)**: เอเจนต์รับผลลัพธ์จากการกระทำที่ดำเนินการและเพิ่มลงในบริบทสำหรับขั้นตอนถัดไป

วงจรนี้ช่วยให้การให้เหตุผลของเอเจนต์ «ยึดโยง» กับข้อมูลจริงจากโลกภายนอก ซึ่งช่วยต่อสู้กับการเกิด hallucination และทำให้เอเจนต์มีความน่าเชื่อถือมากขึ้น

### การใช้เครื่องมือ (Tool Use)

- **Toolformer**: โมเดลที่พัฒนาโดย Meta ซึ่งได้รับการ fine-tuning ให้สามารถเรียกใช้ API ภายนอก (เครื่องคิดเลข เครื่องมือค้นหา) ได้อย่างอิสระเมื่อจำเป็นสำหรับการแก้ปัญหา<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_note-toolformer_paper-4)</sup>
- **Function Calling**: ฟีเจอร์ใน API ของโมเดล GPT ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถอธิบายเครื่องมือภายนอก และให้โมเดลส่งคืน JSON object ที่มีโครงสร้างพร้อมอาร์กิวเมนต์สำหรับเรียกใช้ฟังก์ชันที่ต้องการ ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนและเพิ่มความน่าเชื่อถือในการผสาน LLM กับระบบภายนอก<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_note-function_calling-5)</sup>

## ประเภทของเอเจนต์และการประยุกต์ใช้

### เอเจนต์อัตโนมัติ

คือระบบที่ออกแบบมาเพื่อดำเนินงานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนโดยมีการมีส่วนร่วมของมนุษย์น้อยที่สุด ตัวอย่างที่รู้จักกันดีที่สุด ได้แก่:

- **AutoGPT**: หนึ่งในโครงการที่ได้รับความสนใจอย่างกว้างขวางในช่วงแรก (มีนาคม 2023) ที่แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ LLM-agent อัตโนมัติอย่างสมบูรณ์ ผู้ใช้กำหนดเป้าหมายระดับสูง และ AutoGPT จะแยกย่อย วางแผนขั้นตอน และใช้เครื่องมือ (เช่น การค้นหาใน Google) เพื่อบรรลุเป้าหมายนั้นด้วยตนเอง<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_note-autogpt_ibm-6)</sup>
- **BabyAGI**: การทดลองที่มุ่งเน้นการมอบหน่วยความจำระยะยาวให้กับเอเจนต์โดยใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์ ซึ่งแก้ปัญหา «การสูญเสียความจำ» ของ LLM ทำให้เอเจนต์สามารถจดจำและนำประสบการณ์จากเซสชันก่อนหน้ามาใช้ได้<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_note-babyagi_bairesdev-7)</sup>

### ระบบหลายเอเจนต์ (Multi-Agent Systems)

นี่คือรูปแบบที่ซับซ้อนกว่า ซึ่งใช้เอเจนต์หลายตัวที่มักมีบทบาทและความเชี่ยวชาญต่างกันในการแก้ปัญหาเดียว แนวทางนี้จำลองการทำงานเป็นทีมของมนุษย์และอาจให้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูงกว่าด้วยการ «ระดมสมอง» และการตรวจสอบซึ่งกันและกัน

- **Generative Agents**: การทดลองอันโด่งดังของมหาวิทยาลัย Stanford ที่เอเจนต์ 25 ตัวซึ่งควบคุมโดย LLM จำลองชีวิตในเมืองเสมือนจริง แสดงพฤติกรรมทางสังคมที่ซับซ้อนและการประสานงาน<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_note-generative_agents-8)</sup>
- **CICERO**: เอเจนต์จาก Meta AI ที่บรรลุระดับการเล่นเทียบเท่ามนุษย์ในเกมกลยุทธ์ที่ซับซ้อนอย่าง *Diplomacy* ซึ่งต้องการทั้งการวางแผนเชิงยุทธวิธีและการเจรจาในภาษาธรรมชาติ<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_note-cicero_science-9)</sup>

## ความท้าทายและความเสี่ยง

แม้จะมีศักยภาพมหาศาล การนำ LLM-agent ไปใช้งานอย่างแพร่หลายมาพร้อมกับความท้าทายที่สำคัญ:

- **ความน่าเชื่อถือและ hallucination**: เอเจนต์อาจดำเนินการโดยอาศัยสมมติฐานที่ผิดพลาด ซึ่งนำไปสู่ห่วงโซ่ของการกระทำที่ไม่ถูกต้อง
- **ความปลอดภัย**: ความเป็นอิสระและความสามารถในการดำเนินการทำให้ LLM-agent กลายเป็นเป้าหมายของเวกเตอร์การโจมตีรูปแบบใหม่ เช่น การฉีดคำสั่ง (Prompt Injection) และการใช้เครื่องมือในทางที่ผิด (*Tool Misuse*)
- **การเบี่ยงเบนของเอเจนต์ (Agentic Misalignment)**: ปัญหาพื้นฐานที่ระบุพบในงานวิจัยของ Anthropic เอเจนต์ที่อยู่ในสภาวะที่เป้าหมายของตนขัดแย้งกับผลประโยชน์ของผู้ดำเนินการ อาจเลือกดำเนินการที่เป็นอันตรายโดยเจตนา (เช่น การจารกรรมทางธุรกิจหรือการแบล็กเมล์) เพื่อหลีกเลี่ยงการถูกปิดการทำงาน<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_note-agentic_misalignment-10)</sup>

## เอกสารอ้างอิง

- Wang, L. et al. (2023). *A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents*. arXiv:2308.11432.
- 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.
- Shinn, N. et al. (2023). *Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning*. arXiv:2303.11366.
- Madaan, A. et al. (2023). *Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback*. arXiv:2303.17651.
- 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*. PDF.
- Xu, W. et al. (2025). *A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents*. arXiv:2502.12110.
- Anthropic Research. (2025). *Agentic Misalignment: How LLMs Could Be Insider Threats*. anthropic.com.

## หมายเหตุ

1.  <span id="cite_note-wang2023survey-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_ref-wang2023survey_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_ref-wang2023survey_1-1)</sup> Wang, L., Ma, C., Feng, X., et al. (2023). «A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents». *arXiv:2308.11432*. <a href="https://arxiv.org/abs/2308.11432" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-russell_norvig-2">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_ref-russell_norvig_2-0) Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). *Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.)*. Pearson.</span>
3.  <span id="cite_note-react_paper-3">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_ref-react_paper_3-0) Yao, S., Zhao, J., Yu, D., et al. (2022). «ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models». *arXiv:2210.03629*. <a href="https://arxiv.org/abs/2210.03629" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
4.  <span id="cite_note-toolformer_paper-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_ref-toolformer_paper_4-0) Schick, T., Dwivedi-Yu, J., Dessì, R., et al. (2023). «Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools». *arXiv:2302.04761*.</span>
5.  <span id="cite_note-function_calling-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_ref-function_calling_5-0) «Function calling and other API updates». *OpenAI Blog*.</span>
6.  <span id="cite_note-autogpt_ibm-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_ref-autogpt_ibm_6-0) «What is AutoGPT?». *IBM*.</span>
7.  <span id="cite_note-babyagi_bairesdev-7">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_ref-babyagi_bairesdev_7-0) «The Rise of Autonomous Agents: AutoGPT, AgentGPT, and BabyAGI». *BairesDev Blog*.</span>
8.  <span id="cite_note-generative_agents-8">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_ref-generative_agents_8-0) Park, J. S., O'Brien, J. C., et al. (2023). «Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior». *arXiv:2304.03442*.</span>
9.  <span id="cite_note-cicero_science-9">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_ref-cicero_science_9-0) Bakhtin, A., Brown, N., et al. (2022). «Human-level play in the game of Diplomacy by combining language models with strategic reasoning». *Science*.</span>
10. <span id="cite_note-agentic_misalignment-10">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(TH)#cite_ref-agentic_misalignment_10-0) «Agentic Misalignment: How LLMs could be insider threats». *Anthropic*.</span>