ภูมิทัศน์ของปัญญาประดิษฐ์กำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ในขณะที่โมเดลพื้นฐานและระบบภาษาขนาดใหญ่ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่น่าทึ่ง ขอบเขตต่อไปอยู่ที่การควบคุมพลังของหน่วยงาน AI หลายตัวที่ทำงานร่วมกัน กระบวนทัศน์ที่เกิดขึ้นใหม่นี้ ซึ่งมักเรียกว่า agentic AI และเกิดขึ้นจริงผ่านระบบ multi-agent สัญญาว่าจะปลดล็อกระดับที่ไม่เคยมีมาก่อนของระบบอัตโนมัติ ความซับซ้อนในการแก้ปัญหา และประสิทธิภาพการดำเนินงานในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย ด้วยตระหนักถึงความต้องการที่สำคัญสำหรับความเชี่ยวชาญในขอบเขตที่พัฒนาอย่างรวดเร็วนี้ NVIDIA โดยความร่วมมือกับ AIM กำลังเสนอเวิร์กชอปเฉพาะทางที่ออกแบบมาเพื่อให้ความรู้แก่นักพัฒนาและผู้ปฏิบัติงาน AI ด้วยทักษะที่จำเป็นในการสร้างและปรับใช้ระบบขั้นสูงเหล่านี้ เซสชันเข้มข้นนี้แสดงถึงโอกาสพิเศษในการก้าวข้ามความเข้าใจเชิงทฤษฎีและรับประสบการณ์จริงในการสร้างกรอบงานอัจฉริยะที่จะกำหนดอนาคต
รุ่งอรุณแห่ง Agentic AI: ก้าวข้ามโมเดลเดี่ยว
เป็นเวลาหลายปีที่การพัฒนา AI มุ่งเน้นไปที่การสร้างโมเดล monolithic ที่ทรงพลังมากขึ้นเรื่อยๆ ระบบเหล่านี้เก่งในงานเฉพาะด้าน ตั้งแต่การแปลภาษาไปจนถึงการสร้างภาพ อย่างไรก็ตาม การจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนและหลากหลายอย่างแท้จริงมักต้องการมากกว่าหน่วยงานอัจฉริยะเพียงหน่วยเดียว Agentic AI แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงทางแนวคิดที่สำคัญ มันจินตนาการถึงระบบที่ประกอบด้วย agent อิสระหลายตัว ซึ่งแต่ละตัวอาจมีทักษะ ความรู้ หรือมุมมองที่เป็นเอกลักษณ์ agent เหล่านี้ได้รับการออกแบบมาไม่เพียงแต่เพื่อประมวลผลข้อมูลหรือดำเนินการตามคำสั่งเท่านั้น แต่ยังเพื่อ ให้เหตุผล (reason) วางแผน (plan) และ ดำเนินการ (execute) เวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติ
ลองนึกภาพสถานการณ์ที่ต้องการการวิเคราะห์ตลาด การวิจัยคู่แข่ง การวางแผนเชิงกลยุทธ์ และการสร้างเนื้อหา โมเดล AI เดียวอาจประสบปัญหาในการจัดการข้อกำหนดที่หลากหลายและการพึ่งพาที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้อง อย่างไรก็ตาม ระบบ agentic สามารถปรับใช้ agent เฉพาะทางได้: ตัวหนึ่งเพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลตลาด อีกตัวหนึ่งเพื่อติดตามกิจกรรมของคู่แข่ง ตัวที่สามเพื่อกำหนดคำแนะนำเชิงกลยุทธ์ตามผลการวิจัย และตัวที่สี่เพื่อร่างรายงานหรือสื่อการตลาด จุดแข็งหลักอยู่ที่ความสามารถในการ ทำงานร่วมกัน (collaborate) สื่อสาร (communicate) และ ประสานงาน (coordinate) การกระทำของตนเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ร่วมกัน ซึ่งสะท้อนถึงพลวัตของทีมมนุษย์ที่มีประสิทธิภาพสูง การเคลื่อนไปสู่ปัญญาแบบกระจายนี้ช่วยให้มีความยืดหยุ่น ความยืดหยุ่น และความสามารถในการปรับตัวที่มากขึ้นในการจัดการกับความท้าทายในโลกแห่งความเป็นจริงที่มักจะท้าทายวิธีแก้ปัญหาเชิงเส้นที่เรียบง่าย การเปลี่ยนจาก AI แบบโมเดลเดียวไปสู่ระบบ multi-agent ถือเป็นช่วงเวลาสำคัญ ซึ่งต้องการแนวทางใหม่ในการออกแบบ การนำไปใช้ และการเพิ่มประสิทธิภาพ
การควบคุมปัญญาประดิษฐ์แบบกลุ่ม: พลังของกรอบงาน Multi-Agent
ระบบ Multi-agent (MAS) เป็นกรอบงานเชิงคำนวณที่มี agent อัจฉริยะหลายตัวที่โต้ตอบกัน ความซับซ้อนไม่ได้เกิดขึ้นจากความสามารถของ agent แต่ละตัวเท่านั้น แต่ที่สำคัญกว่านั้นคือจากปฏิสัมพันธ์ของพวกมัน การสร้าง MAS ที่มีประสิทธิภาพเกี่ยวข้องกับการจัดการกับความท้าทายที่สำคัญหลายประการ:
- การแบ่งย่อยงาน (Task Decomposition): จะแบ่งเป้าหมายโดยรวมที่ซับซ้อนออกเป็นงานย่อยที่จัดการได้ซึ่งเหมาะสำหรับ agent แต่ละตัวหรือทีมของ agent ได้อย่างไร?
- ความเชี่ยวชาญของ Agent (Agent Specialization): agent ควรเป็นเนื้อเดียวกัน หรือควรมีทักษะและฐานความรู้เฉพาะทาง? มีการมอบหมายบทบาทอย่างไร?
- โปรโตคอลการสื่อสาร (Communication Protocols): agent จะใช้ภาษาหรือโปรโตคอลใดในการแลกเปลี่ยนข้อมูล แบ่งปันผลลัพธ์บางส่วน หรือขอความช่วยเหลือจากกันและกัน?
- กลไกการประสานงาน (Coordination Mechanisms): การกระทำของ agent หลายตัวจะถูกซิงโครไนซ์อย่างไรเพื่อให้แน่ใจว่ามีความคืบหน้าที่สอดคล้องกันไปสู่เป้าหมาย? ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับกลยุทธ์ต่างๆ เช่น การเจรจาต่อรอง การสร้างฉันทามติ หรือการวางแผนแบบรวมศูนย์
- การแบ่งปันและการจัดการความรู้ (Knowledge Sharing and Management): ข้อมูลมีการกระจายและบำรุงรักษาทั่วทั้งระบบอย่างไร? agent เรียนรู้จากกันและกันหรือจากประสบการณ์ร่วมกันได้อย่างไร?
- การจัดการความขัดแย้งและความไม่แน่นอน (Handling Conflict and Uncertainty): จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อ agent มีข้อมูลหรือวัตถุประสงค์ที่ขัดแย้งกัน? ระบบจัดการกับความไม่แน่นอนหรือเหตุการณ์ที่ไม่คาดฝันได้อย่างไร?
การนำทางความท้าทายเหล่านี้ให้ประสบความสำเร็จเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างโซลูชัน multi-agent ที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพ ระบบเหล่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับโดเมนที่มีลักษณะเฉพาะด้วยการกระจาย (ทางภูมิศาสตร์หรือตามหน้าที่) ความซับซ้อน พลวัต และความต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง ตั้งแต่การจัดการเครือข่ายโลจิสติกส์ที่ซับซ้อนและการเพิ่มประสิทธิภาพกริดพลังงานแบบกระจาย ไปจนถึงการจำลองปรากฏการณ์ทางสังคมหรือเศรษฐกิจที่ซับซ้อน และการประสานงานการป้องกันความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ซับซ้อน การใช้งานที่เป็นไปได้นั้นกว้างขวางและเป็นการเปลี่ยนแปลง การพัฒนากรอบงานที่มีประสิทธิภาพเพื่อจัดการปฏิสัมพันธ์เหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ AI แบบทำงานร่วมกัน
ความคิดริเริ่มของ NVIDIA: เวิร์กชอปที่นำโดยผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับ Multi-Agent AI
เพื่อเสริมศักยภาพให้ชุมชนเทคนิคสามารถเชี่ยวชาญแนวคิดขั้นสูงเหล่านี้ NVIDIA และ AIM ขอนำเสนอ NVIDIA Agentic AI Workshop: ‘From Scratch to Solution: Multi-Agent AI for Complex Tasks’ กิจกรรมที่ทันท่วงทีและมีความเกี่ยวข้องสูงนี้มีกำหนดจัดขึ้นในวันที่ 30 เมษายน 2025 เริ่มเวลา 16:00 น. ตามเวลามาตรฐานอินเดีย (IST) ได้รับการออกแบบอย่างพิถีพิถันให้เป็นเซสชันภาคปฏิบัติ ก้าวข้ามการอภิปรายเชิงทฤษฎีเพื่อให้ทักษะเชิงปฏิบัติและประสบการณ์ในการนำไปใช้
ผู้นำการเจาะลึกครั้งนี้คือ Shreyans Dhankhar, Senior Solution Architect ที่ NVIDIA ประสบการณ์ที่กว้างขวางของเขาเป็นรากฐานที่เหมาะสำหรับการนำทางผู้เข้าร่วมผ่านขอบเขตที่ซับซ้อนนี้ เวิร์กชอปมีเป้าหมายเพื่อให้ผู้เข้าร่วมมีความรู้เกี่ยวกับเทคนิคที่ซับซ้อนซึ่งจำเป็นสำหรับวงจรชีวิตทั้งหมดของการพัฒนา multi-agent AI ตั้งแต่ข้อควรพิจารณาในการ ออกแบบ (design) เบื้องต้นและทางเลือกทางสถาปัตยกรรม ไปจนถึงความแตกต่างเล็กน้อยของการ นำไปใช้ (implementation) โดยใช้เครื่องมือที่ทันสมัย และสุดท้ายคือกระบวนการที่สำคัญของการ เพิ่มประสิทธิภาพ (optimising) กรอบงานเหล่านี้เพื่อประสิทธิภาพ ความน่าเชื่อถือ และประสิทธิผลในการจัดการกับงานที่ซับซ้อน นี่ไม่ใช่เพียงภาพรวม แต่เป็นประสบการณ์ที่ดื่มด่ำซึ่งมุ่งเน้นไปที่การสร้างความสามารถที่จับต้องได้
จุดเน้นของเวิร์กชอป: จากแนวคิดพื้นฐานสู่การประยุกต์ใช้จริง
วาระการประชุมของเวิร์กชอปมีโครงสร้างเพื่อให้ความเข้าใจที่ครอบคลุมและชุดทักษะเชิงปฏิบัติในการสร้างและจัดการระบบ multi-agent ที่ซับซ้อน ผู้เข้าร่วมจะได้เจาะลึกกลไกหลักของการสร้างกรอบงาน agent ที่สามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนและหลายรอบซึ่งต้องการปฏิสัมพันธ์และการจัดการบริบทอย่างต่อเนื่อง จะมีการเน้นย้ำอย่างมากเกี่ยวกับการรวม เครื่องมือ (tools) ภายนอก ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของ agentic AI สมัยใหม่ ทำให้ agent สามารถเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ ทำการคำนวณที่ซับซ้อน หรือโต้ตอบกับระบบซอฟต์แวร์อื่นๆ ได้
นอกจากนี้ เซสชันจะสำรวจเทคนิคในการกำหนดและควบคุม พฤติกรรมของ agent (agent behaviour) ซึ่งมุ่งสู่การสร้างระบบ AI ที่คาดการณ์ได้ เชื่อถือได้ และสอดคล้องกันมากขึ้น จุดเน้นสำคัญคือการพัฒนา agent AI เชิงสนทนาที่สามารถนำทางบทสนทนาที่ซับซ้อนได้ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้เทคนิคสำหรับ การสนทนาหลายรอบ (multi-turn conversations) ซึ่งต้องรักษาบริบทไว้ตลอดการแลกเปลี่ยนหลายครั้ง และสำรวจการนำ ปฏิสัมพันธ์ตามบุคลิก (persona-based interactions) ไปใช้เพื่อสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่มีส่วนร่วม สมจริง และปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลมากขึ้น เป้าหมายคือการสร้าง agent ที่ไม่เพียงแต่สามารถประมวลผลข้อมูลได้เท่านั้น แต่ยังโต้ตอบในลักษณะที่ทั้งชาญฉลาดและเหมาะสมตามบริบทในช่วงเวลาที่ยาวนาน
แกะกล่องผลลัพธ์การเรียนรู้ที่สำคัญและเทคนิคขั้นสูง
ผู้เข้าร่วมเวิร์กชอป NVIDIA Agentic AI สามารถคาดหวังว่าจะได้รับความเชี่ยวชาญในหลายด้านที่สำคัญซึ่งกำหนดนิยามของความล้ำหน้าในการพัฒนาระบบ multi-agent:
การออกแบบและการนำเวิร์กโฟลว์การสนทนาแบบ Multi-Agent ไปใช้ (Designing and Implementing Multi-Agent Conversational Workflows): ผู้เข้าร่วมจะได้เรียนรู้รูปแบบสถาปัตยกรรมและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการจัดโครงสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ agent หลายตัวทำงานร่วมกันเพื่อจัดการกับคำขอของผู้ใช้หรือกระบวนการทางธุรกิจที่ซับซ้อน ซึ่งรวมถึงการทำความเข้าใจกลยุทธ์การจัดสรรงาน โปรโตคอลการสื่อสารระหว่าง agent และวิธีการประสานงานกิจกรรมของ agent เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยรวมและความสามารถในการแก้ปัญหาให้เหนือกว่าสิ่งที่ agent เดียวสามารถทำได้ จุดเน้นจะอยู่ที่การสร้างระบบที่สามารถจัดการการพึ่งพาที่ซับซ้อนและการประมวลผลแบบขนานที่มีอยู่ในงานที่ซับซ้อน
การเรียนรู้บทสนทนาหลายรอบและปฏิสัมพันธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยบุคลิก (Mastering Multi-Turn Dialogue and Persona-Driven Interactions): เวิร์กชอปจะเจาะลึกเทคนิคที่ซับซ้อนที่จำเป็นในการสร้าง agent เชิงสนทนาที่รักษาความสอดคล้องและบริบทตลอดการโต้ตอบที่ยาวนาน ซึ่งรวมถึงกลยุทธ์การจัดการสถานะ กลไกการติดตามบริบท และวิธีการปลูกฝังบุคลิกที่แตกต่างและสอดคล้องกันให้กับ agent การเรียนรู้องค์ประกอบเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ให้ความรู้สึกเป็นธรรมชาติ มีส่วนร่วม และเป็นประโยชน์อย่างแท้จริง ก้าวข้ามบอทตอบคำถามง่ายๆ ไปสู่ผู้ช่วยดิจิทัลและผู้ทำงานร่วมกันที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น
การรวมเครื่องมือขั้นสูงและความสามารถทางปัญญา (Integrating Advanced Tools and Cognitive Capabilities): องค์ประกอบหลักของ agentic AI สมัยใหม่คือความสามารถในการเสริม agent ด้วยฟังก์ชันการทำงานขั้นสูง เซสชันจะครอบคลุมการรวมเครื่องมือที่สนับสนุน การไตร่ตรองตนเอง (self-reflection) ทำให้ agent สามารถประเมินประสิทธิภาพและกระบวนการให้เหตุผลของตนเองได้ จะมีการสำรวจเทคนิคสำหรับการนำ หน่วยความจำระยะยาวและระยะสั้น (long-term and short-term memory) ไปใช้ ทำให้ agent สามารถเก็บข้อมูลข้ามเซสชันและเข้าถึงความรู้ที่เกี่ยวข้องแบบไดนามิกได้ นอกจากนี้ บทบาทที่สำคัญของความสามารถ human-in-the-loop (HITL) จะได้รับการกล่าวถึง โดยอภิปรายเกี่ยวกับกลไกสำหรับการกำกับดูแล การแทรกแซง และข้อเสนอแนะของมนุษย์ภายในเวิร์กโฟลว์ของ agent AI เชิงสนทนา เพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัย ความสอดคล้อง และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
การสำรวจกลยุทธ์หลังการประมวลผลสำหรับผลลัพธ์ที่ละเอียดขึ้น (Exploring Post-Processing Strategies for Refined Outputs): การสร้างการตอบสนองมักเป็นเพียงขั้นตอนแรก เวิร์กชอปจะตรวจสอบ กลยุทธ์หลังการประมวลผล (post-processing strategies) ต่างๆ ที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของ agent AI เชิงสนทนา ซึ่งรวมถึงเทคนิคในการตรวจสอบข้อมูล การปรับปรุงความถูกต้องของข้อเท็จจริง การรับรองความเกี่ยวข้องกับคำถามของผู้ใช้ การกรองเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม และการปรับแต่งน้ำเสียงและรูปแบบของการตอบสนอง การประมวลผลหลังการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเพิ่มคุณภาพโดยรวม ความน่าเชื่อถือ และความน่าเชื่อถือของการสื่อสารที่สร้างโดย AI
พบกับผู้แนะนำ: ความเชี่ยวชาญที่เชื่อมโยงการวิจัยและการประยุกต์ใช้
เวิร์กชอปจะได้รับคำแนะนำอย่างเชี่ยวชาญโดย Shreyans Dhankhar, Senior Solution Architect ของ NVIDIA Shreyans นำประสบการณ์มากมายมาด้วย ซึ่งครอบคลุมกว่าทศวรรษในระดับแนวหน้าของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การเรียนรู้เชิงลึก และสาขาที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของ generative AI ความรู้ทางเทคนิคเชิงลึกของเขาได้รับการเสริมด้วยรากฐานทางวิชาการที่แข็งแกร่ง โดยสำเร็จการศึกษาจาก Indian Institute of Science (IISc) Bengaluru อันทรงเกียรติ ซึ่งเป็นสถาบันที่มีชื่อเสียงในด้านการมีส่วนร่วมในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม
สิ่งที่ทำให้ Shreyans อยู่ในตำแหน่งที่ไม่เหมือนใครในการเป็นผู้นำมาสเตอร์คลาสนี้คือการมุ่งเน้นที่ การเชื่อมช่องว่างระหว่างการวิจัยเชิงทฤษฎีและการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมจริง เขามีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งไม่เพียงแต่เกี่ยวกับหลักการพื้นฐานของ agentic AI เท่านั้น แต่ยังรวมถึงความท้าทายและโอกาสในโลกแห่งความเป็นจริงที่เกี่ยวข้องกับการปรับใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ในสภาพแวดล้อมขององค์กร ผู้เข้าร่วมจะได้รับประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกของเขาเกี่ยวกับความก้าวหน้าและเครื่องมือล่าสุดของ NVIDIA ซึ่งมีพื้นฐานมาจากประสบการณ์จริงที่กว้างขวาง ความสามารถของเขาในการแปลแนวคิดที่ซับซ้อนให้เป็นกลยุทธ์ที่นำไปปฏิบัติได้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้เข้าร่วมที่ต้องการนำกระบวนทัศน์ AI อันทรงพลังเหล่านี้ไปใช้
ใครจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากมาสเตอร์คลาสนี้?
เวิร์กชอปเข้มข้นนี้ได้รับการปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับบุคคลและทีมที่มีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในการพัฒนาและปรับใช้โซลูชัน AI ที่ล้ำสมัย ผู้เข้าร่วมในอุดมคติ ได้แก่:
- นักพัฒนาและวิศวกร (Developers and Engineers): ผู้เชี่ยวชาญที่มีความเชี่ยวชาญอย่างมั่นคงในการเขียนโปรแกรม Python และมีความรู้พื้นฐานหรือประสบการณ์จริงเกี่ยวกับแนวคิดและโมเดล generative AI ลักษณะที่เป็นภาคปฏิบัติของเวิร์กชอปต้องการความสามารถในการทำความเข้าใจและอาจเขียนโค้ดที่เกี่ยวข้องกับกรอบงาน AI
- ทีมองค์กร (Enterprise Teams): กลุ่มที่มุ่งออกแบบ สร้าง และปรับใช้ โซลูชัน agentic AI เพื่อปรับปรุง เวิร์กโฟลว์ขององค์กร (enterprise workflows) ที่ซับซ้อน ซึ่งอาจรวมถึงทีมที่มุ่งเน้นไปที่การดำเนินงานบริการลูกค้าอัตโนมัติ การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการภายใน การเพิ่มขีดความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล หรือการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบใหม่ เวิร์กชอปให้ความรู้ด้านสถาปัตยกรรมและการนำไปใช้ที่จำเป็นสำหรับระบบระดับองค์กรที่แข็งแกร่ง
- นักนวัตกรรมและผู้ปฏิบัติงาน AI (AI Innovators and Practitioners): บุคคลที่ต้องการ ประสบการณ์ตรง (hands-on experience) กับชุดเครื่องมือและแพลตฟอร์มอันทรงพลังของ NVIDIA สำหรับการพัฒนา AI ซึ่งรวมถึงการสัมผัสกับสภาพแวดล้อมเช่นแพลตฟอร์ม NVIDIA AI Refinery platform ซึ่งมอบโอกาสในการทดลองกับเทคโนโลยีล้ำสมัยและเร่งการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ที่เป็นนวัตกรรมโดยใช้แนวทาง multi-agent
เวิร์กชอปนี้ตั้งสมมติฐานว่าผู้เข้าร่วมมีพื้นฐานทางเทคนิคในระดับหนึ่ง เพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาสามารถเจาะลึกหัวข้อขั้นสูงและรายละเอียดการนำไปใช้จริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ออกแบบมาสำหรับผู้ที่พร้อมจะก้าวข้ามแนวคิด AI พื้นฐานและมีส่วนร่วมกับความซับซ้อนและศักยภาพของระบบ multi-agent
การเตรียมตัวที่จำเป็น: ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการเข้าร่วม
เพื่อให้แน่ใจว่าประสบการณ์ภาคปฏิบัติที่ราบรื่นและมีประสิทธิผลในระหว่างเวิร์กชอป ผู้ที่คาดว่าจะเข้าร่วมจะต้องดำเนินการตามขั้นตอนการเตรียมการที่สำคัญหนึ่งขั้นตอน เป็น ข้อบังคับ (mandatory) สำหรับผู้ลงทะเบียนทุกคนที่จะต้องสร้างบัญชีบนแพลตฟอร์ม build.nvidia.com ก่อนเข้าร่วมเซสชัน ที่สำคัญ บัญชีนี้ ต้องลงทะเบียนโดยใช้อีเมลที่ทำงานหรือองค์กรอย่างเป็นทางการของคุณ (official work or organizational email address)
ข้อกำหนดเบื้องต้นนี้มีแนวโน้มที่จะมีขึ้นเพื่ออำนวยความสะดวกในการเข้าถึงทรัพยากรคลาวด์ ชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDKs) หรือสภาพแวดล้อมที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้าของ NVIDIA ที่จะใช้ในระหว่างการฝึกปฏิบัติของเวิร์กชอป การตั้งค่าบัญชีล่วงหน้าจะช่วยป้องกันความล่าช้าและช่วยให้ผู้เข้าร่วมสามารถมีส่วนร่วมกับเครื่องมือและแพลตฟอร์มที่ผู้สอนนำเสนอได้ทันที โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าขั้นตอนนี้เสร็จสมบูรณ์ก่อนวันเวิร์กชอปคือวันที่ 30 เมษายน 2025
บริบทที่กว้างขึ้น: ทำไม Agentic AI จึงได้รับความสนใจจากทั่วโลก
การมุ่งเน้นไปที่ agentic AI ไม่ใช่แค่การแสวงหาทางวิชาการเท่านั้น แต่ยังสะท้อนถึงทิศทางเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญภายในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ซึ่งตอกย้ำด้วยความก้าวหน้าล่าสุดและความคิดเห็นของอุตสาหกรรม ดังที่ได้เน้นย้ำอย่างเด่นชัดในระหว่างการประชุม NVIDIA GTC 2025 agentic AI กำลังกลายเป็นพลังแห่งการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วซึ่งมีศักยภาพในการปรับเปลี่ยนรูปแบบอุตสาหกรรมทั้งหมด ความสามารถของระบบ AI ในการจัดการงานที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติกำลังปลดล็อกประสิทธิภาพและความสามารถใหม่ๆ ที่ไม่เคยทำได้มาก่อน
ตัวอย่างมีอยู่มากมายในภาคส่วนต่างๆ ใน การบริการลูกค้า (customer service) ระบบ agentic กำลังก้าวข้ามแชทบอทธรรมดาๆ ไปสู่การจัดการคำถามที่ซับซ้อน จัดการกระบวนการแก้ไขปัญหาหลายขั้นตอน และแม้กระทั่งมีส่วนร่วมกับลูกค้าในเชิงรุก ในสาขาต่างๆ เช่น การค้นพบยา (drug discovery) multi-agent AI สามารถจำลองปฏิสัมพันธ์ระดับโมเลกุลที่ซับซ้อน วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่จากแหล่งที่แตกต่างกัน และประสานงานเวิร์กโฟลว์การวิจัยที่ซับซ้อน ซึ่งช่วยเร่งความเร็วของนวัตกรรมได้อย่างมาก
ความมุ่งมั่นของ NVIDIA ในด้านนี้ยังเห็นได้จาก ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับผู้นำในอุตสาหกรรม เช่น Accenture และ Meta ความร่วมมือเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาและปรับใช้ระบบ multi-agent เพื่อขับเคลื่อนผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการนำไปใช้ได้จริงในโลกแห่งความเป็นจริงและคุณค่าของเทคโนโลยีนี้ ความร่วมมือเหล่านี้แสดงให้เห็นว่ากรอบงาน AI ที่ซับซ้อนสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ส่งเสริมนวัตกรรม และสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันใหม่ๆ ได้อย่างไร เวิร์กชอปนี้เป็นประตูสู่ความเข้าใจและการใช้ประโยชน์จากแนวโน้มอันทรงพลังเหล่านี้
โอกาสมูลค่าหลายล้านล้านดอลลาร์: การคว้าโอกาสในยุค Agentic AI
ผลกระทบที่เป็นไปได้ของ agentic AI ขยายไปไกลกว่าความสามารถทางเทคนิค มันแสดงถึงโอกาสทางเศรษฐกิจที่สำคัญ Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA ได้ให้คำจำกัดความของการเพิ่มขึ้นของ AI agent ว่าเป็น ‘โอกาสมูลค่าหลายล้านล้านดอลลาร์’ (multi-trillion-dollar opportunity) การประเมินนี้สะท้อนให้เห็นถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของระบบอัตโนมัติในการทำงานด้านความรู้ที่ซับซ้อน การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการที่ซับซ้อน และการสร้างตลาดและบริการใหม่ๆ ทั้งหมดในเกือบทุกภาคส่วนของเศรษฐกิจโลก
ตั้งแต่การวิเคราะห์ทางการเงินที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติและการจัดการห่วงโซ่อุปทานที่ซับซ้อน ไปจนถึงการปรับเปลี่ยนการศึกษาให้เป็นส่วนตัวและการเปิดใช้งานรูปแบบใหม่ของการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ ขอบเขตนั้นกว้างใหญ่ไพศาล ความสามารถในการสร้าง ปรับใช้ และจัดการระบบ multi-agent ที่มีประสิทธิภาพกำลังกลายเป็นชุดทักษะที่สำคัญอย่างรวดเร็วสำหรับนักพัฒนา วิศวกร และผู้นำด้านเทคโนโลยี
มาสเตอร์คลาสนี้ ซึ่งกำหนดไว้สำหรับวันที่ 30 เมษายน 2025 เวลา 16:00 น. ตามเวลามาตรฐานอินเดีย (IST) นำเสนอเส้นทางที่มุ่งเน้นและปฏิบัติได้จริงสู่ขอบเขตที่น่าตื่นเต้นนี้ เป็นคำเชิญให้ได้รับเครื่องมือ กรอบงาน และความเข้าใจที่จำเป็นในการนำทางและมีส่วนร่วมในอนาคตของปัญญาประดิษฐ์ ด้วยการเข้าร่วม ผู้เข้าร่วมสามารถยกระดับทักษะ เชื่อมต่อกับผู้เชี่ยวชาญ และเข้าร่วมชุมชนที่กำลังเติบโตซึ่งกำลังกำหนดขอบเขตของสิ่งที่ระบบอัตโนมัติสามารถทำได้ นี่เป็นโอกาสที่จะได้เรียนรู้โดยตรงจากความเชี่ยวชาญของ NVIDIA และวางตำแหน่งตัวคุณเองหรือองค์กรของคุณให้อยู่ในแนวหน้าของยุค agentic AI อย่าพลาดโอกาสที่จะได้รับประสบการณ์ตรงกับเทคโนโลยีที่จะกำหนดอนาคต