OpenAI เปิดตัวเครื่องมือใหม่สำหรับการสร้าง Custom AI Agents
OpenAI ได้เปิดตัวชุดเครื่องมือใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้าง AI agents ที่มีความซับซ้อนและพร้อมสำหรับการใช้งานจริง เครื่องมือเหล่านี้ประกอบด้วย Responses API, Agents SDK และคุณสมบัติการสังเกตการณ์ (observability) ที่ได้รับการปรับปรุง การพัฒนาเหล่านี้แก้ไขปัญหาที่สำคัญในการพัฒนา agent เช่น การจัดการ (orchestration) แบบกำหนดเอง และการจัดการการทำซ้ำพรอมต์ (prompt iteration) ในงานที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอน
การเพิ่มขึ้นของ AI Agents ใน Workforce
OpenAI มองเห็นอนาคตที่ AI agents จะถูกรวมเข้ากับ workforce อย่างลึกซึ้ง ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในอุตสาหกรรมต่างๆ ได้อย่างมาก คาดว่า agents เหล่านี้จะสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้โดยใช้ความสามารถขั้นสูง เช่น การให้เหตุผลและการโต้ตอบแบบหลายรูปแบบ (multi-modal interactions) เครื่องมือที่เปิดตัวใหม่นี้ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อปรับปรุงการพัฒนาเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ agent โดยใช้แพลตฟอร์ม OpenAI
แนะนำ Responses API
Responses API เป็นก้าวสำคัญที่รวมฟังก์ชันการทำงานของการเติมข้อความแชท (chat completions) เข้ากับความสามารถของ assistant OpenAI แนะนำให้นักพัฒนาให้ความสำคัญกับ API นี้สำหรับโครงการใหม่
ข้อดีที่สำคัญของ Responses API:
- ความยืดหยุ่น: มีรากฐานที่ปรับเปลี่ยนได้มากขึ้นสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ agent
- การจัดการความซับซ้อน: การเรียก Responses API เพียงครั้งเดียวช่วยให้นักพัฒนาสามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนมากขึ้นโดยใช้เครื่องมือหลายอย่างและการหมุนของโมเดล (model turns)
- การสนับสนุนเครื่องมือในตัว: API ให้การสนับสนุนแบบเนทีฟสำหรับเครื่องมือภายนอก รวมถึงการค้นหาเว็บ (Web searches) การเข้าถึงไฟล์ในเครื่อง (local file access) และการควบคุมคอมพิวเตอร์ (computer control) (โดยใช้เมาส์และคีย์บอร์ด)
- การปรับปรุงที่ขับเคลื่อนโดยนักพัฒนา: จากความคิดเห็นจากโมเดลก่อนหน้านี้ API มีการออกแบบที่เป็นหนึ่งเดียว (unified design) polymorphism ที่ง่ายขึ้น การสตรีมที่ได้รับการปรับปรุง และตัวช่วย SDK ต่างๆ
ความสามารถในการค้นหาเว็บ
สำหรับฟังก์ชันการค้นหาเว็บ Responses API ใช้โมเดลเดียวกันกับที่ขับเคลื่อนการค้นหา ChatGPT, การแสดงตัวอย่างการค้นหา GPT-4o และการแสดงตัวอย่างการค้นหา GPT-4o mini โมเดลเหล่านี้ได้แสดงให้เห็นถึงความแม่นยำที่น่าประทับใจในการวัดประสิทธิภาพ SimpleQA โดยได้คะแนน 90% และ 88% ซึ่งสูงกว่าโมเดล GPT ‘plain-vanilla’ อย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งโดยทั่วไปจะได้คะแนนระหว่าง 15% ถึง 63%
ข้อจำกัดในการควบคุมคอมพิวเตอร์
ในขณะที่ความสามารถในการค้นหาเว็บมีความแข็งแกร่ง แต่เครื่องมือการใช้คอมพิวเตอร์ยังแสดงให้เห็นถึงช่องว่างสำหรับการปรับปรุง ปัจจุบันได้คะแนน 38.1% ในการวัดประสิทธิภาพ OSWorld ซึ่งบ่งชี้ว่าโมเดลยังไม่น่าเชื่อถือสูงสำหรับการทำงานอัตโนมัติภายในระบบปฏิบัติการ
วิวัฒนาการของ API: การเปลี่ยนโฟกัส
แม้ว่า Chat Completions API และ Assistants API จะยังคงใช้งานได้ในขณะนี้ แต่ OpenAI มุ่งมั่นที่จะปรับปรุง Chat Completions API ด้วยโมเดลและคุณสมบัติใหม่ อย่างไรก็ตาม บริษัทได้ประกาศว่า Assistants API จะถูกยกเลิกในปีหน้า ซึ่งเป็นการส่งสัญญาณถึงการเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจนไปสู่ Responses API ในฐานะเครื่องมือหลักสำหรับการพัฒนา agent
Agents SDK: การจัดการ Agentic Workflows
นอกเหนือจาก Responses API แล้ว OpenAI ยังได้เปิดตัว Agents SDK ใหม่ SDK นี้ได้รับการออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการจัดการ agentic workflows โดยการจัดหาเครื่องมือเพื่อ:
- กำหนด Agents ที่แตกต่างกัน: สร้าง agents เฉพาะสำหรับงานเฉพาะ
- จัดการการถ่ายโอนการควบคุม (Handoffs): ถ่ายโอนการควบคุมระหว่าง agents ต่างๆ ได้อย่างราบรื่น
- ใช้การตรวจสอบความปลอดภัย (Guardrails): กำหนดการตรวจสอบอินพุตและเอาต์พุตเพื่อป้องกันพฤติกรรมที่ไม่เกี่ยวข้อง เป็นอันตราย หรือไม่พึงประสงค์
- เปิดใช้งานการโต้ตอบแบบ Human-in-the-Loop: รวมการแทรกแซงของมนุษย์เมื่อจำเป็น
การใช้งานจริงของ Agents SDK:
Agents SDK เหมาะสำหรับการใช้งานจริงที่หลากหลาย รวมถึง:
- ระบบอัตโนมัติสำหรับการสนับสนุนลูกค้า
- การวิจัยหลายขั้นตอน
- การสร้างเนื้อหา
- การตรวจสอบโค้ด
- การหาลูกค้าเป้าหมาย
ความเข้ากันได้ของโมเดลและเครื่องมือ
Agents SDK รองรับโมเดล OpenAI ปัจจุบันทั้งหมด รวมถึง o1, o3-mini, GPT-4.5, GPT-4o และ GPT-4o-mini นอกจากนี้ยังช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับปรุง agents ของตนด้วยความรู้ภายนอกและถาวรผ่าน embeddings และ Knowledge API ด้วยการใช้ประโยชน์จาก Responses API ทำให้ Agents SDK รองรับเครื่องมือภายนอกเดียวกันสำหรับการค้นหาเว็บ การเข้าถึงไฟล์ในเครื่อง และการควบคุมคอมพิวเตอร์
แทนที่ Frameworks ก่อนหน้า
Agents SDK แทนที่รุ่นก่อนและเข้ากันได้กับ API สไตล์ Chat Completions รวมถึง Responses API และ API ของบริษัทอื่น
ปฏิกิริยาของชุมชนและข้อควรพิจารณาเชิงกลยุทธ์
การเปิดตัวเครื่องมือใหม่เหล่านี้ได้จุดประกายการอภิปรายภายในชุมชนนักพัฒนา สมาชิกบางคนของชุมชน Hacker News (HN) ได้แสดงความกังวลว่าการที่ OpenAI ย้ายออกจาก Chat Completions API อาจนำไปสู่การผูกมัด (lock-in) กับแพลตฟอร์มของพวกเขามากขึ้น
ความกังวลเกี่ยวกับการผูกมัด:
นักพัฒนาบางคนแนะนำว่าการเลิกใช้ Assistant API เน้นย้ำถึงความสำคัญของการสร้างการจัดการ (orchestration) แบบกำหนดเอง วิธีนี้ช่วยให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นและสามารถแทนที่ LLM พื้นฐานได้หากจำเป็น
แนวทาง ‘Roll Your Own’:
ผู้อ่าน HN หลายคนชี้ให้เห็นว่าการนำ Agents SDK หรือ middleware agentic อื่นๆ มาใช้อาจหมายถึงการเอาต์ซอร์ส (outsourcing) ตรรกะหลักของแอปพลิเคชัน พวกเขาโต้แย้งว่านักพัฒนาอาจต้องการควบคุมมากขึ้นโดยการสร้างโซลูชันของตนเอง
เจาะลึก Responses API
Responses API เป็นมากกว่าการรวมคุณสมบัติที่มีอยู่ มันแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานในวิธีที่นักพัฒนาสามารถโต้ตอบกับโมเดลของ OpenAI ได้รับการออกแบบมาเพื่อเป็นรากฐานสำคัญของการพัฒนา agentic โดยนำเสนอระดับการควบคุมและความยืดหยุ่นที่ไม่เคยมีมาก่อน
การควบคุมพฤติกรรมของโมเดลอย่างละเอียด
ข้อดีที่สำคัญอย่างหนึ่งของ Responses API คือการควบคุมพฤติกรรมของโมเดลอย่างละเอียด นักพัฒนาสามารถระบุคำแนะนำและข้อจำกัดโดยละเอียด แนะนำการตอบสนองของโมเดลด้วยความแม่นยำที่มากขึ้น สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับงานที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้หลายขั้นตอนและการโต้ตอบ
การปรับปรุง Prompt Engineering
Responses API อำนวยความสะดวกในการปรับปรุง prompt engineering ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น นักพัฒนาสามารถสร้างพรอมต์ที่รวมเครื่องมือและแหล่งข้อมูลหลายอย่าง ทำให้โมเดลสามารถสร้างการตอบสนองที่มีข้อมูลและเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้น สิ่งนี้เปิดโอกาสในการสร้าง agents ที่สามารถจัดการงานที่ละเอียดอ่อนและซับซ้อนได้
ขั้นตอนการพัฒนาที่คล่องตัว
การออกแบบที่เป็นหนึ่งเดียวและความสามารถในการสตรีมที่ได้รับการปรับปรุงของ Responses API มีส่วนช่วยในขั้นตอนการพัฒนาที่คล่องตัวยิ่งขึ้น นักพัฒนาสามารถทำซ้ำบนพรอมต์และการออกแบบ agent ได้เร็วขึ้น ซึ่งนำไปสู่วงจรการพัฒนาที่เร็วขึ้นและประสิทธิภาพของ agent ที่ดีขึ้น
สำรวจ Agents SDK โดยละเอียด
Agents SDK ไม่ได้เป็นเพียงชุดเครื่องมือ แต่เป็น framework สำหรับการสร้างและจัดการ agentic workflows ที่ซับซ้อน ให้แนวทางที่มีโครงสร้างในการพัฒนา agent ทำให้ง่ายต่อการสร้างแอปพลิเคชันที่แข็งแกร่งและปรับขนาดได้
การออกแบบ Agent แบบโมดูลาร์
SDK สนับสนุนแนวทางการออกแบบ agent แบบโมดูลาร์ นักพัฒนาสามารถสร้าง agents เฉพาะสำหรับงานเฉพาะ จากนั้นจึงรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างระบบที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ความเป็นโมดูลาร์นี้ทำให้ง่ายต่อการบำรุงรักษาและอัปเดต agents เมื่อเวลาผ่านไป
Handoffs: การเปลี่ยนผ่านที่ราบรื่น
กลไก handoff เป็นคุณสมบัติที่สำคัญของ Agents SDK ช่วยให้สามารถเปลี่ยนผ่านระหว่าง agents ต่างๆ ได้อย่างราบรื่น ทำให้มั่นใจได้ว่างานจะได้รับการจัดการโดย agent ที่เหมาะสมที่สุดในแต่ละขั้นตอน สิ่งนี้จำเป็นสำหรับการสร้างเวิร์กโฟลว์ที่เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนและจุดตัดสินใจ
Guardrails: การรับรองความปลอดภัยและความเกี่ยวข้อง
คุณสมบัติ guardrails เป็นกลไกสำหรับการบังคับใช้ข้อจำกัดด้านความปลอดภัยและความเกี่ยวข้อง นักพัฒนาสามารถกำหนดกฎที่ป้องกันไม่ให้ agent สร้างเอาต์พุตที่เป็นอันตรายหรือไม่พึงประสงค์ สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่โต้ตอบกับผู้ใช้หรือจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
Human-in-the-Loop: สิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลก
ความสามารถในการรวมการโต้ตอบแบบ human-in-the-loop เป็นคุณสมบัติที่มีประสิทธิภาพของ Agents SDK ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้าง agents ที่สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติ แต่ยังสามารถเลื่อนการแทรกแซงของมนุษย์ได้เมื่อจำเป็น การรวมกันของการทำงานอัตโนมัติและการกำกับดูแลของมนุษย์นี้มีความสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงจำนวนมาก
อนาคตของการพัฒนา Agentic
เครื่องมือใหม่ของ OpenAI แสดงถึงก้าวสำคัญในด้านการพัฒนา agentic พวกเขาให้นักพัฒนามีอำนาจและความยืดหยุ่นในการสร้าง AI agents ที่มีความซับซ้อนซึ่งสามารถจัดการงานได้หลากหลาย ในขณะที่เทคโนโลยียังคงพัฒนาต่อไป เราสามารถคาดหวังที่จะเห็นแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่ของ AI agents ในอุตสาหกรรมต่างๆ
การเปลี่ยนแปลงไปสู่ Responses API และ Agents SDK สะท้อนให้เห็นถึงแนวโน้มที่กว้างขึ้นในอุตสาหกรรม AI: การเปลี่ยนแปลงไปสู่ระบบ AI ที่เป็นโมดูลาร์ ปรับแต่งได้ และควบคุมได้มากขึ้น แนวโน้มนี้ได้รับแรงผลักดันจากความต้องการโซลูชัน AI ที่สามารถปรับให้เข้ากับงานเฉพาะและรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนได้
ความมุ่งมั่นของ OpenAI ในการจัดหาเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับนักพัฒนาในการสร้างระบบเหล่านี้เป็นสัญญาณที่ดีสำหรับอนาคตของ AI ในขณะที่นักพัฒนาจำนวนมากขึ้นยอมรับเครื่องมือเหล่านี้และสำรวจความสามารถของพวกเขา เราสามารถคาดหวังที่จะเห็นการเร่งความเร็วในการพัฒนาและการปรับใช้ AI agents ในภาคส่วนต่างๆ ศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ปรับปรุงประสิทธิภาพ และโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่นั้นมีมากมาย เป็นการเปลี่ยนแปลงที่มีศักยภาพในการปรับเปลี่ยนวิธีการทำงานและการโต้ตอบกับเทคโนโลยีของเรา วิวัฒนาการของ AI agents ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของการทำงานอัตโนมัติ แต่เป็นการเพิ่มขีดความสามารถของมนุษย์และสร้างความเป็นไปได้ใหม่ๆ