ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว AI Agents กำลังกลายเป็นจุดสนใจหลักของนวัตกรรม ความก้าวหน้าล่าสุด เช่น การเปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ Github MCP ของ Microsoft การเปิดตัวโปรโตคอลการสื่อสารระหว่างเอเจนต์ A2A ของ Google และการรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Alipay ได้จุดประกายความสนใจอย่างกว้างขวางในศักยภาพของ AI Agents
ทำความเข้าใจเกี่ยวกับ AI Agents: องค์ประกอบหลักและภูมิทัศน์ปัจจุบัน
แม้ว่าคำจำกัดความที่เป็นสากลของ AI Agent ยังคงเข้าใจยาก Lilian Weng นักวิจัยอดีตของ OpenAI เสนอมุมมองที่เป็นที่ยอมรับอย่างกว้างขวาง Weng ตั้งสมมติฐานว่า ‘การวางแผน’ ‘หน่วยความจำ’ และ ‘การใช้เครื่องมือ’ เป็นองค์ประกอบสำคัญของ AI Agent
สถานะปัจจุบันของการพัฒนา AI Agent: การสร้างรายได้ที่จำกัดและศักยภาพที่ยังไม่ได้ใช้
ปัจจุบันมี AI Agents เพียงไม่กี่รายเท่านั้นที่สร้างรายได้อย่างอิสระ ซึ่งบ่งชี้ถึงการเจาะตลาดที่ค่อนข้างต่ำ Agents ส่วนใหญ่อยู่ในชุดบริการที่กว้างขึ้นของโมเดลขนาดใหญ่ ข้อเสนอแบบสแตนด์อโลน เช่น Manus และ Devin ซึ่งมีความสามารถในการวางแผนงานอัตโนมัติ มักมาพร้อมกับข้อจำกัดที่สำคัญ ประสบการณ์ผู้ใช้สำหรับ Agents ขั้นสูงเหล่านี้อาจถูกจำกัด ซึ่งขัดขวางการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย
อย่างไรก็ตามอนาคตดูสดใส เมื่อความสามารถในการให้เหตุผลของโมเดลขนาดใหญ่ยังคงปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง AI Agents พร้อมที่จะกลายเป็นที่รักของนวัตกรรมแอปพลิเคชัน ปัจจัยหลายอย่างมารวมกันเพื่ออำนวยความสะดวกในการนำ AI Agents ไปใช้อย่างแพร่หลาย:
- การเติบโตแบบทวีคูณใน Context Windows ของการฝึกอบรมโมเดล: ความสามารถของโมเดลในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลกำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว ควบคู่ไปกับการประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้เสริมแรงที่เพิ่มขึ้น นำไปสู่โมเดลการให้เหตุผลที่ซับซ้อนและแข็งแกร่งยิ่งขึ้น
- ระบบนิเวศที่เจริญรุ่งเรือง: โปรโตคอล เช่น MCP และ A2A กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ทำให้ Agents สามารถเข้าถึงและใช้เครื่องมือที่หลากหลายได้ง่ายขึ้น ในเดือนพฤศจิกายน 2024 Anthropic ได้เปิดตัวและเปิดซอร์สโปรโตคอล MCP โดยมีเป้าหมายเพื่อกำหนดมาตรฐานว่าข้อมูลและเครื่องมือภายนอกให้บริบทแก่โมเดลอย่างไร
MCP และ A2A: เปิดใช้งานการเชื่อมต่อที่ราบรื่นสำหรับ AI Agents
โปรโตคอล MCP ช่วยให้ AI Agents สามารถเชื่อมต่อกับข้อมูลและเครื่องมือภายนอกได้อย่างง่ายดาย ในขณะที่ A2A อำนวยความสะดวกในการสื่อสารระหว่าง Agents แม้ว่า MCP จะมุ่งเน้นไปที่การเชื่อมต่อ Agents กับทรัพยากรภายนอก และ A2A มุ่งเน้นไปที่การสื่อสารระหว่างเอเจนต์ แต่ทั้งสองฟังก์ชันอาจทับซ้อนกันในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนซึ่งเครื่องมือสามารถห่อหุ้มเป็น Agents ได้ การแข่งขันที่ดีนี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการลดต้นทุนของโมเดลขนาดใหญ่ในการเข้าถึงเครื่องมือภายนอกและอำนวยความสะดวกในการสื่อสาร
จินตนาการถึงอนาคตของ AI Agents: เส้นทางการพัฒนาที่สำคัญ
วิวัฒนาการของ AI Agents สัญญาว่าจะปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ ๆ ในโดเมนต่าง ๆ นี่คือเส้นทางการพัฒนาที่เป็นไปได้:
1. ฟังก์ชันการทำงานแบบ End-to-End: ไม่จำเป็นต้องมีเวิร์กโฟลว์ที่กำหนดโดยมนุษย์
AI Agents จำนวนมากที่พร้อมใช้งานในปัจจุบันสร้างขึ้นบนแพลตฟอร์ม เช่น Coze และ Dify ซึ่งกำหนดให้ผู้ใช้ต้องกำหนดเวิร์กโฟลว์ไว้ล่วงหน้า เหล่านี้คือ Agents ขั้นพื้นฐาน คล้ายกับรูปแบบขั้นสูงของ Prompt Engineering Agents ที่ล้ำหน้ากว่าจะ ‘end-to-end’ สามารถทำงานให้เสร็จสิ้นโดยอัตโนมัติตั้งแต่ต้นจนจบตามข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน Agents ที่ล้ำหน้ากว่าเหล่านี้เป็นที่ต้องการอย่างมาก และมีแนวโน้มที่จะเป็นแอปพลิเคชัน AI ที่ก้าวหน้าครั้งต่อไป
2. เพิ่มศักยภาพให้กับหุ่นยนต์และการขับขี่อัตโนมัติ
เมื่อเรานำแนวคิดของ AI Agents ไปใช้กับ embodied intelligence เราจะเห็นว่าหุ่นยนต์และยานพาหนะที่ควบคุมโดยโมเดลขนาดใหญ่ก็เป็น Agents ด้วย ในด้านหุ่นยนต์ คอขวดหลักไม่ใช่ ‘cerebellum’ ที่รับผิดชอบการกระทำทางกายภาพ แต่เป็น ‘สมอง’ ที่ตัดสินใจว่าจะดำเนินการใด นี่คือจุดที่ AI Agents สามารถมีบทบาทสำคัญได้
3. ส่งเสริมการสื่อสารระหว่างเอเจนต์และเครือข่าย AI-Native ด้วย DID และเทคโนโลยีอื่น ๆ
ในอนาคต AI Agents ควรจะสามารถสื่อสาร จัดระเบียบตนเอง และเจรจากันได้ ซึ่งจะสร้างเครือข่ายการทำงานร่วมกันที่มีประสิทธิภาพและประหยัดต้นทุนมากกว่าอินเทอร์เน็ตในปัจจุบัน ชุมชนนักพัฒนาชาวจีนกำลังพัฒนาโปรโตคอล เช่น ANP โดยมีเป้าหมายที่จะเป็นโปรโตคอล HTTP สำหรับยุค Agent internet เทคโนโลยี เช่น Decentralized Identity (DID) สามารถใช้สำหรับการตรวจสอบสิทธิ์เอเจนต์ได้
โอกาสในการลงทุน: ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับพลังการให้เหตุผล
ตลาดได้แสดงความกังวลเกี่ยวกับความยั่งยืนของความต้องการพลังการประมวลผล AI เนื่องจากการจำกัดข้อมูลการฝึกอบรมและขีดจำกัดที่ใกล้เข้ามาของกฎการปรับขนาดที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า อย่างไรก็ตาม AI Agents จะปลดล็อกความต้องการพลังการให้เหตุผลมากขึ้น องค์กรต่างๆ กำลังพัฒนา Agents อย่างแข็งขัน และภูมิทัศน์การแข่งขันยังคงมีการพัฒนา พลังการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับ Agent ในการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ ด้วย Context Windows ที่ยาวนานและการปรับตัวอย่างต่อเนื่องตามการเปลี่ยนแปลงของสิ่งแวดล้อมนั้น มากกว่าพลังการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการตอบสนองข้อความโมเดลขนาดใหญ่อย่างง่าย
การพัฒนา AI Agents อย่างรวดเร็วพร้อมที่จะสร้างความต้องการที่เพิ่มขึ้นในด้านพลังการประมวลผล เราเห็นโอกาสที่สำคัญใน:
- ผู้ผลิตชิปประมวลผล: NVIDIA, Inphi, Accton, New Era และ Cambrian
- บริษัทพัฒนาโปรโตคอลพื้นฐาน: Google (A2A Protocol)
- ผู้ให้บริการ Computing Cloud Service: Alibaba และ Tencent
- ผู้ผลิตโมเดลขนาดใหญ่: Alibaba และ ByteDance
ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
- ไม่มีแพลตฟอร์มการจัดจำหน่าย MCP ที่แข็งแกร่ง: ระบบนิเวศ MCP ปัจจุบันขาดแพลตฟอร์มการจัดจำหน่ายแบบรวมศูนย์ ตลาดต้องการแพลตฟอร์มคลาวด์และผู้ขายรายอื่น ๆ เพื่อเติมเต็มช่องว่างนี้
- การพัฒนาเทคโนโลยีโมเดลขนาดใหญ่ช้ากว่าที่คาด: โมเดลขนาดใหญ่ยังคงเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญใน Context Windows และภาพหลอน
- การพาณิชย์ Agents ช้ากว่าที่คาด: แม้ว่า AI Agents จะประกาศค่าธรรมเนียม แต่สถานการณ์การเรียกเก็บเงินของพวกเขานั้นไม่ได้เปิดเผยต่อสาธารณชน และความยั่งยืนของรูปแบบธุรกิจของพวกเขานั้นน่าสงสัย
เจาะลึก AI Agents: คลายศักยภาพของโปรโตคอล MCP และ A2A
การเพิ่มขึ้นของ AI Agents บ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยี หน่วยงานอัจฉริยะเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานโดยอัตโนมัติ เรียนรู้จากประสบการณ์ของพวกเขา และปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง การเกิดขึ้นของโปรโตคอล เช่น MCP (Model-Context-Protocol) และ A2A (Agent-to-Agent) กำลังเร่งการพัฒนาและการปรับใช้ AI Agents ให้เร็วขึ้น มาเจาะลึกแนวคิดเหล่านี้และสำรวจผลกระทบของพวกเขา
สาระสำคัญของ AI Agent: นอกเหนือจาก Chatbots อย่างง่าย
ในขณะที่ Chatbots เช่น ChatGPT ได้ดึงดูดจินตนาการของสาธารณชน AI Agents แสดงถึง AI รูปแบบที่ล้ำหน้ากว่า ผู้ใช้คาดหวังว่า Agents เหล่านี้จะไม่เพียงแต่ตอบสนองต่อคำขอที่ชัดเจนเท่านั้น แต่ยังต้องเข้าใจความต้องการของพวกเขา แบ่งงานที่ซับซ้อน และส่งมอบโครงการที่เสร็จสมบูรณ์ด้วย สิ่งนี้ต้องการความเป็นอิสระและความฉลาดในระดับที่สูงขึ้น
องค์ประกอบหลักของ AI Agent: การวางแผน หน่วยความจำ และการใช้เครื่องมือ
ดังที่ Lilian Weng กล่าวไว้ องค์ประกอบหลักของ AI Agent คือ การวางแผน หน่วยความจำ และการใช้เครื่องมือ
- การวางแผน: เกี่ยวข้องกับความสามารถในการแบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนที่เล็กลง จัดการได้ และไตร่ตรองความคืบหน้าที่เกิดขึ้นในการบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ
- หน่วยความจำ: AI Agents ต้องการทั้งหน่วยความจำระยะสั้นและระยะยาวเพื่อเก็บข้อมูลเกี่ยวกับการโต้ตอบในอดีต เรียนรู้จากประสบการณ์ของพวกเขา และปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลง
- การใช้เครื่องมือ: ความสามารถในการเข้าถึงและใช้เครื่องมือภายนอก เช่น Search Engines และ APIs มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อ AI Agents ในการรวบรวมข้อมูล ทำงาน และโต้ตอบกับโลกแห่งความเป็นจริง
ภูมิทัศน์ AI Agent ที่เป็นผู้ใหญ่: จากโครงการวิจัยสู่บริการสร้างรายได้
ในขั้นต้น โครงการ AI Agent ส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การวิจัย โดยมีเป้าหมายเพื่อสำรวจศักยภาพของ AI ในโดเมนต่างๆ อย่างไรก็ตาม เมื่อเทคโนโลยีเป็นผู้ใหญ่ เรากำลังเห็นการเปลี่ยนแปลงไปสู่การค้า
การเกิดขึ้นของบริการ AI Agent ที่สร้างรายได้
หลายบริษัทกำลังรวม AI Agents เข้ากับข้อเสนอบริการที่มีอยู่ ซึ่งมักเป็นส่วนหนึ่งของแพ็คเกจการสมัครสมาชิกแบบพรีเมียม ตัวอย่างเช่น โมเดล Gemini ของ Google มีคุณสมบัติ Deep Research สำหรับผู้ใช้ที่ชำระเงิน ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ AI เพื่อทำการวิจัยในเชิงลึกและสร้างรายงาน
ข้อจำกัดและโอกาสในการปรับปรุง
แม้จะมีความคืบหน้าไปมาก AI Agents ยังคงเผชิญกับข้อจำกัด ข้อเสนอปัจจุบันจำนวนมากถูกจำกัดในแง่ของการใช้งานและฟังก์ชันการทำงาน ซึ่งจำกัดการอุทธรณ์ไปยังผู้ชมที่กว้างขึ้น อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดเหล่านี้ยังแสดงถึงโอกาสสำหรับนวัตกรรมและการพัฒนาเพิ่มเติม
บทบาทของ Context Windows, Reinforcement Learning และ Reasoning Models
ปัจจัยหลายอย่างมีส่วนทำให้เกิดความก้าวหน้าล่าสุดในเทคโนโลยี AI Agent
พลังของ Large Context Windows
AI Agents พึ่งพาหน่วยความจำอย่างมากในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล ขนาดที่เพิ่มขึ้นของ Context Windows ในโมเดลขนาดใหญ่ทำให้ Agents สามารถเก็บข้อมูลได้มากขึ้นและทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น
Reinforcement Learning: ฝึกอบรม Agents เพื่อทำการตัดสินใจที่เหมาะสมที่สุด
เทคนิคการเรียนรู้เสริมแรงได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการฝึกอบรม AI Agents เพื่อทำงานที่สามารถประเมินได้อย่างเป็นกลาง เช่น การสร้างโค้ดและการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์
ความก้าวหน้าของ Reasoning Models
AI Agents เป็นแอปพลิเคชันของ Reasoning Models โดยพื้นฐาน การพัฒนา Reasoning Models ที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น Chain of Thought (CoT) ของ OpenAI ได้ปูทางไปสู่ Agents ที่มีความสามารถและฉลาดมากขึ้น
ความสำคัญของโปรโตคอล MCP และ A2A
การเกิดขึ้นของโปรโตคอลการสื่อสารที่เป็นมาตรฐานมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการอำนวยความสะดวกในการพัฒนาและการปรับใช้ AI Agents
MCP: ลดความซับซ้อนของการรวมเข้ากับข้อมูลและเครื่องมือภายนอก
โปรโตคอล MCP มีเป้าหมายเพื่อกำหนดมาตรฐานวิธีที่โมเดล AI เข้าถึงและใช้ประโยชน์จากข้อมูลและเครื่องมือภายนอก สิ่งนี้ช่วยลดความซับซ้อนและต้นทุนของการรวม Agents เข้ากับบริการต่างๆ
A2A: เปิดใช้งานการสื่อสารระหว่าง AI Agents
โปรโตคอล A2A อำนวยความสะดวกในการสื่อสารและการทำงานร่วมกันระหว่าง AI Agents สิ่งนี้เปิดโอกาสใหม่ ๆ ในการสร้างระบบ AI ที่ซับซ้อนและกระจายอำนาจ
อนาคตของ AI Agents: โลกแห่งผู้ช่วยอัจฉริยะ
การพัฒนา AI Agents ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ศักยภาพนั้นมีมหาศาล ในอนาคต เราคาดว่าจะเห็น AI Agents ที่สามารถทำงานได้หลากหลายโดยอัตโนมัติ เรียนรู้จากประสบการณ์ของพวกเขา และปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ผู้ช่วยอัจฉริยะเหล่านี้จะปฏิวัติวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยีและเปลี่ยนแปลงแง่มุมต่างๆ ในชีวิตของเรา
ความท้าทายและข้อควรพิจารณา
เมื่อ AI Agents แพร่หลายมากขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องจัดการกับความท้าทายและข้อกังวลที่อาจเกิดขึ้น
- ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม: AI Agents ต้องได้รับการพัฒนาและปรับใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม โดยต้องแน่ใจว่าพวกเขาจะไม่ทำให้เกิดอคติหรือเลือกปฏิบัติต่อกลุ่มบางกลุ่ม
- ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย: AI Agents อาจมีความเสี่ยงต่อภัยคุกคามด้านความปลอดภัย เช่น การแฮ็กและการละเมิดข้อมูล การใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่งเพื่อปกป้องระบบเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญ
- การเคลื่อนย้ายงาน: ความสามารถในการทำงานอัตโนมัติของ AI Agents อาจนำไปสู่การเคลื่อนย้ายงานในบางอุตสาหกรรม สิ่งสำคัญคือต้องเตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้และให้การสนับสนุนแก่คนงานที่ได้รับผลกระทบ