ปลดล็อก AI เขียนโค้ด 24/7: เจาะลึก Claude Code Long Running Agent Harness ให้ AI เขียนโค้ดแบบไม่พัก
Estimated reading time: 7 minutes
Key Takeaways:
- ปัญหานักพัฒนา AI: AI Agent ที่เก่งๆ ก็ยังมีข้อจำกัดในการทำงานที่ซับซ้อนและยาวนาน (Long-running task) เพราะอาจจะลืม context หรือทำงานไม่เสร็จสมบูรณ์
- ทางออกของ Anthropic: “Long-running agent harness” คือสถาปัตยกรรมที่ช่วยให้ Claude Agent ทำงานเขียนโค้ดต่อเนื่องได้หลายชั่วโมงหรือเป็นวัน โดยการแบ่งงานเป็น session, บันทึกสถานะ และใช้ Agent สองตัว (Initializer และ Coding) ทำงานร่วมกัน
- หัวใจสำคัญ: ใช้ “Initializer Agent” ในการวางแผนและแตกงานใหญ่เป็น task ย่อยๆ และ “Coding Agent” ลงมือทำทีละ task พร้อมทิ้ง “ร่องรอย” (Artifacts) ที่ชัดเจนไว้ ทำให้ถึงแม้จะเริ่ม session ใหม่ AI ก็สามารถทำงานต่อได้อย่างราบรื่น
- ประโยชน์สำหรับธุรกิจ: หลักการนี้ไม่เพียงแต่ใช้กับการเขียนโค้ด แต่ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับการทำ Automation ที่ซับซ้อนอื่นๆ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล, การทำ Research หรือการจัดการโปรเจกต์ขนาดใหญ่ได้
- มากกว่าแค่ Prompt: ความสำเร็จไม่ได้อยู่ที่การมี AI ที่ฉลาดที่สุด แต่อยู่ที่การสร้าง “Harness” หรือโครงสร้างการทำงานที่แข็งแรงให้ AI สามารถใช้เครื่องมือ, แก้ปัญหา และทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เคยไหมครับ เวลาเราสั่งงานที่ซับซ้อนมากๆ ให้กับ AI แล้วผลลัพธ์ที่ได้กลับมาดูไม่ค่อยสมบูรณ์ หรือทำไปได้ครึ่งๆ กลางๆ แล้วก็หยุดไป? นี่คือปัญหาใหญ่ที่เรียกว่า Long-running agent problem ครับ แม้ AI จะมี context window ที่ยาวแค่ไหน แต่พอเจองานที่ต้องทำต่อเนื่องเป็นวันๆ อย่างการสร้างแอปพลิเคชันทั้งตัว AI ก็อาจจะ “หลงทาง” ได้ง่ายๆ วันนี้ผมจะพาทุกคนไปเจาะลึกเทคโนโลยีใหม่ล่าสุดจาก Anthropic ที่ออกมาเพื่อแก้ปัญหานี้โดยเฉพาะ นั่นก็คือ Claude Code Long Running Agent harnesses ให้ AI เขียนโค้ดแบบไม่พัก ซึ่งเป็นเหมือนพิมพ์เขียวในการสร้าง AI Agent ที่ทำงานอึด ทน และไม่เคยเหนื่อยครับ
Claude Long-running Agent Harness คืออะไร?
ก่อนอื่นต้องเข้าใจว่า Anthropic มีสิ่งที่เรียกว่า Claude Agent SDK ซึ่งเป็นเหมือนชุดเครื่องมือพื้นฐานให้เราสร้าง Agent ที่สามารถใช้เครื่องมือต่างๆ ได้ (เช่น อ่าน/เขียนไฟล์, รันคำสั่งใน terminal, ทดสอบโค้ด) แต่สำหรับงานที่ต้องทำต่อเนื่องยาวนานมากๆ SDK พื้นฐานอย่างเดียวยังไม่พอครับ
“Effective harnesses for long-running agents” คือสถาปัตยกรรมหรือ “โครงสร้าง” ที่ครอบ SDK นี้ไว้อีกที เพื่อเพิ่มความสามารถให้ Coding Agent ทำงานได้:
- ทำงานได้นานกว่า context window เดียว และมีความคืบหน้าต่อเนื่องข้าม session
- สร้างและดูแลรักษาแอปพลิเคชันทั้งตัวได้แบบอัตโนมัติ (ในเดโมของ Anthropic คือการสร้างเว็บโคลนของ claude.ai) ซึ่งอาจใช้เวลามากกว่า 24 ชั่วโมง
- สามารถกู้คืนตัวเองจากสถานะที่พัง หรือ context ที่ขาดหายได้ โดยอาศัยการตรวจสอบ (validation) และการทิ้งร่องรอยการทำงาน (artifacts) ที่ชัดเจนไว้ในทุกๆ รอบการทำงาน
พูดง่ายๆ มันคือการสร้าง “พี่เลี้ยง” ที่คอยดูแล จัดการ และส่งต่องานให้ AI สามารถทำงานที่ซับซ้อนและยาวนานได้อย่างไม่สะดุดครับ สามารถอ่านรายละเอียดเชิงเทคนิคฉบับเต็มได้จากบทความของ Anthropic โดยตรงเลยครับ
ปัญหาที่แท้จริง: ทำไม AI ถึงต้องการ “พี่เลี้ยง”
Anthropic พบว่าต่อให้ AI Agent มีเครื่องมือครบและมี Context ยาวแค่ไหน ก็มักจะล้มเหลวเมื่อต้องทำงานใหญ่ๆ ต่อเนื่องหลายชั่วโมง ปัญหาหลักๆ ที่เจอบ่อยคือ:
- พยายามสร้างแอปให้เสร็จในครั้งเดียว (Over-ambitious “one-shot app” attempts): Claude อาจจะพยายามเขียนโค้ดส่วนใหญ่ของแอปในรวดเดียว ทำให้ context หมดกลางทาง ทิ้งไว้เพียงฟีเจอร์ที่ทำไม่เสร็จและไม่มีเอกสารกำกับ
- สถานะของงานพังระหว่าง Session (Broken state between sessions): เมื่อเริ่ม session ใหม่ AI อาจจะเจอแอปที่รันไม่ได้ หรืออยู่ในสถานะที่ไม่สมบูรณ์ ทำให้ต้องเสียเวลาหลายชั่วโมงเพียงเพื่อจะเดาว่าเกิดอะไรขึ้น และจะเริ่มทำงานต่อจากตรงไหน
- แค่สรุปงานเก่าไม่เพียงพอ (Compaction and summarization are not enough): แม้จะมีการย่อ context จาก session ที่แล้ว แต่บ่อยครั้งที่คำสั่งที่ส่งต่อมายัง session ใหม่นั้นไม่ชัดเจนพอว่า “ทำอะไรไปแล้ว, เหลืออะไรบ้าง, และจะทำต่ออย่างปลอดภัยได้อย่างไร”
สรุปคือ ต่อให้โมเดล AI จะเก่งแค่ไหน ก็ยังต้องการ “โครงสร้างการทำงาน” ที่ดีเพื่อจะทำงานอัตโนมัติแบบ 24/7 ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แทนที่จะทำงานสะเปะสะปะไปเรื่อยๆ
ทางออกของ Anthropic: แพทเทิร์นสอง Agent (Initializer + Coding)
ทางออกที่ Anthropic นำเสนอคือการใช้ Agent สองตัวที่มีหน้าที่ต่างกันอย่างชัดเจน ทำงานอยู่ภายใต้ Harness เดียวกันครับ
- Initializer Agent (Agent นักวางแผน):
- จะทำงานแค่ในครั้งแรกสุด (หรือเมื่อมีการรีเซ็ตโปรเจกต์)
- หน้าที่ของมันคืออ่านโจทย์ (PRD/app spec) ทั้งหมด, ตั้งค่าสภาพแวดล้อมที่จำเป็น และสร้าง “Task list” หรือ “Backlog” ของฟีเจอร์ทั้งหมดออกมาเป็นโครงสร้างที่ชัดเจน
- สร้าง “Artifacts” (เช่น ไฟล์ JSON ที่ลิสต์ฟีเจอร์ทั้งหมด) เพื่อเป็นแผนงานให้ Agent ตัวถัดไป
- Coding Agent (Agent นักลงมือทำ):
- จะทำงานในทุกๆ session ที่เหลือ ซึ่งอาจจะเป็นร้อยๆ ครั้ง
- ในแต่ละรอบการทำงาน มันจะ:
- โหลด Task list ขึ้นมาดู แล้วเลือกงานชิ้นถัดไป
- ใช้เครื่องมือ (อ่าน/เขียนไฟล์, รันเทส, เปิด dev server) เพื่อทำงานให้คืบหน้าไปทีละนิด (Incremental progress)
- ทิ้ง “Artifacts” ที่ชัดเจนไว้ (เช่น git commit, changelogs, run logs) เพื่อให้ session ถัดไปสามารถมาทำงานต่อได้โดยไม่สับสน
💡 ในความเห็นของผม: นี่คือหลักการเดียวกับการทำงานของมนุษย์เลยครับ เรามี Project Manager (Initializer Agent) ที่วางแผนและแตกงานใหญ่เป็น task ย่อยๆ ใน Jira หรือ Trello จากนั้น Developer (Coding Agent) ก็จะหยิบ task ไปทำทีละใบจนเสร็จ การมีสองบทบาทนี้ช่วยลดความซับซ้อนและทำให้ AI โฟกัสกับงานตรงหน้าได้ดีขึ้นมาก
เบื้องหลังการทำงาน 24 ชั่วโมง: ดูตัวอย่างจริง
ในบทความของ Anthropic พวกเขาได้สาธิตการสร้างเว็บโคลนของ claude.ai โดยใช้ Harness นี้ จุดที่น่าสนใจมากคือ ในทุกๆ ครั้งที่ Coding Agent เริ่มทำงาน มันจะทำ “Sanity check” ก่อนเสมอ:
- เปิด Local development server ขึ้นมา
- ใช้เครื่องมืออย่าง Puppeteer เพื่อเปิดเบราว์เซอร์, เข้าไปที่แอป, ลองส่งข้อความในแชต และตรวจสอบว่าได้รับคำตอบกลับมา
การตรวจสอบนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าแอปยังทำงานได้ปกติ ก่อนที่จะเริ่มเขียนฟีเจอร์ใหม่ ซึ่งช่วยป้องกันการสร้างบั๊กทับถมกันจนแก้ไขได้ยาก นอกจากนี้ยังมี Community demo ที่น่าสนใจจากนักพัฒนาชื่อ Cole Medin ที่ได้โชว์ “บังคับให้ Claude เขียนโค้ด 24 ชั่วโมงแบบ NONSTOP” ซึ่งเขาได้ต่อยอด Harness นี้เข้ากับเครื่องมือจัดการโปรเจกต์อย่าง Linear ทำให้เราเห็นภาพชัดขึ้นว่า AI สามารถหยิบ ticket, ทำงาน, และปิด ticket ได้เองแบบอัตโนมัติ
บทเรียนสำหรับเจ้าของธุรกิจและหัวหน้าทีม
แม้ว่าเทคโนโลยีนี้อาจจะดูซับซ้อน แต่หลักการเบื้องหลังของมันสามารถนำมาประยุกต์ใช้กับธุรกิจของเราได้ครับ:
- แยกส่วน “การวางแผน” ออกจาก “การลงมือทำ”: ไม่ว่าจะเป็นการสร้าง Workflow Automation หรือการพัฒนาระบบภายใน การมี Agent หรือขั้นตอนที่รับผิดชอบการวางแผนและแตกงานให้ละเอียดก่อน จะช่วยให้ขั้นตอนการลงมือทำราบรื่นและวัดผลได้ง่ายขึ้น
- สร้าง “Artifacts” ที่ชัดเจน: ทุกๆ ขั้นตอนของ Automation ควรมีการบันทึกผลลัพธ์ (log) หรือสถานะไว้อย่างชัดเจนในที่ที่เข้าถึงง่าย (เช่น Google Sheets, Airtable, Database) เพื่อให้หากเกิดข้อผิดพลาด เราสามารถกลับมาตรวจสอบและให้ระบบทำงานต่อจากจุดเดิมได้
- ให้อำนาจ AI ด้วยเครื่องมือที่เหมาะสม: แทนที่จะให้ AI แค่ “คิด” อย่างเดียว ลองสร้าง Workflow ที่ให้ AI สามารถ “ลงมือทำ” ได้ด้วย เช่น การเข้าถึง API, การอ่าน/เขียนไฟล์ หรือการสั่งงานระบบอื่นๆ หลักการนี้จะช่วยปลดล็อกศักยภาพของ AI ได้อีกมหาศาล
ที่ Data-Espresso เราเชี่ยวชาญในการออกแบบและสร้าง AI Automation Workflows ที่นำหลักการเหล่านี้มาปรับใช้กับธุรกิจของคุณ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างระบบตอบลูกค้าอัตโนมัติที่ซับซ้อน, การทำ Data Pipeline อัจฉริยะ หรือการสร้าง Agent ผู้ช่วยสำหรับทีมของคุณ เราสามารถช่วยคุณออกแบบ “Harness” ที่เหมาะสมกับโจทย์ของคุณได้
สนใจยกระดับการทำงานอัตโนมัติในองค์กรของคุณไปอีกขั้นใช่ไหมครับ? ติดต่อเรา เพื่อปรึกษาเกี่ยวกับโซลูชัน AI และ Workflow Automation ได้เลย
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
1. Long-running agent harness ต่างจากการ prompt AI ยาวๆ อย่างไร?
การ prompt ยาวๆ เป็นแค่การสั่งงานครั้งเดียว แต่ Harness คือ “สถาปัตยกรรม” ที่ครอบคลุมทั้งการวางแผน, การแบ่งงาน, การทำงานทีละขั้นตอน, การบันทึกสถานะ, และการกู้คืนเมื่อเกิดข้อผิดพลาด ทำให้ AI ทำงานที่ซับซ้อนและยาวนานได้เสถียรกว่ามากครับ
2. เราสามารถนำหลักการนี้มาใช้กับธุรกิจของเราได้เลยหรือไม่?
ได้แน่นอนครับ หลักการ “แบ่งงาน-บันทึกสถานะ-ทำงานต่อ” สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับ Workflow Automation ต่างๆ ได้ทันที เช่น การประมวลผลข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก หรือการสร้างรายงานที่ซับซ้อน ซึ่งที่ Data-Espresso เราสามารถช่วยคุณออกแบบและสร้างระบบเหล่านี้ด้วยเครื่องมืออย่าง n8n หรือ Make ได้ครับ
3. เทคนิคนี้ใช้ได้เฉพาะกับการเขียนโค้ดหรือไม่?
ไม่จำเป็นครับ หัวใจของมันคือการจัดการ “Long-running task” ซึ่งสามารถเป็นอะไรก็ได้ที่ต้องใช้เวลาและความต่อเนื่อง เช่น การทำ Research รวบรวมข้อมูลจากหลายๆ แหล่ง, การวิเคราะห์ข้อมูล Big Data, หรือแม้กระทั่งการเขียนบทความหรือหนังสือทั้งเล่มด้วย AI ก็สามารถใช้หลักการเดียวกันนี้ได้
