AI Agentic Workflow คืออะไร ทำไม Andrew Ng ถึงแนะนำ

สวัสดีครับ วันนี้เรามาคุยกันเรื่อง AI Agentic Workflow ของ Andrew Ng กันนะครับ เชื่อว่าหลายคนคงเคยได้ยินชื่อของ Andrew Ng มาบ้างแล้ว แต่อาจจะยังไม่คุ้นเคยกับแนวคิด AI Agentic Workflow สักเท่าไหร่ ไม่ต้องกังวลครับ เดี๋ยวเราจะมาทำความรู้จักกับมันไปด้วยกัน

ทำความรู้จักกับ Andrew Ng

ในโลกของ AI ที่พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว เราได้เห็นความก้าวหน้าแบบก้าวกระโดดมาโดยตลอด แต่รู้มั้ยครับว่า Andrew Ng เชื่อว่า AI Agentic Workflow อาจจะเป็นก้าวต่อไปที่สำคัญมากๆ ในการพัฒนา AI เลยทีเดียว
แต่ก่อนอื่น มาทำความรู้จักกับ Andrew Ng กันสักหน่อยดีกว่า…

Andrew Ng เป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่มีชื่อเสียงระดับโลก เขาเป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Google Brain และ Coursera อดีตหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ของ Baidu และปัจจุบันเป็นซีอีโอของ Landing AI ถือว่าเป็นผู้มีอิทธิพลคนสำคัญในวงการ AI เลยทีเดียว

AI Agentic Workflow คืออะไร?

AI Agentic Workflow เป็นแนวคิดที่ Andrew Ng นำเสนอ โดยเป็นวิธีการทำงานของ AI ที่มีลักษณะเป็นขั้นตอน หลายขั้นตอน และมีการทำซ้ำ (iterative) คล้ายๆ กับวิธีการทำงานของมนุษย์เรานี่แหละครับ

แตกต่างจากวิธีการแบบเดิมๆ ที่เรียกว่า zero-shot prompting ที่ AI จะพยายามตอบคำถามหรือทำงานให้เสร็จในครั้งเดียว AI Agentic Workflow จะแบ่งงานออกเป็นขั้นตอนย่อยๆ มีการหาข้อมูลเพิ่มเติม สร้างร่างงาน และปรับแก้ไขงานของตัวเอง
(ลองนึกภาพว่า AI กำลังนั่งทำการบ้านเหมือนเด็กนักเรียนเลยครับ 😄)

ทำไม AI Agentic Workflow ถึงน่าสนใจ?

Andrew Ng บอกว่า AI Agentic Workflow อาจจะสร้างความก้าวหน้าให้กับวงการ AI ได้มากกว่า foundation models รุ่นถัดไปซะอีก!
และเขาก็ได้พิสูจน์ให้เห็นแล้วว่า GPT-3.5 (รุ่นเก่ากว่า) เมื่อใช้ AI Agentic Workflow สามารถทำงานด้าน coding บางอย่างได้ดีกว่า GPT-4 (รุ่นใหม่กว่า) ที่ใช้วิธี zero-shot prompting แบบเดิมๆ เสียอีก นี่แสดงให้เห็นว่า วิธีการทำงานอาจจะสำคัญกว่าความ “ฉลาด” ของ model ก็เป็นได้นะครับ

4 ขั้นตอนสำคัญของ AI Agentic Workflow

Andrew Ng ได้ระบุ 4 รูปแบบการออกแบบ (design patterns) ที่สำคัญสำหรับ AI Agentic Workflow ไว้ดังนี้:

1. การสะท้อนคิด (Reflection):
   AI จะตรวจสอบงานของตัวเองเพื่อหาจุดที่ต้องปรับปรุง เหมือนเรานั่งอ่านทบทวนรายงานของตัวเองก่อนส่งอาจารย์นั่นแหละครับ 📝
2. การใช้เครื่องมือ (Tool Use):
   AI จะใช้เครื่องมือภายนอก เช่น การค้นหาข้อมูลบนเว็บ หรือการรันโค้ด เพื่อหาข้อมูลหรือประมวลผลข้อมูล คล้ายๆ กับที่เราเปิด Google หาข้อมูลเพิ่มเติมระหว่างทำงานนั่นเอง 🔍
3. การวางแผน (Planning):
   AI จะพัฒนาและดำเนินการตามแผนหลายขั้นตอนเพื่อบรรลุเป้าหมาย เหมือนเราวาง To-Do List ก่อนเริ่มทำโปรเจกต์ใหญ่ๆ ยังไงยังงั้นเลยครับ ✅
4. การทำงานร่วมกันของ AI หลายตัว (Multi-agent collaboration):
   AI หลายตัวจะทำงานร่วมกัน แบ่งงานกันทำ และแลกเปลี่ยนความคิดเห็นเพื่อหาทางแก้ปัญหาที่ดีขึ้น คล้ายกับการทำงานเป็นทีมของมนุษย์เรานั่นเอง 🤝

ตัวอย่างการใช้งาน

Landing AI ซึ่งเป็นบริษัทที่ก่อตั้งโดย Andrew Ng ได้เปิดเผย source code ของ Vision Agent ซึ่งเป็นตัวอย่างของการใช้ AI Agentic Workflow ในงานด้าน computer vision

Vision Agent นี้สามารถทำงานซับซ้อนได้ เช่น การวิเคราะห์วิดีโอ หรือการตรวจจับวัตถุในภาพ โดยใช้กระบวนการทำงานแบบวนซ้ำ ซึ่งประกอบด้วยการวางแผน การสร้างโค้ด และการทดสอบ ลองนึกภาพ AI ที่กำลังนั่งดูวิดีโอแล้วจดบันทึก วางแผนการวิเคราะห์ เขียนโค้ดเพื่อประมวลผล แล้วก็ทดสอบผลลัพธ์ซ้ำไปซ้ำมาจนกว่าจะได้คำตอบที่ดีที่สุด… เจ๋งใช่มั้ยล่ะครับ? 🤖✨ VisionAgent (landing.ai)

ผลกระทบต่อการพัฒนา AI

Andrew Ng เชื่อว่า AI Agentic Workflow จะเป็นเทรนด์สำคัญในการพัฒนา AI ต่อไป และอาจจะสร้างผลกระทบได้มากกว่า foundation models รุ่นถัดไปเสียอีก เขาส่งเสริมให้ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ให้ความสนใจกับแนวทางนี้และมีส่วนร่วมในการพัฒนาต่อยอด ถ้าคุณเป็นนักพัฒนา AI ล่ะก็ นี่อาจจะเป็นโอกาสทองของคุณเลยนะครับ 💡

ในขณะที่นักพัฒนา AI ยังคงสำรวจและพัฒนา AI Agentic Workflow อย่างต่อเนื่อง เราอาจจะได้เห็นความก้าวหน้าครั้งใหญ่ในหลายๆ ด้าน ไม่ว่าจะเป็น:

• Natural Language Processing: AI อาจจะเข้าใจและสื่อสารภาษามนุษย์ได้ดีขึ้นอีกขั้น
• Data Analysis: การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อาจจะทำได้ละเอียดและแม่นยำมากขึ้น
• Creative Applications: AI อาจจะสามารถสร้างสรรค์งานศิลปะหรือเขียนนิยายได้อย่างน่าทึ่ง

แนวทางนี้อาจจะนำไปสู่ยุคใหม่ของปัญญาประดิษฐ์ ที่จะเปลี่ยนโฉมหน้าอุตสาหกรรมต่างๆ และขยายขอบเขตความเป็นไปได้ของเทคโนโลยี AI ออกไปอีกไกล

สรุป AI Agentic Workflow

AI Agentic Workflow ของ Andrew Ng เป็นแนวคิดที่น่าตื่นเต้นมากๆ ในวงการ AI ครับ มันไม่ใช่แค่การพัฒนา model ให้ “ฉลาด” ขึ้นเท่านั้น แต่เป็นการปรับเปลี่ยนวิธีการทำงานของ AI ให้เป็นธรรมชาติและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ถ้าแนวคิดนี้ประสบความสำเร็จ เราอาจจะได้เห็น AI ที่ทำงานซับซ้อนได้อย่างยืดหยุ่น แก้ปัญหาเฉพาะหน้าได้ดี และอาจจะเข้าใจบริบทต่างๆ ได้ลึกซึ้งขึ้นกว่าที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน

สุดท้ายนี้ ผมอยากทิ้งคำถามให้คุณผู้อ่านได้ลองคิดต่อนะครับ:
“ถ้า AI สามารถทำงานได้เหมือนมนุษย์มากขึ้น คุณคิดว่ามันจะเปลี่ยนแปลงชีวิตประจำวันของเราอย่างไรบ้าง? 🤔”

ฝากแชร์ความคิดเห็นกันได้เลยนะครับ แล้วเราจะมาติดตามพัฒนาการของ AI Agentic Workflow กันต่อไป! 👋

อ่านเพิ่มเติม What is Agentic Workflow? Discover How AI Enhances Productivity (masterdai.blog)