AI Agent กับ Agentic AI ต่างหรือเหมือนกันตรงไหน? ไขข้อข้องใจฉบับ Data-Espresso

Agentic AIAI Agent กับ Agentic AI ต่างหรือเหมือนกันตรงไหน? ไขข้อข้องใจฉบับ Data-Espresso

AI Agent กับ Agentic AI ต่างหรือเหมือนกันตรงไหน? ไขข้อข้องใจฉบับ Data-Espresso

ประมาณ 10 นาทีในการอ่าน

ประเด็นสำคัญที่คุณจะได้รับจากบทความนี้:

  • AI Agent และ Agentic AI คือระบบ AI ที่ทำงานได้ด้วยตัวเอง แต่ Agentic AI มีความสามารถในการคิดวิเคราะห์ ตัดสินใจ และกำหนดเป้าหมายได้อิสระกว่ามาก
  • AI Agent มักทำงานเฉพาะทางตามคำสั่ง ส่วน Agentic AI เปรียบเสมือน “ผู้ร่วมงานดิจิทัล” ที่เรียนรู้และปรับตัวได้เอง
  • เทคโนโลยีเบื้องหลัง Agentic AI ประกอบด้วย Large Language Models (LLMs), Deep Reinforcement Learning และ Robotic Process Automation (RPA)
  • Agentic AI มีศักยภาพในการปฏิวัติธุรกิจหลากหลายด้าน เช่น การเงิน โลจิสติกส์ การผลิต และบริการลูกค้า
  • ธุรกิจควรทำความเข้าใจความแตกต่างนี้ เพื่อวางกลยุทธ์การนำ AI มาใช้พัฒนาธุรกิจได้อย่างเหมาะสม และ Data-Espresso พร้อมให้คำปรึกษา

สวัสดีครับ ผมจาก Data-Espresso ครับ

ในยุคที่ AI เข้ามามีบทบาทในทุกวงการ คำศัพท์ใหม่ๆ ก็เกิดขึ้นมากมาย สองคำที่หลายคนอาจจะเคยได้ยินและสงสัยว่า AI Agent กับ Agentic AI ต่างหรือเหมือนกันตรงไหน ก็คือ AI Agent และ Agentic AI ครับ ทั้งสองคำนี้ฟังดูคล้ายกัน และก็เกี่ยวข้องกับระบบ AI ที่สามารถทำงานได้ด้วยตัวเองในระดับหนึ่ง แต่จริงๆ แล้วมีความแตกต่างที่สำคัญอยู่ครับ

บทความนี้ เราจะมาเจาะลึกกันครับว่า AI สองประเภทนี้เหมือนหรือต่างกันอย่างไร มีเทคโนโลยีอะไรอยู่เบื้องหลัง และธุรกิจของคุณจะนำไปปรับใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันได้อย่างไร

ความเหมือนที่ต้องรู้ของ AI Agent และ Agentic AI

ก่อนจะไปดูความแตกต่าง เรามาเริ่มจากสิ่งที่ AI Agent และ Agentic AI มีร่วมกันก่อนนะครับ ทั้งคู่ถูกออกแบบมาให้เป็น ตัวแทน (Agent) หรือผู้ช่วย ในการดำเนินการต่างๆ ครับ พวกมันสามารถ ทำงานและแก้ปัญหาได้ด้วยตัวเองในระดับหนึ่ง ไม่ต้องให้คนมาสั่งทุกขั้นตอนเล็กๆ น้อยๆ และที่สำคัญคือ ทั้ง AI Agent และ Agentic AI ต่างก็ใช้ เทคโนโลยีพื้นฐานที่คล้ายคลึงกัน เช่น Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) และ Natural Language Processing (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) ในการทำงานครับ

💡 ในความเห็นของผม ทั้งสองอย่างนี้เป็นเหมือนวิวัฒนาการของ AI ที่ค่อยๆ ฉลาดและมีความสามารถมากขึ้นเรื่อยๆ ครับ

ไขความกระจ่าง: จุดแตกต่างสำคัญระหว่าง AI Agent และ Agentic AI

เอาล่ะครับ ทีนี้มาถึงไฮไลท์สำคัญ นั่นคือความแตกต่างระหว่าง AI Agent และ Agentic AI ซึ่งมีหลายมิติที่น่าสนใจเลยทีเดียว:

1. ระดับความเป็นอิสระ (Level of Autonomy)

นี่คือจุดที่เห็นความแตกต่างได้ชัดเจนที่สุดครับ

2. ความสามารถในการทำงาน (Capability)

ความสามารถก็แตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัดครับ

3. บทบาทในการทำงาน (Role)

บทบาทของทั้งสองก็สะท้อนถึงความแตกต่างในด้านความเป็นอิสระและความสามารถครับ

💡 ลองนึกภาพนะครับ AI Agent อาจจะเป็นเหมือนพนักงานที่รอรับบรีฟงาน แต่ Agentic AI จะเป็นเหมือนหัวหน้าทีมที่สามารถวางแผนและจัดการโปรเจกต์ย่อยๆ ได้เองเลย

เทคโนโลยีเบื้องหลังพลังของ Agentic AI

การที่ Agentic AI จะมีความสามารถล้ำๆ แบบนั้นได้ ต้องอาศัยเทคโนโลยีขั้นสูงหลายอย่างทำงานร่วมกันครับ ที่สำคัญๆ ก็มี:

  • Large Language Models (LLMs): หรือแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ นี่คือหัวใจสำคัญที่ทำให้ Agentic AI เข้าใจภาษามนุษย์ สามารถสื่อสาร สร้างสรรค์เนื้อหา และให้เหตุผลได้ เช่น GPT-4 ที่หลายคนรู้จักกันดีครับ (Source)
  • Deep Reinforcement Learning (DRL): เป็นเทคนิคที่ให้ AI เรียนรู้จากการลองผิดลองถูกและรับรางวัลหรือบทลงโทษ คล้ายๆ กับการฝึกสัตว์เลี้ยงครับ AI จะค่อยๆ พัฒนากลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการบรรลุเป้าหมายด้วยตัวเอง
  • Robotic Process Automation (RPA): คือการใช้ซอฟต์แวร์โรบอท (บอท) มาทำงานซ้ำๆ ตามกฎที่กำหนดไว้ ช่วยให้ Agentic AI สามารถจัดการกับงานรูทีนต่างๆ ได้อย่างอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพ

การผสมผสานเทคโนโลยีเหล่านี้ ทำให้ Agentic AI ไม่ได้เป็นเพียงแค่ เครื่องมือที่รับคำสั่ง แต่เป็นระบบที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและทำงานได้อย่างอิสระ เปรียบเสมือนมีผู้ช่วย AI ที่คอยเรียนรู้และปรับวิธีการทำงานให้เหมาะสมกับเป้าหมายที่ได้รับมอบหมายครับ

Agentic AI กับการพลิกโฉมอุตสาหกรรม: ประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย

ด้วยความสามารถที่โดดเด่น Agentic AI จึงมีศักยภาพในการนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และสร้างประสบการณ์ใหม่ๆ ครับ ตัวอย่างเช่น:

  • การเงินและการธนาคาร: ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลการเงินที่ซับซ้อน, ตรวจจับการทุจริต, ให้คำแนะนำการลงทุนส่วนบุคคล หรือแม้แต่จัดการพอร์ตการลงทุนอัตโนมัติ
  • โลจิสติกส์และการขนส่ง: เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการซัพพลายเชน, วางแผนเส้นทางการขนส่งอัจฉริยะ, หรือจัดการคลังสินค้าอัตโนมัติ
  • การผลิตและอุตสาหกรรม: ควบคุมกระบวนการผลิต, คาดการณ์การบำรุงรักษาเครื่องจักร, หรือออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ โดยอัตโนมัติ
  • งานบริการลูกค้า: สร้างผู้ช่วยบริการลูกค้าอัจฉริยะที่สามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้ด้วยตัวเอง, ให้คำแนะนำเฉพาะบุคคล, หรือแม้แต่ proactive ในการดูแลลูกค้า (Source) (Source)

จริงๆ แล้วศักยภาพของ Agentic AI ยังมีอีกมากมายครับ และเราคงจะได้เห็นการนำไปใช้อย่างสร้างสรรค์มากขึ้นเรื่อยๆ ในอนาคต

Data-Espresso กับการนำ AI Agent และ Agentic AI มาพัฒนาธุรกิจของคุณ

มาถึงตรงนี้ หลายท่านที่เป็นเจ้าของธุรกิจ SME หรือเป็นหัวหน้าทีม อาจจะเริ่มเห็นภาพแล้วว่า AI Agent และ Agentic AI น่าสนใจอย่างไร แต่คำถามคือ แล้วจะเริ่มต้นอย่างไรดี?

ที่ Data-Espresso เราเชี่ยวชาญด้าน AI consulting และการสร้าง ai automation workflows เพื่อช่วยให้ธุรกิจของคุณสามารถ automate business processes หรือทำงานซ้ำๆ ที่น่าเบื่อให้เป็นอัตโนมัติได้ครับ

การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่าง AI Agent และ Agentic AI เป็นก้าวแรกที่สำคัญครับ เพราะจะช่วยให้คุณเลือกใช้เทคโนโลยีได้เหมาะสมกับความต้องการและทรัพยากรของธุรกิจ

สำหรับหลายๆ ธุรกิจ โดยเฉพาะ SME การเริ่มต้นด้วย AI Agent อาจจะเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีครับ เช่น การใช้แชทบอทตอบคำถามลูกค้าเบื้องต้น, ระบบคัดกรองอีเมล, หรือเครื่องมือช่วยวิเคราะห์ข้อมูลแบบง่ายๆ ซึ่ง Data-Espresso สามารถช่วยออกแบบและพัฒนาระบบเหล่านี้ให้เหมาะสมกับธุรกิจของคุณได้ โดยอาจจะใช้เครื่องมืออย่าง n8n workflows automation เพื่อเชื่อมโยงระบบต่างๆ เข้าด้วยกันอย่างราบรื่น

เมื่อธุรกิจของคุณเริ่มคุ้นเคยกับ AI และมีข้อมูลที่พร้อมมากขึ้น การมองไปที่ Agentic AI ก็จะเป็นก้าวต่อไปที่น่าตื่นเต้นครับ เช่น การพัฒนาระบบผู้ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง, ระบบวางแผนการตลาดอัตโนมัติ, หรือแม้แต่ระบบจัดการโครงการอัจฉริยะ ซึ่งจะช่วยยกระดับการทำงานไปอีกขั้น

เราเชื่อว่า AI ไม่ใช่เรื่องไกลตัวสำหรับคนทำธุรกิจอีกต่อไปครับ แต่เป็นเครื่องมือทรงพลังที่จะช่วยให้คุณทำงานได้ฉลาดขึ้น เร็วขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ข้อคิดสำหรับเจ้าของธุรกิจ SME และหัวหน้าทีม: เริ่มต้นอย่างไรดี?

สำหรับเจ้าของธุรกิจ SME หรือหัวหน้าทีมที่กำลังมองหาแนวทางในการนำ AI มาปรับใช้ ผมมีข้อแนะนำเล็กๆ น้อยๆ ครับ:

  • 1. เริ่มจากปัญหา ไม่ใช่เทคโนโลยี: มองหากระบวนการในธุรกิจของคุณที่ซ้ำซาก ใช้เวลานาน หรือมีข้อผิดพลาดบ่อยๆ แล้วค่อยพิจารณาว่า AI Agent หรือ Agentic AI (ในอนาคต) จะเข้ามาช่วยแก้ปัญหานั้นได้อย่างไร
  • 2. ศึกษาและทำความเข้าใจ: ติดตามข่าวสารและความรู้เกี่ยวกับ AI อย่างสม่ำเสมอ การเข้าใจพื้นฐานจะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้นครับ บทความอย่าง ‘AI Agent กับ Agentic AI ต่างหรือเหมือนกันตรงไหน’ นี่ก็เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีครับ
  • 3. เริ่มเล็กๆ และค่อยๆ ขยายผล: ไม่จำเป็นต้องลงทุนใหญ่โตในครั้งแรก ลองเริ่มจากโปรเจกต์เล็กๆ ที่เห็นผลเร็ว เช่น การใช้ AI Agent ช่วยตอบคำถามที่พบบ่อย หรือการทำ automation workflows ง่ายๆ ก่อน แล้วค่อยขยายผลไปสู่ส่วนอื่นๆ
  • 4. ให้ความสำคัญกับข้อมูล: AI เรียนรู้และทำงานได้ดีจากข้อมูลที่มีคุณภาพ ดังนั้น การจัดเก็บและจัดการข้อมูลของธุรกิจให้เป็นระบบจึงเป็นเรื่องสำคัญมาก
  • 5. ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ: หากคุณไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นอย่างไร หรือต้องการคำแนะนำเฉพาะสำหรับธุรกิจของคุณ การปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้าน AI consulting ก็เป็นทางเลือกที่ดีครับ พวกเขาสามารถช่วยคุณวิเคราะห์ความต้องการ ออกแบบโซลูชัน และนำ AI มาปรับใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

บทสรุปและก้าวต่อไป

สรุปแล้วนะครับ AI Agent และ Agentic AI แม้จะมีจุดร่วมกันในการเป็นระบบ AI ที่ทำงานอัตโนมัติ แต่ก็มีความแตกต่างที่ชัดเจนในเรื่องความเป็นอิสระ ความสามารถ และบทบาทในการทำงาน Agentic AI นับเป็นเทคโนโลยีก้าวหน้าที่น่าจับตามองอย่างยิ่ง และมีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของเราไปอย่างสิ้นเชิง

การทำความเข้าใจความแตกต่างนี้ จะช่วยให้ธุรกิจและองค์กรสามารถวางแผนและนำ AI มาประยุกต์ใช้ได้อย่างถูกต้องและเกิดประโยชน์สูงสุดครับ

ที่ Data-Espresso เราพร้อมเป็นเพื่อนคู่คิดและที่ปรึกษาให้กับธุรกิจของคุณในการเดินทางสู่โลกของ AI และ Automation ครับ ไม่ว่าจะเป็นการเริ่มต้นกับ AI Agent เพื่อ automate business processes หรืองาน AI consulting เพื่อวางกลยุทธ์การใช้ AI ในระยะยาว

สนใจให้ Data-Espresso ช่วยธุรกิจคุณก้าวไปอีกขั้นด้วย AI และ Automation? ติดต่อเราได้เลยที่ www.data-espresso.com หรือ Line: @data-espresso ครับ

แล้วคุณล่ะครับ เริ่มมองเห็นโอกาสในการนำ AI มาใช้ในธุรกิจของคุณหรือยัง?

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

Q1: AI Agent เหมาะกับงานประเภทไหน?

A1: AI Agent เหมาะกับงานที่มีขั้นตอนชัดเจน ทำซ้ำๆ หรือต้องการความแม่นยำสูง เช่น การตอบคำถามลูกค้าเบื้องต้น การคัดกรองข้อมูล การแจ้งเตือนอัตโนมัติ หรือการควบคุมอุปกรณ์ตามคำสั่ง

Q2: Agentic AI จะมาแทนที่มนุษย์หรือไม่?

A2: ในความเห็นของผม Agentic AI ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานร่วมกับมนุษย์และเสริมศักยภาพของมนุษย์มากกว่าที่จะมาแทนที่ทั้งหมดครับ มันจะช่วยลดภาระงานที่ซ้ำซากและเปิดโอกาสให้มนุษย์ได้ใช้เวลากับงานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ หรือทักษะทางอารมณ์ที่ AI ยังทำได้ไม่ดีเท่า

Q3: ธุรกิจขนาดเล็ก (SME) สามารถเริ่มใช้ Agentic AI ได้อย่างไร?

A3: สำหรับ SME การเริ่มต้นอาจจะโฟกัสไปที่การใช้ AI Agent ก่อนเพื่อสร้างพื้นฐานและความเข้าใจ จากนั้นค่อยๆ มองหาโซลูชัน Agentic AI ที่อาจจะอยู่ในรูปแบบของบริการหรือแพลตฟอร์มสำเร็จรูปที่เข้าถึงง่ายขึ้นในอนาคต การปรึกษาผู้เชี่ยวชาญก็เป็นสิ่งสำคัญเพื่อหาโซลูชันที่เหมาะสมกับขนาดและงบประมาณของธุรกิจครับ

Q4: การพัฒนา Agentic AI มีความท้าทายอะไรบ้าง?

A4: ความท้าทายมีหลายด้านครับ เช่น ความซับซ้อนทางเทคโนโลยี การต้องการข้อมูลจำนวนมหาศาลและมีคุณภาพสูงในการฝึกสอน AI ประเด็นด้านจริยธรรมและความปลอดภัย รวมถึงต้นทุนในการพัฒนาและดูแลรักษาระบบ

Q5: Data-Espresso ช่วยในเรื่อง AI Agent และ Agentic AI ได้อย่างไร?

A5: Data-Espresso ให้บริการ AI consulting เพื่อช่วยธุรกิจของคุณวิเคราะห์ความต้องการ วางกลยุทธ์ และเลือกเทคโนโลยี AI ที่เหมาะสม นอกจากนี้เรายังเชี่ยวชาญในการสร้าง ai automation workflows โดยใช้เครื่องมืออย่าง n8n และ make workflows automation เพื่อเชื่อมต่อและทำงานอัตโนมัติ ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญในการนำ AI Agent มาใช้งาน และเป็นบันไดไปสู่การใช้ Agentic AI ในอนาคตครับ ติดต่อเราเพื่อพูดคุยเพิ่มเติมได้เลยครับที่ www.data-espresso.com หรือ Line: @data-espresso

Related articles

หลักการสร้าง AI Agent / AI Automation ให้ได้ประโยชน์สูงสุด

เรียนรู้หลักการสร้าง AI Agent และ AI Automation ให้ได้ประโยชน์สูงสุด พร้อมขั้นตอนการพัฒนา 6 ขั้น เคล็ดลับเพิ่มประสิทธิภาพ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

Github Repository awesome-llm-apps รวบรวมแอป AI กว่า 100 ตัว พร้อม Source Code ให้ลองใช้ฟรี

ค้นพบ awesome-llm-apps บน GitHub ที่รวบรวมแอป AI กว่า 100 ตัวพร้อม Source Code ฟรี ตั้งแต่ Chatbot, AI Agent, RAG System ใช้ LangChain, LlamaIndex สำหรับธุรกิจ SME

BigQuery Data Engineer Agent: ปฏิวัติการทำงานของ Data Engineer ด้วย AI

ค้นพบ BigQuery Data Engineer Agent จาก Google Cloud ที่ใช้ AI ช่วยปฏิวัติการทำงานของ Data Engineer ลดเวลาการพัฒนา Pipeline จากสัปดาห์เป็นนาที พร้อมเครื่องมือตรวจจับข้อผิดพลาดอัตโนมัติ

A2A (Agent to Agent) คืออะไร? ปฏิวัติการทำงานร่วมกันของ AI Agent

เจาะลึก A2A (Agent to Agent) โปรโตคอลเปิดที่ช่วยให้ AI Agent ต่างค่ายสื่อสารและทำงานร่วมกันได้ พร้อมประโยชน์สำหรับธุรกิจ SME และ AI consulting โดย Data-Espresso

MCP คืออะไร? เจาะลึกมาตรฐานใหม่ พลิกเกม AI Agent และ Workflow Automation

MCP (Model Context Protocol) คืออะไร? ทำความเข้าใจมาตรฐานเปิดที่ช่วยให้ AI Agent เชื่อมต่อข้อมูลภายนอกอย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมประโยชน์ ตัวอย่างการใช้งานใน n8n และอนาคตของ AI

Related Article

การเลือกใช้ Vector Database ที่เหมาะสมกับงาน LLM RAG: คู่มือฉบับสมบูรณ์

เรียนรู้วิธีเลือก Vector Database ที่เหมาะสมกับระบบ RAG ของคุณ เปรียบเทียบ Pinecone, Weaviate, Milvus และ ApertureDB พร้อมแนวทางการตัดสินใจที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI ของธุรกิจ

Prompt Injection คืออะไร? ภัยคุกคามใหม่ที่ทุกธุรกิจต้องรู้

เรียนรู้เกี่ยวกับ Prompt Injection ภัยคุกคามทางไซเบอร์รูปแบบใหม่ที่เล็งเป้าระบบ AI และวิธีป้องกันที่ธุรกิจควรรู้

ถ้าอยากจะสร้าง LLM Model เองต้องทำยังไง? คู่มือสร้าง LLM ฉบับเข้าใจง่าย

เรียนรู้ขั้นตอนการสร้าง LLM โมเดลเอง ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง พร้อมเทคนิคและเครื่องมือที่จำเป็น
สอบถามข้อมูล