บทความ
เรื่องราว ความรู้ และประสบการณ์จากการสร้างเว็บไซต์และ Web Application
Blog
AI Agent คืออะไร ทำงานอย่างไร ต่างจากแชตบอตยังไง และใช้งานจริงในปี 2026
AI Agent คืออะไร ตอบสั้น ๆ คือระบบที่ให้ LLM (โมเดลภาษาอย่าง Claude หรือ GPT) เลือกเองว่าจะทำขั้นตอนไหนต่อและจะใช้เครื่องมืออะไร โดยวนทำงานไปเรื่อย ๆ จนงานเสร็จ ในแต่ละรอบ agent จะดูผลจากสิ่งที่เพิ่งทำ เช่น ผลค้นหา ผลการรันโค้ด หรือข้อมูลจากระบบ แล้วตัดสินใจขั้นถัดไปจากผลนั้น ไม่ได้เดินตามลำดับที่โปรแกรมเมอร์เขียนไว้ล่วงหน้า
ความต่างจากแชตบอตจึงไม่ได้อยู่ที่ "ฉลาดกว่า" แต่อยู่ที่ใครคุมขั้นตอน แชตบอตตอบหนึ่งครั้งแล้วจบ ส่วน agent รับเป้าหมายไปแล้วลงมือทำเองหลายขั้นจนถึงเป้าหมายนั้น

AI Agent คืออะไร ในมุมของคนสร้างระบบ
คำว่า "agent" ถูกใช้หลายความหมาย บางคนหมายถึงระบบที่ทำงานเองได้เป็นชั่วโมง บางคนหมายถึงแค่ระบบอัตโนมัติที่มี AI อยู่ข้างใน บทความ Building effective agents ของ Anthropic แยกให้ชัดเป็นสองแบบ ซึ่งเป็นนิยามที่นักพัฒนาใช้อ้างอิงกันมาก
- ✦Workflow คือระบบที่ LLM และเครื่องมือทำงานตามเส้นทางที่เขียนโค้ดกำหนดไว้แล้ว เช่น รับอีเมล ให้ AI สรุป แล้วบันทึกลงตาราง ทุกครั้งเดินลำดับเดิม
- ✦Agent คือระบบที่ LLM กำหนดขั้นตอนและเลือกใช้เครื่องมือเอง เช่น สั่งว่า "หาสาเหตุที่เว็บช้าแล้วแก้" แล้ว agent ตัดสินใจเองว่าจะเปิดไฟล์ไหน รันคำสั่งอะไร และแก้ตรงไหน
#AI Agent#Agentic AI#LLM#ระบบอัตโนมัติ
ทั้งสองแบบรวมเรียกว่า agentic system ระบบ AI ส่วนใหญ่ที่ธุรกิจใช้จริงเป็นแบบ workflow มากกว่า agent เต็มรูปแบบ
AI Agent ทำงานอย่างไร
agent ส่วนใหญ่ข้างในไม่ได้ซับซ้อน แก่นของมันคือ LLM ที่ใช้เครื่องมือวนเป็นรอบ ตามผลที่ได้จากสภาพแวดล้อม ทีละรอบจะเป็นแบบนี้
- 1.รับเป้าหมาย จากคำสั่งหรือการคุยกับผู้ใช้
- 2.วางแผนขั้นถัดไป LLM คิดว่าตอนนี้ควรทำอะไร
- 3.เรียกใช้เครื่องมือ เช่น ค้นเว็บ อ่านไฟล์ ดึงข้อมูลจากระบบ ส่งอีเมล
- 4.ดูผลลัพธ์จริง ผลของเครื่องมือคือ "ความจริง" ที่ agent ใช้ประเมินว่าใกล้เป้าหมายแค่ไหน
- 5.วนกลับไปข้อ 2 จนงานเสร็จ ติดปัญหา หรือถึงจุดที่ต้องให้คนตัดสินใจ
ส่วนประกอบที่ทำให้วงจรนี้ทำงานได้ มี 3 อย่าง
ระบบที่ดีมักมี เงื่อนไขหยุด ด้วย เช่น จำกัดจำนวนรอบสูงสุด และ จุดตรวจ ที่ agent ต้องหยุดถามคนก่อนทำสิ่งสำคัญ
AI Agent ต่างจากแชตบอตและระบบอัตโนมัติแบบเดิมยังไง
ตารางนี้ชี้ว่า agent ไม่ได้ดีกว่าทุกด้าน สิ่งที่ได้มาคือความยืดหยุ่น สิ่งที่เสียไปคือความคาดเดาได้ เวลา และค่าใช้จ่าย
ตัวอย่าง AI Agent ที่ใช้งานจริงในปี 2026
Agent เขียนโค้ด เป็นกลุ่มที่ไปได้ไกลที่สุด เพราะผลลัพธ์ตรวจได้ด้วยการรันเทสต์ agent จึงรู้เองว่าแก้ถูกหรือยัง ตัวอย่างเช่น Claude Code ที่อ่านโปรเจกต์ แก้หลายไฟล์ และรันคำสั่งใน terminal ได้เอง อ่านวิธีปรับแต่ง Claude Code เพิ่มได้ในClaude Code Mods คืออะไร
Agent บริการลูกค้า เหมาะกับ agent เพราะงานมีทั้งการคุยและการลงมือ เช่น ดึงประวัติออเดอร์ เช็กนโยบาย แล้วออกเงินคืนหรืออัปเดตสถานะ และวัดความสำเร็จได้ชัดว่าปัญหาลูกค้าจบหรือไม่
Agent ผู้ช่วยงานธุรกิจ เป็นกลุ่มใหม่ที่เริ่มทักมาหาเราก่อน เช่น สรุปงานตอนเช้าจากอีเมลและปฏิทิน ตามใบแจ้งหนี้ค้างชำระ แล้วรอเรากดอนุมัติก่อนส่ง ตัวอย่างคือ Claude Duet ที่ Anthropic เปิด research preview เมื่อตุลาคม 2026
Agent ใช้เบราว์เซอร์และคอมพิวเตอร์ ทำงานบนหน้าเว็บแทนเรา เช่น กรอกแบบฟอร์ม เปรียบเทียบข้อมูลจากหลายเว็บ
ตัวอย่างสำหรับธุรกิจไทย: ร้านค้าออนไลน์
สมมติร้านค้าออนไลน์ได้ข้อความทาง LINE OA วันละหลายร้อยข้อความ ลองดูว่าแต่ละระดับทำอะไรได้
- ✦แชตบอต ตอบคำถามที่พบบ่อย เช่น ค่าส่งเท่าไหร่ ร้านเปิดกี่โมง
- ✦Workflow รับข้อความ ให้ AI แยกประเภท (ถามสินค้า แจ้งโอน ตามพัสดุ) แล้วส่งเข้าคิวที่ถูกต้อง ทุกข้อความเดินเส้นทางเดิม ส่วนแยกประเภทนี้ใช้โมเดลตัดสินใจโดยเฉพาะอย่าง Jev ได้ ซึ่งถูกและเร็วกว่ามาก
- ✦Agent ลูกค้าแจ้งว่า "โอนแล้วแต่ออเดอร์ยังไม่อัปเดต" agent เปิดดูออเดอร์ ตรวจรายการเงินเข้า เทียบยอด แล้วอัปเดตสถานะเอง ถ้ายอดไม่ตรงจะหยุดและส่งให้พนักงานพร้อมสรุปว่าเจออะไร
ร้านส่วนใหญ่ควรเริ่มที่ workflow ก่อน แล้วค่อยให้ agent รับเฉพาะเคสที่ซับซ้อนและมีขั้นตอนไม่แน่นอน
เมื่อไหร่ควรใช้ และไม่ควรใช้ AI Agent
คำแนะนำจาก Anthropic คือเริ่มจากวิธีที่ง่ายที่สุดก่อน และเพิ่มความซับซ้อนเมื่อจำเป็นจริง ๆ หลายงานแค่เรียก LLM ครั้งเดียวพร้อมข้อมูลประกอบที่ดีก็พอแล้ว
- ✦งานเปิดกว้าง คาดไม่ได้ว่าต้องกี่ขั้นตอน และเขียนเส้นทางตายตัวไม่ได้
- ✦ตรวจผลได้ชัด เช่น เทสต์ผ่าน ลูกค้าได้รับเงินคืน
- ✦ยอมรับต้นทุนและเวลาที่เพิ่มขึ้นได้ เพื่อแลกกับผลที่ดีกว่า
- ✦ขั้นตอนชัดเจนและเหมือนเดิมทุกครั้ง ใช้ workflow จะถูกกว่าและคาดเดาได้
- ✦ความผิดพลาดมีราคาแพงมาก และไม่มีคนตรวจ
- ✦เป็นกฎตายตัว เช่น คำนวณภาษี เทียบวันที่ ใช้โค้ดธรรมดาดีกว่า
ความเสี่ยงที่ต้องรู้ก่อนให้ agent ทำงานแทน
- ✦ความผิดพลาดทบต้น agent ทำหลายขั้นต่อกัน ถ้าขั้นแรกเข้าใจผิด ขั้นต่อ ๆ ไปจะผิดตาม ควรทดสอบใน sandbox ก่อนใช้จริง
- ✦ค่าใช้จ่ายบานปลาย ทุกรอบคือการเรียกโมเดลหนึ่งครั้ง งานที่วนหลายรอบใช้ token มาก ควรตั้งจำนวนรอบสูงสุด
- ✦Prompt injection ข้อความในเว็บหรือเอกสารที่ agent อ่านอาจซ่อนคำสั่งให้ทำสิ่งที่เราไม่ได้ต้องการ agent ที่อ่านอีเมลหรือเว็บจึงต้องมีชั้นป้องกัน
- ✦สิทธิ์ที่มากเกินไป ให้สิทธิ์เท่าที่งานต้องใช้ และให้คนกดอนุมัติก่อน agent ส่งข้อความ จ่ายเงิน หรือลบข้อมูล
อยากสร้าง AI Agent เอง เริ่มยังไง
- 1.เริ่มจาก API ของโมเดลโดยตรง รูปแบบ agent หลายแบบเขียนได้ในโค้ดไม่กี่สิบบรรทัด จะได้เข้าใจว่าข้างในทำงานยังไงก่อนใช้ framework
- 2.ออกแบบเครื่องมือให้ดี คำอธิบายและพารามิเตอร์ของ tool สำคัญพอ ๆ กับ prompt เขียนให้ชัดเหมือนเขียนเอกสารให้นักพัฒนาใหม่อ่าน
- 3.เชื่อมระบบภายนอกด้วย MCP (Model Context Protocol) มาตรฐานเปิดสำหรับต่อ agent เข้ากับเครื่องมือและข้อมูล
- 4.ใช้ SDK เมื่อพร้อม เช่น Claude Agent SDK ที่จัดการวงจรการทำงานและเครื่องมือให้
- 5.ให้ agent แสดงแผนที่จะทำ ผู้ใช้จะเห็นว่าระบบกำลังคิดอะไร และแก้ทางได้ทัน
คำถามที่พบบ่อย
ใช้แทนกันบ่อย แต่ถ้าแยกตามนิยามของ Anthropic "agentic system" คือคำรวมที่ครอบคลุมทั้ง workflow และ agent ส่วน "agent" หมายถึงแบบที่ LLM กำหนดขั้นตอนเอง
ตัวแอปแชตปกติทำงานแบบผู้ช่วยตอบคำถาม แต่เมื่อเปิดใช้เครื่องมือ เช่น ค้นเว็บหลายรอบ รันโค้ด หรือทำงานกับไฟล์และแอปที่เชื่อมไว้ ก็ทำงานแบบ agent ได้ ผลิตภัณฑ์อย่าง Claude Code และ Claude Duet ออกแบบมาเป็น agent โดยตรง
ในปี 2026 agent ทำงานแทนได้เป็นบางขั้นตอน โดยเฉพาะงานที่ซ้ำและตรวจผลได้ แต่ระบบที่ดียังให้คนตัดสินใจในจุดสำคัญ และตรวจงานที่ agent ทำ งานที่เปลี่ยนจึงมักเป็นลักษณะงาน มากกว่าจำนวนคน
ถ้าจะสร้างระบบเฉพาะของธุรกิจ ควรเขียนโค้ดได้ หรือจ้างนักพัฒนา แต่ถ้าแค่ใช้งาน มีเครื่องมือสำเร็จรูปที่เชื่อมแอปแล้วสั่งงานด้วยภาษาธรรมดาได้
ขึ้นกับโมเดลและจำนวนรอบที่ agent ทำงาน งานเดียวกันถ้า agent วนหลายรอบจะแพงกว่าการเรียกโมเดลครั้งเดียวหลายเท่า การเลือกโมเดลให้เหมาะกับงานช่วยลดต้นทุนได้มาก อ่านการเปรียบเทียบได้ในClaude Sonnet 5.5 กับ Haiku 5.5 ต่างกันยังไง
สรุป
AI Agent คือ LLM ที่ได้เครื่องมือและได้สิทธิ์ตัดสินใจขั้นตอนเอง วนทำงานจนถึงเป้าหมาย เหมาะกับงานที่เปิดกว้างและตรวจผลได้ แต่แลกกับต้นทุนและความคาดเดาได้ที่ลดลง ระบบส่วนใหญ่ควรเริ่มจากแบบที่ง่ายที่สุด แล้วค่อยเพิ่มความเป็น agent เฉพาะจุดที่คุ้มจริง
AI Agent คืออะไร ต่างจากแชตบอตยังไง 2026 | KittiStack