พื้นฐานของ AI Agent

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และ Generative AI ได้ปลดล็อกกรณีการใช้งานที่มีคุณค่ามากมาย เช่น การสร้างเนื้อหาและการสรุปเอกสาร สำหรับแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น เช่น การทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์, การช่วยเขียนโค้ด, และแชตบอตสนับสนุนลูกค้าขั้นสูง เราต้องการวิธีให้ LLMs ตัดสินใจและกระตุ้นการดำเนินการในโลกจริง: พบกับ AI agents!ในเส้นทางทักษะนี้ คุณจะได้เรียนรู้ว่า AI agents คืออะไร และสามารถนำไปใช้ทำอะไรได้บ้าง (และทำอะไรไม่ได้!) ผ่านตัวอย่างจากโลกจริงคุณจะได้ค้นพบกรอบการทำงานเชิงปฏิบัติ เช่น วงจร Thought-Action-Observation (TAO) และการตั้งพรอมป์ตแบบ ReAct เพื่อช่วยให้เข้าใจได้ดีขึ้นว่าเอเจนต์ AI ตัดสินใจอย่างไรคุณจะได้รู้ว่าอะไรทำให้ AI agent ประสบความสำเร็จในการใช้งานจริง และทำไมหลายตัวจึงไม่สามารถก้าวออกจากขั้นพัฒนาได้ คุณจะได้เรียนรู้แนวทางล่าสุดในการสร้างระบบเอเจนต์ที่ปรับขนาดได้ เช่น รูปแบบการออกแบบมัลติเอเจนต์ที่กำลังเกิดขึ้นใหม่, Model Context Protocol (MCP) และโปรโตคอล Agent-to-Agent (A2A)ค้นพบว่า AI agents สามารถเริ่มเปลี่ยนวิธีการทำงานของคุณได้ตั้งแต่วันนี้!