Skill360 Logo
Login
AI Grok

AI Agent คืออะไร? ทำความเข้าใจระบบ Agent ใน Grok อย่างง่าย

Skill360 Team
13 สิงหาคม 2569
124 ครั้ง
AI Agent คืออะไร? ทำความเข้าใจระบบ Agent ใน Grok อย่างง่าย

ในปัจจุบัน AI ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการตอบคำถามแบบสนทนาทั่วไปอีกต่อไป แต่ได้พัฒนาไปสู่ระบบที่สามารถวางแผน ใช้เครื่องมือ และทำงานหลายขั้นตอนได้อย่างเป็นระบบ ซึ่งใน Grok ของ xAI ระบบนี้ถูกเรียกว่า Agent

ความหมายของ Agent

Agent คือระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ถูกออกแบบให้ทำงานมากกว่าการตอบคำถามเพียงรอบเดียว โดยสามารถวางแผน แบ่งงาน ตรวจสอบความถูกต้อง และสรุปผลลัพธ์ได้อย่างเป็นขั้นตอน

ประเภทของ Agent

1. Internal Agents

เป็น Agent ที่ Grok มีให้ในระบบอยู่แล้ว Agent หลักๆ จะมี 4 Agent คือ

  • Grok ทำหน้าที่เป็นผู้ประสานงานและสรุปผล
  • Harper เน้นการค้นคว้าและตรวจสอบข้อเท็จจริง
  • Benjamin เน้นการวิเคราะห์ตรรกะ คณิตศาสตร์ และโค้ด
  • Lucas เน้นมุมมองใหม่ๆและความคิดสร้างสรรค์

แต่ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องเรียกชื่อหรือสั่งเปิดใช้งาน Agent เหล่านี้เอง ระบบจะพิจารณาความซับซ้อนของ Prompt และเปิดใช้งาน Agent ที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ โดยเฉพาะเมื่อเลือกโหมด Expert หรือ Heavy เมื่อทำงานที่มีความซับซ้อน ระบบจะทำงานในรูปแบบ Multi-Agent โดย Agent แต่ละตัวจะแบ่งหน้าที่ในการประมวลผล ตรวจสอบ และรวบรวมผลลัพธ์เป็นคำตอบเดียวที่มีความรอบคอบมากขึ้น

2. Custom Agent

เป็น Agent ที่ผู้ใช้สามารถสร้างขึ้นเองได้ (สูงสุดประมาณ 4 ตัว) ผู้ใช้สามารถกำหนดชื่อ บุคลิกภาพ และคำสั่งเฉพาะได้ตามต้องการ เหมาะสำหรับการสร้าง Agent ที่มีบทบาทชัดเจนหรือเฉพาะด้าน เช่น Research Agent, Content Agent หรือ Code Reviewer โดยวิธีการสร้าง Agent คือ

  1. เข้าไปที่ Settings → Customize
  2. สร้าง Agent ใหม่ โดยกำหนดชื่อ คำสั่ง และบทบาทที่ต้องการ
  3. บันทึก Agent
  4. เมื่อต้องการใช้ สามารถเลือกจากใน Setting ได้เลย โดยเข้าไปที่ Customize เช่นเดิม เลือกที่ Agent ที่ต้องการ และกด Apply

ความสามารถหลักของ Agent

  • ทำงานหลายขั้นตอนอัตโนมัติ สามารถวางแผน แบ่งงาน และดำเนินการต่อเนื่องจนได้ผลลัพธ์
  • ใช้เครื่องมือภายนอก เช่น ค้นหาข้อมูลแบบเรียลไทม์จากเว็บและ X, รันโค้ด หรือวิเคราะห์ข้อมูล
  • ทำงานแบบ Multi-agent หลาย Agent สามารถทำงานพร้อมกัน แบ่งหน้าที่ ถกเถียง และตรวจสอบซึ่งกันและกัน
  • ลดข้อผิดพลาด โดยมีการตรวจสอบข้อเท็จจริงและตรรกะก่อนสรุปคำตอบ
  • ปรับตัวตามบริบท ระบบจะเลือกใช้ Agent ที่เหมาะสมกับลักษณะของคำถามโดยอัตโนมัติ

ตัวอย่างการใช้งานจริง

ตัวอย่างที่ 1: การวิจัยข้อมูล

ผู้ใช้ถามว่า “วิเคราะห์แนวโน้มตลาดความงามในไทยปี 2026 พร้อมข้อมูลล่าสุดและจุดอ่อนของคู่แข่ง”

ระบบจะเปิดใช้ Harper ในการค้นหาข้อมูลจริงจากเว็บไซต์และ X จากนั้น Benjamin ช่วยตรวจสอบความน่าเชื่อถือของตัวเลข และ Grok สรุปเป็นรายงานที่อ่านง่าย

ตัวอย่างที่ 2: งานวิเคราะห์หรือคำนวณ

เมื่อมีคำถามที่ต้องใช้ตัวเลขหรือตรรกะซับซ้อน Benjamin จะเข้ามามีบทบาทหลักในการคำนวณและตรวจสอบทีละขั้นตอน ขณะที่ Agent อื่นช่วยตรวจสอบมุมมองเพิ่มเติม

ตัวอย่างที่ 3: การสร้าง Custom Agent สำหรับงานประจำ

ผู้ใช้สามารถสร้าง Agent ชื่อ “นักวิเคราะห์คู่แข่ง” แล้วกำหนดคำสั่งให้เน้นการเปรียบเทียบสินค้า การตลาด และจุดแข็ง-จุดอ่อน เมื่อต้องการใช้เพียงเรียกชื่อ Agent นั้นก็เพียงพอ

เทคนิคการเขียน Prompt เพื่อใช้งาน Agent ให้มีประสิทธิภาพ

การเขียน Prompt ที่ดีมีผลอย่างมากต่อคุณภาพของผลลัพธ์ที่ได้จาก Agent เทคนิคสำคัญมีดังนี้

  • กำหนดเป้าหมายให้ชัดเจน แทนที่จะถามกว้าง ๆ ควรระบุสิ่งที่ต้องการให้ชัดเจน เช่น

“วิเคราะห์กลยุทธ์การตลาดบน TikTok Shop สำหรับผลิตภัณฑ์เซรั่มบำรุงผิวในตลาดไทย โดยเน้นกลุ่มเป้าหมายอายุ 25-40 ปี และเสนอแผนเนื้อหา 7 วัน”

  • ระบุบทบาทหรือมุมมองที่ต้องการ เมื่อต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะ หรือเวลาสร้าง Custom Agent

“คุณคือนักวิเคราะห์ข้อมูลการตลาดที่มีประสบการณ์สูง ช่วยวิเคราะห์จุดแข็งและจุดอ่อนของคู่แข่งในตลาดสปาผู้ชายระดับพรีเมียม”

  • แบ่งงานหรือระบุขั้นตอน สำหรับงานที่ซับซ้อน สามารถกำหนดโครงสร้างได้

“ช่วยวางแผนการเขียนบทความโดยดำเนินการตามขั้นตอน: อธิบายความหมาย สรุปความสามารถ อธิบายวิธีใช้ และให้ตัวอย่างการใช้งานจริง จากนั้นสรุปเป็นบทความที่อ่านเข้าใจง่าย”

  • ระบุรูปแบบผลลัพธ์ การกำหนดโครงสร้างของคำตอบช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่นำไปใช้ได้ทันที

“สรุปผลการวิเคราะห์ในรูปแบบ: สรุปสั้น ๆ 3 ข้อ, ตารางเปรียบเทียบ และข้อเสนอแนะเชิงปฏิบัติ 5 ข้อ”

  • เพิ่มบริบทและข้อจำกัด ยิ่งให้ข้อมูลพื้นหลังชัดเจน Agent จะทำงานได้แม่นยำขึ้น

“ฉันกำลังพัฒนาผลิตภัณฑ์สกินแคร์สำหรับสภาพอากาศร้อนชื้นในไทย งบโฆษณารายเดือน 100,000 บาท ต้องการแผนที่เน้น TikTok Shop และ UGC”

  • กระตุ้นการทำงานแบบ Multi-agent สามารถระบุความต้องการที่หลากหลายเพื่อให้ระบบใช้หลาย Agent ร่วมกัน

“ช่วยวิจัยและวิเคราะห์แนวโน้มตลาดความงามในไทยปี 2026 โดยให้ครอบคลุมทั้งข้อมูลเชิงข้อเท็จจริง การวิเคราะห์เชิงตรรกะ และมุมมองเชิงสร้างสรรค์”

สรุป

Agent ใน Grok คือระบบที่ช่วยยกระดับการทำงานของ AI จากเพียงการตอบคำถามไปสู่การทำงานแบบทีมที่สามารถวางแผน ตรวจสอบ และสรุปผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผู้ใช้สามารถใช้งานได้ทันทีโดยไม่ต้องตั้งค่าซับซ้อน เพียงตั้งคำถามให้ชัดเจน ระบบจะเลือกใช้ Agent ที่เหมาะสมให้อัตโนมัติ ส่วนผู้ที่ต้องการความเฉพาะเจาะจงสูง สามารถสร้าง Custom Agents เพื่อรองรับงานที่ทำซ้ำหรือต้องการสไตล์เฉพาะได้

และการเขียน Prompt ที่ดีร่วมกับการเข้าใจการทำงานของ Agent จะช่วยให้ได้คำตอบที่ลึกซึ้ง ถูกต้อง และมีประโยชน์มากขึ้น โดยเฉพาะในงานที่ต้องอาศัยข้อมูลจริง การวิเคราะห์ และการตัดสินใจ

Logo

คอร์สเรียน