FLUX 3 and Gemini 3.7 Flash are now live on CometAPI →
วิศวกรรม Agent

การพัฒนา AI Agent

สร้าง Agent ที่ใช้เครื่องมือด้วย MCP, function calling, การเรียกคืนข้อมูล, หน่วยความจำ และรูปแบบการทำงานหลายขั้นตอนที่เชื่อถือได้

พัฒนาจากการสาธิตด้วยพรอมป์ไปสู่เวิร์กโฟลว์ของ Agent ที่สังเกตและตรวจสอบได้
เส้นทางการเรียนรู้แบบมีโครงสร้าง

เรียนรู้ตามลำดับที่นักพัฒนาใช้สร้างระบบ

เริ่มจากการตัดสินใจ ลงมือใช้งาน และจบด้วยการตรวจสอบระบบจริง

1

กำหนดงาน

กำหนดขอบเขต เกณฑ์การเสร็จสิ้น และจุดตรวจสอบโดยมนุษย์

2

เชื่อมต่อเครื่องมือ

ใช้การเรียกใช้เครื่องมือหรือ MCP พร้อม schema และสิทธิ์การเข้าถึงที่เข้มงวด

3

เพิ่มบริบท

ผสานการเรียกคืนข้อมูล หน่วยความจำ และคำสั่งที่แคชไว้อย่างเสถียร

4

ประเมินการทำงาน

วัดการทำงานจนเสร็จ การแก้ไข เวลาแฝง และต้นทุนต่องาน

คู่มือหลัก

สร้างความเชี่ยวชาญในหัวข้อ ไม่ใช่แค่บทความแยกส่วน

จุดเริ่มต้นพร้อมแนวทาง 5 จุด
กรณีการใช้งาน

สร้าง Agent สำหรับคลังโค้ด

มอบเป้าหมายที่มีขอบเขต เครื่องมือสำหรับจัดการคลังโค้ด และขั้นตอนการตรวจสอบที่ชัดเจนให้ Agent ก่อนรายงานว่างานเสร็จสิ้น

เริ่มจากการสำรวจแบบอ่านอย่างเดียว
กำหนดสิทธิ์การเขียนตามขอบเขต
ตรวจสอบผลลัพธ์จากเครื่องมือ
แสดงหลักฐานจากการบิลด์และการทดสอบ
ล่าสุดจากฮับ

อ่านต่อจากบทความล่าสุด

สำรวจทุกหัวข้อด้านการเติบโต

คำตอบพร้อม AEO

คำถามที่พบบ่อย

AI Agent แตกต่างจากแชตบอตอย่างไร?

Agent สามารถเลือกและเรียกใช้เครื่องมือผ่านหลายขั้นตอน พร้อมติดตามสถานะไปสู่ผลลัพธ์ที่กำหนดไว้

Agent ควรใช้หน่วยความจำเมื่อใด?

ใช้หน่วยความจำเฉพาะเมื่อข้อมูลต้องคงอยู่ข้ามขั้นตอนหรือเซสชัน โดยแยกการให้เหตุผลชั่วคราวออกจากข้อเท็จจริงถาวรเกี่ยวกับผู้ใช้