จาก Chatbot เดี่ยว ๆ สู่กองทัพ AI Agent: องค์กรที่ใช้เป็น จะทิ้งคู่แข่งไม่เห็นฝุ่นในปี 2026

ยุคใหม่ของ AI Agent: จากเครื่องมือรับคำสั่ง สู่ผู้ช่วยลงมือทำจริง

ปี 2025 ถูกมองว่าเป็นจุดสตาร์ทยุค AI Agent อย่างแท้จริง จากเดิมที่เราใช้ chatbot หรือ copilot แค่ตอบคำถาม ช่วยหาข้อมูล หรือเขียนข้อความให้ แต่วันนี้ agent กำลังก้าวไปไกลกว่านั้นมาก

AI Agent รุ่นใหม่ไม่ได้เป็นแค่ passive knowledge tools ที่รอให้มนุษย์สั่งงานอีกต่อไป แต่มันสามารถ

• ตั้งเป้าหมายให้ตัวเองได้

• วางแผนและตัดสินใจในเรื่องที่ซับซ้อน

• ดำเนินงานหลายขั้นตอนต่อเนื่องกันได้เอง

ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นภายใต้ การกำกับดูแลของมนุษย์ ทำให้ agent กลายเป็นระบบเชิงรุกที่เน้นลงมือปฏิบัติจริง เป็นการกระโดดครั้งใหญ่ในวิวัฒนาการของ AI สำหรับองค์กร

McKinsey มองว่าก้าวถัดไปของ generative AI คือการขยับจากงานที่ใช้ “ความรู้” เป็นหลัก ไปสู่งานที่เน้น “การลงมือทำ” โดยให้ AI agent เป็นพระเอกของงานนี้

ด้วยความสามารถในการใช้เหตุผล การวางแผน และปรับกลยุทธ์แบบเรียลไทม์ AI จะเริ่มทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมจริงที่ซับซ้อน และนี่คือเหตุผลว่าทำไมหลายสำนักจึงคาดว่า ตลาด agentic AI จะเติบโตแบบก้าวกระโดดในไม่กี่ปีข้างหน้า

จาก Chatbot ทดลองเล่น สู่ Agent ที่องค์กรเอาไปใช้จริง

วันนี้หลายองค์กรไม่หยุดอยู่ที่แค่ “ลองเล่น AI” อีกต่อไป แต่เริ่มนำ AI agent ไปเชื่อมกับเวิร์กโฟลว์จริง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพงานทั้งเชิงธุรกิจและเชิงเทคนิค เช่น

• จัดตารางประชุมอัตโนมัติ และคอยประสานงานให้ทีม

• สร้างรายงานวิเคราะห์ข้อมูลพร้อมสรุปอินไซต์สำหรับผู้บริหาร

• ช่วยดีบักโค้ดและเสนอแนวทางแก้ไข

• เตรียมและทดสอบแคมเปญการตลาดกับกลุ่มเป้าหมายต่าง ๆ

• คัดกรองเรซูเม่และช่วยสกรีนผู้สมัครงานเบื้องต้น

• ตอบคำถามลูกค้าและจัดการเคสซัพพอร์ตแบบต่อเนื่อง

หลายการคาดการณ์ชี้ว่า ภายในปี 2026 agentic AI จะเข้าสู่ “ระยะโตเต็มที่” จากเดิมที่อยู่แค่ในระดับทดลองแยกส่วน ไปสู่การถูกใช้งานในธุรกิจหลากหลายอุตสาหกรรมแบบจริงจัง

การเร่งตัวนี้ถูกขับเคลื่อนด้วยความสามารถของ agent ที่พัฒนาขึ้นอย่างชัดเจน ไม่ว่าจะเป็น

• ระดับความเป็นอิสระที่สูงขึ้น

• การเข้าใจบริบท (context awareness) ที่ลึกและแม่นยำขึ้น

• การเชื่อมต่อและใช้เครื่องมือหลายตัวร่วมกัน

• ความสามารถแบบ multimodal (รับ–ประมวลผลได้ทั้งข้อความ ภาพ ฯลฯ)

• การปรับแต่งให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคน (personalization)

• การมีหน่วยความจำระยะยาวที่เก็บประสบการณ์การทำงานผ่านมาใช้ต่อได้

• ความปลอดภัยและการ alignment ให้สอดคล้องกับสิ่งที่มนุษย์ต้องการจริง ๆ

ความท้าทาย: Agent เก่งไม่พอ ต้องแม่นยำและเชื่อถือได้

แม้ AI agents จะพัฒนามาไกล แต่การนำไปใช้ใน ระดับองค์กร แบบวงกว้างยังมีด่านสำคัญที่ต้องฝ่าอยู่

ปัจจุบัน agent ส่วนใหญ่ยังอิงอยู่บน โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ซึ่งมีปัญหาเรื่อง

• การสร้างข้อมูลหลอน (hallucination)

• ความแม่นยำเมื่อต้องทำงานเฉพาะทาง

การจะแก้ปัญหานี้ได้ ผู้ให้บริการ agent จำเป็นต้อง ทำงานใกล้ชิดกับลูกค้าองค์กร เพื่อออกแบบ agent ที่

• ถูกปรับแต่งเฉพาะงาน (task-specific)

• เชี่ยวชาญโดเมนเฉพาะด้าน

• เข้าใจบริบทธุรกิจจริงในแต่ละวัน

ตัวอย่างเช่น agent ด้านสุขภาพ ที่ใช้ในคลินิก จะต้องเข้าใจแนวทางการรักษา กฎระเบียบ เวชระเบียน ลำดับขั้นตอน และข้อจำกัดทางจริยธรรมอย่างเข้มงวด การปรับแต่งให้ลึกระดับนี้จึงจะได้ agent ที่ใช้งานได้จริงและปลอดภัย

ดังนั้น องค์กรที่อยากใช้ agent แบบ “เวิร์กจริง” ต้องให้ความสำคัญกับ

• ความยืดหยุ่นในการเลือกและใช้เครื่องมือแก้ปัญหารูปแบบต่าง ๆ

• ความสามารถในการให้มนุษย์เข้าไปควบคุมและแทรกแซงแบบเรียลไทม์

• การบริหารและจัดการบริบทอย่างชาญฉลาดเพื่อเพิ่มความแม่นยำ

ทั้งหมดนี้คือหัวใจของการทำให้ AI agent กลายเป็นขุมพลังใหม่ขององค์กร ไม่ใช่แค่ของเล่นในแล็บ

จาก ModelScope ไปสู่โลกของ AgentScope และยุค Multi-Agent

อีกจุดเปลี่ยนของยุค agent คือ การย้ายจากแนวคิด “โมเดลตัวเดียวเก่ง ๆ” ไปสู่แนวคิด “หลาย agent ทำงานร่วมกันเป็นทีม”

แพลตฟอร์มอย่าง ModelScope ของอาลีบาบา ทำให้ผู้ใช้เข้าถึงไลบรารีโมเดล AI มหาศาลในรูปแบบ models as a service และช่วยให้องค์กรดึงศักยภาพของโมเดลหลากหลายชนิดมาใช้งานได้

แต่เมื่อต้องเจอปัญหาที่

• ซับซ้อน

• เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

• เกี่ยวข้องกับหลายแผนกหรือหลายโดเมน

ข้อจำกัดของ โมเดลเดี่ยวหรือ agent เดี่ยวแบบโมโนลิธิก ก็ยิ่งชัดเจน เพราะแม้จะทำงานอัตโนมัติได้ แต่ยังไม่เก่งเรื่องการประสานขั้นตอนเพื่อให้บรรลุเป้าหมายซับซ้อนปลายทาง

นี่คือจุดที่ระบบแบบ Multi-Agent Systems (MAS) เริ่มเข้ามามีบทบาท

แนวคิดคือ แทนที่จะใช้ agent ตัวเดียวทำทุกอย่าง ให้ใช้

หลายเอเจนต์ที่เชี่ยวชาญคนละด้าน มาทำงานร่วมกันเหมือนทีมโปรเจกต์

ยกตัวอย่างเคส ตัดสินใจลงทุน ที่ต้องใช้ agent หลายตัวทำงานประสานกัน เช่น

• เอเจนต์วิเคราะห์การเงิน – วิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐาน งบการเงิน และประเมินมูลค่าผู้รับการลงทุนที่มีศักยภาพ

• เอเจนต์วิเคราะห์รายงาน – ตรวจสอบและสรุปรายงานจากบริษัทด้านการลงทุนต่าง ๆ ที่เคยประเมินเป้าหมายไว้ก่อนหน้า

• เอเจนต์ข่าวและสื่อ – ดึงข้อมูลจากข่าวและสื่อเพื่อดูภาพรวมการเคลื่อนไหว ชื่อเสียง และความน่าเชื่อถือของแบรนด์

การตัดสินใจขั้นสุดท้ายจึงไม่ได้มาจาก agent ตัวเดียว แต่เป็นผลลัพธ์ของ การทำงานร่วมกันของทีม agent ที่แต่ละตัวเก่งคนละเรื่อง

สิ่งนี้ทำให้ multi-agent ไม่ใช่แค่ตัวเลือกเสริม แต่กลายเป็น จุดเปลี่ยนเชิงกลยุทธ์ สำหรับองค์กรที่ต้องการใช้ AI ให้เกิดมูลค่าธุรกิจสูงสุดในระยะยาว

เอเจนต์เดี่ยวอาจเก่งเฉพาะงาน แต่ถ้าอยาก

• ดันขีดจำกัดศักยภาพให้ถึงระดับสูงสุด

• สร้างผลตอบแทนแบบทวีคูณในหลายมิติของธุรกิจ

องค์กรจำเป็นต้องวางสถาปัตยกรรมให้ เอเจนต์เรียนรู้ที่จะทำงานร่วมกันเป็นทีมอย่างมีระบบ

Agent Framework: โครงกระดูกหลักของโลก Multi-Agent

การจะให้ระบบ multi-agent ทำงานได้จริงในองค์กร ไม่ใช่แค่มี agent เยอะ ๆ แล้วโยนเข้าไปทำงานพร้อมกัน แต่ต้องมี agent framework ที่แข็งแรงมาคอยจัดระบบทุกอย่าง

เฟรมเวิร์กเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นเหมือน แพลตฟอร์มกลาง ที่ช่วยให้

• เอเจนต์หลายตัวพูดคุยและทำงานร่วมกันได้

• ผสานโมเดล เครื่องมือ และแหล่งข้อมูลหลากหลายเข้าด้วยกัน

• ประสานเอเจนต์ที่กระจายอยู่บนซอฟต์แวร์คนละตัวให้เดินตามขั้นตอนซับซ้อนหลายสเต็ปได้อย่างอิสระ

AgentScope: ตัวจริงด้านเฟรมเวิร์กสำหรับโลก Multi-Agent

AgentScope ของอาลีบาบา เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กที่ถูกออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์ยุค multi-agent โดยเฉพาะ และโฟกัสการใช้งานจากมุมมองของนักพัฒนาเป็นหลัก

AgentScope เป็นโอเพนซอร์สเฟรมเวิร์กสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน multi-agent ที่ ควบคุมได้ ใช้งานได้จริง และพร้อมขึ้นโปรดักชัน โดยมีความสามารถสำคัญ เช่น

• การสร้างและออกแบบเอเจนต์ รวมถึงการประสานงานระหว่างเอเจนต์หลายตัว (agent construction & orchestration)

• การติดตั้งและรันเอเจนต์ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง (deployment & execution)

• การพัฒนาและมอนิเตอร์เอเจนต์ผ่านเครื่องมือที่มองเห็นได้ชัดเจน (visual development & monitoring)

พูดง่าย ๆ คือ AgentScope ครอบคลุมทั้ง

• วงจรการพัฒนา

• การนำขึ้นใช้งานจริง

• การติดตามและปรับปรุงการทำงานของ agent

ที่สำคัญ มันช่วยให้องค์กรสามารถ orchestrate เอเจนต์เฉพาะทางหลายตัว ให้ทำงานร่วมกันได้อย่างเป็นระบบ ไม่ใช่ต่างคนต่างทำ

AgentScope จึงไม่ใช่แค่ “ชุดเครื่องมือ” แต่เป็นเทคโนโลยีโครงสร้างพื้นฐาน สำหรับ

• ผสานความเชี่ยวชาญหลากหลายด้านของ AI เข้าด้วยกัน

• แปลงความสามารถเหล่านั้นให้กลายเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจร่วมกัน

ด้วยเฟรมเวิร์กแบบนี้ ระบบ multi-agent ที่ซับซ้อนจะถูกพัฒนาขึ้นได้เร็วขึ้น มีเสถียรภาพมากขึ้น และพร้อมขับเคลื่อนการใช้งาน agentic AI ในระดับองค์กร ตามที่หลายฝ่ายคาดว่าจะเริ่มเห็นชัดเจนในปี 2026 เป็นต้นไป

อนาคตของ AI ในองค์กร: เกมของ “การประสานงาน” ไม่ใช่ “ความเก่งเดี่ยว ๆ”

อนาคตของ AI ในองค์กรไม่ควรถูกแบ่งแยกด้วยความสามารถของโมเดลหรือเอเจนต์แต่ละตัวอีกต่อไป แต่ควรถูกมองผ่านมุมมองของ

• ความร่วมมือ (collaboration)

• การประสานและจัดระเบียบการทำงาน (orchestration)

• การทำให้ทุกเอเจนต์สอดคล้องกับเป้าหมายร่วมกัน (alignment)

องค์กรที่มอง AI แค่เป็น “เครื่องมือเดี่ยว ๆ” จะได้ผลลัพธ์เพียงบางส่วน แต่สำหรับองค์กรที่กล้าออกแบบ

ระบบ multi-agent ที่ทำงานเป็นทีม ใช้เฟรมเวิร์กที่รองรับการประสานงานอย่างจริงจัง

จะเป็นกลุ่มแรก ๆ ที่ ปลดล็อกประสิทธิภาพการใช้ AI ในระดับที่คู่แข่งตามไม่ทัน และเปลี่ยน AI จากต้นทุนทดลองเล่น ให้กลายเป็นเครื่องยนต์หลักในการเติบโตของธุรกิจอย่างแท้จริง