ทำไมองค์กรยุคใหม่ต้องมี Multi-Agent Systems?

ปี 2023 Generative AI และ LLMs เข้ามาเปลี่ยนโลก แต่ปีนี้โลกกำลังก้าวไปอีกขั้นด้วย AI Agents และ MultiAgent AI systems จะมาเปลี่ยนแปลงทุกสิ่งอย่าง ตั้งแต่รูปแบบการทำงานไปจนถึงชีวิตประจำวันของเรา ความจริงที่องค์กรชั้นนำกำลังใช้ “Multi-Agent Systems” เพื่อปฏิวัติการทำงานให้เร็ว ฉลาด และปลอดภัยขึ้นแบบก้าวกระโดด

Generative AI แบบเดิมอาจช่วยสรุปข้อมูลหรือเขียนอีเมลได้ แต่พอเจองานที่ซับซ้อนขึ้น เช่น วิเคราะห์ปัญหาลูกค้าจากข้อมูลเป็นร้อยจุด, การคำนวณ, คำศัพท์วิชาการหรือเฉพาะทาง หรือออกแบบกระบวนการทำงานแบบ End-to-End จะเริ่มสะดุด! เพราะ AI ตัวเดียวขาด “Context” และ “Reasoning” ที่ลึกพอ จะให้มนุษย์มานั่งตรวจสอบทุกขั้นตอนก็เสียเวลา นี่คือ จุดเปลี่ยนที่ Multi-Agent Systems เข้ามาเติมเต็ม โดยให้ Agent หลายตัวทำงานร่วมกันแบบแบ่งบทบาท เหมือนมีทีมผู้เชี่ยวชาญในเครื่องเดียว

การทำงานเป็นกลุ่ม ก็เกิดจากสมองมนุษย์หลาย ๆ คนที่มีกระบวนการมากมาย เรียกว่า Agents พอมารวมกัน ความฉลาดที่แท้จริงก็จะปรากฎขึ้นด้วยการสร้างได้เปรียบทางความคิด (Cognitive)

การออกแบบระบบ Multi-Agent ยังมีหลักการที่คล้ายคลึงกับการออกแบบทีมงานของมนุษย์ เช่น การกำหนดบทบาทหน้าที่, การควบคุมการเข้าถึงข้อมูล, และการให้ Feedback เพื่อพัฒนา ทำให้เรามั่นใจได้ว่าระบบ AI ที่เราสร้างขึ้น จะทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสอดคล้องกับเป้าหมายขององค์กร

หลักการออกแบบและจัดการ AI Agent มีดังนี้

1. ออกแบบตามโดเมน: แต่ละแผนกในองค์กรมีกระบวนการและข้อมูลต่างกัน Agent ส่วนใหญ่ควรถูกออกแบบมาเฉพาะทาง หลังจากวิเคราะห์งานย่อยและบทบาทในแต่ละโดเมนแล้ว
2. เน้น Role ไม่ใช่ Work อย่างเดียว: การออกแบบ Agent ให้มีรับผิดชอบเป็นบทบาท เช่น วิเคราะห์ข้อมูล, Insight แทนการยึดติดกับงานย่อยๆ แบบนี้ช่วยลดการทำงานซ้ำซ้อน สามารถใช้กับแผนกอื่นได้ด้วย
3. หาจุดสมดุลของจำนวนและหน้าที่: อย่าให้ Agent 1 ตัวทำงานเยะเกิน (จะอืด) หรือมี Agent มากเกินแต่ทำงานนิดเดียว (เปลืองเงิน) เราต้องหาจุดที่พอดีระหว่าง จำนวน Agent กับ ขอบเขตของงาน
4. จำกัดสิทธิ์เหมือนพนักงาน: ไม่งัดสิทธิ์เต็มให้ Agent ทุกตัวเข้าถึงข้อมูล/เครื่องมือทั้งหมด แค่ให้สิ่งที่จำเป็นต่อบทบาทมัน ถ้าต้องใช้เครื่องมือเกิน 5 อย่าง… แยกงานให้เอเจนต์ใหม่ซะ!
5. ฝึกให้ AI ประเมินตัวเอง: Agent ต้องประเมินผลงานตัวเองจากข้อมูลเก่า + รับ Feedback จากมนุษย์และ Agent ตัวอื่น วนลูปแบบนี้ไปเรื่อยๆ จะพัฒนาตัวเองได้ตลอด และช่วยให้งานตรงตามมาตรฐานพร้อมกับลดความเสี่ยงแบบไม่รู้ตัว

Agent ช่วยเร่งงานแต่ละชิ้น แต่ระบบ Agent หลายตัว จะพาธุรกิจคุณไปสู่โลกใหม่ของระบบอัตโนมัติ ความเร็ว และความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์! ในระบบสามารถทำงานร่วมกันได้หลายรูปแบบ เพียงเปลี่ยนแปลงกระบวนการทำงานทั้งหมด เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ได้แบบเรียลไทม์ ทำให้ระบบทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หลักการออกแบบและจัดการ Multiagent AI System หลายตัว มีดังนี้

1. ระบบต้องอธิบายได้: เหมือนหัวหน้าที่ดี บอกเหตุผลการตัดสินใจ ระบบ AI ควรบันทึก ” chain of thought” ของแต่ละ Agent ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์สุดท้าย ต้องเห็นเส้นทางคิดจะได้ตรวจสอบ Bias จากข้อมูลหรือการออกแบบ
2. ออกแบบแยกส่วนเหมือน Lego: เอาส่วนดีที่สุดจากแต่ละที่มาประกอบกันในโครงสร้างไมโครเซอร์วิส จะได้ระบบที่คล่องตัว และเชื่อมต่อกับระบบอื่นทั้งใน-นอกองค์กรได้แม้ใช้ภาษาหรือเฟรมเวิร์กต่างกัน
3. มนุษย์ต้องคอยตรวจสอบ: อย่าไว้ใจ AI 100% ต้องมีมนุษย์เข้าใจจุดเช็คผลลัพธ์โดยเฉพาะงานอ่อนไหว เช่น แคลิฟอร์เนียออกกฎให้การตัดสินใจด้านสุขภาพโดย AI ต้องมีหมออนุมัติเสมอ
4. จัดการข้อมูลสองทาง: ข้อมูลวิ่งเข้าหาเอเจนต์ (แบบเก็บในฐานข้อมูลกราฟ/เวกเตอร์) และเอเจนต์วิ่งหาข้อมูล (ใช้เครื่องมือค้นหาหรือ API ดึงข้อมูลมีโครงสร้าง)
5. เชื่อมต่อกับระบบเดิม: ใช้ API หรือระบบ event-driven เชื่อมต่อ CRM, ERP ฯลฯ เช่น ระบบสรุปการประชุมต้องส่งข้อมูลลูกค้าเข้า CRM อัตโนมัติ
6. ต้องพัฒนาไม่หยุด: ฝังความสามารถ “เรียนรู้จากประสบการณ์” ไว้ใน DNA ของระบบ โดยเก็บประวัติการทำงานไว้ใน memory เพื่อปรับปรุงงานครั้งต่อไป
7. อย่าลืมจริยธรรม: ใช้หลักเดียวกันกับการจัดการมนุษย์ ทั้งเรื่องผลกระทบ ความยุติธรรม และอำนาจตัดสินใจ ตรวจสอบเสมอว่า AI ไม่ทำร้ายสังคม

การขยายระบบ Multi-Agent AI คือการมองหาความเป็นไปได้ใหม่ ๆ ในองค์กร ไม่ว่าจะเป็น HR, Call Center หรือการเงิน ระบบนี้ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้ ทำให้เราไม่ต้องจำกัดอยู่แค่ไม่กี่ Use Case สิ่งสำคัญคือ การสร้าง โครงสร้างอ้างอิง (Reference Architecture) ที่ดี เพื่อให้ขยายระบบได้เร็วและมีประสิทธิภาพ โครงสร้างนี้แบ่งเป็นชั้น ๆ แต่ละชั้นมีหน้าที่ เช่น การสื่อสาร, การจัดการ AI, และการตรวจสอบ ตัวอย่างการใช้งานคือการแก้ไขปัญหา IT ที่ AI ทำงานแทนคนได้หลายขั้นตอน

การใช้ AI ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่ต้องคำนึงถึงข้อมูล, คน, องค์กรและการจัดการด้วย ต้องมี การแบ่งงานที่ชัดเจน ให้แต่ละ Agent ทำงานเฉพาะด้าน และต้องมีระบบตรวจสอบ Multi-Agent AI กำลังเปลี่ยนวิธีการทำงานขององค์กรการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้จะช่วยให้องค์กร แข่งขันได้ดีขึ้น การลงทุนใน Multi-Agent AI จึงเป็นก้าวสำคัญสู่การเติบโตอย่างก้าวกระโดด องค์กรที่ปรับตัวได้ จะได้เปรียบในการแข่งขัน

ข้อสรุป:

อย่ามอง AI Agents เป็นเพียงแค่เรื่องที่ “น่าสนใจ” แต่จงมองว่ามัน คือ “โอกาส” ที่จะพลิกโฉมธุรกิจและชีวิตการทำงานของคุณ การทำความเข้าใจและนำ Multi-Agent AI Systems มาใช้ ถือเป็นก้าวที่สำคัญ เริ่มต้นศึกษา เรียนรู้ และทำความเข้าใจ AI Agents นำมาปรับใช้กับองค์กรของคุณ เพราะ AI เป็นเรื่องของปัจจุบัน โลกกำลังเดินหน้าไปอย่างรวดเร็ว และผู้ที่ปรับตัวได้ก่อนเท่านั้นที่จะอยู่รอดในยุคดิจิทัล อย่ารอช้า! เริ่มทำความเข้าใจ AI Agents และนำมันมาใช้เพื่อสร้างความได้เปรียบให้กับธุรกิจของคุณตั้งแต่ตอนนี้!

Source:

The Cognitive Leap, Now decides next: Moving from potential to performance, Winter 2024, Fortune/Deloitte CEO Survey, Automatic Prompt Augmentation and Selection with Chain-of-Thought from Labeled Data, Towards Understanding Chain-of-Thought Prompting, Senate Bill 1120 Health care coverage