9 ธันวาคม 2568 บริษัท Langchain ได้เผยแพร่ถึงความหมายของ Agent Engineering

Agent Engineering คือ การทำงานแบบวนซ้ำ (Iterative) เพื่อทำให้ Agent ที่คาดเดายาก (non-deterministic) ให้เป็นประสบการณ์ใช้งานจริงใน Production ที่ไว้ใจได้

ประเด็นสำคัญ คือ การ ship ไม่ใช่เส้นชัย มันเป็นแค่ วิธีที่ทำให้คุณได้ Insight ใหม่ ๆ แล้วเอากลับมาปรับ agent ให้ดีขึ้นเรื่อย ๆ ถ้าจะปรับให้ถูกจุด คุณต้องเข้าใจว่าใน production มันเกิดอะไรขึ้นจริง ยิ่งคุณหมุนวงจรนี้ได้เร็วเท่าไร Agent ก็ยิ่งน่าเชื่อถือขึ้นเท่านั้น ด้วย 3 Skillsets

3 Skillsets ที่ต้องจับมือกัน

  1. Product thinking ทำหน้าที่ กำหนดขอบเขต และ ปั้นพฤติกรรม ของ Agent
  2. Engineering ทำโครงสร้างพื้นฐานให้ Agents พร้อมใช้งานจริงใน Production
  3. Data science วัดผลและทำให้ Agent ดีขึ้นต่อเนื่องตามเวลา

เพราะการทำ Agent มันไม่เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไปตรงที่…

  • ผู้ใช้พิมพ์อะไรก็ได้ (input เดาไม่ได้)
  • Agent ตัดสินใจหลายขั้นตอนเอง เรียก tools เอง ปรับตัวตามบริบท (พฤติกรรมเลยคาดเดายาก)
  • ดังนั้นแค่ มันรันได้ ไม่ได้แปลว่า มันทำถูก หรือ มันไม่หลุด ในชีวิตจริง

ทำไมต้อง Agent Engineering

  1. AI เริ่มทำงานเป็นเรื่องเป็นราวได้แล้ว
    • AI ไม่ใช่แค่ช่วยตอบคำถาม แต่เริ่มรับทั้งงาน หลาย Steps แทนคนได้จริง ตั้งแต่หาข้อมูลจนถึงช่วยตัดสินใจและทำงานต่อให้จบ และหลายบริษัทเริ่มเห็นผลลัพธ์เป็นเงินเป็นทองในงานจริงแล้ว
  2. แต่ยิ่งเก่ง ก็ยิ่งคุมยาก
    • พอ AI ต้องคิดหลายจังหวะ ใช้เครื่องมือหลายอย่าง และตีความคำคนที่หลากหลาย มันเลยเดายาก กว่าซอฟต์แวร์ปกติมาก
      • คนพิมพ์อะไรก็ได้ ไม่มีคำว่า input ปกติ
      • แก้ปัญหาแบบเดิมไม่ได้ เพราะต้องไล่ดูว่ามันคิดอะไร เลือกอะไร ทำไมถึงทำแบบนั้น
      • ต่อให้ระบบไม่ล่ม ก็ไม่ได้แปลว่ามันทำถูกหรือทำดีเสมอไป

สุดท้ายเลยเกิดคำถามใหม่ในองค์กรว่า ไม่ใช่ จะใช้ AI ไหม แต่ คือ จะทำให้มันไว้ใจได้ยังไง

การทำ Agent ให้ดีต้องเป็นวงจรวนซ้ำ ๆ แบบนี้

  • Build → Test → Ship → Observe → Refine → Repeat

หลักคิดของ agent engineering ไม่เหมือนการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบเดิม
ถ้าอยากให้ agent เชื่อถือได้ “การ ship” คือวิธีเรียนรู้ ไม่ใช่สิ่งที่ทำหลังจากเรียนรู้เสร็จ

เราเห็นทีมที่ทำสำเร็จมักเดิน cadence ประมาณนี้:

  1. Build your agent’s foundation.
    เริ่มจากออกแบบฐานของ agent ว่าจะเป็นแค่ LLM call + tools หรือจะเป็น complex multi-agent system
    architecture จะขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการแค่ไหนระหว่าง workflow (deterministic step-by-step processes) กับ agency (LLM-driven decisions)
  2. Test based on scenario you can imagine.
    ทดสอบด้วยสถานการณ์ตัวอย่างเพื่อจับปัญหาชัด ๆ ของ prompts, tool definitions และ workflows
    แต่ต่างจากซอฟต์แวร์ทั่วไป คุณไม่มีทางเดาทุก user flow ได้หมดจาก natural language
    ต้องเปลี่ยน mindset จาก “test ให้ครบแล้วค่อย ship” เป็น “test ให้พอประมาณ แล้ว ship เพื่อเรียนรู้ว่าอะไรสำคัญจริง”
  3. Ship to see real-world behavior.
    พอ ship ปุ๊บ คุณจะเจอ input แปลก ๆ ที่คุณไม่เคยนึกถึงทันที และทุก production trace จะบอกว่าจริง ๆ แล้ว agent ต้องรับมืออะไรบ้าง
  4. Observe.
    trace ทุก interaction เพื่อดูทั้งบทสนทนา ทุก tool ที่ถูกเรียก และ context ที่ทำให้ agent ตัดสินใจแบบนั้น
    จากนั้นรัน evals บน production data เพื่อวัดคุณภาพ ไม่ว่าจะเป็น accuracy, latency, user satisfaction หรือเกณฑ์อื่น ๆ
  5. Refine.
    พอเห็น pattern ว่าพังตรงไหน ก็ค่อยปรับ โดยแก้ prompts และปรับ tool definitions
    มันเป็นงานต่อเนื่อง และคุณสามารถเอาเคสที่มีปัญหากลับไปใส่ในชุด scenario เพื่อทำ regression testing ได้
  6. Repeat.
    ship เวอร์ชันที่ปรับแล้ว แล้วดูว่า production เปลี่ยนยังไง
    แต่ละรอบจะสอนคุณเพิ่มว่า user ใช้ agent ยังไงจริง ๆ และคำว่า reliability ของคุณควรหมายถึงอะไร

การ Ship ไม่ใช่จบงาน แต่เป็นวิธีเอาไปเจอของจริงใน production แล้วเก็บข้อมูลมาปรับให้มันนิ่งขึ้นเรื่อย ๆ

Agent Engineering ต้องใช้ 3 สกิลทำงานร่วมกัน

  1. Product Thinking: กำหนดขอบเขตงาน เขียน Prompts ให้ชัด วัดผลว่า Agent ทำ job to be done ได้ไหม
  2. Engineering: ทำเครื่องมือ/ระบบให้ Agent ใช้ได้จริง เช่น Tools, UI/UX, runtime, human-in-the-loop, memory
  3. Data Science: วัดคุณภาพจากของจริง เช่น Evals, Monitoring, A/B Test แล้วทำ Error Analysis เพื่อปรับต่อ

What agents are being used daily?

เราถามว่า “คุณใช้ agents อะไรมากที่สุดในชีวิตประจำวัน?” แล้วคำตอบแบบเขียนเพิ่มมี pattern ชัด ๆ

1) Coding agents ครอง workflow รายวัน

สิ่งที่ถูกพูดถึงบ่อยที่สุดคือ coding assistants
ผู้ตอบยกตัวอย่างอย่าง Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Amazon Q, Windsurf, และ Antigravity
ใช้ทั้งทำ code generation, debugging, สร้าง tests หรือไล่ดู codebases ขนาดใหญ่

2) Research & deep research agents มาเป็นอันดับถัดไป

pattern รองลงมาคือ agents สาย research และ deep research ที่ขับเคลื่อนด้วย ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity และเครื่องมือแนวเดียวกัน
เอาไว้สำรวจโดเมนใหม่ ๆ, สรุปเอกสารยาว ๆ และสังเคราะห์ข้อมูลข้ามหลายแหล่ง
หลายคนใช้มันคู่กับ coding agents ใน workflow เดียวกัน

3) Custom agents บน LangChain และ LangGraph ก็ฮิต

อีกกลุ่มที่เด่นคือ custom agents
หลายคนบอกว่าสร้างบน LangChain และ LangGraph
และเอาไปใช้ภายในองค์กรกับงานอย่าง QA testing, internal knowledge-base search, SQL/text-to-SQL, demand planning, customer support และ workflow automation

ข้อสรุป:

Agent Engineering คือ วิธีทำให้ AI Agent จาก Demo ที่ดูดี กลายเป็นของที่ทำงานนิ่งในชีวิตจริง ด้วยการทำ ลอง ปรับ แล้ววนซ้ำไปเรื่อย ๆ

สิ่งที่ได้คือ ลดงานพลาด ลดหลุดโทน ลดปวดหัวเวลาเจอเคสแปลก ๆ และทำให้ทีมกล้าเอาไปใช้กับงานสำคัญมากขึ้น

Source:

X (LangChain), LangChain, Blog LangChain