Agentic AI คืออะไร ?
Agentic AI หมายถึงปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ทำงานเหมือน "ตัวแทนที่มีความสามารถในการดำเนินการ" ด้วยความเป็นอิสระ กล่าวอีกนัยหนึ่ง Agentic AI สามารถตั้งเป้าหมาย วางแผน และทำการตัดสินใจด้วยตนเองโดยไม่ต้องการคำแนะนำจากมนุษย์ในทุกขั้นตอน
ระบบ Agentic AI จะรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลจากหลายแหล่งเพื่อตรวจสอบปัญหา วิเคราะห์ความท้าทาย วางกลยุทธ์ และดำเนินการ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน การวิเคราะห์ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ และช่วยแพทย์ทำงานที่ใช้เวลานาน
ขอบเขตถัดไปของปัญญาประดิษฐ์คือ Agentic AI ซึ่งใช้การให้เหตุผลที่ซับซ้อนและการวางแผนแบบทำซ้ำได้ เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติ และคาดว่าจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและการดำเนินงานในหลายอุตสาหกรรม
ลักษณะโดดเด่นของ Agentic AI:
1. การตั้งเป้าหมายและการตัดสินใจอิสระ: Agentic AI สามารถประเมินสถานการณ์ กำหนดเป้าหมาย และเลือกวิธีการหรือกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดเพื่อให้บรรลุเป้าหมายได้
2. การเรียนรู้และปรับตัว: ระบบสามารถปรับตัวและเรียนรู้จากประสบการณ์หรือข้อมูลใหม่ ซึ่งทำให้มันมีความยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพในการดำเนินงานในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง
3. การจัดการทรัพยากร: Agentic AI สามารถบริหารจัดการทรัพยากรต่าง ๆ ที่อยู่ในความรับผิดชอบอย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น AI ที่จัดการโครงสร้างพื้นฐานในโรงงาน หรือระบบหุ่นยนต์ที่สามารถทำงานประสานกันได้
กระบวนการในการแก้ไขปัญหาของ Agentic AI
1. การรับรู้ (Perceive): AI จะรวบรวมและประมวลผลข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น เซ็นเซอร์ ฐานข้อมูล และอินเทอร์เฟซดิจิทัล กระบวนการนี้รวมถึงการสกัดลักษณะที่มีความหมาย การจดจำวัตถุ หรือการระบุหน่วยที่เกี่ยวข้องในสภาพแวดล้อม
2. การให้เหตุผล (Reason): แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ทำหน้าที่เป็นตัวประสานหรือตัวประมวลผลเหตุผล ซึ่งเข้าใจงานต่าง ๆ สร้างวิธีแก้ปัญหา และประสานงานแบบจำลองเฉพาะทางสำหรับฟังก์ชันต่าง ๆ เช่น การสร้างเนื้อหา การประมวลผลภาพ หรือระบบแนะนำ ขั้นตอนนี้ใช้เทคนิคอย่างการสร้างด้วยข้อมูลที่ดึงมาเสริม (Retrieval-Augmented Generation หรือ RAG) เพื่อเข้าถึงแหล่งข้อมูลเฉพาะ และให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเกี่ยวข้อง
3. การลงมือปฏิบัติ (Act): โดยการผสานรวมกับเครื่องมือและซอฟต์แวร์ภายนอกผ่านอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (API) Agentic AI สามารถดำเนินงานได้อย่างรวดเร็วตามแผนที่วางไว้ โดยสามารถสร้างข้อกำหนดความปลอดภัย (Guardrails) ให้กับ AI เพื่อให้แน่ใจว่า AI ปฏิบัติงานได้อย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น ระบบ AI บริการลูกค้าอาจสามารถดำเนินการเคลมได้ในวงเงินที่กำหนดไว้ แต่เคลมที่เกินวงเงินนั้นจะต้องได้รับการอนุมัติจากมนุษย์
4. การเรียนรู้ (Learn): Agentic AI จะพัฒนาตัวเองอย่างต่อเนื่องผ่านวงจรป้อนกลับ หรือที่เรียกว่า “Data Flywheel” ซึ่งข้อมูลที่ได้จากการโต้ตอบจะถูกป้อนเข้าสู่ระบบเพื่อปรับปรุงแบบจำลอง ความสามารถในการปรับตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อย ๆ นี้ ช่วยให้ธุรกิจมีเครื่องมือที่ทรงพลังในการตัดสินใจและเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน
การเพิ่มขีดความสามารถให้กับ Agentic AI ด้วยข้อมูลระดับองค์กร
ในหลากหลายอุตสาหกรรมและบทบาทหน้าที่การทำงาน Generative AI กำลังเปลี่ยนแปลงองค์กรโดยการแปลงข้อมูลจำนวนมหาศาลให้เป็นความรู้ที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ ช่วยให้พนักงานทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
AI agents สร้างศักยภาพนี้ขึ้นมาโดยการเข้าถึงข้อมูลที่หลากหลายผ่านเครื่องมือค้นหา AI ที่เร่งความเร็ว ซึ่งสามารถประมวลผล จัดเก็บ และดึงข้อมูลมาใช้เพื่อเสริมสร้างแบบจำลอง Generative AI เทคนิคสำคัญที่ใช้ในการบรรลุเป้าหมายนี้คือ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ซึ่งช่วยให้ AI เข้าถึงแหล่งข้อมูลที่กว้างขวางมากขึ้น
เมื่อเวลาผ่านไป AI agents จะเรียนรู้และพัฒนาขึ้นโดยการสร้างวงจรป้อนข้อมูล (data flywheel) ที่ข้อมูลที่ได้จากการโต้ตอบจะถูกป้อนกลับเข้าสู่ระบบ เพื่อปรับปรุงแบบจำลองและเพิ่มประสิทธิภาพ
แพลตฟอร์ม AI แบบครบวงจรของ NVIDIA รวมถึงบริการขนาดเล็กของ NVIDIA NeMo ช่วยให้สามารถจัดการและเข้าถึงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างแอปพลิเคชัน Agentic AI ที่ตอบสนองได้ดี
การนำ Agentic AI มาใช้
ศักยภาพในการใช้งานของ Agentic AI นั้นมีอยู่อย่างกว้างขวาง ขึ้นอยู่กับความคิดสร้างสรรค์และความเชี่ยวชาญเท่านั้น ตั้งแต่การทำงานง่าย ๆ เช่น การสร้างและแจกจ่ายเนื้อหา ไปจนถึงกรณีการใช้งานที่ซับซ้อนมากขึ้นอย่างการประสานงานซอฟต์แวร์องค์กร AI agents กำลังเปลี่ยนอุตสาหกรรมต่าง ๆ อย่างมีนัยสำคัญ
AI agents กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่าง ๆ โดยเฉพาะในด้านการบริการลูกค้า การสร้างเนื้อหา วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และการดูแลสุขภาพ ในด้านการบริการลูกค้า AI agents ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการสนับสนุนลูกค้าโดยการอำนวยความสะดวกในการบริการตนเองและการสื่อสารอัตโนมัติ ส่งผลให้ลดเวลาตอบกลับและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
ในส่วนของการสร้างเนื้อหา Agentic AI สามารถสร้างเนื้อหาการตลาดที่มีคุณภาพสูงและปรับให้เหมาะกับลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว ช่วยให้นักการตลาดประหยัดเวลาและมุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์และนวัตกรรม
สำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ AI agents มีส่วนช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของนักพัฒนาโดยการทำงานซ้ำ ๆ ในการเขียนโค้ดโดยอัตโนมัติ ซึ่งคาดว่าจะสามารถลดชั่วโมงการทำงานของนักพัฒนาได้ถึง 30% ภายในปี 2030
ในด้านการดูแลสุขภาพ AI agents ช่วยแพทย์ในการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยและลดภาระงานที่ใช้เวลานาน ทำให้แพทย์สามารถมุ่งเน้นไปที่การดูแลผู้ป่วยได้มากขึ้น นอกจากนี้ AI agents ยังสามารถให้การสนับสนุนผู้ป่วยตลอด 24 ชั่วโมง เพื่อช่วยให้ปฏิบัติตามแผนการรักษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ตัวอย่างอื่นๆการนำ Agentic AI มาใช้
หุ่นยนต์อัตโนมัติ ที่สามารถสำรวจและปรับตัวกับสภาพแวดล้อมที่ไม่รู้จัก เช่น หุ่นยนต์สำรวจอวกาศ
ระบบการจัดการทางการเงิน ที่สามารถวิเคราะห์และทำการลงทุนโดยใช้ข้อมูลจากตลาดแบบเรียลไทม์
ตัวแทน AI ในเกมหรือโลกเสมือน ที่มีความสามารถในการวางกลยุทธ์และปฏิสัมพันธ์กับผู้เล่นหรือปัจจัยอื่น ๆ โดยอิสระ
ด้วยความสามารถในการวางแผนและโต้ตอบกับเครื่องมือและซอฟต์แวร์ที่หลากหลาย Agentic AI ถือเป็นบทถัดไปของปัญญาประดิษฐ์ โดยมีศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพและปฏิวัติวิธีการทำงานขององค์กร
เพื่อเร่งการนำแอปพลิเคชันและตัวแทนที่ขับเคลื่อนด้วย Generative AI มาใช้ NVIDIA NIM Agent Blueprints มีแอปพลิเคชันตัวอย่าง รหัสอ้างอิง ข้อมูลตัวอย่าง เครื่องมือ และเอกสารที่ครอบคลุม
พันธมิตรของ NVIDIA เช่น Accenture กำลังช่วยองค์กรต่าง ๆ ในการใช้ Agentic AI โดยมีโซลูชันที่สร้างขึ้นด้วย NIM Agent Blueprints
สามารถอ่าน บทความเต็มได้ที่ : https://www.yod.net/what-is-agentic-ai/
แหล่งอ้างอิง : https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-agentic-ai/
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
