15 รูปแบบการออกแบบ AI Agent ที่วิศวกรทุกคนต้องรู้

ทีมที่สร้าง AI agent ทุกทีมเจออุปสรรคเดียวกันหมด

คุณเริ่มต้นด้วยพรอมต์เดียวและเครื่องมือไม่กี่อย่าง

มันก็ใช้ได้

แล้วความต้องการก็เพิ่มขึ้น มี edge case มากขึ้น ทีมเยอะขึ้น ความเสี่ยงมากขึ้น

อยู่ดีๆ "agent" ของคุณก็กลายเป็น system prompt ยาว 3,000 คำ ที่พยายามทำงานห้าอย่างพร้อมกัน

ทางแก้ไม่ใช่การปรับแต่ง prompt engineering ให้มากขึ้น

แต่เป็นการเลือกรูปแบบที่ถูกต้องต่างหาก

นี่คือ 15 รูปแบบที่ระบบ agentic ทุกระบบในโปรดักชันสร้างขึ้นมา — และเวลาที่ควรใช้แต่ละแบบ

ก่อนจะเลือกรูปแบบ

ไม่ใช่ทุกงานที่ต้องการ agent

งานหนึ่งสมควรมี agent เมื่อ:

→ การเรียก model เพียงครั้งเดียวไม่สามารถให้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้

→ model ต้องเลือกใช้เครื่องมือหรือแหล่งข้อมูล ณ ขณะรันไทม์

→ งานนั้นต้องมีการวางแผน การตรวจสอบ หรือการปรับปรุงซ้ำๆ

→ เวิร์กโฟลว์มีความไม่แน่นอนจริงๆ ที่ไม่สามารถเขียนตายตัวได้

งานมักจะ ไม่ ต้องการ agent เมื่อเส้นทางจาก input ไป output คาดเดาได้

การสรุปความ การจัดหมวดหมู่ การดึงข้อมูลพื้นฐาน การสร้างเนื้อหาตามแม่แบบ

สิ่งเหล่านี้ทำได้เร็วกว่า ถูกกว่า และเชื่อถือได้มากกว่าด้วยการเรียก model โดยตรง

การห่อมันด้วย agent แค่เพิ่ม latency และจุดที่ล้มเหลว โดยไม่มีประโยชน์ใดๆ

รูปแบบที่ 1 — Single Agent (เอเจนต์เดี่ยว)

จุดเริ่มต้นที่ง่ายและพบบ่อยที่สุด

model หนึ่งตัว system prompt หนึ่งชุด ชุดเครื่องมือที่จำกัด

model ตัดสินใจว่าจะเรียกใช้เครื่องมือใด สังเกตผลลัพธ์ และดำเนินต่อจนกว่าจะมีข้อมูลเพียงพอที่จะตอบ

ตัวอย่างจริง: เอเจนต์ฝ่ายบริการลูกค้าที่ค้นหาสถานะคำสั่งซื้อ ตรวจสอบการจัดส่ง และสร้าง ticket ถ้าแก้ไขไม่ได้ — โดยใช้เครื่องมือแค่ 2-3 อย่างและภารกิจชัดเจนเพียงงานเดียว

ใช้เมื่อ: งานถูกกำหนดไว้ชัดเจน ชุดเครื่องมือมีขนาดเล็ก และเอเจนต์หนึ่งตัวสามารถเก็บข้อมูลทั้งหมดได้โดยไม่สับสน

มันพังเมื่อ: คุณเพิ่มเครื่องมือเรื่อยๆ และ system prompt ยาวเกินหนึ่งหน้า นั่นคือสัญญาณว่าคุณต้องใช้รูปแบบอื่น — ไม่ใช่การทำให้ prompt ยาวขึ้น

รูปแบบที่ 2 — Multi-Agent Sequential (เอเจนต์หลายตัวแบบเรียงลำดับ)

เอเจนต์เฉพาะทางทำงานตามลำดับที่ตายตัว ผลลัพธ์ของแต่ละตัวจะป้อนเข้าเป็น input ของตัวถัดไป

ตัวอย่างจริง: สายงานตรวจสอบสัญญา — เอเจนต์หนึ่งดึงข้อมูลภาระผูกพัน อีกตัวระบุความเสี่ยง ตัวที่สามร่างสรุปสำหรับฝ่ายจัดซื้อ ลำดับไม่เคยเปลี่ยนแปลง

ใช้เมื่อ: เวิร์กโฟลว์มีขั้นตอนที่ชัดเจนและทำซ้ำได้ และแต่ละขั้นตอนให้ผลลัพธ์ที่ตัวถัดไปต้องการพอดี

มันพังเมื่อ: ลำดับจำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงตามสิ่งที่พบระหว่างกระบวนการ ลำดับแบบต่อเนื่องสมมติว่าเส้นทางถูกกำหนดไว้ตายตัว — ถ้าไม่ใช่ คุณต้องใช้สิ่งที่ยืดหยุ่นกว่า

รูปแบบที่ 3 — Multi-Agent Parallel (เอเจนต์หลายตัวแบบขนาน)

งานย่อยอิสระทำงานพร้อมกัน จากนั้นรวมเป็นภาพรวมเดียว

ตัวอย่างจริง: เหตุการณ์ขัดข้องในการผลิตตอนตี 2 เอเจนต์สามตัวสืบสวน log, metrics และการปรับใช้ล่าสุดพร้อมกัน — ไม่ใช่ทีละตัว — เพราะทุกนาทีมีค่าระหว่างที่ระบบล่ม

ใช้เมื่อ: งานย่อยเป็นอิสระต่อกันอย่างแท้จริง และความเร็วเป็นสิ่งสำคัญ

มันพังเมื่อ: งานต่างๆ ต้องพึ่งพาผลลัพธ์ของกันและกัน การบังคับงานที่ต้องพึ่งพากันให้ทำงานแบบขนานจะสร้าง race condition และบริบทที่ไม่สมบูรณ์

รูปแบบที่ 4 — Loop (ลูป)

ทำขั้นตอนซ้ำๆ จนกว่าเงื่อนไขการออกจะสำเร็จ

ตัวอย่างจริง: เอเจนต์ทำความสะอาดข้อมูลที่วิเคราะห์ข้อมูล CSV ที่ไม่เป็นระเบียบ เสนอแผนทำความสะอาด ตรวจสอบว่าผ่านมาตรฐานคุณภาพหรือไม่ และลองใหม่ถ้าไม่ผ่าน — โดยจำกัดจำนวนรอบสูงสุด

ใช้เมื่อ: งานต้องใช้ความพยายามหลายครั้ง และคุณสามารถกำหนดเงื่อนไขการหยุดที่ชัดเจนและตรวจสอบได้

มันพังเมื่อ: ไม่มีเงื่อนไขการออกที่เชื่อถือได้ ถ้าไม่มี คุณจะเจอค่าใช้จ่ายที่สูงลิ่วและระบบที่อาจไม่มีวันสิ้นสุด

รูปแบบที่ 5 — Review and Critique (ตรวจสอบและวิจารณ์)

เอเจนต์ผู้ตัดสิน (judge) ตรวจสอบผลลัพธ์ของเอเจนต์อีกตัว วิจารณ์ และให้ข้อเสนอแนะที่นำไปปฏิบัติได้อย่างเฉพาะเจาะจง

ตัวอย่างจริง: รายงานที่สร้างขึ้นจะถูกตรวจสอบโดยเอเจนต์ "นักวิจารณ์" แยกต่างหาก ที่ชี้จุดอ่อน หลักฐานที่ขาดหาย หรือส่วนที่ไม่ชัดเจน ก่อนที่จะถึงมือมนุษย์

ใช้เมื่อ: คุณภาพสำคัญกว่าความเร็ว และคุณต้องการให้มีมุมมองที่สองฝังอยู่ในระบบ ไม่ใช่เพิ่มเข้ามาทีหลัง

มันพังเมื่อ: เอเจนต์นักวิจารณ์มีจุดบอดเหมือนกับเอเจนต์ผู้สร้าง ผู้ตรวจทานที่ฝึกฝนด้วยสมมติฐานที่คล้ายกันจะไม่สามารถจับข้อผิดพลาดเดียวกันได้

รูปแบบที่ 6 — Iterative Refinement (การปรับปรุงซ้ำๆ)

วงจรป้อนกลับที่มีเกณฑ์คะแนนคุณภาพ เอเจนต์ผู้สร้างจะปรับปรุงต่อไปจนกว่าจะผ่านเกณฑ์

ตัวอย่างจริง: เอเจนต์สร้างสำเนาการตลาดที่ให้คะแนนร่างของตัวเองเทียบกับแนวทางของแบรนด์ และเขียนใหม่เรื่อยๆ จนกว่าจะถึงคะแนนคุณภาพขั้นต่ำ — ไม่ใช่แค่ตรวจสอบว่าผ่านหรือตก แต่เป็นการปรับปรุงแบบให้คะแนน

ใช้เมื่อ: คุณภาพของผลลัพธ์มีความแปรปรวนจริงๆ และ "ดีพอ" มีเกณฑ์ที่วัดได้

มันพังเมื่อ: ฟังก์ชันการให้คะแนนคลุมเครือหรือสามารถโกงได้ ถ้า model สามารถเพิ่มคะแนนของตัวเองได้โดยไม่มีการปรับปรุงจริงๆ ลูปก็แค่เผา tokens

รูปแบบที่ 7 — Coordinator (ผู้ประสานงาน)

เอเจนต์จัดเส้นทางส่วนกลางจะส่งคำขอไปยังเอเจนต์เฉพาะทางตามสิ่งที่ถูกถามจริงๆ

ตัวอย่างจริง: Ticket ของฝ่ายสนับสนุนจะถูกส่งต่อไปยังผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียกเก็บเงิน เทคนิค บัญชี การจัดส่ง หรือการฉ้อโกง — แต่ละคนมีบริบทที่แคบแทนที่จะให้เอเจนต์ตัวเดียวพยายามรู้ทุกอย่าง

ใช้เมื่อ: คุณมีประเภทคำขอที่แตกต่างกันอย่างแท้จริง ซึ่งต้องการบริบท เครื่องมือ หรือตรรกะการตัดสินใจที่ต่างกัน

มันพังเมื่อ: การจัดเส้นทางเองก็คลุมเครือ ถ้าคำขอไม่สามารถจัดอยู่ในหมวดหมู่เดียวได้อย่างชัดเจน ผู้ประสานงานจะกลายเป็นคอขวดใหม่และเป็นสาเหตุของการส่งต่อผิดพลาด

รูปแบบที่ 8 — Hierarchical Task Decomposition (การแยกย่อยงานแบบลำดับชั้น)

เอเจนต์ราก (root agent) แตกเป้าหมายที่ซับซ้อนออกเป็นเป้าหมายย่อยๆ มอบหมายให้เอเจนต์ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง แล้วสังเคราะห์ทุกอย่างเป็นคำตอบเดียว

ตัวอย่างจริง: "เราควรขยายไป 3 ประเทศไหนในปีหน้า?" ถูกแตกออกเป็นการวิเคราะห์คู่แข่ง การวิจัยกฎระเบียบ ความเป็นไปได้ด้านโลจิสติกส์ และการวัดขนาดตลาด — แต่ละส่วนจัดการโดยผู้เชี่ยวชาญที่แตกต่างกัน แล้วนำมารวมกัน

ใช้เมื่อ: ปัญหากว้างเกินไปสำหรับการให้เหตุผลเพียงรอบเดียว แต่สามารถแตกออกเป็นพื้นที่ความเชี่ยวชาญอิสระได้อย่างชัดเจน

มันพังเมื่อ: เป้าหมายย่อยไม่ได้เป็นอิสระต่อกันจริงๆ ถ้าสายงานจำเป็นต้องป้อนข้อมูลซึ่งกันและกันแบบเรียลไทม์ การแยกย่อยตั้งแต่แรกจะทำให้สูญเสียปฏิสัมพันธ์นั้น

รูปแบบที่ 9 — Swarm (ฝูง)

เอเจนต์ผู้เชี่ยวชาญหลายตัวมีส่วนร่วมในการอภิปรายร่วมกัน ท้าทายสมมติฐานของกันและกัน และผู้ดำเนินรายการ (facilitator) จะสังเคราะห์ข้อเสนอแนะขั้นสุดท้าย

ตัวอย่างจริง: บริษัทควรเปิดตัวระดับการสมัครสมาชิกหรือไม่? เอเจนต์ฝ่ายวิจัย วิศวกรรม การเงิน และฝ่ายสนับสนุนต่างโต้แย้งมุมมองของตนในหลายรอบ ก่อนที่ผู้ดำเนินรายการจะชั่งน้ำหนักข้อดีข้อเสีย

ใช้เมื่อ: ไม่มีคำตอบที่ "ถูกต้อง" เพียงข้อเดียว — คุณต้องการการตัดสินใจที่มีเหตุผลดี ซึ่งเกิดจากมุมมองที่แข่งขันกันอย่างแท้จริง

มันพังเมื่อ: คุณต้องการคำตอบที่รวดเร็วและแน่นอน Swarm จงใจให้ช้าและเป็นการสำรวจ — เป็นเครื่องมือที่ผิดถ้าคุณต้องการความเร็ว

รูปแบบที่ 10 — ReAct (Reason and Act / การให้เหตุผลและการกระทำ)

เอเจนต์สลับระหว่างการให้เหตุผลและการกระทำ: ตัดสินใจว่าจะสืบสวนอะไร เรียกใช้เครื่องมือ สังเกตผลลัพธ์ ตัดสินใจว่ามีหลักฐานเพียงพอหรือยัง

ตัวอย่างจริง: "ตัวประมวลผลคิวดูเหมือนจะค้าง" — เอเจนต์ค้นหาเอกสาร ตรวจสอบสถานะบริการ เชื่อมโยงสิ่งที่พบ แล้วจึงแนะนำวิธีแก้ไข เส้นทางการสืบสวนไม่ได้ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้า ขึ้นอยู่กับสิ่งที่พบระหว่างทาง

ใช้เมื่อ: เส้นทางไปสู่คำตอบไม่สามารถวางแผนล่วงหน้าได้จริงๆ — มันขึ้นอยู่กับสิ่งที่แต่ละขั้นตอนเปิดเผย

มันพังเมื่อ: การสืบสวนดำเนินไปนานโดยไม่เข้าสู่บทสรุป ควรกำหนดจำนวนรอบการให้เหตุผล-การกระทำสูงสุดเสมอ มิฉะนั้นคุณเสี่ยงต่อการสำรวจไม่มีที่สิ้นสุด

รูปแบบที่ 11 — Human-in-the-Loop (มนุษย์อยู่ในวงจร)

เอเจนต์สืบสวนและแนะนำ แต่มนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้ายในเรื่องที่เสี่ยงหรือคลุมเครือ

ตัวอย่างจริง: การอนุมัติการคืนเงิน — กรณีที่มีความเสี่ยงต่ำและชัดเจนจะดำเนินการอัตโนมัติ จำนวนเงินสูง สัญญาณการฉ้อโกง หรือข้อยกเว้นนโยบายจะหยุดรอการตรวจสอบโดยมนุษย์ก่อนที่จะดำเนินการใดๆ ให้เสร็จสิ้น

ใช้เมื่อ: การตัดสินใจมีความเสี่ยงทางการเงิน กฎหมาย หรือชื่อเสียงอย่างแท้จริง และระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบยังไม่เป็นที่ยอมรับ

มันพังเมื่อ: คุณมองว่านี่เป็นแค่ฟีเจอร์ UI แทนที่จะเป็นเชิงสถาปัตยกรรม คุณต้องมีสถานะที่คงทน (durable state) การกำหนดผู้ตรวจสอบ การจัดการหมดเวลา และเส้นทางการยกระดับปัญหา — ไม่ใช่แค่ปุ่ม "หยุดชั่วคราว"

รูปแบบที่ 12 — Plan-and-Execute (วางแผนและดำเนินการ)

เอเจนต์ผู้วางแผนสร้างแผนที่มีโครงสร้างสมบูรณ์ล่วงหน้า — ตรวจสอบและแก้ไขได้ — ก่อนที่จะดำเนินการใดๆ จากนั้นเอเจนต์ผู้ดำเนินการจะทำตามขั้นตอน

ตัวอย่างจริง: "ปรับขนาดกลุ่ม worker จาก 10 เป็น 20 อินสแตนซ์ ตรวจสอบว่าคิวลดลง อัปเดต runbook" แผนทั้งหมดจะมองเห็นได้ก่อนเริ่มดำเนินการ ต่างจาก ReAct ที่เส้นทางค่อยๆ ปรากฏทีละขั้นตอน

ใช้เมื่อ: คุณต้องการให้แผนสามารถตรวจสอบหรืออนุมัติได้ก่อนที่จะดำเนินการใดๆ — สำคัญสำหรับการปฏิบัติการที่มีผลกระทบจริง

มันพังเมื่อ: สภาพแวดล้อมเปลี่ยนแปลงเร็วกว่าที่แผนจะดำเนินการได้ แผนที่ล้าสมัยซึ่งถูกดำเนินการอย่างมืดบอดนั้นแย่กว่าไม่มีแผนเลย

รูปแบบที่ 13 — Reflexion (การสะท้อนคิด)

เอเจนต์ประเมินความล้มเหลวของตัวเอง ไตร่ตรองสิ่งที่ผิดพลาด และนำความทรงจำนั้นไปใช้ในความพยายามครั้งต่อไป

ตัวอย่างจริง: เอเจนต์สร้างโค้ดเขียนสคริปต์ สคริปต์ล้มเหลวขณะรันไทม์ เอเจนต์วิเคราะห์ข้อผิดพลาดจริง บันทึกสิ่งที่ต้องแก้ไข และลองใหม่ — ฉลาดขึ้นในแต่ละครั้งแทนที่จะทำผิดซ้ำ

ใช้เมื่อ: ความล้มเหลวนั้นให้ข้อมูล และการแก้ไขด้วยตนเองช่วยปรับปรุงความพยายามครั้งต่อไปได้จริง

มันพังเมื่อ: รูปแบบของความล้มเหลวเป็นแบบสุ่มหรือไม่เกี่ยวข้องกัน Reflexion ช่วยได้ก็ต่อเมื่อมีรูปแบบจริงๆ ที่จะเรียนรู้

รูปแบบที่ 14 — Custom Logic (ตรรกะที่กำหนดเอง)

รูปแบบลูกผสม: โค้ดที่กำหนดตายตัว (deterministic code) จัดการกฎที่ไม่ควรผิดพลาดเด็ดขาด ในขณะที่ model จัดการการตัดสิน การร่าง และการจัดการข้อยกเว้น

ตัวอย่างจริง: เวิร์กโฟลว์การคืนเงินที่การตรวจสอบการซื้อและการตรวจสอบการฉ้อโกงทำงานเป็นกฎตายตัวที่เข้มงวด — ไม่มอบหมายให้ model เป็นผู้ตัดสิน — ในขณะที่การร่างตอบกลับลูกค้าและคำแนะนำการจัดเส้นทางยังคงเป็น agentic

ใช้เมื่อ: เวิร์กโฟลว์มีตรรกะการแตกกิ่งที่มีผลทางกฎหมายหรือการเงิน และคุณต้องแม่นยำว่าส่วนไหนเป็นกฎตายตัวและส่วนไหนยืดหยุ่นได้

มันพังเมื่อ: ทีมงานทำให้เส้นแบ่งเลือนลางและปล่อยให้ model ตัดสินใจในสิ่งที่ควรเป็นกฎที่เขียนตายตัว คุณสมบัติ eligibility สิทธิ์ และการเคลื่อนย้ายเงิน ควรเป็นสิ่งที่ model ไม่ควรตัดสินใจเพียงลำพัง

รูปแบบที่ 15 — Event-Driven Agent (เอเจนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์)

เอเจนต์ไม่รอให้ถูกเรียก มันสมัครรับสตรีมเหตุการณ์ (event stream) และลงมือทันทีเมื่อเงื่อนไขถูกกระตุ้น

ตัวอย่างจริง: เอเจนต์ตรวจจับการฉ้อโกงที่ตอบสนองทันทีที่เหตุการณ์ธุรกรรมที่น่าสงสัยเกิดขึ้น — ไม่ใช่เมื่อมี ticket ของฝ่ายสนับสนุนถูกสร้างขึ้นในภายหลัง ซึ่งถึงตอนนั้นความเสียหายก็เกิดขึ้นแล้ว

ใช้เมื่อ: จังหวะเวลาสำคัญกว่าสิ่งอื่นใด และการรอคำขอจากมนุษย์หมายถึงการพลาดช่วงเวลาที่จะลงมือ

มันพังเมื่อ: เงื่อนไขการกระตุ้นถูกกำหนดได้ไม่ดี สตรีมเหตุการณ์ที่มีสัญญาณรบกวนและทริกเกอร์ที่คลุมเครือจะทำให้ระบบส่งสัญญาณเตือนเท็จตลอดเวลา — หรือแย่กว่านั้น คือพลาดสัญญาณจริง

การเลือกรูปแบบ — จับคู่กับความไม่แน่นอน ไม่ใช่กระแส

รูปแบบที่ถูกต้องจะจับคู่กับรูปร่างของความไม่แน่นอนในงานของคุณ:

→ ไม่แน่ใจว่าจะใช้เครื่องมือไหน → Single Agent หรือ ReAct

→ ไม่แน่ใจว่าจะส่งต่อที่ไหน → Coordinator

→ ไม่แน่ใจเกี่ยวกับคุณภาพ → Review & Critique หรือ Iterative Refinement

→ ไม่แน่ใจเกี่ยวกับเส้นทางการทำงาน → Plan-and-Execute หรือ ReAct

→ ไม่แน่ใจว่าจะแก้ไขตัวเองอย่างไร → Reflexion หรือ Loop

→ ไม่แน่ใจเกี่ยวกับความเสี่ยงทางธุรกิจ → Human-in-the-Loop หรือ Custom Logic

→ ไม่แน่ใจเกี่ยวกับโครงสร้างปัญหา → Hierarchical Decomposition หรือ Swarm

→ รอคำขอไม่ได้ → Event-Driven Agent

Swarm ไม่ได้เหนือกว่า Single Agent ถ้างานต้องการแค่การเรียกใช้เครื่องมือที่เชื่อถือได้หนึ่งครั้ง

Plan-and-Execute ไม่ใช่การอัปเกรดจาก ReAct ถ้าแผนของคุณล้าสมัยตั้งแต่ขั้นตอนที่สาม

ระบบในโปรดักชันที่น่าเชื่อถือที่สุด ไม่ใช่ระบบที่ทำงานอัตโนมัติได้มากที่สุด

พวกเขาใส่ระบบอัตโนมัติในที่ที่มันสร้างคุณค่า — และจำกัดมันในที่อื่นๆ

10 กฎสำหรับระบบ agentic ในโปรดักชัน

1. เริ่มต้นด้วยรูปแบบที่เล็กที่สุดที่ใช้ได้ Single Agent ที่มีสัญญา (contract) เครื่องมือที่สะอาด ดีกว่า ระบบ Multi-Agent ที่มีสัญญาที่อ่อนแอ
2. เขียนคำอธิบายเครื่องมือเหมือนสัญญา (contract) model รู้ว่าเครื่องมือทำอะไรจากคำอธิบายเท่านั้น — ไม่ใช่จากความตั้งใจของคุณ
3. จำกัดจำนวน iteration, การเรียกใช้เครื่องมือ และค่าใช้จ่ายต่อคำขอ Agent ที่ไม่มีขีดจำกัดงบประมาณคือหนี้สินที่รอวันมาแสดงในบิล
4. บันทึก action trace ทั้งหมด การเรียกใช้เครื่องมือ อาร์กิวเมนต์ ผลลัพธ์ การตัดสินใจขั้นสุดท้าย หากไม่มีสิ่งนี้ การสอบสวนเหตุการณ์คือการเดา
5. เก็บการกระทำที่ไม่สามารถย้อนกลับไว้หลังการตรวจสอบแบบ deterministic หรือการอนุมัติจากมนุษย์ อย่าปล่อยให้ model เป็นประตูเดียวเท่านั้นก่อนการเคลื่อนย้ายเงินหรือการเปลี่ยนแปลงในโปรดักชัน
6. ประเมินผลด้วยกรณีความล้มเหลวจริง ไม่ใช่แค่เส้นทางที่ราบรื่น ความถูกต้องบนเส้นทางที่ราบรื่นคือต้นแบบ ความถูกต้องบนกรณีขอบคือผลิตภัณฑ์
7. แยก prompts ตามความรับผิดชอบก่อนที่ system prompt จะอ่านไม่รู้เรื่อง "แต่อย่าทำ X เมื่อ Y" ที่คืบคลานเข้าไปใน prompt ของคุณหมายความว่า agent กำลังทำงานสองอย่าง
8. ปฏิบัติต่อระบบ multi-agent เหมือนระบบกระจศ (distributed systems) Partial failure, timeouts, retries และ observability ไม่ใช่ทางเลือก
9. การตรวจสอบโดย model ไม่ใช่สิ่งทดแทนการตรวจสอบแบบ deterministic ใช้ judges เพื่อปรับปรุงคุณภาพ ใช้ tests และ permission checks เพื่อบังคับใช้ความถูกต้อง
10. เลือกรูปแบบที่เรียบง่ายกว่า — ไม่ใช่เพราะแบบง่ายดีกว่าเสมอไป แต่เพราะงบประมาณความซับซ้อนที่คุณประหยัดได้ สามารถนำไปใช้กับเครื่องมือที่ดีกว่า, prompts ที่ดีกว่า, การประเมินผลที่ดีกว่า

ครบทั้ง 15 รูปแบบแล้ว

ทีมส่วนใหญ่ไม่ล้มเหลวเพราะเลือกรูปแบบผิด

พวกเขาล้มเหลวเพราะไม่เคยถามว่าตนเองกำลังแก้ปัญหาความไม่แน่นอนแบบไหนกันแน่

เลือกรูปแบบ จับคู่กับรูปร่างของปัญหา อย่าเพิ่มระบบอัตโนมัติในที่ที่มันไม่คู่ควรกับตำแหน่งของมัน

ถ้าบทความนี้มีประโยชน์:

→ แชร์ต่อเพื่อให้วิศวกรทุกคนในทีมที่กำลังสร้าง agent ได้เห็น

→ ติดตาม @sairahul1 สำหรับบทความเจาะลึกแบบนี้เพิ่มเติม

→ บุ๊กมาร์กไว้ — คุณจะกลับมาดูอีกทุกครั้งที่เริ่มโปรเจกต์ agent ใหม่

ผมเขียนเกี่ยวกับ AI, การสร้างผลิตภัณฑ์, และระบบที่ทำงานได้โดยไม่ต้องมีคุณ