Agentic AI คืออะไร

ในวันที่ AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือ แต่กลายเป็น “ทีมงานดิจิทัล” ที่พร้อมคิดและลงมือทำอย่างมีเป้าหมาย แนวคิดใหม่ที่เรียกว่า Agentic AI จึงกำลังกลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของการออกแบบระบบอัจฉริยะในยุคถัดไป Agentic AI ไม่ใช่แค่ระบบที่รอรับคำสั่ง แต่มันคือ “ตัวแทน” ที่มีความเข้าใจบริบท มีเป้าหมายเป็นของตัวเอง และที่สำคัญที่สุด—สามารถตัดสินใจได้โดยอิสระ

ลองนึกภาพ AI ที่ไม่ได้แค่ตอบคำถามหรือให้ข้อมูล แต่มันสามารถ…

• กำหนดเป้าหมายของตัวเองได้ (Goal-Oriented)
• วางแผนและปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ตามสถานการณ์ (Planning)
• ตัดสินใจเมื่อต้องเผชิญสิ่งใหม่ (Autonomous Decision-Making)
• ทำงานร่วมกับ AI ตัวอื่นหรือคนในทีมได้อย่างคล่องแคล่ว (Collaboration)

นี่ไม่ใช่แค่ chatbot เวอร์ชันใหม่ แต่มันคือ “ระบบตัวแทนอัจฉริยะ” ที่สามารถทำงานเป็นทีม หรือที่เรียกว่า Agentic AI ได้เลย นึกภาพ AI ในองค์กรที่ทำงานเหมือนผู้ช่วยมือขวา: จัดลำดับงาน ประสานกับระบบต่าง ๆ เรียนรู้จากสิ่งที่ทำ และพัฒนาตัวเองให้ดีขึ้นทุกครั้งที่ลงมือ

---

พื้นฐานของ Agentic AI หรือ Multi-Agent Systems (MAS)

Multi-Agent System (MAS) คือระบบที่ประกอบด้วยหลาย “เอเจนต์” (agents) ซึ่งเป็นหน่วย AI ที่สามารถทำงานได้อย่างอิสระ ทั้งในแง่ของการรับรู้ คิดวิเคราะห์ และลงมือปฏิบัติ โดยแต่ละเอเจนต์มีหน้าที่เฉพาะของตัวเอง และสามารถสื่อสารหรือโต้ตอบกับเอเจนต์อื่นได้

---

ความสำคัญของ MAS ไม่ได้อยู่ที่ความสามารถของแต่ละเอเจนต์เพียงลำพัง แต่คือการออกแบบให้พวกเขาสามารถทำงานร่วมกัน เกิดเป็นพฤติกรรมรวมที่ชาญฉลาด (Emergent Behavior) ซึ่งสามารถตอบสนองต่อสถานการณ์ที่ซับซ้อนได้ดีกว่าการใช้ AI ตัวเดียว

Agentic AI ในโลกการตลาด

ลองนึกภาพแคมเปญการตลาดที่มีทีมงานดิจิทัลเบื้องหลัง—ไม่ใช่แค่ AI ตัวเดียว แต่เป็น “ทีมเอเจนต์” ที่ประสานงานกันเหมือนทีมมาร์เก็ตติ้งมืออาชีพ

Agentic AI ในโลกการตลาด คือการใช้เอเจนต์หลายตัวที่รับผิดชอบแต่ละฟังก์ชันเฉพาะ เช่น:

• Agent วิเคราะห์ลูกค้า: แยกกลุ่มเป้าหมาย วิเคราะห์พฤติกรรม
• Agent วางกลยุทธ์คอนเทนต์: สร้างและปรับแผนการสื่อสาร
• Agent ประสานงานแคมเปญ: กระจายงานไปยังช่องทางต่าง ๆ แบบอัตโนมัติ
• Agent ตอบสนองลูกค้า: โต้ตอบแบบเรียลไทม์ในหลายช่องทาง

แต่ละ Agent ทำงานของตัวเองได้อิสระ และที่สำคัญคือ “เรียนรู้ร่วมกัน”
สิ่งนี้ทำให้การตลาดไม่ใช่แค่ระบบอัตโนมัติธรรมดา แต่เป็น “ระบบที่ปรับตัวได้” ตามข้อมูลและสถานการณ์ที่เปลี่ยนตลอดเวลา

Agentic AI เปิดทางให้การตลาดยุคใหม่ทำงานแบบ Dynamic, Realtime และ Personalized ระดับสูง—ในแบบที่ทีมมนุษย์ล้วนทำไม่ได้ นี่คือการเปลี่ยน “AI ผู้ช่วย” ให้กลายเป็น “AI ทีมมาร์เก็ตติ้ง” ที่เก่งขึ้นทุกวัน

---

การออกแบบสถาปัตยกรรม Agentic AI

Agentic AI คือระบบที่ออกแบบให้ AI มีคุณสมบัติเป็น “ตัวแทน” ที่สามารถคิด ตัดสินใจ และลงมือทำได้เอง โดยไม่ต้องรอคำสั่งในทุกรายละเอียด การออกแบบสถาปัตยกรรม Agentic AI จำเป็นต้องคำนึงถึง 5 องค์ประกอบหลัก:

1. Perception Layer (การรับรู้สถานการณ์) ระบบต้องสามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น ลูกค้า พฤติกรรมผู้ใช้งาน ข้อมูลจาก IoT หรือสภาพแวดล้อมดิจิทัล เพื่อให้เอเจนต์เข้าใจบริบทแบบเรียลไทม์

2. Reasoning Layer (การคิดวิเคราะห์และตีความ) ข้อมูลที่ได้รับจะถูกส่งเข้าสู่กลไกวิเคราะห์ เช่น Machine Learning, Rules-based logic หรือ Neural Network เพื่อประเมินสถานการณ์ วิเคราะห์เจตนา หรือคาดการณ์ความต้องการ

3. Goal Layer (การตั้งเป้าหมาย) Agentic AI จะไม่รอให้คนตั้งคำสั่งเสมอไป แต่ต้องสามารถประเมินสถานการณ์แล้วตั้ง “เป้าหมายย่อย” ได้เอง เช่น ต้องการเพิ่ม engagement ต้องการลดเวลาในการตอบกลับ หรือต้องการจัดลำดับงานให้ลูกค้าได้รับบริการเร็วที่สุด

4. Planning Layer (การวางแผนปฏิบัติการ) ระบบต้องมีกลไกวางแผนเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย เช่น เลือกช่องทางที่เหมาะสม เลือกข้อความตอบกลับ เลือกลำดับการทำงานร่วมกับระบบอื่น (workflow orchestration)

5. Action Layer (การลงมือทำ) เมื่อวางแผนเสร็จ ระบบจะลงมือทำโดยอัตโนมัติ เช่น ส่งข้อความ ทำ Personalization สื่อสารกับระบบ CRM หรือแจ้งเตือนทีมขาย ทั้งหมดนี้เกิดจากการตัดสินใจของ AI ไม่ใช่การรันสคริปต์แบบเดิม

---

Workflow vs Agent: เมื่อไรควรใช้ระบบขั้นตอน และเมื่อไรควรใช้ Agent

ในการสร้างระบบอัตโนมัติ นักการตลาดและนักพัฒนาองค์กรมี 2 ทางเลือกหลักคือ
Workflow-based System และ Agent-based System ซึ่งแต่ละแบบมีบริบทที่เหมาะสมต่างกัน

✅ ใช้ Workflow-based Automation เมื่อ…

• มีขั้นตอนชัดเจน ตายตัว และไม่เปลี่ยนแปลงบ่อย
  เช่น การส่งอีเมลยืนยันคำสั่งซื้อ การจัดคิวข้อมูลเข้าระบบ CRM
• เป้าหมายและเงื่อนไขการตัดสินใจสามารถกำหนดไว้ล่วงหน้าได้
  เช่น “ถ้า A ให้ทำ B ถ้าไม่ใช่ให้ทำ C”
• ต้องการควบคุมแบบระมัดระวังสูง หรือมีกฎเกณฑ์เฉพาะ
• เหมาะกับการเริ่มต้นทำ Automation แบบง่าย ๆ ที่ต้องการความแม่นยำและซ้ำได้เสมอฃ

✅ ใช้ Agent-based System เมื่อ…

• มีความซับซ้อนและไม่สามารถเขียน flow ล่วงหน้าได้หมด
  เช่น การดูแลลูกค้าแบบเรียลไทม์ที่สถานการณ์เปลี่ยนตลอด
• ต้องการให้ระบบตัดสินใจเองบนบริบทที่เปลี่ยนแปลง
  เช่น AI เลือกช่องทางการตอบกลับลูกค้าให้เหมาะสมตามพฤติกรรม
• ต้องการความยืดหยุ่นสูง หรือมีหลายระบบย่อยที่ต้องประสานงาน
• เหมาะกับ: Chatbots ขั้นสูง, Customer service AI, ระบบ AI ผู้ช่วยส่วนตัว, Marketing orchestration อัจฉริยะ

---

AI Agent Frameworks: เครื่องมือช่วยพัฒนา Agentic AI

Agentic AI ไม่ได้สร้างขึ้นมาลอย ๆ แต่มีเครื่องมือ (Frameworks) ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อช่วยให้การพัฒนาเอเจนต์ฉลาดและยืดหยุ่นเป็นเรื่องง่ายขึ้น

🔧 1. LangChain
จุดเด่น: เชื่อมโยง LLM (เช่น GPT) กับเครื่องมือและข้อมูลภายนอก

• ดึงข้อมูลจาก API หรือฐานข้อมูล
• ทำ reasoning หลายขั้นตอน
• เชื่อมต่อกับ workflow ต่าง ๆ เช่น CRM, Google Sheet, Slack
• เหมาะกับ: การสร้างเอเจนต์ที่ต้องเชื่อมต่อกับหลายระบบ เช่น Customer Support, Sales Assistant

2. AutoGen (จาก Microsoft)
จุดเด่น: สร้าง “multi-agent system” ได้แบบโค้ดน้อย และมีเอเจนต์ที่พูดคุยกันได้ AutoGen ช่วยให้:

• ออกแบบการทำงานร่วมกันของหลาย AI
• สร้างสถานการณ์เช่น Agent A วิเคราะห์, Agent B สร้างรายงาน, Agent C ตัดสินใจ
• บริหาร “การสนทนา” ระหว่างเอเจนต์ในรูปแบบ chat-based
• เหมาะกับ: งานที่ต้องมีหลายบทบาท เช่น ทีมงาน AI สำหรับการวางกลยุทธ์การตลาด

3. CrewAI
จุดเด่น: เน้นการสร้าง “ทีมเอเจนต์” ที่ทำงานร่วมกันตามบทบาท (Roles) CrewAI ให้คุณ:

• สร้างโครงสร้างทีมที่แต่ละเอเจนต์มีความรับผิดชอบชัดเจน
• วาง Task Flow ให้เอเจนต์ทำงานร่วมกันตามลำดับ
• กำหนดว่าใครเป็น Planner, Researcher, หรือ Executor ได้
• เหมาะกับ: การออกแบบทีมงาน AI ที่ลงมือทำโปรเจกต์จริง เช่น แคมเปญการตลาดอัตโนมัติ

🧩 Framework อื่น ๆ ที่น่าสนใจ

• Haystack: ใช้สร้าง Agent ที่เน้นการค้นหาข้อมูล (RAG – Retrieval Augmented Generation)
• OpenAgents / AgentVerse: กำลังมาแรงในสาย developer ช่วยทดสอบและสร้างเอเจนต์แบบ GUI

---

Types of AI Agents: จำแนกประเภทของ Agent ตามพฤติกรรมและความสามารถ

ไม่ใช่ AI ทุกตัวจะฉลาดเท่ากัน—เพราะ Agent ถูกออกแบบตาม “ระดับของความเข้าใจและการปรับตัว”
การรู้จักประเภทของ Agent จึงสำคัญมาก โดยสามารถแบ่งหลัก ๆ ได้ 5 แบบ:

1. Simple Reflex Agents
   • 🧠 ทำงานแบบ Condition-Action Rules (ถ้า A → ทำ B)
   • 💡 ตัวอย่าง: Thermostats, Spam Filters, Rule-based Chatbots
2. Model-Based Reflex Agents
   • 🧩 มี Internal Model เก็บสถานะภายในเพื่อใช้ตัดสินใจ
   • 💡 ตัวอย่าง: Self-driving Cars (obstacle detection), Chess AI, Amazon Bedrock
3. Goal-Based Agents
   • 🎯 คิดและวางแผนจากเป้าหมาย (Goal-driven reasoning)
   • 💡 ตัวอย่าง: Pathfinding Robots, Google Assistant, Google Bard
4. Utility-Based Agents
   • 📈 ใช้ Utility Function เพื่อเลือกทางเลือกที่ “ดีที่สุด”
   • 💡 ตัวอย่าง: Stock Trading Bots, AI Recommendations, Anthropic Claude
5. Learning Agents
   • 🧠 เรียนรู้จากประสบการณ์ (Self-improving)
   • 💡 ตัวอย่าง: AlphaGo, ChatGPT, Autonomous Vehicles, AutoGPT
6. Hierarchical Agents
   • 🧱 ใช้โครงสร้างแบบ Task Decomposition (แบ่งงานเป็นลำดับชั้น)
   • 💡 ตัวอย่าง: HRL Agents, Industrial Automation, UniPi by Google
7. Multi-Agent Systems (MAS)
   • 🤝 ทำงานแบบ Collaborative หรือ Competitive ระหว่างหลายเอเจนต์
   • 💡 ตัวอย่าง: Traffic Coordination, Swarm Robotics, Multiplayer AI, Healthcare

---

อนาคตและวิสัยทัศน์ของ Agentic AI ในมุมการตลาดและการขาย

ในยุคต่อไป Agentic AI จะไม่ได้เป็นแค่ระบบสนับสนุนหลังบ้านอีกต่อไป แต่จะกลายเป็น “ผู้เล่นตัวจริง” ในทีมการตลาดและการขาย ที่สามารถคิด วางแผน และดำเนินการอย่างอิสระ
จาก AI ผู้ช่วย → สู่ Agent ที่ลงมือวางกลยุทธ์และขับเคลื่อนผลลัพธ์

ตัวอย่างการใช้งาน Agentic AI ที่ทำได้แล้ว:

🔍 1. Scrape Business Emails from Google Maps
เป้าหมาย: ดึงข้อมูลอีเมลจาก Google Maps โดยไม่ใช้ API
เหมาะกับ: ทีมขาย / ธุรกิจที่ต้องการหาลีดใหม่แบบประหยัด

🤖 2. AI-Powered Social Media Content Generator & Publisher
เป้าหมาย: สร้างและโพสต์คอนเทนต์บน LinkedIn, Twitter ฯลฯ อัตโนมัติ
เหมาะกับ: นักการตลาดและผู้ดูแลเพจที่ต้องการระบบช่วยโพสต์รายวัน

📄 3. Automated Web Scraping to CSV + Google Sheets
เป้าหมาย: ดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ แล้วส่งเป็นไฟล์ CSV และบันทึกใน Google Sheets / Excel
เหมาะกับ: งานวิเคราะห์ข้อมูล หรือเก็บข้อมูลคู่แข่ง

🎥 4. AI YouTube Video Summarization
เป้าหมาย: สรุปเนื้อหาจากวิดีโอ YouTube เป็นข้อความ
เหมาะกับ: คอนเทนต์ครีเอเตอร์หรือสายความรู้ที่ต้องการสรุปเนื้อหาเร็ว

🌐 5. Company Enrichment from Website Content
เป้าหมาย: ใช้ GPT วิเคราะห์เว็บไซต์บริษัท เพื่อแยก Market, Industry, Persona
เหมาะกับ: ทีมวิเคราะห์ตลาด และ B2B Marketing

🖼 6. AI Image Generator with Flux
เป้าหมาย: สร้างภาพด้วย AI ผ่าน Hugging Face API
เหมาะกับ: สายออกแบบหรือคอนเทนต์ที่อยากเพิ่มภาพประกอบสวย ๆ

💬 7. AI-Powered Website Chatbot
เป้าหมาย: สร้างแชทบอทเว็บไซต์ด้วย OpenAI สำหรับตอบคำถามลูกค้า
เหมาะกับ: เว็บไซต์ที่ต้องการเพิ่มการมีส่วนร่วมแบบเรียลไทม์

📸 8. Instagram Trend → AI Content
เป้าหมาย: วิเคราะห์เทรนด์ Instagram และสร้างคอนเทนต์ตามเทรนด์อัตโนมัติ
เหมาะกับ: นักการตลาดสายแฟชั่น/ไลฟ์สไตล์ที่ตามกระแส

🎬 9. AI-Powered Short-Form Video Generator
เป้าหมาย: สร้างวิดีโอสั้นแนว TikTok/Youtube Shorts โดยอัตโนมัติ
เหมาะกับ: ทีมคอนเทนต์วิดีโอที่อยากขยายช่องทางการตลาด

📧 10. Gmail AI Auto-Responder
เป้าหมาย: ตอบอีเมลอัตโนมัติด้วย AI แบบร่างตอบกลับ
เหมาะกับ: คนที่มีอีเมลเยอะ และต้องการประหยัดเวลา

📈 11. AI Youtube Trend Finder
เป้าหมาย: ค้นหาเทรนด์ YouTube ตาม Niche ที่ต้องการ
เหมาะกับ: Youtuber และทีมพัฒนาเนื้อหา

✉️ 12. Personalized Marketing Email with AI
เป้าหมาย: วิเคราะห์ Sentiment ลูกค้า และส่งอีเมลแบบเฉพาะบุคคล
เหมาะกับ: CRM / Retention Marketing

📝 13. WordPress AI Content Generator
เป้าหมาย: สร้างบทความ SEO และโพสต์บน WordPress พร้อมบันทึกใน Google Sheets
เหมาะกับ: Blogger และธุรกิจที่เน้น SEO Content

📢 14. Multi-Platform Social Media Factory
เป้าหมาย: สร้างคอนเทนต์อัตโนมัติสำหรับหลายแพลตฟอร์ม เช่น Facebook, Twitter, IG
เหมาะกับ: Digital Agency หรือผู้ดูแลหลายแบรนด์

🧠 15. Perplexity + GPT4 Content Research
เป้าหมาย: ใช้ Perplexity ค้นคว้าและให้ GPT4 เขียนคอนเทนต์
เหมาะกับ: ผู้ผลิตคอนเทนต์ที่ต้องการบทความเชิงลึก

👁 16. Vision-Based Web Scraper
เป้าหมาย: ใช้ AI Scraper ที่อ่านภาพและดึงข้อมูล ส่งเข้า Google Sheets
เหมาะกับ: การวิเคราะห์ภาพสินค้า/บริการจากเว็บไซต์

🏭 17. Automated Social Content Factory + Prompt Composer
เป้าหมาย: ระบบช่วยเขียน Prompt และโพสต์คอนเทนต์อัตโนมัติ
เหมาะกับ: นักเขียนคอนเทนต์ที่ต้องการงานเร็ว มีระบบรองรับ

🐦 18. Twitter Virtual AI Influencer
เป้าหมาย: ให้บอทโพสต์บน Twitter แบบมีสไตล์เหมือนอินฟลูเอนเซอร์
เหมาะกับ: แบรนด์ที่อยากสร้างคาแรกเตอร์ AI บนโซเชียล

📝 19. Meeting Transcript → Action Items
เป้าหมาย: วิเคราะห์วิดีโอประชุม และสร้าง To-do หลังประชุม
เหมาะกับ: ทีมงานที่ประชุมบ่อย ต้องการระบบสรุปงานอัตโนมัติ

📍 20. Generate Leads with Google Maps API
เป้าหมาย: ค้นหาธุรกิจบน Google Maps และจัดการข้อมูลใน Google Sheets
เหมาะกับ: ทีมขายที่ทำ lead generation แบบระบุตำแหน่ง

Agentic AI ไม่ใช่แค่เร่งกระบวนการทำงาน แต่นำมาสู่การตลาดที่ปรับเปลี่ยนได้ตลอดเวลา
เหมือนมีทีมการตลาดที่ไม่หลับ—เข้าใจลูกค้า ทำงานแม่น และเรียนรู้ตลอด….นี่คือการเปลี่ยนผ่านสู่ยุคที่ AI ไม่เพียง “ช่วยขาย” แต่ “ขายแทน” ได้อย่างเต็มตัว

---

ติดต่อขอรับคำปรึกษาด้านการใช้ AI กับ MarTech

• ให้คำปรึกษาตั้งแต่การวาง Technology Roadmap
• การเลือกเครื่องมือที่ตอบโจทย์ธุรกิจที่สุด
• การวาง Data Foundation ให้รองรับสเกลของธุรกิจ
• การ Implement Platform อย่างมีระบบ
• การทำ Change Management และการติดตามการ Adoption
• ควบคุมการบริหารโครงการด้วยผู้มีประสบการณ์ตรง

Email : [email protected]

Credit :
https://medium.com/@vipra_singh/ai-agents-introduction-part-1-fbec7edb857d
https://www.mongodb.com/pt-br/library/resources/ai-agents?x=inokiP
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/07/ai-agent-frameworks/