จาก chatbot ธรรมดา สู่ AI ที่ทำงานแทนเราได้ — เราเติมอะไรเข้าไปบ้าง?

Summary

จาก chatbot ธรรมดา สู่ AI ที่ทำงานแทนเราได้ — เราเติมอะไรเข้าไปบ้าง?

🧱 เริ่มจาก LLM เปล่า ๆ

➕ Layer 1: System Prompt — ใส่ "บทบาท" และ "กติกา"

➕ Layer 2: Tool Calling — ใส่ "แขน" และ "ขา"

➕ Layer 3: Loop — ใส่ "ความต่อเนื่อง"

2. LLM → tool: read_file("main.go") ← อ่านก่อนว่ามีอะไร
3. LLM → tool: search_files("*.go") ← หาไฟล์ทั้งหมด
4. LLM → tool: read_file("go.mod") ← อ่าน module name
5. LLM → tool: write_file("README.md") ← เขียน!
6. LLM → ผู้ใช้: "สร้าง README.md เสร็จแล้วครับ"

➕ Layer 4: Memory — ใส่ "ความจำ"

➕ Layer 5: Planning & Reasoning — ใส่ "การคิดก่อนทำ"

AI คิด (reasoning): "1. ต้องเข้าเว็บ led.go.th 2. กรอกฟอร์ม: ประเภท=ห้องชุด, จังหวัด=กรุงเทพ, ราคา=7-8M, ขนาด≥60 3. แต่เว็บมี CAPTCHA — ต้องอ่าน CAPTCHA ทีหลังสุด 4. ต้องใช้ button.click() — form.submit() ใช้ไม่ได้ 5. ถ้าไม่มีในห้วยขวาง → ขยายเป็นทั้งกรุงเทพ"

AI ลงมือทำตามแผน → สำเร็จ

➕ Layer 6: Skills — ใส่ "ประสบการณ์"

➕ Layer 7: Multi-Agent — ใส่ "ทีม"

🧩 ประกอบร่าง — Agentic AI

🎯 สรุปให้เห็นภาพ

ต่อไปจากนี้

Source

This article discusses content originally published by at Dev.to.

Read the original article