บล็อกโพสต์เมื่อเร็วๆ นี้เกี่ยวกับการสร้างระบบ AI แบบ agentic ได้จุดประกายการอภิปรายอย่างเข้มข้นในหมู่นักพัฒนาที่กำลังต่อสู้กับความเป็นจริงของการนำ AI agents ไปใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิต การสนทนาเผยให้เห็นความแตกแยกที่เพิ่มขึ้นระหว่างการโฆษณาชวนเชื่อทางการตลาดและความท้าทายในการนำไปใช้งานจริง
บทความต้นฉบับที่เขียนโดยนักพัฒนาเดี่ยวที่สร้าง UserJot พยายามสกัดบทเรียนเชิงปฏิบัติจากการวิเคราะห์ย้อนกลับ AI agents และการทดลองกับแนวทางสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม การตอบสนองจากชุมชนมีความหลากหลาย โดยนักพัฒนาตั้งคำถามทั้งเรื่องศัพท์เทคนิคและลักษณะ agentic ที่แท้จริงของระบบที่อธิบาย
การอภิปรายเรื่องศัพท์ Agent ครั้งใหญ่
หนึ่งในประเด็นที่ถกเถียงกันมากที่สุดในการอภิปรายคือสิ่งที่ถือว่าเป็น agent จริงๆ นักพัฒนาที่มีประสบการณ์หลายคนโต้แย้งว่าระบบที่อธิบายนั้นมีลักษณะเป็นการประสานงานเวิร์กโฟลว์อัจฉริยะมากกว่าที่จะเป็น autonomous agents ที่แท้จริง แนวทางนี้พึ่งพาฟังก์ชัน stateless และการแยกงานที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเป็นหลัก ซึ่งบางคนมองว่าขัดแย้งกับหลักการหลักของระบบ agent-based
นักวิจารณ์ชี้ให้เห็นว่าการเรียกระบบเหล่านี้ว่า agentic อาจทำให้เข้าใจผิดเมื่อระบบเหล่านี้หลีกเลี่ยงพฤติกรรมอัตโนมัติที่คาดเดาไม่ได้อย่างชัดเจน ซึ่งเป็นสิ่งที่กำหนดคุณลักษณะของ agents ที่แท้จริง รูปแบบที่อธิบายมุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์ที่คาดเดาได้และเป็นกฎเกณฑ์ ซึ่งเป็นสิ่งตรงข้ามกับสิ่งที่ทำให้ agents มีพลังสำหรับงานที่ซับซ้อนและเปิดกว้าง
รูปแบบสถาปัตยกรรมหลักที่กล่าวถึง:
- Sequential Pipeline: จุดเข้าเดียวที่จัดการ pipeline อื่นๆ
- Fanout/Fanin Pattern: แบ่งงานไปยัง agent หลายตัว แล้วรวมผลลัพธ์
- Sub-agent Architecture: ตัวประสานงานหลักพร้อมส่วนประกอบเครื่องมือเฉพาะทาง
- Stateless Functions: ข้อมูลเข้าเดียวกันให้ผลลัพธ์เดียวกัน ไม่มีหน่วยความจำร่วม
รูปแบบสถาปัตยกรรมเชิงปฏิบัติเริ่มปรากฏ
แม้จะมีการถกเถียงเรื่องศัพท์เทคนิค แต่นักพัฒนากำลังพบคุณค่าในรูปแบบสถาปัตยกรรมเฉพาะที่กล่าวถึง ชุมชนได้ระบุแนวทางที่มีประสิทธิภาพหลายแนวทาง รวมถึง sequential pipelines ที่จุดเข้าเดียวจัดการกระบวนการอื่นๆ และรูปแบบ fanout/fanin ที่แบ่งงานไปยังคอมโพเนนต์เฉพาะทางหลายตัวก่อนรวมผลลัพธ์
นักพัฒนาหลายคนรายงานความสำเร็จกับสถาปัตยกรรม sub-agent ที่คล้ายกัน ซึ่ง orchestrator หลักจัดการคอมโพเนนต์เล็กๆ ที่มุ่งเน้นเฉพาะ Sub-agents เหล่านี้มักทำงานเป็นเครื่องมือมากกว่าเอนทิตีอัตโนมัติ โดยจัดการงานเฉพาะเช่นการสืบค้นฐานข้อมูล การเรียก API หรือการประมวลผลข้อความ
ฉันทามติในหมู่ผู้ปฏิบัติงานคือแนวทางที่เรียบง่ายมักมีประสิทธิภาพเหนือกว่าระบบ multi-agent ที่ซับซ้อน นักพัฒนาหลายคนกล่าวว่าพวกเขาได้เปลี่ยนจากเฟรมเวิร์ก agent ที่ซับซ้อนไปสู่การใช้งานที่ตรงไปตรงมามากขึ้นโดยใช้การเรียก HTTP พื้นฐานและ tool-calling APIs
เทคโนโลยีการพัฒนาที่กล่าวถึง:
- AI SDK สำหรับการผสานรวม TypeScript
- OpenRouter สำหรับการเข้าถึง API ของโมเดล
- Claude Code สำหรับการพัฒนาเอเจนต์
- AWS Lambda + Step Functions สำหรับการประสานงาน
- Spring AI framework สำหรับแอปพลิเคชัน Java
- FastAPI สำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันเดี่ยว
 |
|---|
| แดชบอร์ด UserJot : การแสดงภาพรูปแบบสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพสำหรับการพัฒนาระบบ AI |
ความท้าทายเรื่อง Context และต้นทุน
ธีมสำคัญในการอภิปรายเกี่ยวข้องกับการจัดการ context และต้นทุนการคำนวณ นักพัฒนากำลังทดลองกับกลยุทธ์ต่างๆ เพื่อสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและค่าใช้จ่าย โดยเฉพาะเรื่องการแคชและการจัดการ context
ฉันมักถกเถียงว่าจะรัน sub agents ด้วย 'context น้อย' แล้วฉันก็ตระหนักได้ว่าฉันสามารถแคช prompt ใหญ่ที่ไปกับ main agents และฉันไม่ได้ประโยชน์จากการรัน subagents ด้วย context ที่ลดลง
ชุมชนแบ่งออกเป็นสองฝ่ายว่าจะใช้โมเดลที่ถูกกว่าและเร็วกว่าสำหรับงานประจำในขณะที่สำรองโมเดลที่ทรงพลังกว่าไว้สำหรับการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนหรือไม่ นักพัฒนาบางคนรายงานความสำเร็จกับแนวทางแบบชั้นนี้ ในขณะที่คนอื่นๆ พบว่าการออกแบบ context - การให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องเท่านั้นแทนที่จะเป็น context ที่ครอบคลุม - ช่วยปรับปรุงทั้งคุณภาพและความคุ้มค่าด้านต้นทุน
กลยุทธ์การปรับปรุงต้นทุนให้เหมาะสม:
- ใช้โมเดลที่ถูกกว่า/เร็วกว่าสำหรับงานประจำ (3 ใน 4 ของการดำเนินงาน)
- เก็บผลลัพธ์จากเครื่องมือฟังก์ชันบริสุทธิ์ไว้ในแคช
- ตั้งค่าอุณหภูมิให้ใกล้เคียง 0 เพื่อความสม่ำเสมอ
- ใช้การออกแบบบริบท (เฉพาะบริบทที่เกี่ยวข้องเท่านั้น)
- พิจารณาการใช้ prompt caching กับผู้ให้บริการอย่าง Anthropic
การตรวจสอบความเป็นจริงในการนำไปใช้
การอภิปรายเผยให้เห็นความแตกต่างอย่างชัดเจนระหว่างความสามารถของ agent ในทฤษฎีและความท้าทายในการนำไปใช้จริง นักพัฒนาหลายคนแสดงความหงุดหงิดกับช่องว่างระหว่างคำสัญญาทางการตลาดและประสิทธิภาพจริง โดยเฉพาะเรื่องการตัดสินใจอัตโนมัติและการจัดการข้อผิดพลาด
ผู้มีส่วนร่วมหลายคนเน้นย้ำความสำคัญของคำแนะนำที่ชัดเจนเหนือ smart agents ที่พยายามคิดออกเอง แนวทางเชิงปฏิบัตินี้ให้ความสำคัญกับความน่าเชื่อถือและความสามารถในการคาดเดาได้เหนือพฤติกรรมอัตโนมัติที่ซับซ้อน
การสนทนายังเน้นความนิยมที่เพิ่มขึ้นของการใช้งาน agent ของ Claude เป็นจุดอ้างอิง โดยนักพัฒนาหลายคนอ้างถึงว่าเป็นตัวอย่างที่มีประสิทธิภาพของรูปแบบสถาปัตยกรรมที่กำลังพูดถึง
มองข้ามการโฆษณาชวนเชื่อ
แม้ว่าบทความต้นฉบับจะได้รับการวิจารณ์เรื่องการใช้สไตล์การเขียนที่สร้างโดย AI และการขาดหลักฐานเชิงประจักษ์ แต่การอภิปรายในชุมชนได้พัฒนาเป็นการแลกเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกเชิงปฏิบัติที่มีคุณค่า นักพัฒนากำลังแชร์ประสบการณ์จริงกับเฟรมเวิร์กต่างๆ กลยุทธ์การปรับใช้ และการตัดสินใจเรื่องสถาปัตยกรรม
การถกเถียงสะท้อนถึงความท้าทายที่กว้างขึ้นที่ชุมชนนักพัฒนา AI กำลังเผชิญ: การแยกเทคนิคที่มีประโยชน์ออกจากการโฆษณาชวนเชื่อทางการตลาดในขณะที่สร้างระบบที่ทำงานได้จริงในสภาพแวดล้อมการผลิต ดังที่นักพัฒนาคนหนึ่งกล่าวไว้ การมุ่งเน้นควรอยู่ที่การสร้างระบบที่ใช้งานได้จริงมากกว่าการไล่ตามเทรนด์ศัพท์เทคนิคล่าสุด
การอภิปรายที่ดำเนินต่อไปชี้ให้เห็นว่าแม้ autonomous agents ที่แท้จริงจะยังคงเป็นสิ่งที่เข้าใจยากสำหรับแอปพลิเคชันเชิงปฏิบัติส่วนใหญ่ แต่รูปแบบพื้นฐานของการแยกงาน การประสานงาน และการรวมเครื่องมือเฉพาะทางกำลังพิสูจน์คุณค่าสำหรับการพัฒนาระบบ AI ในโลกแห่งความเป็นจริง
อ้างอิง: Best Practices for Building Agentic AI Systems, What Actually Matters in Production