🤖 ความท้าทายในการออกแบบ AI Agents การสร้าง AI Agents ยังคงเป็นเรื่องที่ซับซ้อน แม้จะมี SDK และเครื่องมือช่วยเหลือ แต่เมื่อเข้าสู่การใช้งานจริง หลายระบบยังไม่สามารถจัดการกับความแตกต่างระหว่างโมเดลได้อย่างสมบูรณ์ นักพัฒนาจึงต้องสร้าง abstraction ของตัวเองเพื่อควบคุมการทำงาน เช่น การจัดการ cache และ reinforcement ที่ต้องทำแบบ manual เพื่อให้ระบบมีเสถียรภาพมากขึ้น เนื้อหานี้สะท้อนว่าแม้เทคโนโลยีจะก้าวหน้า แต่การออกแบบ Agent ที่ใช้งานได้จริงยังต้องอาศัยการปรับแต่งเฉพาะตัว. ⚡SDK และเครื่องมือใหม่จาก Microsoft และ OOBE Protocol ล่าสุด Microsoft เปิดตัว .NET 10 ที่มาพร้อม Microsoft Agent Framework ซึ่งรวมเทคโนโลยีอย่าง Semantic Kernel และ AutoGen เพื่อให้นักพัฒนาสร้าง multi-agent systems ได้ง่ายขึ้น พร้อมทั้งรองรับ Model Context Protocol (MCP) ที่ช่วยให้ Agent เข้าถึง API และฐานข้อมูลภายนอกได้อย่างปลอดภัย ขณะเดียวกัน OOBE Protocol ก็พัฒนา Agent SDK สำหรับการทำงานบน blockchain โดยเน้นความโปร่งใสและการทำธุรกรรมแบบ on-chain ที่ตรวจสอบได้. 🌐การเปลี่ยนผ่านสู่ Agentic AI Frameworks งานวิจัยล่าสุดชี้ว่า Agentic AI Frameworks เช่น LangGraph, AutoGen และ Semantic Kernel กำลังถูกใช้มากขึ้นในงานจริง โดยเน้นการจัดการ memory, การสื่อสารระหว่าง agents และ guardrails เพื่อความปลอดภัย จุดเด่นคือการทำงานแบบ multi-agent coordination ที่ช่วยให้ระบบสามารถแก้ปัญหาซับซ้อนได้ แต่ก็ยังมีข้อจำกัด เช่น การใช้ทรัพยากรสูงและความเสี่ยงจาก “context rot” ที่ทำให้ข้อมูลในระบบเสื่อมคุณภาพเมื่อใช้งานต่อเนื่อง. 📊 การศึกษาและการใช้งานจริง หลายสถาบันและบริษัท เช่น Interview Kickstart เปิดหลักสูตรสอนการสร้าง Agentic AI แบบ low-code เพื่อให้นักพัฒนาสามารถทดลองสร้าง workflow จริง ๆ ได้ในเวลาไม่กี่สัปดาห์ หลักสูตรเหล่านี้เน้นการทำงานร่วมกันของหลาย Agent และการแก้ปัญหาในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน ถือเป็นการเตรียมบุคลากรเข้าสู่ยุคที่ AI Agents จะถูกใช้ในองค์กรอย่างแพร่หลาย. 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ความท้าทายในการออกแบบ Agent ➡️ SDK abstraction ยังไม่ตอบโจทย์ ต้องสร้างระบบควบคุมเอง ➡️ Cache และ reinforcement ต้องจัดการแบบ manual ✅ เครื่องมือใหม่จาก Microsoft และ OOBE ➡️ Microsoft Agent Framework รวม Semantic Kernel และ AutoGen ➡️ OOBE Agent SDK ทำงานบน blockchain โปร่งใสและตรวจสอบได้ ✅ Agentic AI Frameworks กำลังเติบโต ➡️ LangGraph และ AutoGen เน้น multi-agent coordination ➡️ Guardrails และ memory management เป็นหัวใจสำคัญ ✅ การศึกษาและการใช้งานจริง ➡️ หลักสูตร low-code ช่วยให้นักพัฒนาสร้าง workflow ได้เร็ว ➡️ เตรียมบุคลากรเข้าสู่ยุค AI Agents ในองค์กร ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ Context rot ทำให้ข้อมูลเสื่อมคุณภาพเมื่อใช้งานต่อเนื่อง ⛔ ต้นทุนสูงจากการใช้ทรัพยากรและ token ที่มากเกินไป ⛔ ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยเมื่อ Agent เข้าถึง API ภายนอก https://lucumr.pocoo.org/2025/11/21/agents-are-hard/