โครงสร้างพื้นฐานสำหรับ AI Agents: การสร้างระบบ Agentic ที่เชื่อถือได้ในระดับองค์กร

อัปเดตเมื่อวันที่ 8 ธันวาคม 2025

อัปเดตประจำเดือนธันวาคม 2025: การนำ Agentic AI มาใช้กำลังเร่งตัวขึ้น โดย 61% ขององค์กรกำลังสำรวจการพัฒนา Agent Gartner คาดการณ์ว่า 33% ของซอฟต์แวร์องค์กรจะมี Agentic AI ภายในปี 2028 แต่เตือนว่า 40% ของโครงการจะล้มเหลวภายในปี 2027 จากต้นทุนที่บานปลายและการควบคุมความเสี่ยงที่ไม่ดี LangGraph กำลังก้าวขึ้นมาเป็นผู้นำด้านการใช้งานจริงเหนือ AutoGen และ CrewAI Model Context Protocol (MCP) ได้รับการยอมรับจาก OpenAI, Google, Microsoft ในฐานะมาตรฐานความสามารถในการทำงานร่วมกัน การทดสอบประสิทธิภาพของ Carnegie Mellon แสดงให้เห็นว่า Agent ชั้นนำสามารถทำงานหลายขั้นตอนได้สำเร็จเพียง 30-35% เท่านั้น—วิศวกรรมความน่าเชื่อถือกำลังกลายเป็นปัจจัยสร้างความแตกต่างที่สำคัญ

Mass General Brigham ได้นำ Ambient Documentation Agent ไปใช้กับแพทย์ 800 คน โดยร่างบันทึกทางคลินิกจากการสนทนากับผู้ป่วยโดยอัตโนมัติ¹ ระบบ EVEE ของ JPMorgan Chase จัดการข้อซักถามของลูกค้าผ่าน AI-Assisted Agent ในศูนย์บริการลูกค้า ธนาคารในอเมริกาใต้แห่งหนึ่งประมวลผลการชำระเงิน PIX หลายล้านรายการผ่าน WhatsApp โดยใช้ Agentic Workflow² การใช้งานจริงเหล่านี้แสดงถึงแนวหน้าของการเปลี่ยนแปลงที่ Gartner คาดการณ์ว่าจะฝัง AI Agent ไว้ใน 40% ของแอปพลิเคชันองค์กรภายในปี 2026³ อย่างไรก็ตาม เบื้องหลังเรื่องราวความสำเร็จคือความเป็นจริงที่น่าตกใจ: การทดสอบประสิทธิภาพของ Carnegie Mellon แสดงให้เห็นว่าแม้แต่ Gemini 2.5 Pro ของ Google ก็ทำงานหลายขั้นตอนได้สำเร็จโดยอัตโนมัติเพียง 30.3% เท่านั้น⁴ ช่องว่างระหว่างต้นแบบและระบบ Agentic ระดับการใช้งานจริงต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อนซึ่งองค์กรส่วนใหญ่ประเมินต่ำเกินไป

ทำความเข้าใจการเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรม Agentic

AI Agent แตกต่างจากแอปพลิเคชัน LLM แบบดั้งเดิมโดยพื้นฐาน Chatbot มาตรฐานตอบสนองต่อ Prompt เดียวด้วยผลลัพธ์เดียว Agent ใช้เหตุผลข้ามหลายขั้นตอน เรียกใช้เครื่องมือภายนอก รักษาหน่วยความจำข้ามการโต้ตอบ และไล่ตามเป้าหมายผ่านการตัดสินใจอัตโนมัติ ผลกระทบทางสถาปัตยกรรมแพร่กระจายไปทุกชั้นของโครงสร้างพื้นฐาน

กรอบงาน Agentic AI ของ Google Cloud แบ่ง Agent ออกเป็นสามองค์ประกอบสำคัญ: โมเดลการใช้เหตุผลที่วางแผนและตัดสินใจ เครื่องมือที่ดำเนินการได้ซึ่งปฏิบัติการ และชั้น Orchestration ที่ควบคุม Workflow โดยรวม⁵ กรอบงานจำแนกระบบออกเป็นห้าระดับ ตั้งแต่ตัวแก้ปัญหาที่เชื่อมต่อแบบง่ายไปจนถึงระบบนิเวศ Multi-Agent ที่ซับซ้อนและพัฒนาตัวเองได้ การใช้งานระดับองค์กรส่วนใหญ่ในปัจจุบันดำเนินการอยู่ที่ระดับสองและสาม—Agent เดี่ยวที่เข้าถึงเครื่องมือได้และการประสานงาน Multi-Agent พื้นฐาน

การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานย้ายจากสถาปัตยกรรมที่เน้น LLM แบบคงที่ไปสู่สภาพแวดล้อมแบบไดนามิกและโมดูลาร์ที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับ Agent-Based Intelligence InfoQ อธิบายรูปแบบที่เกิดขึ้นว่าเป็น "Agentic AI Mesh"—กระบวนทัศน์แบบประกอบได้ กระจาย และไม่ขึ้นกับผู้จำหน่าย ซึ่ง Agent กลายเป็น Execution Engine ในขณะที่ระบบ Backend ถอยไปทำหน้าที่กำกับดูแล⁶ องค์กรที่ใช้งานระบบ Agentic ได้สำเร็จให้ความสำคัญกับสถาปัตยกรรมที่เรียบง่ายและประกอบได้มากกว่ากรอบงานที่ซับซ้อน โดยสร้าง Observability ความปลอดภัย และวินัยด้านต้นทุนเข้าไปในสถาปัตยกรรมตั้งแต่เริ่มต้น แทนที่จะเพิ่มความสามารถเหล่านี้ในภายหลัง

ระบบ Agent สำหรับการใช้งานจริงต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่แตกต่างโดยพื้นฐานจาก Inference Endpoint ที่ให้บริการคำขอแต่ละรายการ Agent รักษาสถานะข้ามรอบการสนทนาและการดำเนินงาน การเรียกใช้เครื่องมือสร้าง Dependency Chain ที่ซับซ้อน ระบบ Multi-Agent นำเสนอค่าใช้จ่ายในการประสานงานและความเสี่ยงการแพร่กระจายความล้มเหลว ระบบหน่วยความจำต้องคงบริบทข้ามเซสชันในขณะที่จัดการงบประมาณ Token ข้อกำหนดเหล่านี้ต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์นี้โดยเฉพาะ มากกว่าแพลตฟอร์ม Chatbot ที่ปรับเปลี่ยนมา

การเลือก Framework กำหนดความเร็วในการพัฒนาและความพร้อมสำหรับการใช้งานจริง

ภูมิทัศน์ของ Agentic Framework รวมศูนย์รอบสามตัวเลือก Open-Source หลักภายในเดือนธันวาคม 2025: LangGraph, AutoGen ของ Microsoft และ CrewAI แต่ละ Framework มีปรัชญาการออกแบบที่แตกต่างกันซึ่งกำหนดกรณีการใช้งานที่เหมาะสม

LangGraph ขยายระบบนิเวศของ LangChain ด้วยการออกแบบ Workflow แบบ Graph ที่ถือว่าการโต้ตอบของ Agent เป็น Node ใน Directed Graph⁷ สถาปัตยกรรมนี้ให้ความยืดหยุ่นที่ยอดเยี่ยมสำหรับ Pipeline การตัดสินใจที่ซับซ้อนพร้อมตรรกะแบบมีเงื่อนไข Workflow แบบแยกสาขา และการปรับตัวแบบไดนามิก ความสามารถในการจัดการสถานะของ LangGraph พิสูจน์แล้วว่าจำเป็นสำหรับการใช้งานจริงที่ Agent ต้องรักษาบริบทข้ามการโต้ตอบที่ยาวนาน ทีมที่ต้องการ Orchestration ที่ซับซ้อนพร้อมจุดตัดสินใจหลายจุดและความสามารถในการประมวลผลแบบขนานพบว่าปรัชญาการออกแบบของ LangGraph สอดคล้องกับข้อกำหนดการใช้งานจริง เส้นโค้งการเรียนรู้นำเสนอความท้าทายสำหรับทีมที่ไม่คุ้นเคยกับการเขียนโปรแกรมแบบ Graph แต่การลงทุนนี้ให้ผลตอบแทนในความยืดหยุ่นในการใช้งาน

Microsoft AutoGen จัดกรอบการโต้ตอบของ Agent เป็นการสนทนาแบบ Asynchronous ระหว่าง Agent เฉพาะทาง⁸ แต่ละ Agent สามารถทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยสไตล์ ChatGPT หรือตัวดำเนินการเครื่องมือ ส่งข้อความไปมาในรูปแบบที่ประสานงานกัน แนวทาง Asynchronous ลด Blocking ทำให้ AutoGen เหมาะสำหรับงานที่ยาวนานหรือสถานการณ์ที่ต้องการการจัดการเหตุการณ์ภายนอก การสนับสนุนของ Microsoft ให้ความน่าเชื่อถือระดับองค์กร พร้อมโครงสร้างพื้นฐานที่ผ่านการทดสอบแล้วสำหรับสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง รวมถึงการจัดการข้อผิดพลาดขั้นสูงและความสามารถในการ Logging ที่ครอบคลุม AutoGen โดดเด่นในระบบสนทนาแบบไดนามิกที่ Agent ร่วมมือกันเพื่อทำงานวิจัยหรือตัดสินใจที่ซับซ้อน

CrewAI จัดโครงสร้าง Agent เป็น "Crew" ที่มีบทบาท เป้าหมาย และงานที่กำหนดไว้—อุปมาที่เข้าใจง่ายคล้ายกับการจัดการทีมเสมือน⁹ การออกแบบที่มีความเห็นชัดเจนเร่งการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วและการ Onboard นักพัฒนา CrewAI ให้ความสำคัญกับการทำให้นักพัฒนาไปถึงต้นแบบที่ใช้งานได้อย่างรวดเร็ว แม้ว่าโครงสร้างตามบทบาทอาจจำกัดสถาปัตยกรรมที่ต้องการรูปแบบการประสานงานที่ยืดหยุ่นกว่า องค์กรที่มุ่งเน้นการมอบหมายบทบาทที่กำหนดไว้และ Workflow งานที่ตรงไปตรงมาจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากแนวทางของ CrewAI

การประเมินอย่างตรงไปตรงมา: ทั้งสาม Framework ยอดเยี่ยมในการสร้างต้นแบบแต่ต้องการความพยายามทางวิศวกรรมอย่างมากสำหรับการใช้งานจริง¹⁰ การเปลี่ยนระบบ Multi-Agent จากต้นแบบไปสู่การใช้งานจริงต้องการการวางแผนอย่างรอบคอบเกี่ยวกับประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอ การจัดการกรณีขอบ และความสามารถในการปรับขนาดภายใต้ Workload ที่แปรผัน ทีมควรเลือก Framework ตามข้อกำหนดการใช้งานจริงมากกว่าความสะดวกในการสร้างต้นแบบ—Framework ที่ช่วยให้สร้าง Proof-of-Concept ได้เร็วที่สุดไม่ค่อยพิสูจน์ว่าเหมาะสมที่สุดสำหรับการดำเนินงานระยะยาว

วิกฤตความน่าเชื่อถือต้องการความเข้มงวดทางวิศวกรรม

การใช้งาน Agent จริงเผชิญกับความท้าทายด้านความน่าเชื่อถือที่น่าตกใจ รายงานอุตสาหกรรมระบุว่า 70-85% ของโครงการ AI ล้มเหลวในการบรรลุผลลัพธ์ที่คาดหวัง โดย Gartner คาดการณ์ว่ามากกว่า 40% ของโครงการ Agentic AI จะถูกยกเลิกภายในปี 2027 เนื่องจากต้นทุนที่เพิ่มขึ้น มูลค่าที่ไม่ชัดเจน และการควบคุมความเสี่ยงที่ไม่เพียงพอ¹¹

ความท้าทายพื้นฐานเกิดจากความไม่แน่นอนของ Agent ที่ทวีคูณข้ามหลายขั้นตอน LLM มาตรฐานสร้างผลลัพธ์ที่แปรผันจาก Input ที่เหมือนกัน—Agent ขยายความแปรปรวนผ่านการใช้เหตุผลหลายขั้นตอน การเลือกเครื่องมือ และการตัดสินใจอัตโนมัติ การตัดสินใจที่ไม่ดีเพียงครั้งเดียวในช่วงต้นของ Workflow Agent สามารถแพร่กระจายไปยังขั้นตอนถัดไป ขยายความผิดพลาดเริ่มต้นให้กลายเป็นความล้มเหลวทั้งระบบ¹²

สภาพแวดล้อมการใช้งานจริงนำเสนอความซับซ้อนที่เครื่องมือ Monitoring แบบดั้งเดิมไม่สามารถตรวจจับได้: Silent Hallucination ที่สร้างการตอบสนองที่ดูสมเหตุสมผลแต่ไม่ถูกต้อง Context Poisoning จาก Input ที่เป็นอันตรายที่ทำลายหน่วยความจำของ Agent และ Cascading Failure ที่แพร่กระจายผ่าน Workflow Multi-Agent¹³ การศึกษาเผยว่า 67% ของระบบ RAG ที่ใช้งานจริงประสบปัญหาความแม่นยำในการดึงข้อมูลลดลงอย่างมีนัยสำคัญภายใน 90 วันหลังการใช้งาน—ระบบ Agentic ที่สร้างบน RAG รับช่วงและขยายปัญหาความน่าเชื่อถือเหล่านี้

Concentrix บันทึก 12 รูปแบบความล้มเหลวทั่วไปในระบบ Agentic AI รวมถึง Hallucination Cascade ที่ข้อผิดพลาดทวีคูณข้ามห่วงโซ่การใช้เหตุผลหลายขั้นตอน ช่องโหว่จากการโจมตีจากพื้นผิวการโจมตีที่ขยายใหญ่ขึ้น และความน่าเชื่อถือที่ลดลงจากผลลัพธ์ที่คาดเดาไม่ได้¹⁴ แต่ละรูปแบบความล้มเหลวต้องการกลยุทธ์การลดผลกระทบเฉพาะ ตั้งแต่การตรวจสอบ Output แบบมีโครงสร้างไปจนถึงการประสานงาน Supervisory Agent

การสร้างระบบ Agent ที่น่าเชื่อถือต้องการวินัยทางวิศวกรรมที่เกินกว่าการพัฒนาซอฟต์แวร์ทั่วไป ใช้กลยุทธ์การเปิดตัวแบบค่อยเป็นค่อยไปที่ลดความเสี่ยงโดยควบคุมการเปิดรับ Traffic การใช้งานจริง พฤติกรรมของ Agent มักแตกต่างกันระหว่างการทดสอบและการใช้งานจริงเนื่องจากรูปแบบการโต้ตอบของผู้ใช้จริงและการพึ่งพาบริการภายนอก ใช้งาน Agent กับประชากรผู้ใช้ที่ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ ในขณะที่ตรวจสอบ Metric ความน่าเชื่อถือในแต่ละขั้นตอนการขยาย

การผสานรวมเครื่องมือผ่าน Model Context Protocol

Model Context Protocol (MCP) กลายเป็นมาตรฐานสากลสำหรับการเชื่อมต่อ AI Agent กับเครื่องมือและแหล่งข้อมูลภายนอก Anthropic เปิดตัว MCP ในเดือนพฤศจิกายน 2024 และภายในปี 2025 OpenAI, Google และ Microsoft ได้นำ Protocol นี้มาใช้ทั่วทั้งแพลตฟอร์ม Agent ของตน¹⁵

MCP ทำหน้าที่เหมือนพอร์ต USB-C สำหรับแอปพลิเคชัน AI—อินเทอร์เฟซมาตรฐานสำหรับการเชื่อมต่อโมเดล AI กับแหล่งข้อมูลและเครื่องมือต่างๆ¹⁶ Protocol นี้ให้อินเทอร์เฟซสากลสำหรับการอ่านไฟล์ การดำเนินการฟังก์ชัน และการจัดการ Prompt ตามบริบท Agent สามารถเข้าถึง Google Calendar และ Notion สำหรับความช่วยเหลือส่วนบุคคล สร้างแอปพลิเคชันเว็บจากการออกแบบ Figma เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลองค์กรหลายแห่ง หรือแม้แต่สร้างการออกแบบ 3D ใน Blender

การใช้งานทางเทคนิคนำแนวคิด Message-Flow จาก Language Server Protocol (LSP) มาใช้ซ้ำ โดยส่งผ่าน JSON-RPC 2.0 SDK อย่างเป็นทางการรองรับ Python, TypeScript, C# และ Java โดยมี stdio และ HTTP (พร้อม Server-Sent Events เป็นทางเลือก) เป็นกลไกการขนส่งมาตรฐาน¹⁷ ผู้นำมาใช้ในช่วงแรก รวมถึง Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium และ Sourcegraph ได้ผสานรวม MCP เพื่อเปิดใช้ความสามารถของ Agent ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น

ข้อพิจารณาด้านความปลอดภัยต้องการความสนใจระหว่างการใช้งาน MCP นักวิจัยด้านความปลอดภัยระบุปัญหาหลายประเด็นที่ยังค้างอยู่ รวมถึงช่องโหว่ Prompt Injection การยกระดับสิทธิ์เครื่องมือที่การรวมเครื่องมือสามารถขโมยไฟล์ออกไปได้ และเครื่องมือที่มีลักษณะคล้ายกันที่แทนที่เครื่องมือที่เชื่อถือได้อย่างเงียบๆ¹⁸ การใช้งานจริงควรใช้กลยุทธ์ Defense-in-Depth: ตรวจสอบ Input ของเครื่องมือ จำกัดสิทธิ์เครื่องมือให้น้อยที่สุดเท่าที่จำเป็น และตรวจสอบรูปแบบการใช้เครื่องมือเพื่อหาความผิดปกติ

มาตรฐานความสามารถในการทำงานร่วมกันที่สม่ำเสมออย่าง MCP พิสูจน์แล้วว่ามีความสำคัญต่อการจับมูลค่าเต็มที่ของ Agentic AI โดยการทำลาย Silo การผสานรวม¹⁹ องค์กรที่สร้างโครงสร้างพื้นฐาน Agent ควรใช้ MCP เป็นมาตรฐานสำหรับการผสานรวมเครื่องมือ โดยได้รับประโยชน์จากระบบนิเวศที่เติบโตขึ้นของ Connector สำเร็จรูปในขณะที่รักษาความยืดหยุ่นในการพัฒนาการผสานรวมแบบกำหนดเอง

โครงสร้างพื้นฐาน Observability เผยพฤติกรรมของ Agent

AI Agent Observability ขยายไปไกลกว่าการ Monitoring แอปพลิเคชันแบบดั้งเดิม เมื่อ Agent เลือกที่จะเรียกใช้เครื่องมือเฉพาะหรือเพิกเฉยต่อบริบทที่เกี่ยวข้อง การทำความเข้าใจว่าทำไมต้องการการมองเห็นเข้าไปในกระบวนการใช้เหตุผลของ LLM พฤติกรรมที่ไม่แน่นอน—ที่ Input เหมือนกันสร้าง Output ที่แตกต่างกัน—ต้องการความละเอียดในการ Tracing ที่เป็นไปไม่ได้ด้วยเครื่องมือ Monitoring มาตรฐาน

LangSmith นำเสนอ Observability แบบ End-to-End พร้อมการผสานรวมอย่างลึกซึ้งในระบบนิเวศ LangChain²⁰ แพลตฟอร์มนี้ให้การมองเห็นที่สมบูรณ์ในพฤติกรรมของ Agent ผ่าน Tracing การ Monitoring แบบ Real-Time การแจ้งเตือน และ Usage Insight ความสามารถหลักรวมถึง Step-Through Debugging, Token/Latency/Cost Metric, Dataset Management และ Prompt Versioning องค์กรที่สร้างด้วย LangChain ได้รับประโยชน์จากการผสานรวมแบบ Native ที่จับ Trace โดยอัตโนมัติด้วยการตั้งค่าน้อยที่สุด การใช้งานระดับองค์กรสามารถ Self-Host ได้สำหรับข้อกำหนดด้านอธิปไตยข้อมูล

Langfuse ให้ Observability แบบ Open-Source ภายใต้ใบอนุญาต MIT ทำให้แพลตฟอร์มนี้น่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับการใช้งานแบบ Self-Host²¹ แพลตฟอร์มนี้จับ Trace โดยละเอียดของการดำเนินการ Agent รวมถึงการวางแผน Function Call และ Multi-Agent Handoff ด้วยการ Instrument SDK ด้วย Langfuse ทีมสามารถตรวจสอบ Performance Metric ติดตามปัญหาแบบ Real-Time และเพิ่มประสิทธิภาพ Workflow ได้อย่างมีประสิทธิผล Langfuse Cloud ให้ 50,000 Event ต่อเดือนโดยไม่มีค่าใช้จ่าย ลด

[เนื้อหาถูกตัดทอนสำหรับการแปล]