การเปิดตัว Mastra ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์ก AI Agent ที่พัฒนาด้วย TypeScript ได้จุดประเด็นการถกเถียงที่น่าสนใจในชุมชนนักพัฒนาเกี่ยวกับธรรมชาติพื้นฐานและประโยชน์ในทางปฏิบัติของ AI Agent ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ในขณะที่นักพัฒนาบางส่วนแสดงความกระตือรือร้นเกี่ยวกับความสามารถของเฟรมเวิร์กนี้ บางส่วนก็ตั้งคำถามถึงความจำเป็นของสถาปัตยกรรมแบบ Agent ในแอปพลิเคชัน AI สมัยใหม่
ทำความเข้าใจ AI Agent: มากกว่าคำที่กำลังฮิต
แนวคิดเรื่อง Agent ในการพัฒนา AI ได้กลายเป็นหัวข้อที่มีการโต้เถียง โดยนักพัฒนาจำนวนมากต้องการความชัดเจนเกี่ยวกับประโยชน์ในทางปฏิบัติ แทนที่จะมองว่า Agent เป็นบุคลิกที่แตกต่างกัน นักพัฒนาที่มีประสบการณ์แนะนำให้คิดว่าเป็นขั้นตอนหรือโมดูลเฉพาะทางในกระบวนการทำงานที่ใหญ่กว่า วิธีการแบบโมดูลาร์นี้ช่วยให้จัดการกับงานที่ซับซ้อนซึ่งอาจเกินความสามารถของการใช้ Large Language Model (LLM) เพียงครั้งเดียว
หากคุณละเว้นคำว่า Agent และแทนที่ในใจด้วยคำว่าขั้นตอน ทุกอย่างจะมีความหมายมากขึ้น... เมื่อสิ่งเหล่านี้ซับซ้อนขึ้น คุณจะเริ่มเจอปัญหาซ้ำๆ การมีไลบรารีพร้อมเครื่องมือที่ดีจะช่วยแก้ปัญหาเหล่านั้นได้
เหตุผลสนับสนุนสถาปัตยกรรมแบบ Agent
มีข้อโต้แย้งที่น่าสนใจหลายประการสำหรับการใช้สถาปัตยกรรมแบบ Agent ประการแรก ช่วยจัดการข้อจำกัดของ Context Window ใน LLM ปัจจุบันโดยแบ่งงานที่ซับซ้อนเป็นการทำงานย่อยที่เฉพาะเจาะจง วิธีนี้ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและความสอดคล้อง โดยเฉพาะในกระบวนการทำงานที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบในโลกจริง เช่น การค้นหาเว็บหรือการเรียก API นอกจากนี้ ในสภาพแวดล้อมที่โฮสต์เอง การใช้โมเดลที่แตกต่างกันสำหรับงานต่างๆ สามารถเพิ่มประสิทธิภาพทั้งในด้านต้นทุนและประสิทธิภาพ
ข้อกำหนดหลักของเฟรมเวิร์ก:
- Node.js เวอร์ชัน 20.0 ขึ้นไป
- รองรับการทำงานร่วมกับ OpenAI, Anthropic และ Google Gemini
- สนับสนุนการใช้งานโมเดลแบบติดตั้งในเครื่องผ่านผู้ให้บริการ Ollama
การประยุกต์ใช้งานและการผสานรวม
นักพัฒนารายงานความสำเร็จในการใช้แนวทางแบบ Agent ในหลากหลายสถานการณ์ ตั้งแต่การทำระบบอัตโนมัติสำหรับการสนับสนุนลูกค้าไปจนถึงกระบวนการตรวจสอบโค้ด เฟรมเวิร์กนี้โดดเด่นเป็นพิเศษในกระบวนการทำงานที่มีโครงสร้างซึ่งสามารถแยกย่อยเป็นขั้นตอนที่ชัดเจนได้ การผสานรวม Voice Agent ได้กลายเป็นกรณีการใช้งานที่เติบโตขึ้น โดยนักพัฒนากำลังศึกษาการผสานรวมกับผู้ให้บริการ Text-to-Speech (TTS) ต่างๆ เช่น ElevenLabs , OpenAI และ PlayAI
กรณีการใช้งานหลัก:
- การทำงานอัตโนมัติสำหรับกระบวนการที่ซับซ้อน
- ระบบสนับสนุนลูกค้า
- ระบบการตรวจสอบโค้ด
- การผสานรวมตัวแทนอัจฉริยะด้านเสียง
- การโต้ตอบกับเว็บและการประมวลผลข้อมูล
ข้อพิจารณาในการพัฒนาและทดสอบ
ชุมชนนักพัฒนาเน้นย้ำความสำคัญของเฟรมเวิร์กการประเมินผล (evals) ในการพัฒนา Agent แนวทางที่แนะนำคือใช้เวลาสองสามชั่วโมงในการตั้งค่า evals หลังจากการสร้างต้นแบบเบื้องต้น คล้ายกับการตรวจสอบประสิทธิภาพด้วยการตรวจสอบผู้ใช้จริง (RUM) และการทดสอบแบบสังเคราะห์ในไปป์ไลน์การผสานรวมต่อเนื่อง (CI) วิธีนี้ช่วยให้นักพัฒนาเข้าใจคุณค่าสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของตนและรักษาคุณภาพเมื่อระบบซับซ้อนขึ้น
บทสรุป
แม้จะยังมีการถกเถียงเกี่ยวกับคำศัพท์และความจำเป็นของ Agent แต่ประโยชน์ในทางปฏิบัติของกระบวนการทำงาน AI แบบโมดูลาร์กำลังชัดเจนขึ้น การอภิปรายแสดงให้เห็นว่าความสำเร็จของสถาปัตยกรรมแบบ Agent มักขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานที่เหมาะสมและการพิจารณาความซับซ้อนของกระบวนการทำงานอย่างรอบคอบ มากกว่าการนำ Agent มาใช้เพียงเพราะกระแสนิยม