ความหมายของระบบหลายตัวแทน: คู่มือฉบับสมบูรณ์ของคุณ

ลองนึกถึงทีมที่ทุกคนต่างก็นำทักษะของตนเองมาใช้ โดยทำงานอย่างอิสระแต่ยังคงประสานกันเพื่อบรรลุเป้าหมายร่วมกัน นั่นคือแนวคิดพื้นฐานเบื้องหลังระบบหลายตัวแทน (MAS) แทนที่จะพึ่งพา AI เพียงตัวเดียวในการจัดการทุกอย่าง ระบบหลายตัวแทน (MAS) นำ AI หลายตัวมาทำงานร่วมกันและแลกเปลี่ยนข้อมูล ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะนำไปสู่การตัดสินใจที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

แนวทางนี้กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่าง ๆ มากมาย ตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน การจัดการกลุ่มรถอัตโนมัติ ไปจนถึงการยกระดับการซื้อขายทางการเงิน ระบบหลายตัวแทน (MAS) สามารถช่วยคุณรับมือกับความท้าทายได้อย่างมีทั้งประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับตัว ด้านล่างนี้ เราจะสำรวจว่าระบบหลายตัวแทนทำงานอย่างไร พร้อมทั้งทบทวนแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดและประโยชน์ที่จะได้รับ

ก่อนที่คุณจะสามารถอัปเกรดไปสู่ระบบหลายตัวแทนได้ การถอยกลับไปทำความเข้าใจว่าระบบตัวแทนเดียวทำงานอย่างไรจะเป็นประโยชน์ ตัวแทนเป็นระบบ AI ประเภทหนึ่งที่สามารถทำความเข้าใจและตอบสนองต่อคำถามของลูกค้าได้โดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงจากมนุษย์ เมื่อพวกเขารวบรวมข้อมูลนั้นแล้ว ตัวแทนเหล่านี้จะดำเนินการเพื่อบรรลุเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจง

ลองนึกถึงตัวแทนที่สามารถจัดการคำขอบริการที่เข้ามา และจัดลำดับความสำคัญของงานตามระดับความเร่งด่วน พร้อมดำเนินการด้วยการอัปเดตบันทึกหรือกำหนดเวลาติดตามงานต่อไป แทนที่จะทำตามสคริปต์ ระบบจะตัดสินใจโดยตระหนักถึงบริบทจากข้อมูลแบบเรียลไทม์

แม้ว่าตัวแทนเหล่านี้จะทรงพลัง แต่พวกมันไม่ได้โต้ตอบกับตัวแทนอื่นเพื่อแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกและแก้ปัญหาร่วมกัน

แทนที่จะพึ่งพา AI เพียงตัวเดียวในการจัดการทุกอย่าง ระบบหลายตัวแทนใช้แนวทางที่แตกต่างออกไป: ระบบจะใช้ตัวแทนอัจฉริยะหลายตัวที่โต้ตอบและทำงานร่วมกันเพื่อแก้ปัญหา ตัวแทนเหล่านี้ทำงานภายในสภาพแวดล้อมที่ใช้ร่วมกัน แลกเปลี่ยนข้อมูล และตัดสินใจร่วมกัน ผลลัพธ์ที่ได้คือระบบที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้ดีกว่า AI เพียงตัวเดียว

ระบบหลายตัวแทนจะแชร์ความชาญฉลาดไปยังหลายหน่วย แทนที่จะรวมอำนาจการตัดสินใจทั้งหมดไว้ในที่เดียว ตัวแทนแต่ละตัวมีเป้าหมายและกระบวนการตัดสินใจของตนเอง แต่พวกมันทำงานร่วมกัน เปรียบเสมือนฝูงมดที่ร่วมกันสร้างรัง

อะไรที่ทำให้ MAS แตกต่างจาก Agentic AI แบบดั้งเดิม ทั้งหมดขึ้นอยู่กับวิธีที่ตัวแทนโต้ตอบกัน และวิธีที่พวกมันสามารถปลดล็อกความฉลาดได้มากกว่าการทำงานเพียงลำพัง เมื่อถึงระดับที่สูงขึ้นของความพร้อมของตัวแทน ระบบจะเริ่มรองรับทีมของตัวแทนที่ทำงานร่วมกันและประสานผลลัพธ์ให้เกิดขึ้นทั่วทั้งเวิร์กโฟลว์

นี่คือสิ่งที่กำหนดความเป็นระบบหลายตัวแทน:

• ความเป็นอัตโนมัติ: ตัวแทนแต่ละตัวทำงานอย่างอิสระภายในขอบเขตของตัวเอง ระบบจะรวบรวมและประมวลผลข้อมูล จากนั้นจึงดำเนินการโดยไม่จำเป็นต้องตรวจสอบกับศูนย์กลางควบคุม
• การประสานงาน: ตัวแทนยังคงซิงค์กันอยู่ ตัวแทนจะแบ่งปันการอัปเดต ส่งต่องาน และปรับแผนตามสิ่งที่ตัวแทนอื่นกำลังทำ
• การทำงานร่วมกัน: MAS ที่พัฒนามากแล้วจะรองรับโปรโตคอลมาตรฐาน เช่น A2A และ MCP เพื่อให้ตัวแทนสามารถเข้าใจกันได้ แม้ว่าจะถูกสร้างขึ้นมาเพื่อทำหน้าที่ที่แตกต่างกันก็ตาม
• ความสามารถในการปรับขยาย: เมื่อคุณต้องการขยายระบบ คุณสามารถเพิ่มตัวแทนได้อย่างง่ายดาย สถาปัตยกรรม MAS ทำให้การขยายระบบทำได้ง่ายขึ้น โดยไม่ต้องเขียนทุกอย่างใหม่ตั้งแต่ต้น
• ความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง: ตัวแทนแต่ละตัวถูกสร้างขึ้นมาเพื่อจุดประสงค์เฉพาะ บางตัวอาจจัดการด้านการนัดหมาย ขณะที่อีกตัวหนึ่งแก้ไขกรณีการสนับสนุน เมื่อทำงานร่วมกัน จะสร้างเครือข่ายที่มีการประสานงานกันซึ่งสามารถรับมือกับความท้าทายที่ยิ่งใหญ่กว่าได้

คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้ MAS มีประสิทธิภาพอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วซึ่งไม่มีตัวแทนใดสามารถรับมือได้เพียงลำพัง เมื่อระบบนิเวศของตัวแทนเติบโตขึ้น MAS จะกลายเป็นโมเดลสำหรับการประสานงาน AI ในระดับถัดไป

ความแตกต่างที่ใหญ่ที่สุดระหว่างระบบตัวแทนเดียวและระบบหลายตัวแทนคือวิธีการตัดสินใจ ระบบตัวแทนเดียวทำงานเพียงลำพัง โดยจะรวบรวมข้อมูล ประมวลผล และดำเนินการตามกฎของตนเอง ระบบนี้ทำงานได้ดีสำหรับงานที่ตรงไปตรงมา เช่น การจัดเส้นทางตั๋วการสนับสนุนตามระดับความเร่งด่วน หรือการร่างอีเมลลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล

แต่บางปัญหาก็ใหญ่เกินกว่าที่ระบบเดียวจะสามารถจัดการได้เพียงลำพัง แทนที่จะมีตัวแทนเพียงตัวเดียวทำงานลำพัง MAS อาศัยทีมที่สื่อสาร แบ่งปันงาน และปรับตัวได้แบบเรียลไทม์

MAS ยังสามารถขยายขนาดได้ดีกว่า ระบบตัวแทนเดียวสามารถจัดการข้อมูลได้เพียงระดับหนึ่งก่อนที่จะช้าลง ในขณะที่ MAS สามารถเพิ่มตัวแทนใหม่ได้ตามความต้องการ นั่นคือเหตุผลที่ขั้นต่อไปของการพัฒนาตัวแทนมุ่งไปสู่การประสานงานแบบหลายตัวแทน ซึ่งในที่สุดตัวแทนอาจทำงานร่วมกันได้ข้ามโดเมน เช่น การสนับสนุนลูกค้า การจัดตารางเวลา และการดำเนินการสั่งซื้อ แน่นอนว่าตัวแทนที่มากขึ้นย่อมหมายถึงความซับซ้อนที่มากขึ้น แต่ด้วยโครงสร้างที่เหมาะสม MAS จะช่วยให้ทุกอย่างดำเนินไปอย่างราบรื่น

ระบบหลายตัวแทนมอบสิ่งที่ระบบตัวแทนเดียวไม่สามารถทำได้ นั่นคือความสามารถในการแบ่งงานและพิชิตปัญหา ด้วยการมอบบทบาทเฉพาะให้กับตัวแทนแต่ละตัว MAS จึงสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้มากขึ้นพร้อมทั้งมีความยืดหยุ่นมากกว่า ตัวแทนสามารถส่งต่อข้อมูลหรือสานต่องานต่อจากจุดที่ตัวแทนอีกตัวทิ้งไว้ได้

การประสานงานลักษณะนี้เปิดโอกาสให้ระบบตอบสนองได้มากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อองค์กรต่าง ๆ มุ่งสู่การทำงานอัตโนมัติข้ามหลายโดเมน

หนึ่งในจุดแข็งที่ใหญ่ที่สุดของระบบหลายตัวแทนคือความสามารถในการขยายขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากตัวแทนแต่ละตัวทำงานอย่างอิสระ จึงสามารถเพิ่มตัวแทนใหม่เข้าไปได้โดยไม่ทำให้ระบบทำงานหนักเกินไป สิ่งนี้ทำให้ MAS เหมาะอย่างยิ่งสำหรับอุตสาหกรรมที่มีความต้องการผันผวน เช่น โลจิสติกส์ แทนที่จะต้องออกแบบระบบใหม่ทั้งหมดทุกครั้งที่มีตัวแปรหรืองานใหม่เข้ามา คุณเพียงแค่เพิ่มตัวแทนเข้าไปเพื่อช่วยแบ่งเบาภาระงานก็ได้

แทนที่จะแก้ปัญหาทุกอย่างแบบร่วมมือกัน MAS อนุญาตให้คุณออกแบบลำดับการทำงานที่ตัวแทนสามารถส่งต่องานให้กันและกันได้ สมมติว่าคุณลงจอดที่สนามบิน ตัวแทนผู้ช่วยการเดินทางของคุณอาจสั่งการไปยังตัวแทนบริการเรียกรถเพื่อจองรถให้อัตโนมัติ ตัวแทนแต่ละตัวมุ่งเน้นไปที่ความเชี่ยวชาญของตนเอง แต่เมื่อทำงานร่วมกัน พวกเขาจะมอบประสบการณ์ที่ราบรื่นไร้รอยต่อ

โลกความเป็นจริงเต็มไปด้วยความไม่แน่นอน แต่ตัวแทนของ MAS สามารถปรับพฤติกรรมของตนเองได้ตามข้อมูลใหม่ หรือแม้แต่สิ่งรบกวนที่ไม่คาดคิด ในอุตสาหกรรมเหล่านี้ การตัดสินใจจำเป็นต้องทำอย่างรวดเร็ว และสภาวะต่าง ๆ ก็เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา

ในระบบหลายตัวแทน การที่ตัวแทนทำงานควบคู่กันเพียงอย่างเดียวยังไม่เพียงพอ ตัวแทนจำเป็นต้องประสานงานกัน: ส่งต่องาน แบ่งปันบริบท และทำงานร่วมกันเพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ที่กว้างขึ้น การประสานงานนี่เองที่ทำให้กลุ่มเครื่องมือหลวมๆ แตกต่างจาก MAS ที่ทำงานได้อย่างเต็มรูปแบบ

เมื่อระบบนิเวศของตัวแทนเติบโตขึ้น นี่คือวิธีที่การประสานงานนั้นแสดงออกมา

ตัวแทนแต่ละตัวถูกออกแบบมาเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ เช่น การตอบคำถามเกี่ยวกับสินค้า หรือการเริ่มต้นการติดตามผล แต่เมื่อเหล่าตัวแทนสามารถส่งต่องานให้กันและกันได้ คุณก็จะปลดล็อกการประสานงานที่แท้จริง ตัวแทนหนึ่งทำงานเสร็จแล้วส่งต่องานไปยังตัวแทนถัดไป โดยยังคงเก็บรักษาบริบทและความต่อเนื่องไว้

ลองนึกถึงลำดับการเริ่มต้นใช้งานที่ตัวแทนติดตั้งทำการเปิดใช้งานบริการ จากนั้นส่งสัญญาณไปยังตัวแทนต้อนรับเพื่อส่งอีเมลส่วนบุคคล และต่อมาก็แจ้งไปยังตัวแทนฝึกอบรมเพื่อมอบทรัพยากรที่ปรับให้เหมาะกับผู้ใช้รายนั้น ตัวแทนแต่ละตัวทำงานอย่างอิสระ แต่ก็ยังคงประสานกัน

เพื่อให้ตัวแทนทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวแทนจำเป็นต้องเก็บรักษาและแบ่งปันบริบทที่เกี่ยวข้อง หากปราศจากบริบท การโต้ตอบแต่ละครั้งก็จะกลายเป็นการเริ่มต้นใหม่ทั้งหมด เมื่อการออกแบบตัวแทนก้าวหน้าไป ระบบต่าง ๆ ก็กำลังพัฒนาเพื่อรองรับหน่วยความจำ ทำให้ตัวแทนสามารถสานต่องานจากจุดที่ตัวอื่นหยุดไว้ และปรับการตัดสินใจให้เหมาะสมตามนั้น

สิ่งนี้ช่วยให้เกิดประสบการณ์ที่ราบรื่นยิ่งขึ้น ซึ่งทำให้ “ระบบ” โดยรวมรู้สึกเป็นหนึ่งเดียว แม้ว่าจะขับเคลื่อนด้วยองค์ประกอบที่แตกต่างกันหลายส่วนก็ตาม

ตัวแทนไม่สามารถประสานงานกันได้ หากไม่มีวิธีการที่ใช้ร่วมกันในการแลกเปลี่ยนข้อมูล นั่นคือจุดที่โปรโตคอลการทำงานร่วมกันเข้ามามีบทบาท โปรโตคอลเหล่านี้มอบโครงสร้างที่ตัวแทนต้องการเพื่อสื่อสาร แบ่งปันบริบท และส่งต่องานได้อย่างราบรื่น

Salesforce รองรับโปรโตคอลหลักสองแบบที่ออกแบบมาสำหรับการประสานงานแบบหลายตัวแทน:

• Model Context Protocol (MCP) ช่วยให้ตัวแทนสามารถรักษาการรับรู้ต่อภาพรวมของงานได้ โดยช่วยให้มั่นใจได้ว่าบริบท (เช่น เจตนาของผู้ใช้ ขั้นตอนก่อนหน้า หรือสถานะของระบบ) สามารถถูกส่งต่อระหว่างตัวแทนได้:
• Agent-to-Agent (A2A) ช่วยให้ตัวแทนสามารถส่งการอัปเดตแบบเรียลไทม์หรือคำของานถึงกันและกันได้ ทำให้ตัวแทนสามารถทำงานร่วมกันได้โดยไม่ต้องพึ่งพาระบบศูนย์กลาง

โปรโตคอลเหล่านี้ทำให้การขยายเครือข่ายตัวแทนของคุณง่ายขึ้น โดยช่วยให้ตัวแทนแต่ละตัวมุ่งเน้นที่บทบาทของตนเอง ขณะเดียวกันก็ยังมีส่วนร่วมในประสบการณ์ที่ใหญ่กว่าและเชื่อมโยงกัน

ระบบหลายตัวแทนมีศักยภาพสูง แต่การทำให้ศักยภาพนั้นเกิดขึ้นจริงขึ้นอยู่กับปัจจัยสำคัญเพียงข้อเดียว นั่นคือ ความสามารถในการทำงานร่วมกัน เพื่อให้ตัวแทนทำงานร่วมกันได้ พวกเขาจำเป็นต้องมีวิธีการสื่อสารและการส่งต่องานที่ใช้ร่วมกัน ซึ่งสามารถรักษาบริบทไว้ได้ หากไม่มีวิธีการสื่อสารและการส่งต่องาน ตัวแทนแต่ละตัวก็จะทำงานอยู่ในสุญญากาศ

หนึ่งในอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในการพัฒนา MAS ในปัจจุบันคือการขาดมาตรฐานที่สอดคล้องกัน ตัวแทนจำนวนมากถูกสร้างขึ้นด้วย เฟรมเวิร์ก ภาษาโปรแกรม หรือสมมติฐานที่แตกต่างกันเกี่ยวกับวิธีการที่ควรทำงาน ความกระจัดกระจายนี้ทำให้การเชื่อมต่อตัวแทนต่างๆ เข้ากับระบบนิเวศร่วมกัน หรือการเชื่อมโยงตัวแทนเข้าด้วยกันอย่างมีประสิทธิภาพเป็นเรื่องยากขึ้น

โปรโตคอลอย่าง MCP และ A2A กำลังช่วยแก้ปัญหานี้ ด้วยการสร้างรากฐานร่วมสำหรับการโต้ตอบระหว่างตัวแทน แต่การนำมาใช้ในวงกว้างนั้นต้องใช้เวลา และขึ้นอยู่กับนักพัฒนาที่ต้องสร้างระบบโดยคำนึงถึงการทำงานร่วมกันได้ตั้งแต่เริ่มต้น

เมื่อ MAS กลายเป็นกระแสหลักมากขึ้น คุณสามารถคาดหวังได้ว่าจะมีการผลักดันที่เข้มข้นขึ้นไปสู่การสร้างมาตรฐาน นั่นเป็นวิธีเดียวที่จะทำให้มั่นใจได้ว่าตัวแทนสามารถทำงานเป็นส่วนหนึ่งของระบบที่กว้างขึ้นและมีการประสานงานกันได้ ไม่ว่าจะถูกสร้างขึ้นโดยใครก็ตาม

คุณไม่จำเป็นต้องเปิดตัว MAS ที่มีการประสานงานอย่างสมบูรณ์ตั้งแต่วันแรก คุณสามารถค่อย ๆ สร้างขึ้นทีละขั้น โดยเริ่มจากตัวแทนเดียว และขยายการประสานงานเพิ่มขึ้นตามเวลา

นี่คือวิธีดำเนินการต่อเมื่อ MAS เริ่มถูกนำมาใช้

• เริ่มต้นจากขนาดเล็กและเจาะจง: เริ่มต้นด้วยตัวแทนที่จัดการงานที่เฉพาะเจาะจงและทำซ้ำได้ การมีเป้าหมายที่ชัดเจนและขอบเขตที่แคบจะทำให้การทดสอบและการพัฒนาตัวแทนทำได้ง่ายขึ้น
• ใช้โปรโตคอลที่แชร์: นำมาตรฐานการทำงานร่วมกันมาใช้ตั้งแต่เนิ่น ๆ เช่น MCP และ A2A แม้ว่าคุณอาจยังไม่ได้เชื่อมโยงตัวแทนเข้าด้วยกัน แต่การใช้โปรโตคอลร่วมกันตั้งแต่ต้นจะช่วยให้การประสานงานในภายหลังเป็นไปได้อย่างราบรื่น
• ปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: เมื่อคุณขยายเครือข่ายตัวแทน ให้ใช้ข้อมูลป้อนกลับและการวิเคราะห์เพื่อปรับแต่งพฤติกรรมให้ดีขึ้น ระบบนิเวศของตัวแทนจะชาญฉลาดขึ้นเรื่อย ๆ ตามปริมาณการเรียนรู้และการเชื่อมต่อ

แต่ละขั้นตอนเหล่านี้จะพาคุณเข้าใกล้ระบบหลายตัวแทนมากขึ้น ซึ่งตัวแทนอัจฉริยะจะทำงานร่วมกันเพื่อมอบผลลัพธ์ที่รวดเร็วและชาญฉลาดยิ่งขึ้น