Agentic AI และ Agentic RAG: Hyped Buzzwords หรือ Game-Changer?

ที่นี่เรากําลังไปอีกครั้ง! หนึ่งคลื่นของเงื่อนไขใหม่ ๆ จะทําให้เกิดการสั่นสะเทือนทั่วชุมชน AI การติดตามแนวโน้มเหล่านี้ทั้งหมดอาจเป็นเรื่องยาก (โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพวกเขากําลังเป็นจริงเพียงแค่คําพูด! 😏) โดยเฉพาะอย่างยิ่งแนวโน้มล่าสุดคือ ลองรอบ ๆ และคุณจะเห็นทุกคนพูดคุยเกี่ยวกับ บริษัท มากขึ้นกําลังสร้างพวกเขาวางแผนหรืออย่างน้อยต้องการ agentic approach to AI ออฟฟิศ แต่มี อนาคตที่แท้จริงหรือไม่? หรือเพียงแค่ hype เพิ่มเติมที่จะ wade through? 🤔 ดีอ่านต่อไปเพื่อหาข้อมูล! ตัวแทน AI และตัวแทน RAG จาก AI “แบบดั้งเดิม” ไปยังวิธีการตัวแทนใหม่ AI พัฒนาในความเร็วที่รุนแรงและแม้ว่ามันจะรู้สึกแปลกที่จะพูดว่าตอนนี้เราสามารถอ้างถึงวิธีการบางอย่างเป็น "เทรด AI" เราพูดถึงการบูรณาการ LLM ทั้งหมดที่เราได้เห็นในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา (ฉันหมายความว่าแม้ Paint ได้คุณสมบัติ AI!). ตอนนี้เช่นเดียวกับมันมักจะเกิดขึ้นเมื่อเทคโนโลยีใหม่หรือคุณลักษณะ / การปฏิบัติที่เย็นเกิดขึ้นทุกคนต้องการที่จะกระโดดบนเรือ (จําไว้เมื่อ app ทันทีมี “Reels” หรือบาง spin-off? ใช่, that frenzy. 😉) ทุกคน ด้วยเวลาเทคโนโลยีตัวเองพัฒนาและผู้ใช้และตลาดตัดสินใจว่าแอพพลิเคชันใดที่คุ้มค่าที่จะสํารวจและมีเหตุผล ดังนั้นจึงไม่น่าแปลกใจที่ในช่วงไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมาเราได้ย้ายไปกว่าวิธีการ AI ก่อนหน้านี้ไปสู่สิ่งที่ทันสมัยมากขึ้น: Agentic AI and Agentic RAG พิจารณา“ AI แบบดั้งเดิม” และการบูรณาการ LLM ก่อนหน้านี้เป็นผู้ช่วยที่ฉลาด แต่มีส่วนร่วมบางอย่าง คุณจะถามคําถามและจะให้คําตอบ ตัวอย่างเช่นคุณถาม chatbot “สภาพอากาศคืออะไร” และมันบอกคุณ ง่ายโดยตรงและมีประสิทธิภาพสําหรับงานหลายอย่าง ️ ดังนั้นทําไมการเปลี่ยนแปลง? เราต้องการ AI ที่สามารถ มากกว่าไม่เพียง แต่ มากกว่า สัมผัส อธิบาย เราต้องการระบบที่สามารถวางแผนดําเนินการหลายขั้นตอนการโต้ตอบกับแอปพลิเคชันการแก้ไขตนเองเชื่อมต่อกับเครื่องมือ ( ) และอื่น ๆ อีกมากมาย ด้วยโปรโตคอล AI ใหม่! This is where agentic AI and agentic RAG workflows step in! แทนที่จะตอบเพียงอย่างเดียวระบบ AI ที่เป็นตัวแทนจะทําหน้าที่เป็นซูเปอร์ฮีโร่ที่แก้ปัญหาอย่างมีนัยสําคัญ แต่นี่คืออนาคตของ AI หรือเพียงแค่ hype? ลองเรียนรู้เพิ่มเติม! 👇 Decoding Agentic AI: สิ่งที่ Hype เกี่ยวกับ? เวลาที่จะเจาะลึกเข้าไปในโลกของตัวแทน AI การกําหนดตัวแทน AI ดังนั้นสิ่งที่แน่นอน ตัวแทน AI? จินตนาการผู้ช่วย AI ของคุณในปัจจุบัน แต่ซูเปอร์ชาร์จกับ . เป็น ability to think, plan, and act autonomously to achieve complex goals มันไม่ได้เป็นเพียงการตอบคําถามอีกต่อไป; มันเป็นปัญหาการแก้ปัญหาอย่างกระตือรือร้นขึ้นอยู่กับคําแนะนําที่ให้! + 💪 ในแกนของมัน agentic AI ใช้ LLMs รวมใน " ️ ♂️ ออฟฟิศ เหล่านั้น ทําลายงานขนาดใหญ่และซับซ้อนลงในขั้นตอนขนาดเล็กและสามารถจัดการได้ จากนั้นสําหรับแต่ละขั้นตอนพวกเขาใช้เครื่องมือต่างๆ ( ) เพื่อเสร็จสิ้นงานไมโคร - ทั้งหมดโดยอัตโนมัติ! ออฟฟิศ บ่อยครั้งผ่านการบูรณาการ MCP เมื่อขั้นตอนแต่ละขั้นตอนทั้งหมดเสร็จสมบูรณ์และผลลัพธ์ที่ดีได้รับการบรรลุตัวแทนรวมผลลัพธ์เหล่านี้เพื่อส่งผลลัพธ์สุดท้าย สิ่งนี้อาจเป็นการสร้างเนื้อหาเช่นเดียวกับ LLMs ปกติ ( แต่มีผลลัพธ์ที่แม่นยํามากขึ้นเนื่องจากกระบวนการหลายขั้นตอน) หรือแม้กระทั่งการดําเนินงานในโลกจริงเช่นการซื้ออาหารออนไลน์สําหรับคุณโดยมีรายการช้อปปิ้ง วิธีการบรรลุ เป็นคําที่กว้างขวางและด้วยเหตุผลที่ดี – มีหลายวิธีที่จะนํามันไปสู่ชีวิต! ตัวแทน AI ในสถานการณ์ส่วนใหญ่ตัวแทน AI ไม่ทํางานแยกต่างหาก แทนนั้นมันจะจัดระเบียบหลายตัว (แม้ทางไกลด้วยโปรโตคอลเช่น ) แต่ละตัวแทนส่วนประกอบมักจะขับเคลื่อนโดยหนึ่งหรือมากกว่า LLMs และพร้อมกับเครื่องมือเฉพาะเพื่อบรรลุเป้าหมายเฉพาะ sub-agents A2A ของ Google ดังนั้นในหลักการ Agentic AI means orchestrating LLMs and the tools they can connect to into a goal-driven workflow ในขอบเขตใหม่ที่น่าตื่นตาตื่นใจนี้มีหลายสถาปัตยกรรมที่เป็นไปได้: ตัวแทนลําดับ: ตัวแทนหนึ่งเสร็จสิ้นงานแล้วส่งผลผลิตไปยังตัวแทนถัดไปในโซ่ได้อย่างราบรื่น ตัวแทน 1 ➡️ ตัวแทน 2 ➡️ ... ➡️ ตัวแทน N ตัวแทนวงจร: ลองจินตนาการตัวแทนที่ดําเนินการตัวแทนภายใต้ซ้ําซ้ํากันทั้งสําหรับจํานวนการทําซ้ําที่กําหนดหรือจนกว่าจะตอบสนองความต้องการที่เฉพาะเจาะจง คิดว่ามันเป็นการซับซ้อนแบบซ้ําซ้อน! ตัวแทนขนาน: สําหรับงานที่สามารถดําเนินการได้โดยอิสระตัวแทนขนานจะทํางานร่วมกันเพื่อเร่งกระบวนการ! และเพิ่มเติม... ความคิดหลักคือการสร้างกระบวนการทํางานหลายขั้นตอนซึ่งตัวแทนที่มีความเชี่ยวชาญสูง (ซึ่งโดดเด่นในการแก้ปัญหาเฉพาะ) ทํางานร่วมกัน การรวมกันนี้นําไปสู่ระบบ AI แบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนและสามารถรับมือกับความท้าทายที่หลากหลายอย่างไม่น่าเชื่อ สิ่งจะง่ายขึ้นมากที่จะเข้าใจด้วยตัวอย่างในโลกจริง: ดู ️ วิธีสร้างตัวแทน AI ของนักข่าวโดยใช้ตัวแทนภายใต้สามตัวแทน AI แบบดั้งเดิม vs Agentic AI Feature Traditional AI Agentic AI Implementations Usually, integration with a single LLM A set of AI-orchestrated agents, each integrated with its own LLMs and specialized tools Core function Generating content by answering queries Proactive problem-solving focused on achieving complex goals Autonomy Reactive; waits for explicit instruction Autonomous; plans, executes, and self-corrects Task handling Single-step tasks or simple sequences Complex, multi-step workflows where problems are broken down. Tool usage Possible plugin integration Extensive integration with external tools, APIs, and more via AI protocols like MCP Interaction Primarily text-in, text-out Interacts with applications, real-world systems, and other agents Example "Give me the best places I should see in my 3-day trip to Miami" An AI vacation planner looking for fresh and new places to visit on your trip, while simultaneously booking flights, hotels, and buying tickets for the selected experiences for you Best analogy A knowledgeable assistant A highly skilled project manager or a team of specialized experts In emojis 🧠 🧠 + 🦾 Implementations โดยปกติการรวมกับ LLM เดียว ชุดของตัวแทน AI-orchestrated แต่ละตัวรวมกับ LLM ของตัวเองและเครื่องมือเฉพาะ Core function สร้างเนื้อหาโดยตอบคําถาม การแก้ปัญหาโปรโมตที่มุ่งเน้นไปที่การบรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อน Autonomy การตอบสนอง; รอคําแนะนําที่ชัดเจน อัตโนมัติ; การวางแผน การดําเนินการ และการแก้ไขตนเอง Task handling งานขั้นตอนเดียวหรือลําดับที่เรียบง่าย กระบวนการทํางานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนซึ่งปัญหาจะถูกแบ่งออก Tool usage การบูรณาการปลั๊กอินที่เป็นไปได้ การรวมกันอย่างกว้างขวางกับเครื่องมือภายนอก API และอื่น ๆ ผ่านโปรโตคอล AI เช่น MCP Interaction ส่วนใหญ่ text-in, text-out การโต้ตอบกับแอปพลิเคชันระบบโลกจริงและตัวแทนอื่น ๆ Example "ให้ฉันสถานที่ที่ดีที่สุดที่ฉันควรเห็นในการเดินทาง 3 วันของฉันไปยังมาไมอามี่" นักวางแผนวันหยุด AI ที่กําลังมองหาสถานที่ใหม่ ๆ เพื่อเยี่ยมชมในระหว่างการเดินทางของคุณในขณะที่จองเที่ยวบินโรงแรมและซื้อตั๋วสําหรับประสบการณ์ที่เลือกสําหรับคุณ Best analogy ผู้ช่วยที่มีความรู้ ผู้จัดการโครงการที่มีทักษะสูงหรือทีมผู้เชี่ยวชาญ In emojis + Unpacking Agentic RAG: สิ่งที่คุณต้องรู้ เวลาที่จะสํารวจ RAG ที่เป็นตัวแทนซึ่งเป็นขอบเขตใหม่ของรุ่นที่เพิ่มขึ้นด้วยการกู้คืน มันคืออะไร ดังนั้นคุณได้ยินเกี่ยวกับ มันเหมือนกับการให้ LLM บัตรห้องสมุดที่มีประสิทธิภาพสูงเพื่อหาข้อมูลที่ถูกต้องสดและมีความเกี่ยวข้องมากก่อนที่จะผลิตคําตอบ RAG (Retrieval Augmented Generation) นี่เป็นสิ่งที่ดีสําหรับการตั้งพื้นฐาน LLMs แต่มีการจับ: you had to find and pass that content to the AI yourself ดี agentic RAG ใช้แนวคิดนี้และฉีดอัตโนมัติอย่างจริงจัง! แนวคิดหลักที่นี่คือ ซึ่งหมายความว่าคุณจะมีระบบที่ใช้ตัวแทนซึ่งสามารถวางแผนการสํารวจข้อมูลในแง่มุมอย่างกลยุทธ์ apply agentic AI principles directly to the RAG workflow จินตนาการว่ามีเครื่องมือวิจัย AI ที่ทุ่มเท! ตัวแทนนี้ไม่เพียง แต่กําลังมองหาในเชิงบวก แทนที่จะดําเนินการค้นหาหลายอย่างโดยเฉพาะอย่างยิ่งประเมินคุณภาพของข้อมูลที่พบและแม้กระทั่งปรับปรุงคําถามบนพื้นฐานของสิ่งที่พบ กระบวนการโปรโมตนี้หมายความว่าระบบ RAG ของตัวแทนสามารถค้นหาเข้าใจและเลือกเนื้อหาที่มีคุณภาพสูงด้วยตัวเอง ข้อมูลที่จัดเก็บไว้อย่างละเอียดจะถูกส่งไปยังตัวแทนอื่น ๆ ในกระบวนการทํางานเพื่อให้สามารถผลิตผลลัพธ์ที่แม่นยําและละเอียดอ่อนมากขึ้น วิธีการดําเนินการ การประยุกต์ใช้ตัวแทน RAG มุ่งเน้นไปที่การออกแบบ "ตัวแทนการกู้คืน" ที่เชี่ยวชาญพร้อมกับ LLMs และเครื่องมือที่เหมาะสมในการโต้ตอบและสกัดข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่นฐานข้อมูล API เว็บและฐานความรู้ของ บริษัท ตัวแทนที่ชาญฉลาดนี้จะจัดการกับการยกหนัก: แปลง prompt เป็นคําถามการค้นหาที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพ ใช้การค้นหาเหล่านี้ไปทั่วทุกแหล่งที่สามารถเข้าถึงได้ (อาจแม้ใน paralel! ) การประเมินความเกี่ยวข้องของเนื้อหาที่ได้รับ สรุปข้อมูลที่มีคุณภาพสูงที่ได้รับ สุดท้าย (หรือตัวแทนที่เชี่ยวชาญอื่น ๆ) เพื่อใช้ข้อมูลเหล่านั้นในการผลิตผลลัพธ์สุดท้าย the meticulously curated information is then passed to a "generation agent" ️ : ขั้นตอน 1-3 สามารถทําซ้ําได้หลายครั้งโดย AI Orchestrator หากเนื้อหาที่สกัดไม่ได้พิจารณาว่าถูกต้องหรือเพียงพอ Note RAG แบบดั้งเดิม vs Agentic RAG Feature Traditional RAG Agentic RAG How context retrieval works The LLM's answers are grounded in a pre-defined knowledge base that it can access A dedicated retrieval agent strategically plans, executes, and refines multi-step searches across diverse sources Autonomy Reactive retrieval Proactive and autonomous retrieval Complexity Simpler to set up for basic Q&A tasks. More complex to design and implement due to the orchestration of multiple agents and specialized tools Example "What is the future of AI given the content in these research papers: ?" An agent workflow tasked with: "Summarize the latest trends in AI from recent academic papers." In emojis 📚 ➡️ 💬 🧠 🗺️ 🔍 ➡️ 📝 ➡️ ✨ How context retrieval works คําตอบของ LLM มีพื้นฐานในฐานความรู้ที่กําหนดไว้ล่วงหน้าที่สามารถเข้าถึงได้ ตัวแทนการค้นหาที่เฉพาะเจาะจงวางแผนดําเนินการและปรับปรุงการค้นหาหลายขั้นตอนผ่านแหล่งต่าง ๆ Autonomy การตอบสนองการกู้คืน การกู้คืนแบบ proactive และ autonomous Complexity ง่ายต่อการตั้งค่าสําหรับงาน Q & A หลัก การออกแบบและดําเนินการที่ซับซ้อนขึ้นเนื่องจากการจัดเรียงตัวแทนหลายตัวและเครื่องมือพิเศษ Example “อนาคตของ AI คืออะไรเนื่องจากเนื้อหาในบทความวิจัยเหล่านี้: ” กระบวนการทํางานของตัวแทนที่รับผิดชอบ: "สรุปแนวโน้มล่าสุดใน AI จากบทความวิชาการล่าสุด" In emojis ️ ️️️️ สิ่งที่คุณต้องสร้างกระบวนการทํางานของ Agentic AI และ Agentic RAG จนถึงขณะนี้คําอธิบายในบทความนี้อาจทําให้คุณคิดว่าตัวแทน AI และตัวแทน RAG เสมอเหนือกว่า AI และ RAG "แบบดั้งเดิม" ในขณะที่การตีความใหม่ "อย่างรุนแรง" ของ AI และ RAG นี้สามารถนําเสนอความแม่นยําที่ดีขึ้นและระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนมากขึ้น แต่การสร้างกระบวนการทํางานของ AI ทั้งหมดด้วยการพูดคุยกับตัวแทนที่เชี่ยวชาญหลายตัวไม่ได้เป็นวิธีที่ดีที่สุดโดยเฉพาะอย่างยิ่งสําหรับงานที่เรียบง่าย โปรดจําไว้ว่า AI ถูกสร้างขึ้นเพื่อทําความเรียบง่ายและอัตโนมัติ Over-engineering it can definitely be counterproductive. Agentic AI และ Agentic RAG จริงๆส่องสว่างเมื่อคุณ ในสถานการณ์เหล่านี้เวลาและความพยายามที่ลงทุนในการสร้างกระบวนการทํางานทั้งหมดที่ขึ้นอยู่กับตัวแทนมีเหตุผลอย่างสมบูรณ์แบบ need to repeat elaborate actions or demand highly accurate results multiple times ตอนนี้แม้ว่าคุณจะตัดสินใจว่ากระบวนการทํางานของตัวแทนเป็นวิธีที่เหมาะสม แต่การนําไปใช้มันเป็นความท้าทายที่แตกต่างกันอย่างสมบูรณ์ คุณจะต้องการสถาปัตยกรรมเครื่องมือและโซลูชั่นทั้งหมดเพื่อสนับสนุนตัวแทนของคุณ พิจารณา: : Fresh, curated, AI-optimized datasets specifically designed for RAG workflows. 📦 Data packets Servers packed with tools for data conversion, data retrieval, browser interaction, and much more. ⚙️ MCP servers: : AI-integrable APIs that LLMs can use to retrieve fresh and accurate content from search engines—for RAG pipelines. 🔎 SERP APIs : AI-ready browsers that agents can connect to for visiting and interacting with webpages while bypassing IP bans, CAPTCHAs, and other roadblocks. 🆓 Agent browsers (yes, the ecosystem is constantly growing 📈 ). And many other tools! กล่าวอีกนัยหนึ่งเพื่อใช้กระบวนการทํางานของ Agentic AI และ RAG อย่างแท้จริงโดยไม่มีความพยายามคุณจะต้องเข้าถึง , เช่นเดียวกับสิ่งที่ Bright Data เสนอเพื่อสนับสนุนวงจรชีวิตทั้งหมดของนวัตกรรม AI ของคุณ! การครอบคลุม AI and BI infrastructure AI และโครงสร้างพื้นฐาน BI https://www.youtube.com/watch?v=BfBofOssDkM&embedable=true ความคิดสุดท้าย ตอนนี้เข้าใจสิ่งที่แอนเจ็ท AI และแอนเจ็ท RAG หมายถึงวิธีการนําไปใช้พวกเขาและวิธีที่พวกเขากับคู่ค้า "ดั้งเดิม" ของพวกเขา คุณมีความทันสมัยอย่างเต็มที่กับทิศทางล่าสุดในการพัฒนา AI! ดังที่เราเน้นการนํากระบวนการทํางานตัวแทนที่มีประสิทธิภาพเหล่านี้ไปสู่ชีวิตต้องมีโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่สามารถสนับสนุนตัวแทนและกระบวนการทํางาน AI ของคุณตั้งแต่เริ่มต้นจนจบ ที่ Bright Data ภารกิจของเราเป็นเรื่องง่าย: ทําให้ AI สามารถเข้าถึงได้แก่ทุกคนทุกที่ ดังนั้นจนถึงครั้งถัดไป – เก็บความอยากรู้ เก็บความกล้าหาญ และยังคงสร้างอนาคตของ AI!