ຄູ່ມືການປະຕິບັດການອອກແບບ Multi-Agent Orchestration

Multi-agent Orchestration ແມ່ນແນວທາງການອອກແບບທີ່ເຮັດໃຫ້ AI Agent ຫຼາຍຕົວທີ່ມີການແບ່ງໜ້າທີ່ກັນເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ ເພື່ອປະມວນຜົນວຽກງານທີ່ຊັບຊ້ອນເກີນກວ່າທີ່ Agent ຕົວດຽວຈະຈັດການໄດ້. ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ແມ່ນການອອກແບບການແບ່ງຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງແຕ່ລະ Agent, ການສື່ສານ ແລະ ການຈັດການສະຖານະລະຫວ່າງ Agent, ລວມເຖິງການຈັດການເມື່ອເກີດຄວາມຜິດພາດ. ບົດຄວາມນີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອວິສະວະກອນ ແລະ ຜູ້ນຳດ້ານເຕັກນິກທີ່ມີປະສົບການໃນການສ້າງ Workflow ໂດຍໃຊ້ LLM, ໂດຍຈະອະທິບາຍເປັນຂັ້ນຕອນຕັ້ງແຕ່ການກຳນົດໂຄງສ້າງ, ການເລືອກວິທີການສື່ສານ, ການຫຼີກລ່ຽງຄວາມຜິດພາດທີ່ພົບເລື້ອຍ, ໄປຈົນເຖິງການຕິດຕາມ ແລະ ປະເມີນຜົນໃນການນຳໃຊ້ງານຈິງ ໃນລະດັບຄວາມລະອຽດທີ່ສາມາດນຳໄປປະຕິບັດໄດ້. ພວກເຮົາຈະສະຫຼຸບຈຸດສຳຄັນໃນການອອກແບບທີ່ຄວນຮູ້ກ່ອນການເລືອກ Framework ພ້ອມກັບເກນການຕັດສິນໃຈທີ່ເປັນຮູບປະທຳ.

ແກນຫຼັກ ຫຼື ຈຸດສຳຄັນ ຂອງໂຄງສ້າງ Multi-agent ບໍ່ແມ່ນການໃຫ້ Prompt ດຽວທີ່ມີຂະໜາດໃຫຍ່ຮັບຜິດຊອບທຸກຢ່າງ, ແຕ່ແມ່ນການໃຫ້ "ຜູ້ຄວບຄຸມ" (Orchestrator) ເປັນຜູ້ລວບລວມກຸ່ມ Agent ທີ່ແບ່ງໜ້າທີ່ກັນຢ່າງຊັດເຈນ. ກ່ອນອື່ນໝົດ, ເຮົາຄວນທຳຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄວາມແຕກຕ່າງທາງໂຄງສ້າງກັບ Single-agent, ການແບ່ງໜ້າທີ່ລະຫວ່າງ Orchestrator ກັບ Worker, ລວມເຖິງການນຳໃຊ້ທີ່ເໝາະສົມ.

Single Agent ແມ່ນໂຄງສ້າງທີ່ຮູບແບບດຽວເຮັດວຽກໂດຍການເອີ້ນໃຊ້ເຄື່ອງມືພ້ອມກັບການວົນລູບການຄາດຄະເນ, ເຮັດວຽກໃຫ້ສຳເລັດດ້ວຍຕົວຄົນດຽວຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນຈົນຈົບ. ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມລຽບງ່າຍແລະງ່າຍຕໍ່ການຈັດການ, ແຕ່ເມື່ອຂໍ້ມູນຫຼືຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກເພີ່ມຂຶ້ນ, ມັນກໍຈະບໍ່ສາມາດບັນຈຸຢູ່ໃນ Context ດຽວໄດ້ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຜິດພ້ຽນໄດ້ງ່າຍ. ໂຄງສ້າງ Multi-agent ແມ່ນແນວຄິດທີ່ໃກ້ຄຽງກັບການປ່ຽນແທນສິ່ງນີ້ດ້ວຍ "ທີມງານຜູ້ຊ່ຽວຊານ". ໂດຍການກຽມ Agent ທີ່ແບ່ງໜ້າທີ່ຮັບຜິດຊອບເຊັ່ນ: ຜູ້ຮັບຜິດຊອບການສຳຫຼວດ, ຜູ້ຮັບຜິດຊອບການປະຕິບັດງານ, ແລະ ຜູ້ຮັບຜິດຊອບການກວດສອບ, ເຊິ່ງແຕ່ລະຄົນຈະສຸມໃສ່ Context ແລະ ບົດບາດຂອງຕົນເອງ. ຂໍ້ດີຄືສາມາດຈຳກັດ Prompt ແລະ ເຄື່ອງມືຂອງແຕ່ລະ Agent ໄດ້, ສາມາດດຳເນີນການທີ່ເປັນອິດສະຫຼະໄປພ້ອມໆກັນໄດ້, ແລະ ສາມາດປ່ຽນແທນບາງສ່ວນໄດ້ງ່າຍ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ມັນຈຳເປັນຕ້ອງມີການອອກແບບ "ການບໍລິຫານທີມ" ໃໝ່ ເຊັ່ນ: ໃຜຮັບຜິດຊອບຫຍັງ, ຈະສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ກັນແນວໃດ, ແລະ ຈະຈັດການກັບຄວາມຜິດພາດແນວໃດ. ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນແມ່ນການເຂົ້າໃຈເຖິງ ການແລກປ່ຽນ ຫຼື Trade-off ທີ່ວ່າ ເຖິງຈະມີປະສິດທິພາບສູງກວ່າການເຮັດວຽກດ່ຽວ, ແຕ່ຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງໂຄງສ້າງ ແລະ ຕົ້ນທຶນໃນການດຳເນີນງານກໍຈະເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.

ຮູບແບບ Orchestrator-Worker ເປັນໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ສຸດໃນການອອກແບບ Multi-agent. Orchestrator (ຜູ້ສັ່ງການ) ຈະຮັບໜ້າທີ່ຮັບເອົາວຽກທັງໝົດ, ແບ່ງວຽກຍ່ອຍ, ມອບໝາຍໃຫ້ Worker ທີ່ເໝາະສົມ, ລວມຜົນລັພ ແລະ ຕັດສິນໃຈຂັ້ນສຸດທ້າຍ. Worker (ຜູ້ປະຕິບັດງານ) ຈະປະຕິບັດວຽກຍ່ອຍທີ່ໄດ້ຮັບມອບໝາຍຢ່າງຈຳກັດ ໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມືສະເພາະທາງ ແລະ Prompt ຂອງຕົນເອງເພື່ອສົ່ງຜົນລັພກັບຄືນມາ. ເກນການຕັດສິນໃຈໃນການແບ່ງບົດບາດຄື ການແຍກ "ຊັ້ນທີ່ເບິ່ງພາບລວມເພື່ອຕັດສິນໃຈ" ແລະ "ຊັ້ນທີ່ເນັ້ນໃສ່ການເຮັດວຽກສະເພາະຢ່າງ" ອອກຈາກກັນຢ່າງຊັດເຈນ. ຖ້າຫາກລວມສູນ Business Logic ໄວ້ທີ່ Orchestrator ຫຼາຍເກີນໄປ ຈະເຮັດໃຫ້ລະບົບໃຫຍ່ເກີນຄວາມຈຳເປັນ, ໃນທາງກັບກັນ ຖ້າໃຫ້ Worker ມີອຳນາດໃນການຕັດສິນໃຈຫຼາຍເກີນໄປ ຈະເຮັດໃຫ້ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງພາບລວມເສຍໄປ. ໃນກໍລະນີທີ່ວຽກມີຄວາມຊັບຊ້ອນ, Worker ອາດຈະຖືກຈັດໃຫ້ຢູ່ໃນໂຄງສ້າງແບບລຳດັບຊັ້ນທີ່ຄວບຄຸມ Agent ລະດັບລຸ່ມລົງໄປອີກ (ສຳລັບພາບລວມຂອງຮູບແບບການຮ່ວມມື ສາມາດເບິ່ງເພີ່ມເຕີມໄດ້ທີ່ AIエージェント・オーケストレーションとは？複数エージェントを協調動作させる設計と運用). ສິ່ງສຳຄັນຄືການຈຳກັດຂອບເຂດຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງ Agent ແຕ່ລະຕົວໃຫ້ຊັດເຈນ ຈົນສາມາດອະທິບາຍໄດ້ໃນປະໂຫຍກດຽວວ່າ "ຮັບອິນພຸດຫຍັງ ແລະ ມີໜ້າທີ່ສົ່ງເອົາພຸດຫຍັງ". Agent ທີ່ມີຂອບເຂດບໍ່ຊັດເຈນ ຈະເຮັດໃຫ້ການອອກແບບການສື່ສານ ແລະ ການ Debug ໃນພາຍຫຼັງມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ.

"ວຽກຂອງຂ້ອຍຄວນຈະເປັນ Multi-agent ແທ້ຫຼືບໍ່?" — ນີ້ຄືຄຳຖາມທີ່ຄວນຢຸດຄິດກ່ອນຈະເລີ່ມອອກແບບ. ໂຄງສ້າງແບບ Multi-agent ຈະມີປະສິດທິພາບກໍຕໍ່ເມື່ອວຽກນັ້ນສາມາດແບ່ງອອກເປັນ Sub-task ທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ແຕ່ລະສ່ວນຕ້ອງການຄວາມຊ່ຽວຊານ ຫຼື ເຄື່ອງມືທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຕົວຢ່າງທີ່ເໝາະສົມໄດ້ແກ່: ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຕ້ອງຊອກຫາຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງມາລວມກັນ, ການສ້າງເນື້ອຫາທີ່ມີຂັ້ນຕອນແຍກຈາກກັນຄື ການສຶກສາຂໍ້ມູນ-ການຂຽນ-ການກວດແກ້, ການສ້າງໂຄ້ດທີ່ຕ້ອງມີການກວດສອບແບບອິດສະຫຼະ, ຫຼື ການບໍລິການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ຕ້ອງສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ພະແນກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຕາມເນື້ອຫາຂອງຄຳຖາມ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຖ້າຫາກນຳເອົາ Multi-agent ມາໃຊ້ກັບວຽກທີ່ເປັນການຖາມ-ຕອບແບບຈົບໃນຕົວ ຫຼື ວຽກທີ່ມີຂັ້ນຕອນແບບເສັ້ນຊື່ (Linear), ມັນຈະມີແຕ່ເພີ່ມ Overhead ຂອງການສື່ສານ ແລະ ຄວາມຊັບຊ້ອນໂດຍບໍ່ຈຳເປັນ. ມາດຕະຖານໃນການຕັດສິນໃຈແມ່ນ "ຖ້າເປັນທີມງານມະນຸດ ເຮົາຈະແບ່ງໜ້າທີ່ກັນເຮັດຫຼືບໍ່?". ການຝືນແບ່ງວຽກທີ່ທຳມະຊາດຄວນເຮັດຄົນດຽວ ຈະເຮັດໃຫ້ວຽກຊ້າລົງ ແລະ ເກີດຂໍ້ຜິດພາດໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ການພິຈາລະນາຂອບເຂດການນຳໃຊ້ໃຫ້ຊັດເຈນ ແມ່ນປັດໄຈສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ທີ່ສົ່ງຜົນຕໍ່ຄວາມຄຸ້ມຄ່າຂອງການອອກແບບທັງໝົດ.

ກ່ອນຈະເລີ່ມຕົ້ນ, ສິ່ງທີ່ຄວນກຳນົດໃຫ້ຊັດເຈນມີ 3 ຢ່າງຄື: ວຽກງານສາມາດແຍກອອກເປັນສ່ວນຍ່ອຍໄດ້ຫຼືບໍ່, ຈະໃຊ້ Model ໃດໃນລາຄາເທົ່າໃດ, ແລະ ທີມງານມີທັກສະພ້ອມທັງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຈຳເປັນຄົບຖ້ວນແລ້ວຫຼືບໍ່. ຫາກເລີ່ມລົງມືປະຕິບັດໂດຍທີ່ຈຸດນີ້ຍັງບໍ່ຊັດເຈນ, ຈະເຮັດໃຫ້ມີໂອກາດສູງທີ່ຈະຕ້ອງໄດ້ສ້າງໂຄງສ້າງທັງໝົດຄືນໃໝ່ໃນພາຍຫຼັງ. ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນລາຍລະອຽດທີ່ຕ້ອງກວດສອບຕາມລຳດັບ.

ອຸປະສັກທຳອິດແມ່ນການພິຈາລະນາວ່າວຽກງານເປົ້າໝາຍສາມາດແບ່ງອອກເປັນວຽກຍ່ອຍໄດ້ແທ້ຫຼືບໍ່ ແລະ ຄວນແບ່ງໃນລະດັບຄວາມລະອຽດເທົ່າໃດ. ເກນໃນການແບ່ງແມ່ນແຕ່ລະວຽກຍ່ອຍຕ້ອງ "ສາມາດກຳນົດການນຳເຂົ້າ ແລະ ສົ່ງອອກໄດ້ຢ່າງອິດສະຫຼະ ແລະ ສາມາດຕັດສິນຄວາມສຳເລັດ ຫຼື ຄວາມລົ້ມເຫຼວໄດ້ດ້ວຍຕົວມັນເອງ". ຖ້າລະດັບຄວາມລະອຽດຫຍາບເກີນໄປ ຄວາມຮັບຜິດຊອບຈະໄປລວມສູນຢູ່ທີ່ Agent ດຽວ ເຮັດໃຫ້ບໍ່ຕ່າງຫຍັງກັບການຕັ້ງຄ່າແບບດ່ຽວ, ແຕ່ຖ້າລະອຽດເກີນໄປ ການສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ລະຫວ່າງ Agent ຈະເພີ່ມຂຶ້ນ ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມລ່າຊ້າ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ແນວທາງໃນການຕັດສິນໃຈມີດັ່ງນີ້: ຖ້າວຽກຍ່ອຍມີການເພິ່ງພາອາໄສກັນຢ່າງແຂງແຮງ ແລະ ມີລຳດັບທີ່ຕາຍຕົວ ບໍ່ຄວນຝືນແບ່ງ ແຕ່ໃຫ້ລວມເຂົ້າເປັນ Workflow ດຽວ. ຖ້າວຽກເຫຼົ່ານັ້ນສາມາດເຮັດວຽກແບບຂະໜານກັນໄດ້ຢ່າງອິດສະຫຼະ ຫຼື ຕ້ອງການຄວາມຊ່ຽວຊານທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ກໍຄວນແຍກອອກເປັນ Agent. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ການປະມວນຜົນແບບອະນຸກົມທີ່ຜົນລັພຂອງຂັ້ນຕອນກ່ອນໜ້າເປັນພຽງການນຳເຂົ້າຂອງຂັ້ນຕອນຖັດໄປ ເຊັ່ນ "ການຄົ້ນຄວ້າ → ການສະຫຼຸບ" ນັ້ນ ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງໃຊ້ຫຼາຍ Agent ສະເໝີໄປ. ການບໍ່ຝືນເຮັດໃຫ້ວຽກທີ່ບໍ່ສາມາດແບ່ງໄດ້ ຫຼື ວຽກທີ່ການແບ່ງບໍ່ໄດ້ສ້າງປະໂຫຍດຫຼາຍປານໃດໃຫ້ກາຍເປັນລະບົບຫຼາຍ Agent ກໍຖືເປັນການຕັດສິນໃຈໃນການອອກແບບທີ່ດີເຊັ່ນກັນ.

ການເລືອກໂມເດວທີ່ມັກພົບເຫັນເລື້ອຍໆ ຄືການຕັດສິນໃຈວ່າ "ໃຊ້ໂມເດວທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງສຸດກັບທຸກ Agent". ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວ, ນີ້ແມ່ນສາເຫດຫຼັກທີ່ເຮັດໃຫ້ຕົ້ນທຶນ ແລະ ຄວາມລ່າຊ້າເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ເນື່ອງຈາກ Multi-agent ມີຈຳນວນການເອີ້ນໃຊ້ງານເພີ່ມຂຶ້ນ, ການແຍກໃຊ້ໂມເດວຕາມຄວາມເໝາະສົມຂອງແຕ່ລະ Agent ຈຶ່ງເປັນວິທີທີ່ຖືກຕ້ອງ. ໂດຍການຈັດສັນໂມເດວທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງໃຫ້ກັບ Orchestrator ເຊິ່ງເຮັດໜ້າທີ່ຄວບຄຸມພາບລວມ ແລະ ຮັບຜິດຊອບການວິເຄາະທີ່ຊັບຊ້ອນ, ສ່ວນ Worker ທີ່ຮັບຜິດຊອບການສະກັດຂໍ້ມູນ ຫຼື ການຈັດຮູບແບບຂໍ້ມູນຕາມແບບແຜນນັ້ນ ໃຫ້ໃຊ້ໂມເດວທີ່ມີນ້ຳໜັກເບົາ ແລະ ມີຄວາມໄວສູງ. ພື້ນຖານການຄິດໄລ່ຕົ້ນທຶນແມ່ນການນຳເອົາ "ຈຳນວນຄັ້ງທີ່ຄາດວ່າຈະມີການເອີ້ນໃຊ້ Agent ຕໍ່ 1 Task × ປະລິມານ Token ຂາເຂົ້າ-ຂາອອກຂອງແຕ່ລະຄັ້ງ × ລາຄາຕໍ່ໜ່ວຍຂອງໂມເດວ" ມາລວມກັນ. ໃນການອອກແບບທີ່ Agent ຕ່າງຝ່າຍຕ່າງເອີ້ນໃຊ້ກັນນັ້ນ, ຈຳນວນຄັ້ງໃນການເອີ້ນໃຊ້ງານມີໂອກາດເພີ່ມຂຶ້ນຫຼາຍກວ່າທີ່ຄາດໄວ້, ສະນັ້ນຄວນກຳນົດຂີດຈຳກັດໄວ້ເພື່ອປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ເກີດການເຮັດວຽກທີ່ເກີນຄວບຄຸມ. ທັງນີ້, ເນື່ອງຈາກລາຄາຂອງໂມເດວມີການປ່ຽນແປງຢູ່ສະເໝີ, ລາຄາຕໍ່ໜ່ວຍທີ່ລະບຸໄວ້ຈຶ່ງເປັນພຽງຄ່າອ້າງອີງໃນເວລາທີ່ຂຽນບົດຄວາມນີ້ເທົ່ານັ້ນ, ກະລຸນາກວດສອບໂຄງສ້າງລາຄາຫຼ້າສຸດອີກຄັ້ງ (ມາດຕະການທີ່ເປັນຮູບປະທຳໃນການຫຼຸດຜ່ອນ Token ໄດ້ລວບລວມໄວ້ໃນ LLM Cost Optimization Guide).

"ຈະຕ້ອງມີໂຄງສ້າງແບບໃດຈຶ່ງຈະສາມາດດຳເນີນງານໄດ້" ເປັນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນທີ່ມີຄວາມສຳຄັນບໍ່ແພ້ການເລືອກໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີ. ໃນການພັດທະນາແບບ Multi-agent, ນອກເໜືອໄປຈາກການອອກແບບ Prompt ແລະ ການເຂົ້າໃຈພຶດຕິກຳຂອງ LLM ແລ້ວ, ພື້ນຖານດ້ານ Back-end ທົ່ວໄປເຊັ່ນ: ການປະມວນຜົນແບບ Asynchronous, ລະບົບກະຈາຍ (Distributed Systems) ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການສັງເກດການ (Observability) ກໍມີຜົນຢ່າງຍິ່ງ. ເນື່ອງຈາກວ່າເມື່ອຈຳນວນ Agent ເພີ່ມຂຶ້ນ, ລະບົບກໍຈະມີລັກສະນະເປັນລະບົບກະຈາຍຫຼາຍຂຶ້ນ. ໃນດ້ານສະພາບແວດລ້ອມ, ສິ່ງທຳອິດທີ່ຄວນຕິດຕັ້ງຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນຄື ພື້ນຖານໂຄງສ້າງ ຫຼື Infrastructure ໃນການບັນທຶກ Log ແລະ Trace ເພື່ອຕິດຕາມການປ້ອນຂໍ້ມູນ (Input), ການສະແດງຜົນ (Output) ແລະ ການຮຽກໃຊ້ເຄື່ອງມືຂອງແຕ່ລະ Agent. ຖ້າບໍ່ມີສິ່ງນີ້, ການຊອກຫາສາເຫດຂອງຂໍ້ຜິດພາດທີ່ເກີດຈາກຫຼາຍ Agent ກ່ຽວຂ້ອງກັນຈະກາຍເປັນເລື່ອງທີ່ຍາກຫຼາຍ. ນອກຈາກນີ້, ຍັງຂາດບໍ່ໄດ້ຄືສະພາບແວດລ້ອມໃນການກວດສອບທີ່ສາມາດຈຳລອງ ແລະ ປຽບທຽບພຶດຕິກຳກ່ອນການນຳໃຊ້ຈິງ (Production), ລວມເຖິງການຄວບຄຸມເວີຊັນຂອງ Prompt ແລະ ການຕັ້ງຄ່າຕ່າງໆ. ໃນກໍລະນີທີ່ທີມງານຍັງຂາດພື້ນຖານເຫຼົ່ານີ້, ການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍໂຄງສ້າງຂະໜາດນ້ອຍທີ່ມີພຽງ 2-3 Agent ເພື່ອສັ່ງສົມປະສົບການໃນການດຳເນີນງານກ່ອນທີ່ຈະຂະຫຍາຍອອກໄປນັ້ນ ເປັນທາງເລືອກທີ່ເປັນຈິງຫຼາຍກວ່າ. ການຮັກສາຄວາມສົມດຸນລະຫວ່າງຄວາມທະເຍີທະຍານທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຊີ ແລະ ລະດັບຄວາມຊຳນານຂອງທີມງານ ຄືກຸນແຈສຳຄັນໃນການຫຼີກລ່ຽງຄວາມລົ້ມເຫຼວ.

ການອອກແບບໂຄງສ້າງແມ່ນງ່າຍຕໍ່ການຈັດລະບຽບ ຖ້າດຳເນີນການຕາມລຳດັບຄື: ກຳນົດຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງ Agent ດ້ວຍ Task Graph, ກຳນົດການ Routing ຂອງ Orchestrator, ແລະ ປັບຮູບແບບຂໍ້ມູນທີ່ສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ລະຫວ່າງ Agent ໃຫ້ເປັນເອກະພາບ. ໃນທີ່ນີ້, ຈະຂໍແບ່ງອອກເປັນສາມຂັ້ນຕອນ ເພື່ອນຳສະເໜີຂັ້ນຕອນການອອກແບບໃນລະດັບຄວາມລະອຽດທີ່ສາມາດນຳໄປຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໄດ້.

ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຂອງການອອກແບບແມ່ນການແຕ້ມແຜນວາດຂະບວນການປະມວນຜົນໃຫ້ເປັນ "Task Graph". Task Graph ແມ່ນກຣາຟທີ່ມີທິດທາງເຊິ່ງເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງໂນດການປະມວນຜົນແຕ່ລະອັນ ແລະ ຂໍ້ມູນຂາເຂົ້າ-ຂາອອກ (ຄວາມສຳພັນແບບເພິ່ງພາອາໄສກັນ) ທີ່ໄຫຼຜ່ານລະຫວ່າງໂນດເຫຼົ່ານັ້ນ, ເຊິ່ງມີລັກສະນະຄ້າຍຄືກັບຕາຕະລາງຂັ້ນຕອນການເຮັດອາຫານ. ມັນເຮັດໃຫ້ເຮົາສາມາດເຫັນໄດ້ໃນທັນທີວ່າວຽກໃດທີ່ຕ້ອງເຮັດໃຫ້ສຳເລັດກ່ອນ ແລະ ວຽກໃດທີ່ສາມາດເຮັດຂະໜານກັນໄດ້. ໃຫ້ກຳນົດແຕ່ລະໂນດໃນກຣາຟນີ້ໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງ Agent ໂດຍກົງ. ໃນເວລາທີ່ກຳນົດໂນດ, ຄວນຂຽນສີ່ຈຸດສຳຄັນຄື: "Input", "Output", "ເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້", ແລະ "ເງື່ອນໄຂຄວາມສຳເລັດ" ອອກມາເປັນປະໂຫຍກ. ຖ້າໂນດໃດທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບບໍ່ສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ໃນປະໂຫຍກດຽວ, ນັ້ນເປັນຫຼັກຖານວ່າຄວາມລະອຽດຍັງບໍ່ພຽງພໍ ຈຶ່ງຄວນພິຈາລະນາແບ່ງໂນດນັ້ນອອກ. ໃນທາງກັບກັນ, ຖ້າໂນດທີ່ມີ Input ແລະ Output ເກືອບຄືກັນປາກົດຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ໃຫ້ພິຈາລະນາການລວມ ຫຼື Merge ເຂົ້າກັນ. ຂໍ້ດີຂອງການເຮັດເປັນກຣາຟຄືມັນຈະກາຍເປັນພື້ນຖານໃຫ້ແກ່ການອອກແບບການສື່ສານ ແລະ ການຈັດການຂໍ້ຜິດພາດ (Error Handling) ໃນຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ. ຖ້າຫາກຂໍ້ມູນໄຫຼຜ່ານລະຫວ່າງໂນດໃດມີຄວາມຊັດເຈນ, ເຮົາກໍສາມາດກວດສອບເສັ້ນທາງການສື່ສານ ແລະ ຂອບເຂດຜົນກະທົບເມື່ອເກີດຄວາມຜິດພາດໄດ້ຢ່າງເປັນລະບົບ. ການສະຫຼຸບພາບລວມທັງໝົດໄວ້ໃນແຜ່ນດຽວຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນ ຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການກັບມາແກ້ໄຂງານຄືນໃໝ່ໃນພາຍຫຼັງໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ຕໍ່ມາ, ໃຫ້ອອກແບບການ Routing ທີ່オーケストレーター (Orchestrator) ຈະເປັນຜູ້ກຳນົດວ່າ "ຈະເອີ້ນໃຊ້ Worker ໃດ, ຕາມລຳດັບໃດ ແລະ ດ້ວຍເງື່ອນໄຂໃດ". ວິທີການມີຢູ່ສອງຮູບແບບໃຫຍ່ໆ: ຢ່າງທຳອິດແມ່ນ Deterministic Routing ທີ່ກຳນົດລຳດັບການປະມວນຜົນໄວ້ຢ່າງຕາຍຕົວຕາມຄວາມສຳພັນຂອງ Dependency ໃນ Task Graph, ເຊິ່ງເໝາະກັບວຽກທີ່ມີຂັ້ນຕອນຊັດເຈນ, ສາມາດຄາດເດົາພຶດຕິກຳໄດ້ ແລະ ງ່າຍຕໍ່ການ Debug. ອີກຢ່າງໜຶ່ງແມ່ນວິທີທີ່オーケストレーター (LLM) ເປັນຜູ້ເລືອກ Agent ຕົວຕໍ່ໄປແບບ Dynamic ໂດຍພິຈາລະນາຈາກເນື້ອໃນທີ່ປ້ອນເຂົ້າ, ເຊິ່ງມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສູງແຕ່ກໍມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະເລືອກຜິດພາດ ແລະ ຄາດເດົາໄດ້ຍາກກວ່າ. ໃນການປະຕິບັດງານຈິງ, ຮູບແບບ Hybrid ທີ່ກຳນົດໂຄງຮ່າງໃຫ້ເປັນແບບ Deterministic ແລ້ວປ່ອຍໃຫ້ LLM ຕັດສິນໃຈສະເພາະຈຸດທີ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີການແຍກສາຂາ (Branching) ແມ່ນຈະຈັດການໄດ້ງ່າຍກວ່າ. ໃນກໍລະນີທີ່ໃຊ້ Dynamic Routing, ຄວນກຳນົດທາງເລືອກໃຫ້ຊັດເຈນເພື່ອປ້ອງກັນການປ່ຽນແປງທີ່ບໍ່ໄດ້ຄາດຄິດ. ນອກຈາກນີ້, ເພື່ອປ້ອງກັນສະຖານະການທີ່ Worker ຕົວເດີມຖືກເອີ້ນຊ້ຳໆຈົນບໍ່ຢຸດ, ຕ້ອງກຳນົດຈຳນວນຄັ້ງໃນການເອີ້ນໃຊ້ ຫຼື ຂີດຈຳກັດຂອງການປ່ຽນແປງໄວ້ສະເໝີ. Routing ຄື "Control Flow" ຂອງໂຄງສ້າງໂດຍກົງ, ແລະ ຄວາມຊັດເຈນໃນສ່ວນນີ້ຈະເປັນຕົວຕັດສິນຄວາມສະຖຽນຂອງລະບົບໂດຍລວມ.

ການເຊື່ອມຕໍ່ Agent ເຂົ້າຫາກັນດ້ວຍພາສາທຳມະຊາດຢ່າງອິດສະຫຼະນັ້ນ, ໃນເບື້ອງຕົ້ນອາດຈະໄປໄດ້ດີ ແຕ່ເມື່ອຂະໜາດເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ມັນຈະເລີ່ມເກີດຄວາມຜິດພາດເນື່ອງຈາກຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງໃນການສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້. ການກຳນົດສັນຍາການນຳເຂົ້າ ແລະ ສົ່ງອອກດ້ວຍ "ໂຄງສ້າງ Schema" ໄວ້ຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນຈະເຮັດໃຫ້ລະບົບມີຄວາມແຂງແກ່ນຫຼາຍກວ່າ. ຄວນກຳນົດໃຫ້ຜົນລັພຂອງແຕ່ລະ Agent ເປັນໄປຕາມຮູບແບບທີ່ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໜ້າ (ຕົວຢ່າງ: ໂຄງສ້າງ Field ຂອງ JSON) ແລະ ຝ່າຍທີ່ຮັບຂໍ້ມູນກໍຈະປະມວນຜົນໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບນັ້ນ. ໃນ Schema ຄວນລວມເອົາ Metadata ເຊັ່ນ: ສະຖານະທີ່ສະແດງເຖິງຄວາມສຳເລັດ ຫຼື ຄວາມລົ້ມເຫຼວ, ລະດັບຄວາມໝັ້ນໃຈໃນການຕັດສິນໃຈ ແລະ ເນື້ອຫາຂອງຂໍ້ຜິດພາດ ເພື່ອໃຫ້ການຄວບຄຸມໃນຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ຫຼັງຈາກນັ້ນເຮັດໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ການສື່ສານດ້ວຍພາສາທຳມະຊາດຢ່າງອິດສະຫຼະເບິ່ງຄືວ່າຈະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ແຕ່ການທີ່ຄວາມຜິດພາດໃນການ Parse ແລະ ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຄາດເຄື່ອນສະສົມຕົວຂຶ້ນ ຈະເຮັດໃຫ້ການ Debug ເປັນເລື່ອງຍາກ. ຖ້າມີການກຳນົດ Schema ກາງໄວ້, ຈະສາມາດກວດສອບ (Validation) ຜົນລັພໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດກວດພົບຜົນລັພທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຕາມຮູບແບບໄດ້ໄວ ແລະ ສາມາດສັ່ງໃຫ້ເຮັດວຽກໃໝ່ (Retry) ໄດ້. ສຳລັບກົນໄກການສ້າງມາດຕະຖານໃນການປະສານງານລະຫວ່າງ Agent, ສາມາດອ້າງອີງໄດ້ຈາກ AI Agent Protocol (MCP/A2A) ແມ່ນຫຍັງ?. ການເຮັດໃຫ້ Interface ເປັນເອກະພາບກັນອາດຈະເບິ່ງເປັນເລື່ອງທຳມະດາ ແຕ່ມັນຊ່ວຍໃຫ້ການປ່ຽນແທນ Agent ແລະ ການທົດສອບເຮັດໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ ເຊິ່ງສົ່ງຜົນກະທົບຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ຄວາມສາມາດໃນການບຳລຸງຮັກສາໂຄງສ້າງໂດຍລວມ.

ການສື່ສານ ແລະ ການຈັດການສະຖານະ ຖືເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ໃນການອອກແບບ ໂດຍມີ 3 ປັດໄຈຫຼັກຄື: ຮູບແບບການສື່ສານແບບຊິງຄ໌ ແລະ ບໍ່ຊິງຄ໌, ວິທີການຮັກສາສະຖານະທີ່ແບ່ງປັນລະຫວ່າງ Agent, ແລະ ວິທີການ ສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ ຜົນລັພຂອງການປະຕິບັດງານຂອງເຄື່ອງມື. ການສ້າງສ່ວນນີ້ໃຫ້ລະອຽດ ຈະສົ່ງຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍຕົວ (Scalability) ແລະ ຄວາມທົນທານຕໍ່ຂໍ້ຜິດພາດໃນລະບົບທີ່ໃຊ້ງານຈິງ.

ການສື່ສານລະຫວ່າງ Agent ຈະມີການອອກແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍຂຶ້ນຢູ່ກັບວ່າຈະໃຊ້ການ ເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນ (Synchronous) ຫຼື ແບບບໍ່ເຊື່ອມຕໍ່ (Asynchronous) ເປັນພື້ນຖານ. ການສື່ສານແບບ Synchronous ແມ່ນການໂທຫາໂດຍກົງທີ່ຝ່າຍໂທຕ້ອງລໍຖ້າຜົນລັອບ, ເຊິ່ງມີການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທີ່ງ່າຍດາຍ ແລະ ຕິດຕາມຂັ້ນຕອນໄດ້ງ່າຍ. ຖ້າຈຳນວນ Agent ມີໜ້ອຍ ແລະ ການປະມວນຜົນເປັນແບບລຳດັບ ກໍຖືວ່າພຽງພໍແລ້ວ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການສື່ສານແບບ Asynchronous ແມ່ນວິທີການແລກປ່ຽນຂໍ້ມູນຜ່ານ Message Queue ເຊິ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ຜູ້ສົ່ງ ແລະ ຜູ້ຮັບມີຄວາມເປັນອິດສະຫຼະຕໍ່ກັນ (Loosely coupled). ເກນໃນການຕັດສິນໃຈມີດັ່ງນີ້: ຖ້າມີຄວາມຕ້ອງການເຊັ່ນ: ຕ້ອງການໃຫ້ Worker ຫຼາຍຕົວເຮັດວຽກຂະໜານກັນ, ເວລາໃນການປະມວນຜົນດົນຈົນກັງວົນເລື່ອງ Time-out, ຫຼື ຕ້ອງການປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຄວາມຜິດພາດໃນບາງສ່ວນສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ລະບົບທັງໝົດ — ໃຫ້ເລືອກໃຊ້ແບບ Asynchronous. ການໃຊ້ Queue ຂັ້ນກາງຈະຊ່ວຍຮອງຮັບການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ Load ຢ່າງກະທັນຫັນ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການປະມວນຜົນຂໍ້ຄວາມທີ່ຜິດພາດຄືນໃໝ່ເຮັດໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການປ່ຽນເປັນ Asynchronous ຈະນຳມາເຊິ່ງຂໍ້ຄວນພິຈາລະນາໃໝ່ໆ ເຊັ່ນ: ການຮັບປະກັນລຳດັບ ແລະ ການຈັດການກັບການປະມວນຜົນຊ້ຳຊ້ອນ, ດັ່ງນັ້ນການເຮັດໃຫ້ທຸກສ່ວນເປັນ Asynchronous ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຈະມີແຕ່ເຮັດໃຫ້ລະບົບມີຄວາມຊັບຊ້ອນເພີ່ມຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການສ້າງແບບ Synchronous ແລະ ແຍກສະເພາະເສັ້ນທາງທີ່ຕ້ອງການຄວາມສາມາດໃນການເຮັດວຽກຂະໜານ ຫຼື ຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມຜິດພາດ (Fault tolerance) ໃຫ້ເປັນ Asynchronous ເທົ່ານັ້ນ ຈຶ່ງເປັນວິທີການທີ່ຫຼີກລ່ຽງການອອກແບບທີ່ເກີນຄວາມຈຳເປັນ (Over-engineering).

ເມື່ອມີຫຼາຍ Agent ອ້າງອີງ ແລະ ອັບເດດຂໍ້ມູນດຽວກັນ, ການກຳນົດວ່າຈະວາງສະຖານະ (State) ໄວ້ບ່ອນໃດຈຶ່ງກາຍເປັນບັນຫາ. ວິທີການສາມາດແບ່ງອອກເປັນສອງປະເພດໃຫຍ່ໆ: ວິທີທຳອິດແມ່ນການສົ່ງຜົນລັພຂອງແຕ່ລະ Agent ໄປເປັນຂໍ້ຄວາມ ແລະ ສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ກັນເພື່ອຮັກສາສະຖານະໄວ້. ອີກວິທີໜຶ່ງແມ່ນການວາງ Store ທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນ (In-memory cache ຫຼື ຖານຂໍ້ມູນ) ໄວ້ຄືກັບ "ກະດານດຳ" ເພື່ອໃຫ້ແຕ່ລະ Agent ອ່ານ ແລະ ຂຽນຂໍ້ມູນລົງໄປ. ຮູບແບບກະດານດຳເຮັດໃຫ້ຫຼາຍ Agent ສາມາດແບ່ງປັນບໍລິບົດ (Context) ດຽວກັນໄດ້ງ່າຍ ແຕ່ໃນທາງກັບກັນ ກໍຈະເກີດຄວາມສ່ຽງໃນເລື່ອງການຂັດແຍ່ງກັນຈາກການຂຽນຂໍ້ມູນພ້ອມກັນ ຫຼື ການອ່ານຄ່າເກົ່າ. ແນວທາງໃນການອອກແບບຄື ການຈຳກັດສະຖານະທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນໃຫ້ໜ້ອຍທີ່ສຸດ ແລະ ຕ້ອງມີຄວາມຊັດເຈນວ່າສິ່ງໃດຄືຄວາມຈິງ (Single Source of Truth). ຖ້າປ່ອຍໃຫ້ແຕ່ລະ Agent ມີສະຖານະຂອງຕົນເອງຕາມໃຈມັກ ຈະເຮັດໃຫ້ບໍ່ສາມາດຮູ້ໄດ້ວ່າຂໍ້ມູນໃດຄືຂໍ້ມູນຫຼ້າສຸດ. ການແບ່ງໜ້າທີ່ກັນເຊັ່ນ: ການລວມ ຫຼື Merge ການອັບເດດໄວ້ທີ່ Agent ສະເພາະໃດໜຶ່ງ ແລະ ໃຫ້ Agent ອື່ນໆເຮັດໜ້າທີ່ອ່ານພຽງຢ່າງດຽວກໍເປັນວິທີທີ່ມີປະສິດທິຜົນ. ໂດຍຍຶດຫຼັກການ "ບໍ່ເພີ່ມ, ບໍ່ກະຈາຍ ແລະ ມີແຫຼ່ງອັບເດດພຽງໜຶ່ງດຽວ" ສຳລັບສະຖານະ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຮັກສາຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຂໍ້ມູນໃນສະພາບແວດລ້ອມແບບກະຈາຍ (Distributed environment) ໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ.

ໃນສະຖານະການທີ່ Agent ເອີ້ນໃຊ້ເຄື່ອງມື ແລະສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ Agent ຖັດໄປ, "ສິ່ງທີ່ຈະສົ່ງຕໍ່ໄປ ແລະ ຈະສົ່ງໄປຫຼາຍໜ້ອຍພຽງໃດ" ແມ່ນປັດໄຈທີ່ຕັດສິນຄຸນນະພາບ ແລະ ຕົ້ນທຶນ. ຖ້າຫາກນຳເອົາຜົນລວມທັງໝົດຈາກເຄື່ອງມືໄປໃສ່ໃນບໍລິບົດ (Context) ຢ່າງກົງໄປກົງມາ, ປະລິມານ Token ຈະເພີ່ມຂຶ້ນ, ເຮັດໃຫ້ຕົ້ນທຶນ ແລະ ຄວາມລ່າຊ້າເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ, ອີກທັງຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນອາດຈະຖືກກົບຝັງຈົນເຮັດໃຫ້ຄວາມແມ່ນຍຳຫຼຸດລົງ. ໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນ, ເຮົາມັກຈະຄິດວ່າ "ສົ່ງໄປທັງໝົດຈະປອດໄພກວ່າ", ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວ, "ການສົ່ງໄປສະເພາະສ່ວນທີ່ຈຳເປັນ" ມັກຈະໃຫ້ຜົນລັບທີ່ດີກວ່າ. ສຳລັບການປະຍຸກໃຊ້ໃນທາງປະຕິບັດ, ມີວິທີການຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການສະຫຼຸບຜົນລັບຈາກເຄື່ອງມືກ່ອນສົ່ງຕໍ່, ການບັນທຶກຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໄວ້ໃນບ່ອນຈັດເກັບຂໍ້ມູນພາຍນອກແລ້ວສົ່ງຕໍ່ພຽງແຕ່ ID ສຳລັບການອ້າງອີງ, ຫຼື ການສະກັດເອົາສະເພາະ Field ທີ່ Agent ຖັດໄປຕ້ອງໃຊ້ເທົ່ານັ້ນ. ນອກຈາກນີ້, ການຈັດໂຄງສ້າງປະຫວັດການເຮັດວຽກທີ່ລະບຸວ່າໄດ້ເອີ້ນໃຊ້ເຄື່ອງມືໃດ ດ້ວຍ Input ໃດ ແລະ ໄດ້ຮັບຜົນລັບແບບໃດກັບມາ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ Agent ໃນຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປສາມາດສ້າງບໍລິບົດຄືນໃໝ່ໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການ Debug ງ່າຍຂຶ້ນອີກດ້ວຍ. ການເບິ່ງວ່າບໍລິບົດເປັນຊັບພະຍາກອນທີ່ມີຈຳກັດ ແລະ ການເລືອກເຟັ້ນຂໍ້ມູນທີ່ຈະສົ່ງຕໍ່ຢ່າງມີເຈດຕະນາ ແມ່ນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນຂອງການດຳເນີນງານແບບ Multi-agent ທີ່ໝັ້ນຄົງ.

ຄວາມຜິດພາດທີ່ມັກເກີດຂຶ້ນເລື້ອຍໆໃນລະບົບ Multi-agent ສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ເປັນ 3 ຢ່າງຄື: ການເຮັດວຽກທີ່ຜິດປົກກະຕິຂອງ Agent (Infinite Loop), ການໂຈມຕີດ້ວຍ Prompt Injection, ແລະ ຄວາມລ່າຊ້າ ຫຼື ຕົ້ນທຶນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນເນື່ອງຈາກການແບ່ງວຽກຫຼາຍເກີນໄປ. ທັງໝົດນີ້ສາມາດວາງມາດຕະການປ້ອງກັນໄດ້ຕັ້ງແຕ່ຂັ້ນຕອນການອອກແບບ. ຕໍ່ໄປນີ້ຈະເປັນການແນະນຳວິທີການຫຼີກລ່ຽງບັນຫາດັ່ງກ່າວຕາມລຳດັບ.

ໃນໂຄງສ້າງທີ່ຫຼາຍ Agent ໂທຫາເຊິ່ງກັນແລະກັນ, ອາດຈະເກີດການວົນລູບເຊັ່ນ: "A ໂທຫາ B, ແລະ B ກໍໂທຫາ A ກັບຄືນ" ຫຼື ການປະມວນຜົນຊໍ້າໆແບບບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດ. ນີ້ແມ່ນຄວາມຜິດພາດທີ່ຕ້ອງລະວັງທີ່ສຸດ ເພາະມັນຈະສົ່ງຜົນໂດຍກົງຕໍ່ການເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆຂອງຕົ້ນທຶນ ແລະ ການຢຸດສະງັກຂອງການຕອບສະໜອງ. ພື້ນຖານຂອງມາດຕະການປ້ອງກັນແມ່ນການມີຫຼາຍຊັ້ນ: ອັນທີໜຶ່ງ, ຕ້ອງກຳນົດຂີດຈຳກັດສູງສຸດ (Hard limit) ໃຫ້ກັບຈຳນວນການໂທຫາທັງໝົດຂອງ Agent ຫຼື ຈຳນວນຮອບຂອງການ Orchestration, ຖ້າເກີນກຳນົດໃຫ້ຢຸດການເຮັດວຽກໂດຍບັງຄັບ. ອັນທີສອງ, ຕ້ອງຕິດຕາມການປ່ຽນແປງສະຖານະເພື່ອຊອກຫາການວົນລູບ ໂດຍກວດສອບວ່າ Agent ຕົວດຽວກັນຖືກໂທຫາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງດ້ວຍ Input ເດີມຫຼືບໍ່. ອັນທີສາມ, ໃນແຕ່ລະຮອບຕ້ອງກວດສອບວ່າ "ການປະມວນຜົນມີຄວາມຄືບໜ້າຫຼາຍກວ່າຄັ້ງກ່ອນຫຼືບໍ່", ຖ້າບໍ່ມີຄວາມຄືບໜ້າໃຫ້ຢຸດການເຮັດວຽກ. ການອອກແບບ Task graph ໃຫ້ເປັນ Directed Acyclic Graph (DAG) ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ເກີດໂຄງສ້າງການວົນລູບຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນ ກໍເປັນວິທີທີ່ມີປະສິດທິຜົນ. ໃນກໍລະນີທີ່ໃຊ້ Dynamic routing, ການກຳຈັດການວົນລູບໃຫ້ໝົດໄປນັ້ນເຮັດໄດ້ຍາກ, ດັ່ງນັ້ນການໃຊ້ການປະສົມປະສານລະຫວ່າງການກຳນົດຂີດຈຳກັດສູງສຸດ ແລະ ການກວດຈັບຈຶ່ງເປັນວິທີປ້ອງກັນທີ່ເປັນຈິງທີ່ສຸດ. ມັນເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ຈະຕ້ອງຕິດຕັ້ງອຸປະກອນຄວາມປອດໄພໄວ້ລ່ວງໜ້າ ໂດຍຕັ້ງສົມມຸດຕິຖານວ່າສະຖານະການທີ່ "ບໍ່ຍອມຢຸດ" ນັ້ນສາມາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ສະເໝີ.

"ຖ້າຫາກຂໍ້ມູນທີ່ສົ່ງມາຈາກພາຍນອກມີຄຳສັ່ງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແຝງມາຫາ Agent ຈະເຮັດແນວໃດ?" — ໃນລະບົບ Multi-agent, ຄຳຖາມນີ້ຈະກາຍເປັນບັນຫາທີ່ຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າ. ເນື່ອງຈາກວ່າຫາກຂໍ້ມູນພາຍນອກທີ່ Agent ຕົວໜຶ່ງໄດ້ຮັບ (ເຊັ່ນ: ໜ້າເວັບ, ເອກະສານ ຫຼື ການຕອບສະໜອງຈາກ Tool) ມີຄຳສັ່ງທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, Agent ຕົວຕໍ່ໄປທີ່ໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນນັ້ນອາດຈະຖືກຄວບຄຸມ ແລະ ສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ເນື່ອງກັນໄດ້. ການວາງ Guardrail ຕ້ອງເຮັດຫຼາຍຊັ້ນ. ກ່ອນອື່ນໝົດ, ຕ້ອງແຍກຂໍ້ມູນທີ່ມາຈາກພາຍນອກອອກຈາກຄຳສັ່ງທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ທີ່ລະບົບມອບໃຫ້ຢ່າງຊັດເຈນ, ໂດຍສ້າງໂຄງສ້າງທີ່ບໍ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຕີຄວາມໝາຍຂໍ້ມູນພາຍນອກເປັນ "ຄຳສັ່ງ". ຕໍ່ມາ, ຕ້ອງຈຳກັດສິດທິຂອງ Agent ແຕ່ລະຕົວໃຫ້ໜ້ອຍທີ່ສຸດ ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ສາມາດໃຊ້ Tool ຫຼື ດຳເນີນການທີ່ບໍ່ຈຳເປັນໄດ້. ນອກຈາກນີ້, ການກຳນົດຂັ້ນຕອນການກວດສອບໂດຍມະນຸດກ່ອນການດຳເນີນການທີ່ສຳຄັນ ຫຼື ການກວດສອບຜົນລວມ ຫຼື Merge ກ່ອນຈະສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ ກໍເປັນວິທີທີ່ມີປະສິດທິຜົນ. ການປ້ອງກັນແບບຫຼາຍຊັ້ນໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ ທັງທາງເຂົ້າ, ສິດທິ ແລະ ຜົນລວມ ໂດຍບໍ່ເພິ່ງພາການປ້ອງກັນພຽງຢ່າງດຽວ ຄືຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ໃນການປ້ອງກັນຄວາມເສຍຫາຍທີ່ເປັນຕ່ອງໂສ້ (ສຳລັບຮູບແບບການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ, ກະລຸນາເບິ່ງ AI ガードレール 実装ガイド).

ການຄິດວ່າແອເຈນ (Agent) ຍິ່ງແບ່ງຍ່ອຍຫຼາຍເທົ່າໃດ ກໍຍິ່ງມີປະສິດທິພາບສູງຂຶ້ນນັ້ນ ເປັນກັບດັກຢ່າງໜຶ່ງ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ໂຄງສ້າງທີ່ແບ່ງຍ່ອຍຫຼາຍເກີນໄປຈະເຮັດໃຫ້ການສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ລະຫວ່າງແອເຈນເພີ່ມຂຶ້ນ, ເຊິ່ງໃນແຕ່ລະຄັ້ງຈະມີການຮຽກໃຊ້ໂມເດວ ແລະ ມີພາລະງານ (Overhead) ຂອງການສື່ສານສະສົມຂຶ້ນ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດຄວາມລ່າຊ້າ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນ ເຮົາອາດຈະຮູ້ສຶກວ່າ "ການແບ່ງຕາມໜ້າທີ່ຢ່າງລະອຽດນັ້ນເບິ່ງສະອາດຕາກວ່າ", ແຕ່ເມື່ອນຳໄປໃຊ້ງານຈິງ ມັກຈະເຫັນຄວາມສູນເປົ່າທີ່ວ່າ ແອເຈນສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ໄດ້ເຮັດຫຍັງເລີຍ ນອກຈາກການສົ່ງຕໍ່ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ໄປມາເທົ່ານັ້ນ.

ວິທີຫຼີກລ່ຽງຄື ການຕັດສິນໃຈແບ່ງໂດຍວັດແທກຈາກ "ການແຍກນັ້ນມີຂໍ້ດີທີ່ຊັດເຈນ (ຄວາມສາມາດໃນການເຮັດວຽກຂະໜານ, ຄວາມຊ່ຽວຊານ, ຄວາມສາມາດໃນການນຳກັບມາໃຊ້ໃໝ່) ຫຼືບໍ່". ຖ້າການແບ່ງນັ້ນບໍ່ສາມາດອະທິບາຍເຖິງຂໍ້ດີໄດ້ ໃຫ້ລວມ ຫຼື Merge ເຂົ້າຫາກັນ. ເປັນມາດຕະຖານໃນການພິຈາລະນາ, ຖ້າແອເຈນໜຶ່ງໄດ້ຮັບອິນພຸດມາແລ້ວສົ່ງຕໍ່ໃຫ້ຕົວຖັດໄປເກືອບຈະທັນທີ ໂດຍບໍ່ໄດ້ປັບປ່ຽນຫຍັງ, ກໍມີໂອກາດສູງທີ່ຈະລວມ ຫຼື Merge ເຂົ້າກັບແອເຈນຂ້າງຄຽງໄດ້. ຈຳນວນແອເຈນທີ່ໜ້ອຍລົງ ຈະເຮັດໃຫ້ການຕິດຕາມ ແລະ ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ (Debug) ງ່າຍຂຶ້ນ. ການເລີ່ມຕົ້ນຈາກ "ໂຄງສ້າງຂັ້ນຕ່ຳທີ່ຈຳເປັນ ແລະ ພຽງພໍ" ແລ້ວຄ່ອຍແບ່ງສະເພາະຈຸດທີ່ພົບຄໍຂວດ (Bottleneck) ຫຼື ຈຸດທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການຊັດເຈນເທົ່ານັ້ນ ຄືທາງລັດໃນການຫຼີກລ່ຽງການອອກແບບທີ່ເກີນຄວາມຈຳເປັນ (Over-engineering).

ລະບົບ Multi-agent ໃນການນຳໃຊ້ຈິງນັ້ນ ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ "ເຮັດວຽກແລ້ວຈົບໄປ" ແຕ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີກົນໄກໃນການເບິ່ງເຫັນພາບລວມ ແລະ ປະເມີນຜົນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງວ່າ ມັນຕິດຂັດຢູ່ບ່ອນໃດ ແລະ ແຕ່ລະ Agent ເຮັດວຽກໄດ້ຖືກຕ້ອງຫຼາຍໜ້ອຍພຽງໃດ. ການລະບຸຈຸດຄໍຂວດ (Bottleneck) ໂດຍຜ່ານການເຮັດ Tracing ແລະ ການປະເມີນຄຸນນະພາບໃນລະດັບ Agent ແມ່ນສອງເສົາຫຼັກທີ່ສຳຄັນໃນການດຳເນີນງານ.

ບັນຫາຂໍ້ຜິດພາດ ຫຼື ຄວາມລ່າຊ້າຂອງ Multi-agent ນັ້ນເກີດຈາກການຮຽກໃຊ້ງານຫຼາຍ Agent ແລະ Tool ພ້ອມກັນ, ເຮັດໃຫ້ການເບິ່ງພຽງແຕ່ Log ບໍ່ສາມາດຊອກຫາສາເຫດໄດ້. ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ຄືການເຮັດ Tracing. ໂດຍການເບິ່ງການປະມວນຜົນໜຶ່ງວຽກໃຫ້ເປັນ "Trace" ໜຶ່ງເສັ້ນ, ແລະບັນທຶກການຮຽກໃຊ້ Agent ຫຼື ການປະມວນຜົນ Tool ແຕ່ລະຢ່າງໄວ້ເປັນ "Span" ທີ່ຊ້ອນກັນຢູ່ພາຍໃນ. ເຊິ່ງເປັນພາບທີ່ໃກ້ຄຽງກັບການເຮັດໃຫ້ຂະບວນການປະມວນຜົນຄັ້ງໜຶ່ງເຫັນພາບໄດ້ດ້ວຍໂຄງສ້າງລຳດັບຊັ້ນຕາມເວລາ. ຖ້າຫາກບັນທຶກເວລາທີ່ໃຊ້, ຂໍ້ມູນເຂົ້າ-ອອກ, ການໃຊ້ Token, ແລະ ຜົນສຳເລັດໄວ້ໃນແຕ່ລະ Span, ກໍຈະເຮັດໃຫ້ຮູ້ໄດ້ທັນທີວ່າ Agent ໃດທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍ ຫຼື ຈຸດໃດທີ່ມັກເກີດຂໍ້ຜິດພາດ. ໃນດ້ານການປະຕິບັດງານ, ນອກເໜືອຈາກການວັດແທກຕາມມາດຕະຖານ ຫຼື Specification ແບບ OpenTelemetry ແລ້ວ, ການໃຊ້ເຄື່ອງມືສັງເກດການ (Observability tools) ສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນ LLM (ເຊັ່ນ: LangSmith ຫຼື Langfuse) ຈະຊ່ວຍໃຫ້ການວິເຄາະໃນລະດັບ Agent ແລະ Prompt ເຮັດໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ສິ່ງທີ່ສຳຄັນຄືການລວມສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໄປຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນການອອກແບບ ບໍ່ແມ່ນການມາເພີ່ມພາຍຫຼັງ. ສຳລັບພາບລວມຂອງການດຳເນີນງານຈິງ ສາມາດອ້າງອີງໄດ້ຈາກ AI Observability ແມ່ນຫຍັງ?. ຖ້າຫາກກຳນົດຄວາມລະອຽດຂອງ Trace ໃຫ້ເທົ່າກັນຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນ, ເມື່ອເກີດບັນຫາກໍຈະສາມາດລະບຸຈຸດທີ່ເປັນສາເຫດໄດ້ດ້ວຍຂໍ້ມູນ ແທນທີ່ຈະເປັນການຄາດເດົາ.

ຖ້າຫາກເບິ່ງພຽງແຕ່ການເຮັດວຽກຂອງລະບົບໂດຍລວມ, ເຮົາຈະບໍ່ສາມາດຮູ້ໄດ້ເລີຍວ່າເອເຈນ (Agent) ຕົວໃດທີ່ກຳລັງເປັນຕົວຖ່ວງ. ການປະເມີນຜົນທີ່ມີປະສິດທິພາບຄວນແບ່ງອອກເປັນສອງຂັ້ນຕອນ ຄື: "End-to-End" ແລະ "ລາຍເອເຈນ". ອັນດັບທຳອິດ, ໃຫ້ວັດແທກໃນພາບລວມວ່າຜົນລວມສຸດທ້າຍສາມາດຕອບໂຈດຈຸດປະສົງຂອງວຽກງານໄດ້ຫຼືບໍ່. ຈາກນັ້ນ, ໃຫ້ຕິດຕາມຕົວຊີ້ວັດຂອງແຕ່ລະເອເຈນເປັນລາຍບຸກຄົນ ເຊັ່ນ: ອັດຕາສ່ວນທີ່ສາມາດສົ່ງຜົນລວມທີ່ຄາດຫວັງໄດ້ເມື່ອທຽບກັບອິນພຸດທີ່ໃຫ້ໄປ (ອັດຕາຄວາມສຳເລັດຂອງວຽກງານ), ຜົນລວມເປັນໄປຕາມສະກີມາ (Schema) ທີ່ກຳນົດໄວ້ຫຼືບໍ່, ມີການສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ຜິດພາດຫຼືບໍ່, ລວມເຖິງໄລຍະເວລາ ແລະ ຕົ້ນທຶນທີ່ໃຊ້. ພື້ນຖານຂອງການປະເມີນຜົນແມ່ນການກຽມຊຸດຂໍ້ມູນ (Golden Set) ທີ່ລວບລວມອິນພຸດທີ່ຄາດໄວ້ ແລະ ເອົາພຸດທີ່ຕ້ອງການ ເພື່ອນຳມາທົດສອບເປັນໄລຍະ. ໃນກໍລະນີທີ່ການຕັດສິນຄວາມດີ-ຄວາມຮ້າຍຂອງຜົນລວມເຮັດໄດ້ຍາກດ້ວຍລະບົບອັດຕະໂນມັດ, ສາມາດໃຊ້ວິທີໃຫ້ LLM ອີກຕົວໜຶ່ງເປັນຜູ້ໃຫ້ຄະແນນຮ່ວມດ້ວຍໄດ້, ແຕ່ກໍຄວນມີການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຕັດສິນນັ້ນໂດຍມະນຸດເປັນໄລຍະ. ຖ້າສາມາດເຫັນຈຸດອ່ອນຂອງແຕ່ລະເອເຈນເປັນຕົວເລກໄດ້, ຈະເຮັດໃຫ້ເຫັນຈຸດທີ່ຄວນປັບປຸງຢ່າງຊັດເຈນ ແລະ ນຳໄປສູ່ການຍົກລະດັບປະສິດທິພາບໂດຍລວມໃຫ້ເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.