ລະບົບມັລຕິເອເຈນ (Multi-Agent System) ແມ່ນສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ AI ເອເຈນຫຼາຍໂຕແບ່ງບົດບາດ ແລະ ປະສານງານກັນເພື່ອບັນລຸເປົ້າໝາຍຮ່ວມ.
ວຽກງານທີ່ສັບສົນບາງຢ່າງຍາກເກີນກວ່າ AI ເອເຈນໂຕດຽວຈະຈັດການໄດ້. ໃນການພັດທະນາຊອບແວ ຖ້າມອບໝາຍໃຫ້ເອເຈນໂຕດຽວທຳທັງການສ້າງໂຄ້ດ, ທົດສອບ ແລະ ທົບທວນ ບໍລິບົດຈະຂະຫຍາຍຕົວຈົນຄຸນນະພາບຫຼຸດລົງ. ລະບົບມັລຕິເອເຈນແກ້ໄຂບັນຫານີ້ດ້ວຍການແບ່ງຄວາມຊ່ຽວຊານ ແລະ ກະຈາຍວຽກ.
ໃນສະຖາປັດຕະຍະກຳທົ່ວໄປ ອໍເຄສເຕຣເຕີຈະວາງແຜນພາບລວມ ແລະ ມອບໝາຍວຽກຍ່ອຍໃຫ້ກັບເອເຈນສະເພາະທາງ. ແຕ່ລະເອເຈນຕັດສິນໃຈດ້ວຍຕົວເອງ ແລະ ສອບຖາມເອເຈນອື່ນເມື່ອຈຳເປັນ. ມາດຕະຖານອย່າง A2A (Agent-to-Agent) Protocol ກຳລັງຖືກພັດທະນາຂຶ້ນ.
ຈຸດສຳຄັນໃນການອອກແບບຄືຮູບແບບການສື່ສານລະຫວ່າງເອເຈນ. ແບບ Pipeline ຕາມລຳດັບງ່າຍໃນການ Debug ແຕ່ແບບ Fan-out ຂະໜານໃຫ້ Throughput ສູງກວ່າ. ໃນການປະຕິບັດຕົວຈິງ ການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ 2-3 ເອເຈນແລ້ວຂະຫຍາຍເມື່ອເຫັນ Bottleneck ມີໂອກາດລົ້ມເຫລວໜ້ອຍກວ່າ.


AI Agent ແມ່ນລະບົບ AI ທີ່ວາງແຜນຢ່າງອິດສະຫຼະເພື່ອບັນລຸເປົ້າໝາຍທີ່ກຳນົດໃຫ້ ແລະ ດຳເນີນວຽກງານໂດຍການເອີ້ນໃຊ້ເຄື່ອງມືພາຍນອກ.

Agent Skills ແມ່ນຊຸດຄຳສັ່ງທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ຄືນໄດ້ ທີ່ຖືກກຳນົດຂຶ້ນເພື່ອໃຫ້ AI agent ປະຕິບັດວຽກງານສະເພາະ ຫຼື ຄວາມຊ່ຽວຊານສະເພາະດ້ານ ໂດຍເຮັດໜ້າທີ່ເປັນໜ່ວຍ module ທີ່ຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງ agent.

Agentic AI ແມ່ນຊື່ເອີ້ນລວມຂອງລະບົບ AI ທີ່ສາມາດຕີຄວາມໝາຍເປົ້າໝາຍ ແລະ ດຳເນີນການວາງແຜນ, ປະຕິບັດ, ແລະ ກວດສອບຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງການຄຳແນະນຳລະອຽດຈາກມະນຸດໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ.

Multi-Agent AI ແມ່ນຫຍັງ? ຈາກຮູບແບບການອອກແບບຈົນເຖິງແນວທາງການນຳໃຊ້ງານຕົວຈິງ

AI chatbot ແມ່ນຊອບແວທີ່ໃຊ້ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ (NLP) ແລະ LLM ເພື່ອດຳເນີນການສົນທະນາກັບມະນຸດໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ແຕກຕ່າງຈາກ chatbot ແບບ rule-based ແບບດັ້ງເດີມ, ຈຸດເດັ່ນຂອງມັນຄືສາມາດເຂົ້າໃຈບໍລິບົດແລະຕອບສະໜອງຕໍ່ຄຳຖາມທີ່ບໍ່ໄດ້ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໜ້າໄດ້.