หากปี 2024 เป็นปีที่ทุกคนหลงใหลในแชทบอท AI นี่คือยุคของเอเจนต์ AI เอเจนต์ AI กำลังเป็นที่นิยมอย่างมาก โดยเฉพาะประเภทที่ไม่เพียงแค่ตอบคำถาม แต่ยังสามารถ ช่วยแบ่งเบาภาระงานของคุณ ได้จริง
🦾51% ของผู้ตอบแบบสำรวจในรายงานสถานะของตัวแทน AI ใน LangChain (ปี 2025) ระบุว่าบริษัทของตนมีตัวแทน AI ที่ใช้งานจริงอยู่แล้ว
มันมีด้านตรงข้ามเช่นกัน นักพัฒนาหลายคนสร้างตัวแทนเสมือนเหมือนกับว่าเป็นแค่แชทบอท... เพียงแค่เพิ่มการเรียก API เท่านั้น และนั่นคือวิธีที่คุณจะได้สิ่งที่ฟังดูน่าประทับใจในเดโม แต่กลับพังทลายทันทีที่คุณขอให้มันจัดการงานจริง
ตัวแทน AI ของ Claude ที่แท้จริงถูกสร้างขึ้นแตกต่างออกไป มันสามารถดำเนินการได้อย่างอิสระ เหมือนกับเพื่อนร่วมทีมมนุษย์ โดยที่คุณไม่ต้องควบคุมทุกขั้นตอนอย่างละเอียด
ในคู่มือนี้ เราจะอธิบายสถาปัตยกรรม เครื่องมือ และรูปแบบการผสานรวมที่คุณจำเป็นต้องใช้ในการสร้างเอเจนต์ที่สามารถใช้งานได้จริงในสภาพแวดล้อมการผลิต
เอเจนต์ AI คืออะไร?
ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ (AI agent)คือซอฟต์แวร์ที่มีความเป็นอิสระซึ่งสามารถรับรู้สภาพแวดล้อม ตัดสินใจ และดำเนินการต่าง ๆ เพื่อบรรลุเป้าหมายเฉพาะได้โดยไม่ต้องอาศัยการควบคุมจากมนุษย์อย่างต่อเนื่อง
ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์แตกต่างจากแชทบอทปัญญาประดิษฐ์อย่างไร?
ตัวแทน AI มักถูกเข้าใจผิดว่าเป็นแชทบอท แต่พวกเขามีความสามารถที่ล้ำหน้ามากกว่า
ในขณะที่แชทบอทตอบคำถามเพียงข้อเดียวและรออยู่ ตัวแทนจะรับเป้าหมายของคุณ แยกย่อยออกเป็นขั้นตอน และทำงานอย่างต่อเนื่องจนกว่างานจะเสร็จสิ้น
ความแตกต่างอยู่ที่ลักษณะเฉพาะ เช่น:
- ความเป็นอิสระ: มันทำงานได้อย่างอิสระหลังจากที่คุณให้คำแนะนำเบื้องต้น
- การใช้เครื่องมือ: สามารถเรียกใช้ API, ค้นหาข้อมูลบนเว็บ, รันโค้ด หรือเรียกใช้เวิร์กโฟลว์เพื่อทำงานให้สำเร็จ
- ความจำ: มันเก็บรักษาบริบทจากการโต้ตอบในอดีตเพื่อตัดสินใจอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นในอนาคต
- มุ่งเน้นเป้าหมาย:ทำงานอย่างเป็นขั้นตอนเพื่อผลลัพธ์ที่กำหนดไว้ ไม่ใช่แค่ตอบสนองต่อคำสั่งเฉพาะครั้งเดียว
นี่คือการเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวระหว่างตัวแทนและแชทบอท:
| มิติ | แชทบอทปัญญาประดิษฐ์ | ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ |
|---|---|---|
| บทบาทหลัก | ตอบคำถามและให้ข้อมูล | ดำเนินการตามงานและผลักดันผลลัพธ์ |
| รูปแบบการทำงาน | หนึ่งคำถาม → หนึ่งคำตอบ | แผนหลายขั้นตอน → การดำเนินการ → การตรวจสอบความคืบหน้า |
| ความเป็นเจ้าของ "ขั้นตอนต่อไป" | ผู้ใช้ตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อไป | ตัวแทนตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อไป |
| ความซับซ้อนของงาน | เหมาะที่สุดสำหรับคำขอที่เรียบง่ายและเป็นลำดับ | จัดการงานที่ซับซ้อน วุ่นวาย และมีหลายส่วน |
| การใช้เครื่องมือ | การส่งต่อเครื่องมือแบบจำกัดหรือด้วยตนเอง | ใช้เครื่องมือโดยอัตโนมัติเป็นส่วนหนึ่งของงาน |
| การจัดการบริบท | ส่วนใหญ่การสนทนาในปัจจุบัน | ดึงบริบทจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง (แอป, ไฟล์, หน่วยความจำ) |
| ความต่อเนื่องตามกาลเวลา | เซสชันที่มีอายุสั้น | การทำงานอย่างต่อเนื่องในทุกขั้นตอน/ทุกครั้ง (เมื่อมีการออกแบบไว้) |
| การจัดการข้อผิดพลาด | หยุดหรือขอโทษ | ลองใหม่ ปรับตัว หรือยกระดับเมื่อสิ่งใดล้มเหลว |
| ประเภทของผลลัพธ์ | ข้อเสนอแนะ คำอธิบาย ร่าง | การกระทำ + หลักฐาน (ตั๋วงาน, การอัปเดต, รายงาน, การเปลี่ยนแปลงโค้ด) |
| วงจรป้อนกลับ | ขั้นต่ำสุด—รอการป้อนข้อมูลจากผู้ใช้ | ตรวจสอบผลลัพธ์ด้วยตนเองและทำซ้ำจนกว่าจะเสร็จ |
| กรณีการใช้งานที่ดีที่สุด | คำถามที่พบบ่อย, การระดมความคิด, การเขียนใหม่, ความช่วยเหลือด่วน | การคัดแยกผู้ป่วย, การทำงานอัตโนมัติ, การดำเนินการตามขั้นตอน, การดำเนินงานอย่างต่อเนื่อง |
| ตัวชี้วัดความสำเร็จ | "มันตอบถูกไหม?" | "มันทำภารกิจสำเร็จอย่างน่าเชื่อถือหรือไม่?" |
📮 ClickUp Insight: 24% ของพนักงานระบุว่างานที่ทำซ้ำ ๆ ทำให้พวกเขาไม่สามารถทำงานที่มีความหมายมากขึ้นได้ และอีก 24% รู้สึกว่าทักษะของตนไม่ได้รับการใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่ นั่นคือเกือบครึ่งหนึ่งของแรงงานที่รู้สึกถูกบล็อกทางความคิดสร้างสรรค์และไม่ได้รับการประเมินค่าอย่างเหมาะสม 💔
ClickUp ช่วยให้คุณสามารถเปลี่ยนโฟกัสกลับมาที่งานที่มีผลกระทบสูงได้ง่ายขึ้น ด้วยตัวแทน AI ที่สามารถตั้งค่าได้สะดวก และทำงานอัตโนมัติสำหรับงานที่ต้องทำซ้ำตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ ตัวอย่างเช่น เมื่อมีงานที่ถูกทำเครื่องหมายว่าเสร็จสิ้นตัวแทน AI ของ ClickUp สามารถ มอบหมายขั้นตอนต่อไปโดยอัตโนมัติ ส่งการแจ้งเตือน หรืออัปเดตสถานะของโครงการได้ ทำให้คุณไม่ต้องเสียเวลาในการติดตามงานด้วยตัวเอง
💫 ผลลัพธ์ที่แท้จริง: STANLEY Security ลดเวลาที่ใช้ในการสร้างรายงานลงได้ 50% หรือมากกว่า ด้วยเครื่องมือรายงานที่ปรับแต่งได้ของ ClickUp—ช่วยให้ทีมงานมีเวลามากขึ้นในการมุ่งเน้นไปที่การคาดการณ์แทนการจัดการรูปแบบเอกสาร
ทำไมต้องสร้างตัวแทน AI ด้วย Claude?
การเลือกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)ที่เหมาะสมสำหรับตัวแทนของคุณอาจรู้สึกท่วมท้น คุณสลับไปมาระหว่างผู้ให้บริการ วางซ้อนเครื่องมือบนเครื่องมือ และยังคงได้ผลลัพธ์ที่ไม่สม่ำเสมอ—เพราะโมเดลที่ฟังดูฉลาดนั้นไม่ได้หมายความว่าจะปฏิบัติตามคำแนะนำหรือใช้เครื่องมือได้อย่างน่าเชื่อถือเสมอไป
ดังนั้น ทำไมโคล้ดถึงเหมาะสมกับงานประเภทนี้? มันจัดการกับบริบทที่ยาวได้ดี, มีความสามารถในการทำตามคำสั่งที่ซับซ้อน, และใช้เครื่องมือได้อย่างน่าเชื่อถือ ดังนั้นตัวแทนของคุณสามารถคิดวิเคราะห์ผ่านปัญหาหลายขั้นตอนได้แทนที่จะล้มเลิกกลางทาง
และด้วย Anthropic's Agent SDK การสร้างตัวแทนที่มีความสามารถนั้นง่ายกว่าที่เคยเป็นมา
🧠 ข้อเท็จจริงสนุกๆ: Anthropic ได้เปลี่ยนชื่อ Claude Code SDK เป็นClaude Agent SDKเพราะ "agent harness" เดียวกันที่อยู่เบื้องหลัง Claude Code นั้นถูกนำไปใช้ในสิ่งอื่นๆ มากกว่าแค่การทำงานของโค้ด
นี่คือเหตุผลที่โคลดโดดเด่นในด้านการพัฒนาตัวแทน:
- บริบทเพิ่มเติม: ประมวลผลและเรียกคืนข้อมูลจากเอกสารขนาดใหญ่และประวัติการสนทนาที่ยาวได้อย่างง่ายดาย ทำให้มีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับโครงการของคุณ
- การดำเนินการเครื่องมือที่เชื่อถือได้: ปฏิบัติตามรูปแบบที่มีโครงสร้างตามที่กำหนดสำหรับการเรียกใช้ฟังก์ชัน ใช้เครื่องมือของคุณอย่างสม่ำเสมอและคาดการณ์ได้มากขึ้น
- การผสาน Claude Code: สร้าง ทดสอบ และปรับปรุงตัวแทนของคุณได้โดยตรงจากเทอร์มินัลของคุณ ช่วยเร่งกระบวนการพัฒนา
- ราวกั้นความปลอดภัย: มาตรการป้องกันในตัวที่ออกแบบโดย Anthropic เพื่อลดโอกาสการเกิดภาพหลอนและรักษาการทำงานอัตโนมัติของคุณให้ดำเนินไปอย่างราบรื่น
องค์ประกอบหลักของตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ Claude
มันน่าดึงดูดที่จะกระโดดเข้าไปสร้างและ "ดูว่า Claude สามารถทำอะไรได้บ้าง" แต่หากคุณข้ามพื้นฐานไป ตัวแทนของคุณอาจขาดบริบทในการทำงานให้เสร็จและล้มเหลวในแบบที่น่าหงุดหงิด
ก่อนที่คุณจะเขียนโค้ดบรรทัดแรก คุณจำเป็นต้องรู้แผนแม่บทสำหรับตัวแทน Claude ที่มีประสิทธิภาพทุกตัว
ไม่, มันไม่ได้ซับซ้อนอย่างที่คิด. จริง ๆ แล้ว ตัวแทน Claude ที่น่าเชื่อถือส่วนใหญ่สามารถสรุปได้เพียง สามองค์ประกอบหลัก ที่ทำงานร่วมกัน: คำสั่ง/วัตถุประสงค์, ความจำ, และเครื่องมือ.
1. คำสั่งระบบและการกำหนดวัตถุประสงค์ (สิ่งที่ตัวแทนของคุณมาทำที่นี่)
คิดถึงระบบ prompt ว่าเป็น "คู่มือการใช้งาน" ของตัวแทนของคุณ ที่นี่คือที่ที่คุณกำหนดบุคลิกภาพ, วัตถุประสงค์, กฎเกณฑ์การกระทำ, และข้อจำกัดของมัน คำสั่งที่ไม่ชัดเจนเช่น "เป็นผู้ช่วยที่ช่วยเหลือ" จะทำให้ตัวแทนของคุณไม่สามารถคาดการณ์ได้ มันอาจเขียนบทกวีเมื่อคุณต้องการให้มันวิเคราะห์ข้อมูล
ระบบคำแนะนำที่แข็งแกร่งมักจะครอบคลุม:
- คำจำกัดความของบทบาท: ตัวแทนนี้คือใคร? ตัวอย่างเช่น "คุณเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ผู้เชี่ยวชาญด้าน Python"
- ความชัดเจนของเป้าหมาย: ผลลัพธ์ที่ต้องการคืออะไร? ตัวอย่างเช่น "เป้าหมายของคุณคือการเขียนโค้ดที่สะอาดและมีประสิทธิภาพซึ่งผ่านการทดสอบหน่วยทั้งหมด"
- ข้อจำกัดด้านพฤติกรรม: สิ่งที่ไม่ควรทำโดยเด็ดขาดคืออะไร? ตัวอย่างเช่น "ห้ามใช้ไลบรารีหรือฟังก์ชันที่ถูกยกเลิกการใช้งานแล้ว"
- รูปแบบผลลัพธ์: ควรจัดโครงสร้างคำตอบอย่างไร? คุณสามารถกำหนดให้ว่า "ให้แสดงโค้ดทั้งหมดในบล็อกเดียวเสมอ ตามด้วยคำอธิบายสั้น ๆ เกี่ยวกับตรรกะของคุณ"
เช่นเดียวกับระบบ AI ใด ๆ กฎทองยังคงง่าย: ยิ่งคุณระบุอย่างชัดเจนมากเท่าไร ตัวแทนของคุณก็จะทำงานได้ดีขึ้นเท่านั้น
2. การจัดการหน่วยความจำและบริบท (เพื่อไม่ให้เริ่มต้นจากศูนย์ทุกครั้ง)
ตัวแทนที่ไม่มีหน่วยความจำก็เป็นเพียงแชทบอทที่ถูกบังคับให้เริ่มต้นใหม่ทุกครั้งที่มีการโต้ตอบ ซึ่งขัดกับจุดประสงค์ทั้งหมดของการใช้ระบบอัตโนมัติ เพราะคุณจะพบว่าตัวเองต้องอธิบายบริบทของโครงการซ้ำในทุกข้อความ หากต้องการทำงานได้อย่างอิสระ ตัวแทนจำเป็นต้องมีวิธีในการเก็บรักษาบริบทระหว่างขั้นตอนต่างๆ และแม้แต่ระหว่างเซสชัน
มีหน่วยความจำหลักสองประเภทที่ควรพิจารณา:
- ความจำระยะสั้น: เปรียบเสมือนบัฟเฟอร์สำหรับการสนทนาที่เก็บรักษาข้อมูลการแลกเปลี่ยนล่าสุดไว้ในหน้าต่างบริบทที่ตัวแทนกำลังใช้งานอยู่
- ความจำระยะยาว: นี่คือความรู้ที่ถูกบันทึกไว้ซึ่งตัวแทนของคุณสามารถดึงกลับมาใช้ในภายหลังได้ (มักใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากการโต้ตอบในอดีต)
💡 เคล็ดลับมืออาชีพ: คุณสามารถให้บริบทที่ครบถ้วนแก่ตัวแทนของคุณเพื่อช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง โดยเก็บรวบรวมข้อมูลโครงการทั้งหมดของคุณ—งาน, เอกสาร, ข้อเสนอแนะ, และการสนทนา—ไว้ในที่เดียวด้วยพื้นที่ทำงานที่เชื่อมต่อกัน เช่นClickUp
3. กรอบการทำงานสำหรับการผสานเครื่องมือ (ความแตกต่างระหว่าง "การพูดคุย" และ "การลงมือทำ")
ตัวแทนที่ไม่มีเครื่องมือสามารถอธิบายได้ว่าต้องทำอะไร ตัวแทนที่มีเครื่องมือสามารถทำมันได้จริง
เครื่องมือคือความสามารถภายนอกที่คุณอนุญาตให้ตัวแทนของคุณใช้ เช่น การเรียกใช้ API, การรันโค้ด, การค้นหาบนเว็บ, หรือการเรียกใช้กระบวนการทำงาน
โคล้ดใช้ความสามารถที่เรียกว่า การเรียกใช้ฟังก์ชัน เพื่อเลือกและดำเนินการเครื่องมือที่เหมาะสมกับงานที่กำลังทำอย่างชาญฉลาด คุณเพียงแค่กำหนดเครื่องมือที่มีให้ใช้งาน แล้วโคล้ดจะตัดสินใจว่าเมื่อใดและอย่างไรที่จะใช้เครื่องมือเหล่านั้น
หมวดหมู่เครื่องมือทั่วไปประกอบด้วย:
- การเรียกคืนข้อมูล: ให้สิทธิ์ตัวแทนในการเข้าถึงเครื่องมือค้นหา ฐานความรู้ภายใน หรือเอกสารประกอบผลิตภัณฑ์
- การดำเนินการของโค้ด: การจัดเตรียมสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและถูกจำกัดสิทธิ์ (sandboxed) ซึ่งเอเจนต์สามารถเขียน รัน และทดสอบโค้ดได้
- API ภายนอก: เชื่อมต่อตัวแทนกับบริการอื่น ๆ เพื่อดำเนินการต่าง ๆ เช่น อัปเดต CRM, กำหนดตารางกิจกรรมในปฏิทิน, หรือส่งการแจ้งเตือน
- ตัวกระตุ้นเวิร์กโฟลว์: อนุญาตให้ตัวแทนเริ่มกระบวนการหลายขั้นตอนโดยใช้แพลตฟอร์มอัตโนมัติ
การทำงานของลูปของ Claude Agent
หากคุณเคยสร้างสคริปต์ที่หยุดหลังจากขั้นตอนเดียวหรือติดอยู่ในวงจรที่ไม่มีที่สิ้นสุดและมีค่าใช้จ่ายสูง ปัญหาอยู่ที่การออกแบบลูปของเอเจนต์
ลูปของตัวแทนคือรูปแบบการดำเนินการหลัก ที่แยกตัวแทนอิสระออกจากแชทบอทอย่างแท้จริง ในแง่ที่ง่ายที่สุด ตัวแทนของ Claude ดำเนินการใน "วงจรรวบรวม-กระทำ-ตรวจสอบ" อย่างต่อเนื่องจนกว่าจะบรรลุเป้าหมายหรือถึงเงื่อนไขหยุดที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
นี่คือวิธีการทำงาน:
รวบรวมบริบท
ก่อนที่ตัวแทนของคุณจะทำอะไรก็ตาม มันจำเป็นต้องหาทิศทางก่อน
ในขั้นตอนนี้ ระบบจะดึงบริบทที่จำเป็นสำหรับการตัดสินใจที่ดี เช่น ข้อความล่าสุดของคุณ ผลลัพธ์จากเครื่องมือที่เพิ่งใช้งาน ความทรงจำที่เกี่ยวข้อง หรือไฟล์และเอกสารที่สามารถเข้าถึงได้
สิ่งนี้ช่วยให้มันเข้าใจสภาพแวดล้อมที่มันกำลังทำงานอยู่ และปรับแต่งผลลัพธ์ให้เหมาะสมตามนั้น
🤝 เตือนความจำอย่างเป็นกันเอง: เมื่อข้อมูลกระจายอยู่ทั่วทั้ง Slack, เอกสาร และเครื่องมือจัดการงานต่างๆ เจ้าหน้าที่ของคุณต้องเสียเวลาไปกับการค้นหาข้อมูลเหล่านั้น (หรือแย่กว่านั้นคือการคาดเดา) นี่คือเหตุผลที่การทำงานที่กระจัดกระจาย (Work Sprawl)สามารถเป็นอุปสรรคต่อประสิทธิภาพการทำงาน ไม่เพียงแต่สำหรับทีมมนุษย์ของคุณ (ทำให้สูญเสียเงินถึง 2.5 พันล้านดอลลาร์ต่อปีทั่วโลก) แต่ยังรวมถึงเจ้าหน้าที่ของคุณด้วย!
📮 ClickUp Insight: มืออาชีพโดยเฉลี่ยใช้เวลา 30 นาทีขึ้นไปต่อวันในการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับงาน—นั่นคือมากกว่า 120 ชั่วโมงต่อปีที่สูญเสียไปกับการค้นหาอีเมล, กระทู้ Slack และไฟล์ที่กระจัดกระจาย ผู้ช่วย AI อัจฉริยะที่ฝังอยู่ในพื้นที่ทำงานของคุณ สามารถเปลี่ยนแปลงสิ่งนี้ได้เข้าสู่ClickUp Brain มันมอบข้อมูลเชิงลึกและคำตอบทันทีโดยการดึงเอกสาร การสนทนา และรายละเอียดงานที่ถูกต้องขึ้นมาในเวลาเพียงไม่กี่วินาที—เพื่อให้คุณหยุดค้นหาและเริ่มทำงานได้ทันที 💫 ผลลัพธ์จริง: ทีมอย่าง QubicaAMF สามารถประหยัดเวลาได้มากกว่า 5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์โดยใช้ClickUp—นั่นคือมากกว่า 250 ชั่วโมงต่อปีต่อคน—ด้วยการกำจัดกระบวนการจัดการความรู้ที่ล้าสมัย ลองจินตนาการดูว่าทีมของคุณจะสามารถสร้างอะไรได้บ้างหากมีเวลาเพิ่มอีกหนึ่งสัปดาห์ในแต่ละไตรมาส!
📮 ClickUp Insight: มืออาชีพโดยเฉลี่ยใช้เวลา 30 นาทีขึ้นไปต่อวันในการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับงาน—นั่นคือมากกว่า 120 ชั่วโมงต่อปีที่สูญเสียไปกับการค้นหาอีเมล, กระทู้ใน Slack และไฟล์ที่กระจัดกระจาย ผู้ช่วย AI อัจฉริยะที่ฝังอยู่ในพื้นที่ทำงานของคุณ สามารถเปลี่ยนแปลงสิ่งนี้ได้เข้าสู่ClickUp Brain มันมอบข้อมูลเชิงลึกและคำตอบทันทีโดยการดึงเอกสาร การสนทนา และรายละเอียดงานที่ถูกต้องขึ้นมาในเวลาเพียงไม่กี่วินาที—เพื่อให้คุณหยุดค้นหาและเริ่มทำงานได้ทันที 💫 ผลลัพธ์จริง: ทีมอย่าง QubicaAMF สามารถประหยัดเวลาได้มากกว่า 5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์โดยใช้ClickUp—นั่นคือมากกว่า 250 ชั่วโมงต่อปีต่อคน—ด้วยการกำจัดกระบวนการจัดการความรู้ที่ล้าสมัย ลองจินตนาการดูว่าทีมของคุณจะสามารถสร้างอะไรได้บ้างหากมีเวลาเพิ่มอีกหนึ่งสัปดาห์ในแต่ละไตรมาส!
ลงมือทำ
เมื่อตัวแทน Claude ของคุณมีบริบทที่ถูกต้องแล้ว มันจะสามารถทำอะไรบางอย่างกับมันได้จริงๆ
นี่คือจุดที่มัน "คิด" โดยการให้เหตุผลเกี่ยวกับข้อมูลที่มีอยู่ เลือกเครื่องมือที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานนั้น แล้วจึงดำเนินการตามการกระทำ
คุณภาพของการกระทำนี้ขึ้นอยู่กับคุณภาพของบริบทที่ผู้กระทำรวบรวมไว้ในขั้นตอนก่อนหน้าโดยตรง หากขาดข้อมูลสำคัญหรือใช้ข้อมูลที่ล้าสมัย คุณจะได้รับผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือ
💡 เคล็ดลับมืออาชีพ: การเชื่อมต่อตัวแทนของคุณกับที่ที่งานเกิดขึ้นจริง—เช่นClickUp ผ่านการทำงานอัตโนมัติ+ จุดสิ้นสุด API—สร้างความแตกต่างอย่างมาก มันมอบเส้นทางปฏิบัติการจริงให้กับตัวแทนของคุณ ไม่ใช่แค่คำแนะนำเท่านั้น
ตรวจสอบผลลัพธ์
หลังจากที่ตัวแทนดำเนินการแล้ว ตัวแทนต้องยืนยันว่าการดำเนินการนั้นได้ผล
ตัวแทนอาจตรวจสอบรหัสการตอบกลับ API ที่ประสบความสำเร็จ ตรวจสอบว่าผลลัพธ์ตรงกับรูปแบบที่ต้องการ หรือทำการทดสอบโค้ดที่เพิ่งสร้างขึ้น
จากนั้นลูปจะวนซ้ำ โดยตัวแทนจะรวบรวมบริบทใหม่ตามผลลัพธ์ของการกระทำครั้งล่าสุด วงจรนี้จะดำเนินต่อไปจนกว่าขั้นตอนการตรวจสอบยืนยันว่าเป้าหมายบรรลุผลสำเร็จแล้ว หรือตัวแทนตัดสินใจว่าไม่สามารถดำเนินการต่อไปได้
สิ่งนี้จะมีลักษณะอย่างไรในทางปฏิบัติ?
หากตัวแทนของคุณเชื่อมต่อกับพื้นที่ทำงาน ClickUp ของคุณ พวกเขาสามารถตรวจสอบได้อย่างง่ายดายว่างานใน ClickUpถูกทำเครื่องหมายว่า "เสร็จสิ้น" หรือไม่ ทบทวนความคิดเห็นเพื่อหาข้อเสนอแนะหรือติดตามเมตริกบนแดชบอร์ด ClickUp
วิธีสร้างเอเจนต์ AI ใน Claude
ตอนนี้เรามาดูขั้นตอนการสร้างตัวแทน Claude ของคุณทีละขั้นตอนกัน:
ขั้นตอนที่ 1: ตั้งค่าโปรเจกต์ Claude Agent ของคุณ
การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาของคุณนั้น ยาก กว่าที่ควรจะเป็นมาก—และพูดตามตรงว่านี่แหละคือจุดที่แผนการ "สุดสัปดาห์นี้จะสร้างเอเจนต์" จำนวนมากต้องจบลง
คุณอาจเสียเวลาทั้งวันไปกับการต่อสู้กับ dependency และ API key แทนที่จะได้สร้าง agent ของคุณจริงๆ เพื่อข้ามขั้นตอนการตั้งค่าที่ซับซ้อนและไปถึงส่วนที่สนุกได้เร็วขึ้น นี่คือขั้นตอนการตั้งค่าที่ง่ายและทำได้ทีละขั้นตอนให้คุณทำตาม 🛠️
คุณจะต้องใช้:
- การเข้าถึง API ของ Claude: คุณสามารถรับคีย์ API ของคุณได้โดยการลงทะเบียนบนคอนโซลของ Anthropic
- สภาพแวดล้อมการพัฒนา: คู่มือนี้สมมติว่าคุณกำลังใช้ Python หรือ Node.js ดังนั้นโปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ติดตั้งหนึ่งในนั้นพร้อมกับตัวจัดการแพ็กเกจของพวกเขา (pip หรือ npm)
- Claude Code (ไม่บังคับ): เพื่อการทำงานที่รวดเร็วขึ้น คุณสามารถติดตั้ง Claude Code ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้ผ่านเทอร์มินัลที่ช่วยคุณจัดการโค้ดและคำสั่งของเอเจนต์ของคุณ
เมื่อเตรียมข้อกำหนดเบื้องต้นเรียบร้อยแล้ว ให้ทำตามขั้นตอนการติดตั้งดังนี้:
- ติดตั้ง Claude SDK อย่างเป็นทางการสำหรับภาษาที่คุณเลือก (เช่น pip install anthropic)
- ตั้งค่า API key ของคุณเป็นค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมเพื่อรักษาความปลอดภัยและไม่ให้อยู่ในโค้ดต้นฉบับ
- สร้างโครงสร้างโฟลเดอร์ที่เรียบง่ายสำหรับโปรเจกต์ของคุณเพื่อให้ทุกอย่างเป็นระเบียบ อาจแยกไดเรกทอรีสำหรับเครื่องมือ คำสั่งเริ่มต้น และตรรกะของเอเจนต์ไว้ต่างหาก
ขั้นตอนที่ 2: กำหนดวัตถุประสงค์ของตัวแทนและข้อความเริ่มต้นของระบบ
เราเคยพูดเรื่องนี้มาก่อนแล้ว และจะขอย้ำอีกครั้ง: คำสั่งระบบทั่วไปจะสร้างตัวแทนที่ทั่วไปและไร้ประโยชน์ หากคุณสั่งให้ตัวแทนของคุณเป็น "ผู้จัดการโครงการ" มันจะไม่รู้ความแตกต่างระหว่างบั๊กที่มีความสำคัญสูงกับคำขอฟีเจอร์ที่มีความสำคัญต่ำ
นี่คือเหตุผลที่คุณต้องเริ่มต้นด้วยกรณีการใช้งานเพียงหนึ่งเดียวที่ชัดเจนและมุ่งเน้น จากนั้นเขียนคำสั่งระบบที่เฉพาะเจาะจงสูงซึ่งไม่เปิดโอกาสให้เกิดความคลุมเครือ
คำแนะนำที่ดีทำหน้าที่เป็นคู่มือการใช้งานอย่างละเอียดสำหรับตัวแทนของคุณ ใช้กรอบนี้เพื่อจัดโครงสร้าง:
- คำชี้แจงตัวตน: เริ่มต้นด้วยการกำหนดบทบาทและความเชี่ยวชาญของผู้ดำเนินการ ตัวอย่างเช่น: "คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการทดสอบคุณภาพ (QA) สำหรับแอปพลิเคชันมือถือ"
- รายการความสามารถ: ระบุอย่างชัดเจนว่าตัวแทนสามารถเข้าถึงเครื่องมือและข้อมูลใดได้บ้าง ตัวอย่างเช่น: "คุณสามารถใช้เครื่องมือ report_bug เพื่อสร้างตั๋วใหม่ได้"
- ข้อจำกัด: กำหนดขอบเขตที่ชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่ตัวแทนไม่ควรทำ ตัวอย่างเช่น: "อย่าพูดคุยเรื่องทั่วไป ให้มุ่งเน้นเฉพาะการระบุและรายงานข้อบกพร่องเท่านั้น"
- ความคาดหวังของผลลัพธ์: ระบุรูปแบบ, น้ำเสียง, และโครงสร้างที่ชัดเจนสำหรับการตอบกลับของตัวแทน. ตัวอย่างเช่น: "เมื่อรายงานบั๊ก, คุณต้องให้ขั้นตอนในการทำซ้ำ, ผลลัพธ์ที่คาดหวัง, และผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริง."
ขั้นตอนที่ 3: เพิ่มเครื่องมือและการเชื่อมต่อ
ตกลง มาทำให้ตัวแทนของคุณมีประโยชน์อย่างแท้จริงกันเถอะ ในการทำเช่นนี้ คุณจำเป็นต้องมอบความสามารถให้มันสามารถดำเนินการในโลกจริงได้ เริ่มต้นด้วยการกำหนดเครื่องมือ—ฟังก์ชันภายนอกที่ตัวแทนสามารถเรียกใช้ได้—และผสานรวมเครื่องมือเหล่านี้เข้ากับตรรกะของตัวแทนของคุณ กระบวนการนี้ประกอบด้วยการกำหนดเครื่องมือแต่ละอย่างด้วยชื่อ คำอธิบายที่ชัดเจนว่ามันทำอะไร พารามิเตอร์ที่มันยอมรับ และโค้ดที่ดำเนินการตรรกะของมัน
รูปแบบการรวมระบบที่พบบ่อยสำหรับตัวแทน ได้แก่:
- การค้นหาเว็บ: อนุญาตให้ตัวแทนเข้าถึงข้อมูลล่าสุดจากอินเทอร์เน็ต
- การดำเนินการของโค้ด: มอบพื้นที่ปลอดภัยให้กับเอเจนต์เพื่อเขียน รัน และดีบั๊กโค้ด
- การเชื่อมต่อ API: เชื่อมโยงตัวแทนกับบริการภายนอก เช่น ระบบ CRM, ปฏิทิน หรือฐานข้อมูล
- แพลตฟอร์มเวิร์กโฟลว์: เชื่อมต่อตัวแทนกับเครื่องมืออัตโนมัติที่สามารถจัดการกระบวนการที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอน
ขั้นตอนที่ 4: สร้างและทดสอบลูปของตัวแทนของคุณ
ตัวแทนที่ยังไม่ได้รับการทดสอบเป็นความเสี่ยง
เหมือนกับ... ลองจินตนาการว่าคุณส่งตัวแทนคัดกรองใน Slack ที่ควรสร้างงานใน ClickUp เมื่อมีลูกค้าแจ้งข้อบกพร่อง ดูเหมือนไม่มีอะไรอันตราย—จนกระทั่งมันอ่านข้อความผิดเพียงครั้งเดียวและทันใดนั้น:
- สร้างงานซ้ำ 47 รายการ
- @mentions ทีมทั้งหมดซ้ำๆ
- ใช้เครดิต API ของคุณจนหมดในลูปการลองซ้ำแบบไม่มีที่สิ้นสุด...และบั๊กเร่งด่วนที่แท้จริงกลับถูกมองข้ามเพราะมันล้มเหลวเงียบๆ อยู่เบื้องหลัง
นั่นคือเหตุผลที่การทดสอบไม่ใช่สิ่งที่เลือกได้สำหรับตัวแทน
เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาเหล่านี้ คุณจำเป็นต้อง สร้างวงจรรวบรวม → ดำเนินการ → ตรวจสอบ ให้ถูกต้อง จากนั้น ทดสอบแบบครบวงจร—เพื่อให้เอเจนต์สามารถดำเนินการ ยืนยันว่าทำงานแล้ว และหยุดเมื่อเสร็จสิ้น (แทนที่จะวนซ้ำไม่รู้จบ)
💡 เคล็ดลับมืออาชีพ: เริ่มต้นด้วยกรณีทดสอบที่ง่ายก่อน แล้วค่อยไปยังสถานการณ์ที่ซับซ้อนมากขึ้น กลยุทธ์การทดสอบของคุณควรประกอบด้วย:
- การทดสอบหน่วย: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าฟังก์ชันแต่ละตัวของเครื่องมือของคุณทำงานอย่างถูกต้องเมื่อแยกออกจากกัน
- การทดสอบการรวมระบบ: ยืนยันว่าเอเจนต์ของคุณสามารถเชื่อมต่อเครื่องมือหลายตัวเข้าด้วยกันเพื่อดำเนินการตามลำดับขั้นตอนได้สำเร็จ
- การทดสอบกรณีขอบ: ตรวจสอบว่าตัวแทนของคุณทำงานอย่างไรเมื่อเครื่องมือล้มเหลว ส่งคืนข้อมูลที่ไม่คาดคิด หรือหมดเวลา
- การสิ้นสุดลูป: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวแทนของคุณมีเงื่อนไขการหยุดที่ชัดเจนและไม่ทำงานต่อเนื่องไปเรื่อยๆ
การนำการบันทึกข้อมูลอย่างครอบคลุมมาใช้ก็มีความสำคัญอย่างยิ่งเช่นกัน โดยการบันทึกกระบวนการคิดของตัวแทน การเรียกใช้เครื่องมือ และผลการตรวจสอบในแต่ละขั้นตอนของลูป คุณ สร้างเส้นทางการตรวจสอบที่ชัดเจน ซึ่งทำให้การแก้ไขข้อผิดพลาดง่ายขึ้นมาก
สถาปัตยกรรมตัวแทน Claude ขั้นสูง
ตัวแทนหนึ่งคนสามารถจัดการพื้นฐานได้อย่างแน่นอน—แต่เมื่องานเริ่มซับซ้อน (มีข้อมูลหลายแหล่ง ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่าย กรณีเฉพาะ) มันก็จะเริ่มมีปัญหา
มันเหมือนกับการขอให้คนคนเดียวทำการวิจัย เขียนงาน ตรวจสอบคุณภาพ และจัดส่งทุกอย่างด้วยตัวเองทั้งหมด เมื่อคุณพร้อมที่จะขยายขีดความสามารถของตัวแทนของคุณ คุณจำเป็นต้องก้าวข้ามระบบตัวแทนเดี่ยวและพิจารณาสถาปัตยกรรมขั้นสูงมากขึ้น
นี่คือรูปแบบบางประการที่คุณสามารถสำรวจได้:
- ระบบหลายตัวแทน: แทนที่จะมีตัวแทนหนึ่งตัวทำทุกอย่าง คุณสร้างทีมของตัวแทนที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านซึ่งทำงานร่วมกัน ตัวอย่างเช่น ตัวแทน "นักวิจัย" สามารถค้นหาข้อมูล ส่งต่อให้ตัวแทน "นักเขียน" เพื่อร่างเอกสาร จากนั้นส่งต่อให้ตัวแทน "ผู้ตรวจสอบ" เพื่อตรวจสอบขั้นสุดท้าย
- ตัวแทนลำดับชั้น: รูปแบบนี้เกี่ยวข้องกับ "ผู้ประสานงาน" ตัวแทนที่ทำหน้าที่แบ่งเป้าหมายใหญ่ให้กลายเป็นงานย่อย ๆ และมอบหมายงานเหล่านั้นให้กับตัวแทนย่อยที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน
- สถาปัตยกรรมที่อิงตามทักษะ: คุณสามารถกำหนด "ทักษะ" แบบโมดูลาร์ในไฟล์แยกต่างหากที่ตัวแทนใด ๆ สามารถเรียกใช้ได้ ทำให้เครื่องมือของคุณสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ง่ายและจัดการได้สะดวกยิ่งขึ้น
- มนุษย์ในห่วงโซ่: สำหรับกระบวนการทำงานที่มีความสำคัญ คุณสามารถสร้างจุดตรวจสอบที่ตัวแทนต้องหยุดและรอการอนุมัติจากมนุษย์ก่อนที่จะดำเนินการต่อไป (ซึ่งเรียกว่าการมีมนุษย์ในห่วงโซ่)
📚 อ่านเพิ่มเติม:ประเภทของตัวแทน AI
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับตัวแทน AI ของ Claude
ก่อนที่คุณจะตื่นเต้นกับการมีตัวแทนที่ทำงานได้แล้ว อย่าลืมว่า การสร้างตัวแทนเป็นเพียงก้าวแรกเท่านั้น หากไม่มีการบำรุงรักษา การตรวจสอบ และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง แม้แต่ตัวแทนที่ออกแบบมาอย่างดีเยี่ยมก็จะเสื่อมประสิทธิภาพลงเมื่อเวลาผ่านไป ตัวแทนที่คุณสร้างในไตรมาสที่แล้วอาจเริ่มทำผิดพลาดในวันนี้ เนื่องจากข้อมูลหรือ API ที่มันพึ่งพาได้เปลี่ยนแปลงไปแล้ว
เพื่อให้ตัวแทน Claude ของคุณมีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้ โปรดปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้:
- เริ่มต้นอย่างง่าย: ให้เริ่มต้นด้วยวัตถุประสงค์เพียงหนึ่งเดียวที่ชัดเจนสำหรับตัวแทนของคุณ ก่อนที่จะพยายามเพิ่มความซับซ้อน
- ระบุรายละเอียดให้ชัดเจนในคำแนะนำ: คำแนะนำที่ไม่ชัดเจนอาจนำไปสู่พฤติกรรมที่ไม่คาดคิด คำแนะนำของระบบของคุณควรมีรายละเอียดมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
- ติดตั้งระบบป้องกัน: เพิ่มข้อจำกัดที่ชัดเจนเพื่อป้องกันไม่ให้ตัวแทนของคุณดำเนินการที่เป็นอันตราย ไม่เกี่ยวข้องกับหัวข้อ หรือไม่พึงประสงค์
- ตรวจสอบการใช้โทเค็น: การสนทนาที่ยาวนานและลูปที่ซับซ้อนอาจใช้เครดิต API ได้อย่างรวดเร็ว ดังนั้นควรติดตามค่าใช้จ่ายของคุณ
- บันทึกทุกอย่าง: จับการให้เหตุผลของตัวแทน, การเรียกใช้เครื่องมือ, และผลลัพธ์ในทุกขั้นตอนเพื่อให้การแก้ไขข้อผิดพลาดง่ายขึ้น
- วางแผนรับมือกับความล้มเหลว: เครื่องมือและ API ของคุณอาจล้มเหลวได้เป็นครั้งคราว สร้างพฤติกรรมสำรองเพื่อจัดการกับข้อผิดพลาดเหล่านี้อย่างเหมาะสม
- ปรับปรุงตามข้อเสนอแนะ: ตรวจสอบประสิทธิภาพของตัวแทนของคุณเป็นประจำ และใช้ข้อเสนอแนะนั้นเพื่อปรับปรุงคำแนะนำและตรรกะของมัน
เปลี่ยนผลลัพธ์ของตัวแทนให้กลายเป็นเครื่องจักรการดำเนินการที่แท้จริง
ส่วนที่ยากที่สุดของการสร้างตัวแทน AI ไม่ใช่การทำให้มัน สร้าง ผลลัพธ์ที่ดี แต่คือการทำให้ผลลัพธ์นั้นกลายเป็นงานจริงๆ
เพราะหากตัวแทนของคุณสร้างแผนโครงการที่ยอดเยี่ยม ... แต่ยังมีคนต้องคัดลอก/วางลงในเครื่องมือการจัดการโครงการของคุณ, มอบหมายเจ้าของ, อัปเดตสถานะ, และติดตามผลด้วยตนเอง—คุณไม่ได้ทำให้เป็นระบบอัตโนมัติเลย คุณเพียงแค่เพิ่มขั้นตอนใหม่เท่านั้น
วิธีแก้ไขนั้นง่ายมาก: ใช้ ClickUp เป็นชั้นปฏิบัติการของคุณ เพื่อให้ตัวแทนของคุณสามารถเคลื่อนย้ายจาก "แนวคิด" ไปสู่ "การดำเนินการ" ได้ภายในพื้นที่ทำงานเดียวกันที่ทีมของคุณใช้งานอยู่แล้ว
และด้วยClickUp Brain คุณจะได้รับเลเยอร์ AI ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อเชื่อมโยงความรู้ระหว่างงาน เอกสาร และผู้คน—เพื่อให้ตัวแทนของคุณทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ใช่การทำงานแบบไร้ข้อมูล
วิธีเชื่อมต่อ Claude Agents กับ ClickUp
คุณมีตัวเลือกที่มั่นคงอยู่ไม่กี่อย่าง ขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการมีส่วนร่วมมากน้อยแค่ไหน:
- ClickUp API: สร้างและอัปเดตงาน ความคิดเห็นและแม้กระทั่งตั้งค่าฟิลด์ที่กำหนดเองได้อย่างเป็นโปรแกรม
- ClickUp Automations: กำหนดการทำงานของตัวแทนตามเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในพื้นที่ทำงานของคุณ เช่น การเปลี่ยนแปลงสถานะของงานหรือการเพิ่มรายการใหม่ในรายการ
- ClickUp Brain: ใช้ AI ที่ติดตั้งมาในตัวของ ClickUp เพื่อสรุป, ตอบคำถาม, และให้คำตอบและสรุปที่เข้าใจบริบทแก่ตัวแทนของคุณ
เมื่อเชื่อมต่อแล้ว ตัวแทนของคุณสามารถทำงานจริงได้:
- สร้างและปรับปรุงงานตามผลลัพธ์ของการสนทนา
- ค้นหาเอกสารและงานทั้งหมดในพื้นที่ทำงานของคุณเพื่อตอบคำถาม
- ทริกเกอร์การทำงานอัตโนมัติที่มอบหมายงานและแจ้งเตือนสมาชิกในทีม
- สร้างรายงานความคืบหน้าโดยใช้ข้อมูลจากแดชบอร์ดของคุณ
- ร่างเอกสารใหม่ตามบริบทของโครงการ
ทำไมการตั้งค่านี้ถึงได้ผล (และขยายได้)
แนวทางนี้ช่วยขจัดปัญหาการขยายตัวของ AIอย่างไม่ควบคุมและการแยกส่วนของบริบท แทนที่จะต้องจัดการการเชื่อมต่อแยกต่างหากสำหรับงาน เอกสาร และการสื่อสาร ตัวแทนของคุณจะได้รับการเข้าถึงแบบรวมศูนย์ผ่านConverged AI Workspace เพียงแห่งเดียว ทีมงานของคุณไม่จำเป็นต้องโอนผลลัพธ์ของตัวแทนเข้าสู่ระบบการทำงานของตนอีกต่อไป เพราะตัวแทนได้ทำงานอยู่ในที่นั้นแล้ว
👀 คุณรู้หรือไม่? จากการสำรวจ AI Sprawl ของ ClickUp พบว่า46.5% ของพนักงานต้องสลับใช้เครื่องมือ AI สองตัวหรือมากกว่าเพื่อทำงานให้เสร็จ ในขณะเดียวกัน 79.3% ของพนักงานรายงานว่าความพยายามในการใช้คำสั่ง AI นั้นสูงเกินไปเมื่อเทียบกับมูลค่าของผลลัพธ์ที่ได้
วิธีเตรียมเอเจนต์ AI พร้อมใช้งานในไม่กี่นาทีด้วย ClickUp Super Agents
หากการสร้างตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ด้วยClaude ดูเป็นเรื่องทางเทคนิคและซับซ้อนเล็กน้อย นั่นเป็นเพราะมันอาจเป็นเรื่องยากสำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ที่จะเข้าใจรายละเอียดทั้งหมดได้อย่างถูกต้อง
นั่นคือเหตุผลว่าทำไมClickUp Super Agentsถึงรู้สึกเหมือนเป็นโค้ดโกง
พวกเขาคือ เพื่อนร่วมทีม AI ที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคล เข้าใจงานของคุณ ใช้เครื่องมือทรงพลัง และทำงานร่วมกันเหมือนมนุษย์—ทั้งหมดนี้อยู่ในพื้นที่ทำงาน ClickUp ของคุณ
ดียิ่งกว่า: คุณไม่จำเป็นต้องออกแบบทุกอย่างตั้งแต่เริ่มต้น ClickUp ช่วยให้คุณ สร้าง Super Agent โดยใช้เครื่องมือสร้างด้วยภาษาธรรมชาติ (หรือที่เรียกว่า Super Agent Studio) ดังนั้นคุณสามารถอธิบายสิ่งที่คุณต้องการให้มันทำ (เป็นภาษาอังกฤษธรรมดา) และปรับแต่งได้ตามต้องการ
วิธีสร้างและทดสอบ Super Agent ใน ClickUp
เราจะพาคุณไปสร้าง Super Agent ใน ClickUp (โดยไม่ทำให้งานจริงเสียหาย):
1) สร้างพื้นที่ "แซนด์บ็อกซ์" ก่อน (โซนทดสอบที่ปลอดภัยของคุณ)
สร้างพื้นที่แบบ 🧪 Agent Sandbox พร้อมด้วยงานใน ClickUp ที่สมจริง เอกสาร และสถานะที่กำหนดเอง พื้นที่นี้คล้ายกับClickUp Spacesของคุณที่ใช้ทำงานจริง ดังนั้น ตัวแทนของคุณสามารถดำเนินการกับข้อมูลที่ใกล้เคียงกับความเป็นจริงได้ แต่จะไม่ส่งสแปมไปยังทีมจริงหรือกระทบกับงานที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าโดยไม่ได้ตั้งใจ
2) สร้างซูเปอร์เอเจนต์ของคุณด้วยภาษาธรรมชาติ
สร้าง ClickUp Super Agent:
- ในเมนูนำทางระดับโลกของคุณ ให้เลือก AI หากคุณไม่เห็น AI ในเมนูนำทางระดับโลกให้คลิกที่เมนู เพิ่มเติม จากนั้นเลือก AI คุณยังสามารถปักหมุดAI ไว้ที่เมนูนำทางระดับโลกได้อีกด้วย
- หากคุณไม่เห็น AI ในเมนูนำทางระดับโลกให้คลิกที่เมนู เพิ่มเติม จากนั้นเลือก AI คุณยังสามารถปักหมุดAI ไว้ที่เมนูนำทางระดับโลกได้อีกด้วย
- หากคุณไม่เห็น AI ในเมนูนำทางระดับโลกให้คลิกที่เมนู เพิ่มเติม จากนั้นเลือก AI คุณยังสามารถปักหมุดAI ไว้ที่เมนูนำทางระดับโลกได้อีกด้วย
- ในแถบด้านข้างของ AI Hub ให้คลิก New Super Agent
- ในช่องข้อความคำสั่ง ให้เริ่มพิมพ์ข้อความคำสั่งสำหรับ Super Agent ของคุณ เรียนรู้เกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการใช้คำสั่งสำหรับ ClickUp Super Agent!
- ผู้สร้างจะช่วยคุณสร้างซูเปอร์เอเจนต์โดยการถามคำถามคุณ
- เมื่อผู้สร้างเสร็จสิ้นแล้ว ไซด์บาร์ทางขวามือจะแสดงโปรไฟล์ของซูเปอร์เอเจนต์ของคุณ หากคุณพอใจกับโปรไฟล์ของซูเปอร์เอเจนต์ของคุณแล้ว ก็พร้อมใช้งานได้เลย! ทันทีที่สร้างเสร็จ ซูเปอร์เอเจนต์จะส่งข้อความส่วนตัวถึงคุณเพื่ออธิบายสิ่งที่สามารถทำได้และไม่สามารถทำได้ คุณสามารถโต้ตอบกับซูเปอร์เอเจนต์ได้โดยการพิมพ์คำถามหรือขอให้ปรับปรุงการตั้งค่าใด ๆ ของมัน
- หากคุณพอใจกับโปรไฟล์ของ Super Agent ของคุณแล้ว ก็พร้อมใช้งานได้เลย!
- ทันทีที่สร้างเสร็จแล้ว ซูเปอร์เอเจนต์จะส่งข้อความส่วนตัวถึงคุณเพื่ออธิบายสิ่งที่สามารถทำได้และไม่สามารถทำได้
- คุณสามารถโต้ตอบกับซูเปอร์เอเจนต์ได้โดยการพิมพ์คำถามหรือขอให้ปรับปรุงการตั้งค่าใด ๆ ของมัน
- หากคุณพอใจกับโปรไฟล์ของซูเปอร์เอเจนต์ของคุณแล้ว ก็พร้อมใช้งานได้เลย!
- ทันทีที่สร้างเสร็จแล้ว ซูเปอร์เอเจนต์จะส่งข้อความส่วนตัวถึงคุณเพื่ออธิบายสิ่งที่สามารถทำได้และไม่สามารถทำได้
- คุณสามารถโต้ตอบกับซูเปอร์เอเจนต์ได้โดยการพิมพ์คำถามหรือขอให้ปรับปรุงการตั้งค่าใด ๆ ของมัน
📌 ตัวอย่างข้อความกระตุ้น:
คุณคือเจ้าหน้าที่ระดับสูงในการจัดการปัญหาแบบเร่งด่วน เมื่อมีรายงานข้อผิดพลาดเข้ามา ให้สร้างหรือปรับปรุงงาน มอบหมายผู้รับผิดชอบ ขอข้อมูลที่ขาดหาย และกำหนดความสำคัญตามผลกระทบ
คุณชอบเรียนรู้ด้วยภาพมากกว่าใช่ไหม? ชมวิดีโอนี้เพื่อดูคำแนะนำทีละขั้นตอนในการสร้าง Super Agent ตัวแรกของคุณใน ClickUp:
3) ทดสอบมันในวิธีเดียวกับที่ทีมของคุณจะใช้จริง
ClickUp ทำให้สิ่งนี้ใช้งานได้จริงมาก:
- ส่งข้อความถึงตัวแทน เพื่อปรับปรุงพฤติกรรมและกรณีเฉพาะ
- @mentions มันในภารกิจ, เอกสาร, หรือแชท ภายใน ClickUp เพื่อดูว่ามันตอบสนองอย่างไรในบริบท
- มอบหมายงานให้กับตัวแทน เพื่อให้สามารถรับผิดชอบงานได้
- เรียกใช้งานผ่าน กำหนดเวลาหรือระบบอัตโนมัติ เมื่อคุณพร้อม
นี่คือชัยชนะครั้งใหญ่: ตัวแทนของคุณกำลังเรียนรู้ใน สภาพแวดล้อมจริง ที่ระบบจะทำงาน—ไม่ใช่แค่การวนลูปใน CLI แบบของเล่น
4) กำหนดให้ทำงานโดยอัตโนมัติ (เพื่อให้ระบบทำงานโดยที่คุณไม่ต้องคอยดูแล)
เมื่อมันทำงานในแซนด์บ็อกซ์แล้ว ให้เชื่อมต่อกับเหตุการณ์เช่น:
- "เมื่อสถานะเปลี่ยนเป็น ต้องการการคัดแยก → เรียกใช้ซูเปอร์เอเจนต์"
- "เมื่อมีการสร้างงานใหม่ใน Bugs → ให้เรียกใช้ Super Agent"
5) แก้ไขข้อผิดพลาดได้เร็วขึ้นด้วยบันทึกการตรวจสอบของ Super Agents
แทนที่จะเดาว่าเกิดอะไรขึ้น ให้ใช้ บันทึกการตรวจสอบของ Super Agents เพื่อติดตามกิจกรรมของตัวแทนและดูว่าสำเร็จหรือล้มเหลว
นี่กลายเป็น "การสังเกตตัวแทน" ที่ติดตั้งไว้ในตัวของคุณโดยไม่ต้องสร้างระบบบันทึกข้อมูลก่อน
การตั้งค่านี้เป็นเหตุผลว่าทำไม Super Agents จึงใช้งานง่ายกว่าการสร้างตัวแทนด้วยเครื่องมืออย่าง Claude เอง
คำสุดท้าย: วิธีสร้างตัวแทนที่ทำงานให้สำเร็จ
ตัวแทน AI กำลังกลายเป็นเรื่องราวแห่งความผลิตภาพที่แท้จริงของทศวรรษนี้อย่างรวดเร็ว แต่เฉพาะตัวแทนที่สามารถ ทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ เท่านั้นที่จะมีความสำคัญ
อะไรคือสิ่งที่แยกแยะระหว่างต้นแบบที่ดูหรูหราจากตัวแทนที่คุณไว้วางใจจริง ๆ?
สามสิ่ง: ความสามารถของตัวแทนในการ ยึดมั่นในบริบท, ดำเนินการที่ถูกต้องด้วยเครื่องมือที่เหมาะสม, และตรวจสอบผลลัพธ์โดยไม่หลงทาง.
ดังนั้นเริ่มต้นจากสิ่งเล็ก ๆ เลือกกระบวนการทำงานที่มีมูลค่าสูงเพียงหนึ่งอย่าง ให้คำแนะนำที่ชัดเจนแก่ตัวแทนของคุณ พร้อมเครื่องมือที่แท้จริง และระบบแจ้งเตือนเมื่อถึงเวลาที่ต้องหยุด จากนั้นค่อย ๆ ขยายไปสู่ระบบที่มีตัวแทนหลายคนได้เพียงเมื่อเวอร์ชันแรกของคุณมีความเสถียร สามารถทำนายได้ และช่วยเหลือได้จริง ๆ
พร้อมที่จะก้าวจากการทดลองของตัวแทนไปสู่การดำเนินการจริงหรือยัง?
เชื่อมต่อตัวแทนของคุณกับพื้นที่ทำงาน ClickUp ของคุณ หรือสร้าง ClickUp Super Agent! ไม่ว่าจะทางไหนสร้างบัญชี ClickUp ของคุณฟรีเพื่อเริ่มต้นใช้งาน!
คำถามที่พบบ่อย (FAQs)
Claude Agent SDK คือเฟรมเวิร์กอย่างเป็นทางการของ Anthropic สำหรับการสร้างแอปพลิเคชันแบบเอเจนต์ โดยมีรูปแบบการใช้งานเครื่องมือ การจัดการหน่วยความจำ และการวนลูปที่พร้อมใช้งานในตัว แม้ว่าจะช่วยให้การพัฒนาง่ายขึ้น แต่ก็ไม่จำเป็นต้องใช้ คุณสามารถสร้างเอเจนต์ที่ทรงพลังโดยใช้ Claude API มาตรฐานร่วมกับโค้ดควบคุมที่คุณพัฒนาเอง หรือเลือกใช้การตั้งค่าสำเร็จรูปอย่าง ClickUp Super Agents ก็ได้!
แชทบอทถูกออกแบบมาเพื่อตอบสนองต่อคำสั่งเดียวและรอคำสั่งถัดไป ในขณะที่ตัวแทนทำงานอย่างอิสระในลูปต่อเนื่อง ตัวแทนสามารถรวบรวมบริบท ใช้เครื่องมือเพื่อดำเนินการ และตรวจสอบผลลัพธ์จนกว่าจะบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ โดยไม่จำเป็นต้องมีการแนะนำจากมนุษย์อย่างต่อเนื่อง
ใช่, Claude agents เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานการจัดการโครงการ เช่น การสร้างงานจากบันทึกการประชุม, การอัปเดตสถานะโครงการ, และการตอบคำถามเกี่ยวกับงานของทีมคุณ Claude agents จะทรงพลังยิ่งขึ้นเมื่อเชื่อมต่อกับระบบการทำงานแบบรวมศูนย์เช่น ClickUp ที่ซึ่งข้อมูลและบริบทที่เกี่ยวข้องทั้งหมดอยู่ในที่เดียว
Claude Code เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อเร่งการพัฒนาด้วยโมเดล Claude แต่รูปแบบสถาปัตยกรรมและทักษะที่คุณกำหนดสามารถถ่ายโอนได้ หากคุณต้องการการสนับสนุนหลาย LLM สำหรับโครงการของคุณ คุณจะต้องใช้วิธีการที่อิงกับเฟรมเวิร์กน้อยกว่าหรือเครื่องมือที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการสลับโมเดล