วิธีสร้างตัวแทนปัญญาประดิษฐ์โดยใช้ Google Gemini

หากคุณเคยสร้างกระบวนการทำงานที่เริ่มต้นเป็นเพียง "สคริปต์" และกลายเป็นผลิตภัณฑ์ขนาดเล็กอย่างรวดเร็ว คุณก็คงทราบดีว่าทำไมการสร้างตัวแทน AI จึงได้รับความนิยมมากขึ้น

ตัวแทน AI ที่มีความมั่นคงสามารถรับข้อมูลจากผู้ใช้ เรียกใช้เครื่องมือที่มีอยู่ ดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ถูกต้อง และทำให้กระบวนการดำเนินต่อไปจนกว่าภารกิจจะเสร็จสิ้น

การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีนี้กำลังเร่งตัวขึ้นอย่างรวดเร็ว และ Gartner คาดการณ์ว่า40%ของแอปพลิเคชันองค์กรจะรวมเอเจนต์ AI ที่เฉพาะเจาะจงกับงานในปีนี้

นั่นคือจุดที่ Google Gemini เข้ามามีบทบาทได้อย่างลงตัว ด้วยการเข้าถึงโมเดล Gemini ผ่าน Gemini API คุณสามารถสร้างทุกอย่างได้ตั้งแต่เอเจนต์ AI ง่ายๆ ที่ร่างคำตอบ ไปจนถึงเอเจนต์ที่ใช้งานเครื่องมือต่างๆ ซึ่งสามารถตรวจสอบและจัดการงานที่ซับซ้อนในหลายขั้นตอนได้

ในคู่มือนี้เกี่ยวกับวิธีการสร้างตัวแทน AI โดยใช้ Google Gemini คุณจะได้เรียนรู้ว่าทำไมโมเดล Gemini ของ Google จึงเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับเวิร์กโฟลว์ของตัวแทน และวิธีการเริ่มต้นจากคำสั่งแรกไปจนถึงการสร้างลูปที่ทำงานได้ซึ่งคุณสามารถทดสอบและนำไปใช้งานได้

เอเจนต์ AI คืออะไร?

ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ (AI agent) คือระบบที่สามารถปฏิบัติงานแทนผู้ใช้ได้โดยการเลือกการกระทำเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย โดยมักมีการให้คำแนะนำน้อยกว่าแชทบอทมาตรฐาน กล่าวอีกนัยหนึ่ง ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ไม่เพียงแต่สร้างคำตอบเท่านั้น แต่ยังตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อไปโดยพิจารณาจากวัตถุประสงค์ของตัวแทน บริบทปัจจุบัน และเครื่องมือที่ได้รับอนุญาตให้ใช้

วิธีคิดแบบปฏิบัติคือ: แชทบอตตอบคำถาม, ตัวแทนดำเนินการ

การตั้งค่าตัวแทนสมัยใหม่ส่วนใหญ่ประกอบด้วยองค์ประกอบพื้นฐานไม่กี่อย่าง:

นี่คือจุดที่ ตัวแทนหลายตัว เข้ามาเกี่ยวข้อง ใน ระบบตัวแทนหลายตัว คุณอาจมีตัวแทนหนึ่งตัวที่วางแผน ตัวแทนอีกตัวที่ดึงข้อมูล และตัวแทนอีกตัวที่เขียนหรือตรวจสอบผลลัพธ์ การ ปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแทนหลายตัว แบบนี้สามารถทำงานได้ดีเมื่อภารกิจมีบทบาทที่ชัดเจน เช่น "นักวิจัย + นักเขียน + QA" แต่ก็เพิ่มภาระในการประสานงานและจุดที่อาจเกิดความล้มเหลวมากขึ้นด้วย

คุณจะเห็นในภายหลังว่าจะเริ่มต้นด้วยลูปของตัวแทนเพียงตัวเดียวได้อย่างไรก่อน จากนั้นจึงขยายออกไปเพียงเมื่อปริมาณงานของคุณได้รับประโยชน์อย่างแท้จริงจากการทำเช่นนั้น

ทำไมต้องใช้ Google Gemini ในการสร้างตัวแทนปัญญาประดิษฐ์?

มีข้อได้เปรียบหลายประการในการใช้ Google Gemini สำหรับตัวแทน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณต้องการย้ายจากต้นแบบไปสู่สิ่งที่สามารถใช้งานได้อย่างน่าเชื่อถือในผลิตภัณฑ์จริง

✅ นี่คือเหตุผลที่คุณควรใช้ Gemini เพื่อสร้างตัวแทน AI:

การใช้เครื่องมือในตัวและการเรียกใช้งานฟังก์ชัน

Gemini รองรับการเรียกใช้ฟังก์ชัน ดังนั้นตัวแทนของคุณจึงสามารถตัดสินใจได้ว่าเมื่อใดที่ต้องการฟังก์ชันภายนอกและส่งพารามิเตอร์ที่มีโครงสร้างไปยังฟังก์ชันนั้น นั่นคือความแตกต่างระหว่าง "ฉันคิดว่าคำตอบคือ..." กับ "ฉันได้เรียกใช้จุดสิ้นสุดการกำหนดราคาและยืนยันค่าล่าสุดแล้ว"

ความสามารถนี้เป็นพื้นฐานสำหรับเครื่องมือตัวแทนใด ๆ ที่ต้องดึงข้อมูลหรือเรียกใช้การดำเนินการ

บริบทยาวสำหรับงานหลายขั้นตอน

หลายกระบวนการทำงานของตัวแทนล้มเหลวเพราะพวกเขาสูญเสียเส้นเรื่องไป Gemini มีโมเดลที่รองรับหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่มาก ซึ่งช่วยเมื่อตัวแทนของคุณจำเป็นต้องเก็บการสนทนาที่ยาว, ข้อมูลจำเพาะ, บันทึก, หรือชิ้นส่วนของโค้ดไว้ในหน่วยความจำขณะทำงานซ้ำ

ตัวอย่างเช่น Gemini ใน Pro มีหน้าต่างบริบทที่มีโทเค็นหนึ่งล้านตัว

อินพุตแบบหลายรูปแบบเมื่อ "ข้อมูล" ของคุณไม่ใช่แค่ข้อความ

ตัวแทนแทบจะไม่เคยจัดการกับข้อความธรรมดาตลอดเวลา โมเดล Gemini รองรับคำสั่งแบบหลายรูปแบบ ซึ่งสามารถรวมเนื้อหาเช่น รูปภาพ, PDF, เสียง, หรือวิดีโอ ขึ้นอยู่กับเส้นทางการผสานรวมที่คุณเลือก

สิ่งนี้มีความสำคัญสำหรับทีมที่กำลังสร้างตัวแทนที่ตรวจสอบไฟล์, สกัดข้อมูล, หรือตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์กับเอกสารต้นฉบับ.

ตัวเลือกการลงดินเพื่อตอบสนองที่เชื่อถือได้มากขึ้น

หากตัวแทนของคุณจำเป็นต้องตอบคำถามโดยอ้างอิงจากแหล่งข้อมูลเฉพาะ คุณสามารถใช้รูปแบบการเชื่อมโยง (grounding patterns) ที่เชื่อมต่อ Gemini กับระบบภายนอก (เช่น ระบบค้นหาภายในองค์กรหรือเนื้อหาที่ถูกจัดทำดัชนี) แทนที่จะพึ่งพาความรู้ทั่วไปของโมเดลเพียงอย่างเดียว นอกจากนี้ยังช่วยแก้ปัญหาเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรมของ AI และข้อจำกัดด้านวันที่ของความรู้ที่ AI รู้จักอีกด้วย

สิ่งนี้มีความสำคัญเป็นพิเศษสำหรับทีมผลิตภัณฑ์ที่ให้ความสำคัญกับการตรวจสอบได้และการลดข้อกล่าวอ้างที่ไม่มีหลักฐานสนับสนุน

การสนับสนุนที่แข็งแกร่งในเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์ส

หากคุณไม่ต้องการสร้างทุกอย่างจากศูนย์ Gemini มักถูกใช้ร่วมกับเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ส เช่น LangChain และ LlamaIndex รวมถึงเลเยอร์การจัดการ เช่น LangGraph

นั่นจะทำให้คุณมีเส้นทางที่รวดเร็วขึ้นในการสร้างตัวแทนที่สามารถจัดการการกำหนดเส้นทางเครื่องมือและกระบวนการหลายขั้นตอนได้ โดยไม่ต้องสร้างหรือเขียนพื้นฐานใหม่

จุดเริ่มต้นที่ใช้งานได้จริงและระดับราคาที่เหมาะสม

สำหรับหลายทีม ขั้นตอนแรกคือการทดลองใช้Google ระบุว่าGoogle AI Studio สามารถใช้งานได้ฟรีในภูมิภาคที่มีให้บริการ และ Gemini API เองก็มีระดับการใช้งานฟรีและเสียค่าใช้จ่ายพร้อมขีดจำกัดอัตราที่แตกต่างกัน

นั่นทำให้การสร้างต้นแบบทำได้รวดเร็วขึ้น จากนั้นสามารถขยายขนาดได้เมื่อการออกแบบตัวแทนของคุณมีความเสถียรแล้ว

เส้นทางจากต้นแบบสู่การนำไปใช้ที่มีการควบคุม

หากคุณต้องการการควบคุมระดับองค์กร Google ยังมีแพลตฟอร์มตัวแทนภายใต้ Gemini Enterprise ซึ่งมุ่งเน้นการปรับใช้และจัดการตัวแทนในที่เดียว หากคุณต้องการสภาพแวดล้อมสำหรับการสร้างด้วยโมเดล Gemini ในระดับแพลตฟอร์ม คุณสามารถใช้ Agent Builder เป็นส่วนหนึ่งของชุดเครื่องมือได้

การผสมผสานนี้อาจรู้สึกเรียบง่ายอย่างน่าประหลาดใจเมื่อคุณกำหนดมาตรฐานวิธีการที่ตัวแทนของคุณเรียกใช้เครื่องมือต่างๆ ตรวจสอบความถูกต้องของคำตอบ และออกจากระบบอย่างเรียบร้อยเมื่อไม่สามารถยืนยันคำตอบได้

วิธีเริ่มต้นใช้งาน Google Gemini

สงสัยว่าจะเริ่มต้นใช้งาน Google Gemini ได้อย่างไร? มาทำให้มันง่ายขึ้นสำหรับคุณ

ส่วนใหญ่เกี่ยวกับการตั้งค่าการเข้าถึงอย่างปลอดภัยและการเลือกเส้นทางการพัฒนาที่เหมาะกับระบบของคุณ หากคุณกำลังสร้างต้นแบบของตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ที่ง่าย ๆ Gemini API และกุญแจ API จะช่วยให้คุณเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว

หากคุณกำลังสร้างตัวแทนสำหรับกระบวนการทำงานในสายการผลิต คุณควรวางแผนสำหรับการจัดการคีย์อย่างปลอดภัยและกระบวนการทดสอบที่ชัดเจนตั้งแต่ขั้นตอนแรก

✅ มาดูขั้นตอนเริ่มต้นใช้งาน Google Gemini ด้านล่างนี้:

ขั้นตอนที่ 1: ยืนยันข้อกำหนดเบื้องต้นและเลือกสถานที่ที่ตัวแทนของคุณจะทำงาน

ขั้นตอนแรกคือการใช้บัญชี Google และเปิดGoogle AI Studio เนื่องจาก Google ใช้มันในการจัดการกุญแจ API ของ Gemini และโปรเจ็กต์ต่างๆ นี่จะให้คุณมีจุดเริ่มต้นที่สะอาดสำหรับการเข้าถึงและการทดสอบในระยะแรก

จากนั้น ตัดสินใจว่า AI agent จะทำงานที่ไหน คำแนะนำด้านความปลอดภัยหลักของ Google เตือนไม่ให้ฝัง API keys ในโค้ดของเบราว์เซอร์หรือมือถือ และไม่ให้บันทึกคีย์ไว้ในระบบควบคุมแหล่งที่มา

หากคุณวางแผนที่จะสร้างตัวแทนสำหรับกระบวนการทำงานทางธุรกิจ คุณควร ส่งคำขอ API ของ Gemini ผ่านระบบ backend ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถควบคุมการเข้าถึง การบันทึก และการตรวจสอบได้

ขั้นตอนที่ 2: สร้างและรักษาความปลอดภัยคีย์ API ของ Gemini

ในการใช้ Gemini เพื่อสร้างตัวแทน AI คุณจำเป็นต้องสร้างคีย์ API ของ Gemini ภายใน Google AI Studioเอกสารอย่างเป็นทางการของGoogle จะแนะนำคุณในการสร้างและจัดการคีย์ที่นั่น คุณควรปฏิบัติต่อคีย์นี้เหมือนเป็นความลับสำหรับการใช้งานจริง เนื่องจากมันควบคุมการเข้าถึงและค่าใช้จ่ายสำหรับบัญชีของคุณ

หลังจากที่คุณสร้างคีย์แล้ว ให้เก็บไว้เป็นค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมในระบบที่เอเจนต์ของคุณทำงานอยู่ คำแนะนำการย้ายข้อมูลของ Google ระบุว่า SDK ปัจจุบันสามารถอ่านคีย์ได้จากตัวแปรสภาพแวดล้อม GEMINI_API_KEY ซึ่งช่วยเก็บรักษาความลับให้อยู่นอกโค้ดและไฟล์ที่ใช้ร่วมกัน

ขั้นตอนนี้ช่วยทีมของคุณโดยการแยกการพัฒนาออกจากระบบการจัดการความลับ คุณสามารถหมุนเวียนคีย์ API ได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงโค้ด และคุณสามารถเก็บคีย์ที่แตกต่างกันสำหรับพัฒนาและระบบผลิตเมื่อคุณต้องการการควบคุมการเข้าถึงที่สะอาด

ขั้นตอนที่ 3: ติดตั้ง Gemini SDK อย่างเป็นทางการ

Google แนะนำให้ใช้ Google GenAI SDK เป็นตัวเลือกอย่างเป็นทางการที่พร้อมใช้งานสำหรับการผลิตในการทำงานร่วมกับโมเดล Gemini และรองรับหลายภาษา รวมถึง Python และ JavaScript

หากคุณทำงานด้วย Python ให้ติดตั้ง แพ็กเกจ is google-genai มันรองรับทั้ง Gemini Developer API และ Vertex AI APIs ซึ่งมีประโยชน์เมื่อคุณสร้างตัวแทนที่อาจเริ่มต้นเป็นการทดลองและต้องการสภาพแวดล้อมที่พร้อมสำหรับองค์กรในภายหลัง

หากคุณทำงานใน JavaScript หรือ TypeScript Google มีเอกสารเกี่ยวกับ @google/genai SDK สำหรับการสร้างต้นแบบ คุณควรเก็บคีย์ API ไว้ที่ฝั่งเซิร์ฟเวอร์เมื่อคุณก้าวไปไกลกว่าการสร้างต้นแบบ นี่คือจุดที่คุณสามารถปกป้องการเข้าถึงและป้องกันการรั่วไหลผ่านโค้ดฝั่งไคลเอนต์

วิธีสร้างเอเจนต์ AI ด้วย Gemini ทีละขั้นตอน

การสร้างตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ด้วยโมเดล Gemini ของ Google นั้นง่ายอย่างน่าประหลาดใจเมื่อคุณใช้วิธีการแบบโมดูลาร์ เริ่มต้นด้วยการเรียกใช้โมเดลพื้นฐาน จากนั้นเพิ่มการใช้เครื่องมือผ่านการเรียกฟังก์ชัน หลังจากนั้น คุณห่อหุ้มทุกอย่างไว้ในลูปที่สามารถตัดสินใจ กระทำ และหยุดได้อย่างปลอดภัย

กระบวนการนี้ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถเปลี่ยนจากตัวแทนที่เพียงแค่แชท ไปสู่ระบบที่ซับซ้อนซึ่งสามารถดำเนินการงานที่ซับซ้อนผ่านการใช้เครื่องมือได้

✅ ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อสร้างตัวแทนที่สามารถทำงานได้ซึ่งสามารถโต้ตอบกับโลกโดยการเรียกฟังก์ชันหรือค้นหาแหล่งข้อมูล:

ขั้นตอนที่ 1: ตั้งค่าการสร้างข้อความพื้นฐาน

เริ่มต้นด้วยตัวแทน AI ที่เรียบง่ายซึ่งรับข้อมูลจากผู้ใช้และส่งคืนคำตอบที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของตัวแทน ขั้นตอนแรกของคุณคือการกำหนด:

รูปแบบที่เป็นประโยชน์คือการรักษาข้อความกระตุ้นให้สั้นและชัดเจน จากนั้นทำการปรับปรุงด้วยเทคนิคการเขียนข้อความกระตุ้นหลังจากที่คุณเห็นผลลัพธ์จริงคำแนะนำของ Google สำหรับการพัฒนาตัวแทนนั้นโดยพื้นฐานคือ : เริ่มต้นอย่างง่าย ทดสอบบ่อย ปรับปรุงข้อความกระตุ้นและตรรกะไปเรื่อยๆ

✅ นี่คือตัวอย่าง Python ง่ายๆ ที่คุณสามารถรันเป็นพื้นฐานได้:

โดยพื้นฐานแล้ว มันทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างสภาพแวดล้อมท้องถิ่นของคุณกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ Google

💡 เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญ: รักษาความสอดคล้องในการเขียนข้อความคำสั่งของคุณให้สอดคล้องกับเทมเพลตข้อความคำสั่ง Gemini ของ ClickUp

รับเทมเพลตฟรี

เทมเพลต Gemini Promptsของ ClickUp เป็นเอกสารClickUp Docที่พร้อมใช้งาน ซึ่งให้ห้องสมุดขนาดใหญ่ของคำสั่ง Gemini ไว้ในที่เดียว ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณได้ไอเดียอย่างรวดเร็วและทำให้ทีมของคุณเขียนคำสั่งได้มาตรฐาน

เนื่องจากมันมีอยู่ในรูปแบบเอกสารเดียว คุณสามารถปฏิบัติกับมันเหมือนเป็นแหล่งข้อมูลหลักที่แชร์ร่วมกันได้ ซึ่งจะมีประโยชน์เมื่อมีหลายคนที่กำลังสร้างคำสั่งสำหรับตัวแทนเดียวกัน และคุณต้องการข้อมูลที่สอดคล้องกัน ลดความคลาดเคลื่อน และเร่งกระบวนการทดลองให้รวดเร็วขึ้น

🌻 นี่คือเหตุผลที่คุณจะชอบเทมเพลตนี้:

• นำรูปแบบคำสั่งที่ใช้ซ้ำมาใช้สำหรับการใช้งานเครื่องมือและการเรียกฟังก์ชัน เมื่อสร้างตัวแทนที่ต้องการผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง
• มาตรฐานคำสั่งให้เหมือนกันทั่วทั้งทีม เพื่อให้ผู้ใช้ป้อนข้อมูลเดียวกันได้ผลลัพธ์ที่คาดการณ์ได้มากขึ้น
• ร่างคำแนะนำตามบทบาทสำหรับระบบหลายตัวแทน เช่น กระบวนการทำงานของผู้วางแผน นักวิจัย และผู้ตรวจสอบ
• สร้างคำถามทดสอบอย่างรวดเร็ว เพื่อตรวจสอบกรณีขอบเขตก่อนที่คุณจะส่งลูปตัวแทน
• สร้างคลังคำถามเริ่มต้นแบบเบา สำหรับฝ่ายผลิตภัณฑ์และวิศวกรรมเพื่อตรวจสอบ ปรับปรุง และอนุมัติร่วมกัน

ขั้นตอนที่ 2: เพิ่มการใช้เครื่องมือและการเรียกฟังก์ชัน

เมื่อตัวแทนข้อความของคุณทำงานได้แล้ว ให้เพิ่มการใช้เครื่องมือเพื่อให้โมเดลสามารถเรียกใช้โค้ดที่คุณควบคุมได้ ฟังก์ชันการเรียกใช้ของ Gemini ถูกออกแบบมาเพื่อสิ่งนี้: แทนที่จะสร้างข้อความเพียงอย่างเดียว โมเดลสามารถขอชื่อฟังก์ชันพร้อมพารามิเตอร์ได้ ดังนั้นระบบของคุณจึงสามารถดำเนินการและส่งผลลัพธ์กลับมาได้

กระบวนการทั่วไปมีลักษณะดังนี้:

หากคุณต้องการลดปัญหาการแยกวิเคราะห์ข้อมูล ให้ใช้ ผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง (JSON Schema) เพื่อให้โมเดลส่งคืนข้อมูลที่คาดเดาได้และมีความปลอดภัยด้านประเภทข้อมูล สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อตัวแทนของคุณกำลังสร้างข้อมูลนำเข้าสำหรับเครื่องมือ

✅ นี่คือโค้ด Python ที่จะช่วยคุณตั้งค่ารูปร่าง:

สคริปต์นี้มอบ "ความสามารถ" ให้ AI ในการโต้ตอบกับระบบภายนอกของคุณเอง—ในกรณีนี้คือฐานข้อมูลตั๋วสนับสนุนภายใน

ขั้นตอนที่ 3: สร้างลูปของเอเจนต์

ตอนนี้คุณกำลังเปลี่ยนจาก "การตอบสนองครั้งเดียว" ไปเป็น ตัวแทน ที่สามารถวนซ้ำได้จนกว่าจะถึงเงื่อนไขการออก นี่คือลูปที่ผู้คนส่วนใหญ่หมายถึงเมื่อพวกเขาพูดว่า "โหมดตัวแทน":

เพื่อ รักษาบริบท โดยไม่ทำให้ข้อความยาวเกินไป:

ต้องการใช้ตัวแทนหลายคนหรือระบบตัวแทนหลายตัวหรือไม่? เริ่มต้นด้วยลูปตัวแทนเพียงตัวเดียวก่อน จากนั้นแบ่งความรับผิดชอบ (ตัวอย่างเช่น ตัวแทนวางแผน, ตัวแทนเครื่องมือ, ตัวแทนตรวจสอบ)

Google ยังเน้นถึงเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ทำให้สิ่งนี้ง่ายขึ้นรวมถึง LangGraph และ CrewAI ขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการควบคุมการโต้ตอบของหลายเอเจนต์มากเพียงใด

✅ นี่คือรูปแบบลูปที่ใช้งานได้จริงที่คุณสามารถนำไปใช้ได้:

ปัญญาประดิษฐ์คือสมอง (ตัดสินใจว่าจะทำอะไร) และลูป Python นี้คือร่างกาย (ทำงานจริงในการดึงข้อมูล)

MAX_TURNS = 8 เป็นมาตรการป้องกันความปลอดภัย หาก AI เกิดความสับสนและเรียกใช้เครื่องมือซ้ำในลูปที่ไม่มีที่สิ้นสุด สิ่งนี้จะช่วยให้สคริปต์หยุดทำงานหลังจากพยายาม 8 ครั้ง ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายและโควต้า API ของคุณ

ขั้นตอนที่ 4: ทดสอบตัวแทน AI ของคุณ

ทดสอบตัวแทน AI ของคุณเพื่อให้แน่ใจว่ามันทำงานอย่างถูกต้องภายใต้สถานการณ์เฉพาะ

เพิ่มการทดสอบในสามระดับ:

กฎปฏิบัติ: ปฏิบัติกับทุกการเรียกใช้เครื่องมือเสมือนเป็น API สำหรับการใช้งานจริง ตรวจสอบข้อมูลนำเข้า บันทึกข้อมูลส่งออก และล้มเหลวอย่างปลอดภัย

ตัวเลือก: ใช้เครื่องมือสร้างตัวแทน Gemini หรือเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ส

หากคุณไม่ต้องการเดินสายทุกอย่างด้วยตนเอง Google รองรับเส้นทางแบบ "ผู้สร้าง" หลายรูปแบบ:

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการสร้างตัวแทน AI ด้วย Gemini

เมื่อสร้างตัวแทน AI สำหรับกระบวนการทำงานทางธุรกิจ ให้ปรับแต่งเพื่อความน่าเชื่อถือก่อนที่คุณจะปรับแต่งเพื่อความฉลาด. Gemini 3 ให้คุณมีการควบคุมมากขึ้นเกี่ยวกับวิธีที่แบบจำลองคิดวิเคราะห์ และวิธีที่มันโต้ตอบกับเครื่องมือ. สิ่งนี้ช่วยให้คุณสร้างตัวแทนที่มีพฤติกรรมสม่ำเสมอในภารกิจที่ซับซ้อนและระบบจริง.

✅ ต่อไปนี้คือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างตัวแทน AI ด้วย Gemini:

เริ่มต้นด้วยสเปคของตัวแทนที่บังคับใช้ขอบเขต

กำหนดวัตถุประสงค์และเงื่อนไขการออกจากระบบของตัวแทนก่อนที่คุณจะเขียนโค้ด นี่คือจุดที่โครงการตัวแทนหลายโครงการล้มเหลว โดยเฉพาะเมื่อตัวแทนสามารถกระตุ้นการกระทำข้ามระบบของลูกค้าหรือระบบการผลิต โครงการ AI แบบตัวแทนหลายโครงการถูกยกเลิกเมื่อทีมไม่สามารถพิสูจน์คุณค่าหรือควบคุมความเสี่ยงได้

ปรับความลึกของการให้เหตุผลให้เหมาะสมกับงาน

Gemini 3 ได้แนะนำ การควบคุมระดับการคิด ที่ช่วยให้คุณปรับความลึกของการให้เหตุผลตามคำขอได้ คุณควรใช้การให้เหตุผลระดับสูงในการวางแผนและการแก้ไขข้อบกพร่อง รวมถึงขั้นตอนที่มีคำสั่งมาก ให้ใช้การให้เหตุผลระดับต่ำในขั้นตอนที่เป็นกิจวัตรซึ่งความล่าช้าและต้นทุนมีความสำคัญมากกว่าการวิเคราะห์เชิงลึก การควบคุมนี้จะช่วยปรับสมดุลประสิทธิภาพของ LLM

เครื่องมือออกแบบ เช่น API ของผลิตภัณฑ์

รักษาฟังก์ชันแต่ละอย่างให้แคบโดยตั้งชื่อให้ชัดเจนและกำหนดพารามิเตอร์อย่างเข้มงวด การเรียกใช้ฟังก์ชันจะมีความน่าเชื่อถือมากขึ้นเมื่อโมเดลเลือกจากชุดเครื่องมือที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนและจำกัดจำนวน Google's Gemini 3 ยังเน้นย้ำว่าการเรียกใช้เครื่องมือที่เชื่อถือได้เป็นองค์ประกอบสำคัญในการสร้างตัวแทนที่มีประโยชน์

รักษาพื้นที่ผิวของเครื่องมือให้เล็กและปลอดภัย

คุณควรควบคุมว่าเครื่องมือใดที่ตัวแทนสามารถเข้าถึงได้ และเครื่องมือแต่ละอย่างสามารถทำอะไรได้บ้าง ติดตั้ง การตรวจสอบสิทธิ์ ในระบบของคุณ บันทึกทุกการเรียกใช้เครื่องมือพร้อมข้อมูลนำเข้าและข้อมูลส่งออก เพื่อให้คุณสามารถแก้ไขข้อผิดพลาดและพิสูจน์ได้ว่าตัวแทนทำอะไรในระหว่างเหตุการณ์

ให้การประเมินเป็นข้อกำหนดของผลิตภัณฑ์

คุณจำเป็นต้องทดสอบว่าตัวแทนได้ทำงานเสร็จจริงหรือไม่ ไม่ใช่แค่ตรวจสอบว่าคำตอบถูกเขียนในรูปแบบเดียวกันทุกครั้ง ในทุกครั้งที่รัน ให้ตรวจสอบว่าตัวแทนเลือกใช้เครื่องมือที่ถูกต้องและส่งข้อมูลที่ถูกต้อง ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามัน นำไปสู่สถานะสุดท้ายที่ถูกต้อง ในระบบของคุณ

คุณยังสามารถทำการทดสอบสถานการณ์จำลองขนาดเล็กตามคำขอของผู้ใช้จริงและรูปแบบข้อมูลจริงได้อีกด้วย กระบวนการทำงานของเอเจนต์ เช่น การกรอกแบบฟอร์มและการดำเนินการบนเว็บ มักจะล้มเหลวในกรณีขอบเขตที่ซับซ้อน เว้นแต่คุณจะทดสอบโดยเจตนา

ทำให้การป้อนข้อมูลแบบหลายรูปแบบชัดเจนเมื่อมีความสำคัญ

หากขั้นตอนการทำงานของคุณเกี่ยวข้องกับไฟล์ PDF, ภาพหน้าจอ, เสียง, หรือวิดีโอ คุณควรวางแผนว่าตัวแทนจะตีความแต่ละรูปแบบอย่างไร Gemini 3 Flash Preview รองรับการป้อนข้อมูลหลายรูปแบบ ซึ่งช่วยให้ระบบของคุณจัดการกับเอกสารการทำงานที่หลากหลายได้ง่ายขึ้น

ควบคุมต้นทุนและความหน่วงตั้งแต่การสร้างครั้งแรก

วงจรการทำงานของตัวแทนสามารถขยายตัวอย่างรวดเร็วเมื่อคำขอมีความซับซ้อน ตั้งค่าขีดจำกัดจำนวนรอบและเวลาหมดอายุเพื่อให้ตัวแทนไม่สามารถทำงานได้ไม่มีที่สิ้นสุด และจัดการการลองใหม่ในระบบของคุณเพื่อไม่ให้ความล้มเหลวส่งผลกระทบต่อเนื่อง

เพิ่มการยืนยันก่อนดำเนินการที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ โดยเฉพาะเมื่อเจ้าหน้าที่ทำการปรับปรุงบันทึกหรือเรียกใช้กระบวนการทำงานต่อเนื่อง

อย่าลืมแยกขั้นตอนที่เป็นกิจวัตรออกจากขั้นตอนที่ต้องใช้เหตุผลเชิงลึกด้วย วิธีนี้จะช่วยให้คุณจัดการกับงานประจำวันได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่ยังคงสำรองการคิดวิเคราะห์ที่ซับซ้อนไว้สำหรับงานเพียงไม่กี่อย่างที่ต้องการจริง ๆ

📽️รับชมวิดีโอ: ต้องการให้ AI ทำงานแทนคุณ ไม่ใช่แค่เพิ่มเสียงรบกวน? เรียนรู้วิธีใช้ประโยชน์จาก AI อย่างเต็มที่ด้วยวิดีโอนี้

ข้อจำกัดของการใช้ Google Gemini ในการสร้างตัวแทนปัญญาประดิษฐ์

Gemini มอบโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งสำหรับตัวแทน แต่ตัวแทนที่ใช้งานจริงล้มเหลวด้วยเหตุผลเดิมทุกครั้ง มันสูญเสียบริบท หรือสร้างเครื่องมือที่ระบบของคุณไม่สามารถดำเนินการได้อย่างปลอดภัย หากคุณวางแผนรับมือกับข้อจำกัดเหล่านี้ตั้งแต่ต้น คุณจะหลีกเลี่ยงความประหลาดใจส่วนใหญ่หลังจากโครงการนำร่องแรกของคุณ

✅ ต่อไปนี้คือข้อจำกัดบางประการของการใช้ Google Gemini ในการสร้างตัวแทนปัญญาประดิษฐ์:

โควตาและขีดจำกัดอัตราสามารถเป็นคอขวดของการใช้งานจริง

Gemini API กำหนดขีดจำกัดอัตราเพื่อปกป้องประสิทธิภาพของระบบและการใช้งานที่เป็นธรรม ดังนั้นตัวแทนที่ทำงานในการทดสอบอาจทำงานช้าลงเมื่อมีการใช้งานจริง คุณควรออกแบบให้รองรับการประมวลผลแบบกลุ่มและการคิวเมื่อมีผู้ใช้หลายคนเรียกใช้ตัวแทนในเวลาเดียวกัน

ตัวกรองความปลอดภัยอาจบล็อกคำขอทางธุรกิจที่ไม่เป็นอันตราย

Gemini API ประกอบด้วยระบบกรองเนื้อหาในตัวและตั้งค่าความปลอดภัยที่สามารถปรับแต่งได้ ฟิลเตอร์เหล่านี้อาจบล็อกเนื้อหาที่ไม่เป็นอันตรายในบริบททางธุรกิจได้เป็นครั้งคราว โดยเฉพาะเมื่อตัวแทนต้องจัดการกับหัวข้อที่ละเอียดอ่อนหรือข้อความที่ผู้ใช้สร้างขึ้น

คุณควรทดสอบการตั้งค่าความปลอดภัยกับคำสั่งและขั้นตอนการทำงานจริงของคุณ ไม่ใช่แค่คำสั่งสาธิตเท่านั้น

หน้าต่างบริบทจำกัดปริมาณที่ตัวแทนของคุณสามารถ "มองเห็น" ได้ในครั้งเดียว

ทุกโมเดล Gemini มีหน้าต่างบริบทที่วัดเป็นโทเคน ข้อจำกัดนี้จะกำหนดปริมาณข้อมูลนำเข้าและประวัติการสนทนาที่คุณสามารถส่งในหนึ่งคำขอได้ เมื่อคุณเกินขีดจำกัดนี้ คุณจำเป็นต้องมีกลยุทธ์ เช่น การสรุปหรือการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูล

การจัดการกุญแจกลายเป็นความเสี่ยงทันทีที่คุณออกจากต้นแบบ

ตัวแทนมักจำเป็นต้องทำงานอย่างต่อเนื่อง ซึ่งหมายความว่าคีย์ API จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานในการดำเนินงาน หากคีย์รั่วไหล การใช้และการค่าใช้จ่ายอาจพุ่งสูงขึ้น และตัวแทนอาจเปิดเผยการเข้าถึงที่คุณไม่ได้ตั้งใจ

คุณควรปฏิบัติต่อคีย์นี้เหมือนเป็นความลับในการผลิต และเก็บให้ห่างจากโค้ดฝั่งลูกค้าและที่เก็บโค้ด

การควบคุมความปลอดภัยขององค์กรขึ้นอยู่กับสถานที่ที่คุณนำไปใช้

หากคุณต้องการการควบคุมเครือข่ายและการเข้ารหัสที่เข้มงวด ชุดของตัวเลือกจะขึ้นอยู่กับว่าคุณใช้งาน Gemini ผ่าน Vertex AI และการควบคุมของ Google Cloud หรือไม่

เอกสารของ Google Cloud อธิบายคุณสมบัติต่างๆ เช่น การควบคุมบริการ VPC และกุญแจเข้ารหัสที่ลูกค้าจัดการเองสำหรับ Vertex AI ซึ่งมีความสำคัญสำหรับกระบวนการทำงานที่อยู่ภายใต้ข้อบังคับและการจัดการข้อมูลลูกค้า

การทดสอบยากกว่าการเขียนโค้ดปกติเพราะผลลัพธ์มีความหลากหลาย

แม้ว่าโค้ดของคุณจะถูกต้องแล้วก็ตาม การตอบสนองของโมเดลอาจแตกต่างกันในแต่ละรอบการรัน ซึ่งอาจทำให้เวิร์กโฟลว์ที่เข้มงวดขัดข้องได้ เมื่อเอเจนต์จำเป็นต้องสร้างข้อมูลนำเข้าเครื่องมือที่มีโครงสร้างหรือตัดสินใจอย่างสม่ำเสมอ คุณควรลดความสุ่มในการทดสอบการกำหนดเส้นทางเครื่องมือ และตรวจสอบความถูกต้องของทุกอาร์กิวเมนต์ของฟังก์ชัน

นอกจากนี้ คุณควรเน้นการทดสอบของคุณที่สถานะสุดท้ายที่ระบบของคุณสามารถตรวจสอบได้มากกว่าการใช้คำที่ตรงกันทุกคำ

เครื่องมือทางเลือกในการสร้างตัวแทน AI: ClickUp

การสร้างตัวแทน AI ใน Gemini มีข้อดีหลายประการ แต่สามารถกลายเป็นโค้ดที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว คุณเริ่มต้นด้วยคำสั่งและเรียกใช้ฟังก์ชัน จากนั้นเชื่อมต่อการใช้เครื่องมือ จัดการการตั้งค่าคีย์ API และรักษาบริบทตลอดการทำงานของตัวแทน เพื่อให้ตัวแทนสามารถทำงานที่ซับซ้อนให้เสร็จสิ้นโดยไม่หลุดประเด็น

นี่คือวิธีที่การทำงานขยายตัวเมื่อทีมใช้เครื่องมือที่แตกต่างกันในการจัดการขั้นตอนการทำงานและการติดตามผล

ตอนนี้เพิ่มการขยายตัวของ AIเข้าไปในภาพด้วย ทีมงานต่าง ๆ ลองใช้เครื่องมือ AI ที่แตกต่างกัน และไม่มีใครแน่ใจว่าผลลัพธ์ใดเชื่อถือได้หรือข้อมูลใดปลอดภัยที่จะแบ่งปัน แม้ว่าคุณจะรู้วิธีสร้างตัวแทน AI ด้วย Google Gemini แล้วก็ตาม คุณก็ยังคงต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานมากกว่าผลลัพธ์ที่ได้

นี่คือจุดที่พื้นที่ทำงาน AI แบบรวมศูนย์อย่างClickUp มีบทบาทสำคัญอย่างยิ่ง มันช่วยให้ทีมสามารถสร้างและใช้งานเอเจนต์ภายในพื้นที่ทำงานเดียวกันกับที่งานทั้งหมดอยู่ ทำให้เอเจนต์สามารถดำเนินการกับงานจริง เอกสาร และการสนทนาได้โดยตรง แทนที่จะต้องติดอยู่ในต้นแบบแยกต่างหาก

✅ มาดูกันว่า ClickUp ทำหน้าที่เป็นทางเลือกที่เหมาะสมสำหรับการสร้างตัวแทน AI ได้อย่างไร:

รักษาการทำงานหลายขั้นตอนให้ดำเนินต่อไปด้วย ClickUp Super Agents

เมื่อคุณสร้างตัวแทนด้วย Gemini ความพยายามส่วนใหญ่จะไปอยู่ที่การประสานงาน คุณกำหนดวัตถุประสงค์ของตัวแทน ตัดสินใจเลือกเครื่องมือ ออกแบบวงจรการทำงาน และรักษาบริบทให้สะอาด

ClickUp Super Agentsทำงานเป็นเพื่อนร่วมทีม AI ที่เหมือนมนุษย์ภายใน Workspace ของคุณ ดังนั้นพวกเขาจึงสามารถทำงานร่วมกันในที่ที่งานเกิดขึ้นอยู่แล้ว คุณสามารถควบคุมเครื่องมือและแหล่งข้อมูลที่ AI agents สามารถเข้าถึงได้ และพวกเขายังสามารถขออนุมัติจากมนุษย์สำหรับการตัดสินใจที่สำคัญได้อีกด้วย

ClickUp Super Agents มีความปลอดภัย, บริบท, และสภาพแวดล้อม. พวกเขาสามารถทำงานตามตารางเวลา, ตอบสนองต่อการกระตุ้น, และทำทักษะการทำงานจริง เช่น การร่างเอกสาร, การอัปเดตงาน, การส่งอีเมล, และการสรุปการประชุม.

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับพวกเขาในวิดีโอนี้

✅ นี่คือวิธีที่ ClickUp's Super Agent Builder ช่วยคุณสร้างตัวแทน AI:

💡 เคล็ดลับจากมืออาชีพ: ใช้ กระดานไวท์บอร์ด ClickUp เพื่อออกแบบเวิร์กโฟลว์ของ Super Agent ของคุณก่อนที่จะสร้างจริง

ซูเปอร์เอเจนต์ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อคุณมอบหมายงานที่ชัดเจนและเงื่อนไขการหยุดงานที่ชัดเจนให้พวกเขา ClickUp Whiteboards ช่วยให้คุณวางแผนกระบวนการทำงานทั้งหมดได้ในรูปแบบภาพ ทำให้คุณและทีมของคุณเห็นพ้องต้องกันในสิ่งที่ซูเปอร์เอเจนต์ควรทำก่อนที่จะเริ่มดำเนินการกับงานและอัปเดตต่าง ๆ

• แผนผังวงจรของตัวแทน พร้อมจุดเข้า, จุดตัดสินใจ, เครื่องมือ, และเงื่อนไขการออก
• ระบุสิ่งที่ซูเปอร์เอเจนต์สามารถเปลี่ยนแปลงได้ และสิ่งที่จำเป็นต้องได้รับการอนุมัติจากมนุษย์
• แปลงเวิร์กโฟลว์สุดท้าย ให้เป็นงานที่ทีมของคุณสามารถมอบหมายและติดตามได้

มาตรฐานการทำงานซ้ำด้วย ClickUp Autopilot Agents

ไม่ใช่ทุก "ตัวแทน" ที่ต้องการการคิดวิเคราะห์ขั้นสูง หลายทีมต้องการเพียงการดำเนินการที่ซ้ำได้: คัดกรองคำขอ, ส่งต่อ, ขอข้อมูลที่ขาด, อัปเดตสถานะ, หรือโพสต์การอัปเดตเมื่อมีอะไรเปลี่ยนแปลง หากคุณสร้างแต่ละส่วนเหล่านี้จากศูนย์ใน Gemini คุณจะเสียเวลาในการดูแลรักษาโค้ดสำหรับกระบวนการทำงานที่ควรจะเป็นสิ่งที่คาดการณ์ได้

ClickUp Autopilot Agentsถูกออกแบบมาเพื่อสิ่งนี้โดยเฉพาะ พวกเขาดำเนินการตามการกระตุ้นและเงื่อนไขที่กำหนดไว้ในตำแหน่งที่เฉพาะเจาะจง (รวมถึงรายการ, โฟลเดอร์, พื้นที่, และช่องแชท) พวกเขาปฏิบัติตามคำแนะนำของคุณโดยใช้ความรู้และเครื่องมือที่ได้รับการกำหนดค่าไว้

💡 เคล็ดลับจากมืออาชีพ: ใช้ ClickUp Automations เพื่อกระตุ้นการทำงานของ ClickUp's Autopilot Agents ในเวลาที่เหมาะสม

หากคุณกำลังสร้างตัวแทนด้วย Gemini ส่วนที่ยากที่สุดในการขยายไม่ใช่โมเดล แต่คือ ความน่าเชื่อถือ: การทำให้แน่ใจว่าการกระทำที่ถูกต้องเกิดขึ้นในเวลาที่เหมาะสม ทุกครั้งClickUp Automationsมอบโครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ให้กับคุณภายในพื้นที่ทำงานของคุณ ทำให้เวิร์กโฟลว์ของตัวแทนทำงานตามสัญญาณการทำงานจริง (การเปลี่ยนแปลงสถานะ การอัปเดต ข้อความ)

รูปแบบที่มีประโยชน์ที่สุดสำหรับทีมเทคโนโลยีและผลิตภัณฑ์คือการปฏิบัติต่อ ClickUp Automations เหมือนกับผู้จัดส่ง:

• ใช้ทริกเกอร์ + เงื่อนไขเพื่อกำหนดว่าเมื่อใดที่เอเจนต์ควรทำงาน
• เพิ่มคำแนะนำเพิ่มเติมเมื่อจำเป็น (โดยเฉพาะสำหรับ Super Agents) เพื่อให้ตัวแทนดำเนินการด้วยบริบทที่ถูกต้องสำหรับช่วงเวลานั้น
• เปิดตัวตัวแทน Autopilot จากตัวสร้างระบบอัตโนมัติโดยใช้การดำเนินการ เปิดตัวตัวแทน Autopilot เมื่อเวิร์กโฟลว์ต้องการการดำเนินการซ้ำได้
• เรียกใช้ Super Agent โดยใช้ตัวกระตุ้นและเงื่อนไขอัตโนมัติเมื่อคุณต้องการงานที่ยืดหยุ่นและหลายขั้นตอนมากขึ้น (และเพิ่มคำแนะนำเพิ่มเติมต่ออัตโนมัติหากจำเป็น)
• ให้ตัวแทนทำงานเมื่อมีการโพสต์ข้อความแชทในช่องทาง เพื่อให้การรับและคัดกรองสามารถเกิดขึ้นได้ในที่ที่คำขอปรากฏจริง
• รักษาความสอดคล้องในการทำงานของเอเจนต์ให้คงที่ในแต่ละทีมโดยการใช้ตรรกะการทำงานอัตโนมัติเดียวกันซ้ำในตำแหน่งเวิร์กโฟลว์เดียวกัน (รายการ, โฟลเดอร์, พื้นที่, ช่องแชท)

ตอบคำถามซ้ำในแชทด้วย ClickUp Ambient Answers

ในทีมผลิตภัณฑ์และวิศวกรรมที่วุ่นวาย คำถามเดิมๆ มักเกิดขึ้นทุกสัปดาห์ มีอะไรเปลี่ยนแปลงในขอบเขต มีอะไรติดขัด การตัดสินใจล่าสุดคืออะไร และเวอร์ชันปัจจุบันของกระบวนการอยู่ที่ไหน? ผู้คนถามในแชทเพราะมันเร็วกว่าการค้นหา และคำตอบมักขึ้นอยู่กับสิ่งที่ถูกต้องในขณะนี้ในภารกิจและเอกสารต่างๆ

ClickUp Ambient Answersทำงานภายในช่องแชทและตอบกลับด้วยคำตอบที่เข้าใจบริบท เหมาะสำหรับคำถาม-คำตอบในแชท เพื่อให้ทีมของคุณได้รับคำตอบโดยไม่ต้องมีใครดึงลิงก์และสรุปข้อมูลด้วยตนเอง

✅ นี่คือวิธีที่ ClickUp Ambient Answers ช่วยคุณได้:

💡 เคล็ดลับจากมืออาชีพ: ใช้ ClickUp Chat เพื่อให้คำตอบแบบ ClickUp Ambient มีความน่าเชื่อถือมากขึ้น

Ambient Answers จะทำงานได้ดีขึ้นเมื่อช่องแชทของคุณเชื่อมต่อกับบริบทการทำงานจริงอยู่เสมอ ClickUp Chat รองรับการเปลี่ยนข้อความให้เป็นงาน ใช้ AI เพื่อสรุปหัวข้อสนทนา และรักษาการสนทนาให้เชื่อมโยงกับงานที่เกี่ยวข้อง

• เปลี่ยนคำขอที่เกิดขึ้นซ้ำให้เป็นงานที่เชื่อมโยงกัน เพื่อให้ "คำตอบ" กลายเป็นรายการงานที่ติดตามได้
• ใช้โพสต์ในช่องทางสำหรับอัปเดตกระบวนการ เพื่อให้บริบทสำคัญสามารถอ้างอิงได้ง่ายขึ้นในภายหลัง
• รักษาขอบเขตของช่องทางให้แคบ (หนึ่งพื้นที่ผลิตภัณฑ์หรือหนึ่งกระบวนการทำงาน) เพื่อให้การตอบสนองของตัวแทนมีความสอดคล้องกัน
• ใช้สรุปโดย AI สำหรับหัวข้อที่ยาวเพื่อให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถติดตามได้โดยไม่ต้องอ่านทุกอย่างใหม่

เร่งการตั้งค่าตัวแทน AI ด้วย ClickUp Brain

เมื่อคุณเริ่มสร้างตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ คุณจำเป็นต้องตั้งค่าการทำงาน และคุณต้องการคำจำกัดความงานที่ชัดเจน คุณยังต้องการแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้และวิธีการที่ชัดเจนในการแปลงผลลัพธ์ให้เป็นงานจริง หากคุณทำสิ่งนี้ในโค้ดก่อน คุณจะใช้เวลากับการสร้างโครงสร้างพื้นฐานก่อนที่จะสามารถพิสูจน์คุณค่าได้

ClickUp Brainช่วยย่นระยะเวลาการตั้งค่าด้วยการให้บล็อกการสร้างหลายแบบภายในพื้นที่ทำงานเดียว คุณสามารถดึงคำตอบ แปลงคำตอบเป็นงาน และเปลี่ยนการประชุมให้เป็นสรุปและรายการที่ต้องดำเนินการได้

คุณสมบัติเหล่านี้ช่วยให้คุณกำหนดงานของตัวแทนและสร้างผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างซึ่งทีมของคุณสามารถดำเนินการได้

✅ นี่คือวิธีที่ ClickUp Brain ช่วยคุณในการทำงานกับเอเจนต์ AI:

💡 เคล็ดลับมืออาชีพ: ใช้ ClickUp Brain MAXเพื่อออกแบบและตรวจสอบความถูกต้องของกระบวนการทำงานของตัวแทน AI ของคุณ

ClickUp Brain MAX ช่วยให้คุณเปลี่ยนแนวคิด AI agent ที่ยังไม่ชัดเจนให้กลายเป็นเวิร์กโฟลว์ที่สามารถนำไปใช้งานได้จริง แทนที่จะต้องเขียนลูปของ agent แบบเต็มรูปแบบตั้งแต่แรก คุณสามารถใช้ Brain MAX เพื่อกำหนดวัตถุประสงค์ของ agent และวางแผนขั้นตอนการใช้เครื่องมือได้ จากนั้นจึงทดสอบสถานการณ์ที่ซับซ้อนหรือขอบเขตที่คาดไม่ถึงด้วยภาษาเดียวกับที่ผู้ใช้ของคุณจะใช้จริง

• จับความต้องการอย่างรวดเร็วด้วย Talk to Textเพียงพูดคำขอที่ยุ่งเหยิงของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย แล้วแปลงเป็นแผนงานที่มีโครงสร้างสำหรับเจ้าหน้าที่ พร้อมขั้นตอน การเรียกใช้เครื่องมือ และเงื่อนไขการสิ้นสุด
• ตรวจสอบบริบทด้วย การค้นหาภายในองค์กรโดยดึงข้อมูลสเปคล่าสุด บันทึกการตัดสินใจ และการอัปเดตงานจากพื้นที่ทำงานของคุณ ก่อนที่คุณจะสรุปคำแนะนำและคำแนะนำสำหรับเครื่องมือ
• ทดสอบความเครียดของกระบวนการทำงานของตัวแทนโดยการขอให้ ClickUp Brain MAX สร้างกรณีขอบเขตและสถานการณ์ล้มเหลว จากนั้นเขียนคำสั่งและกฎเครื่องมือของคุณใหม่เพื่อจัดการกับกรณีเหล่านั้นอย่างสะอาด
• สลับระหว่างโมเดล AI ที่แตกต่างกัน (ChatGPT, Claude หรือ Gemini) เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่หลากหลายตามความต้องการของคุณ

สร้างและรันเอเจนต์ AI ได้เร็วขึ้นด้วย ClickUp

Google Gemini มอบเส้นทางที่มั่นคงในการสร้างตัวแทน AI เมื่อคุณต้องการตรรกะเฉพาะและการควบคุมเครื่องมือในโค้ดของคุณเอง คุณกำหนดเป้าหมาย เชื่อมต่อเครื่องมือผ่านการเรียกฟังก์ชัน และปรับปรุงจนกว่าตัวแทนจะทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือในเวิร์กโฟลว์จริง

เมื่อคุณขยายธุรกิจ ความกดดันที่แท้จริงจะเปลี่ยนไปสู่การดำเนินการ คุณต้องการให้การทำงานของตัวแทนของคุณยังคงเชื่อมโยงกับงาน เอกสาร การตัดสินใจ และความรับผิดชอบของทีม นั่นคือจุดที่ ClickUp กลายเป็นตัวเลือกที่ใช้งานได้จริง โดยเฉพาะเมื่อคุณต้องการวิธีสร้างตัวแทนโดยไม่ต้องเขียนโค้ดและให้พวกเขาอยู่ใกล้กับการส่งมอบงาน

หากคุณต้องการให้กระบวนการทำงานของตัวแทน AI ของคุณมีความสอดคล้องกันในทุกทีม ให้รวมงานไว้ในที่เดียวลงทะเบียนใช้ ClickUpฟรีวันนี้ ✅