แชร์เรื่องนี้
โดย Seven Peaks เมื่อ 9 ม.ค. 2026, 15:35:07
Agentic Software Development (การพัฒนาซอฟต์แวร์แบบ Agentic) คือจุดเปลี่ยนสำคัญของทีมวิศวกรรมในการส่งมอบโปรดักต์ แทนที่จะใช้ AI เพียงเพื่อช่วยแนะนำโค้ด หรือเติมคำอัตโนมัติ ซึ่งในแนวทางนี้ Agentic AI จะเข้ามามีบทบาทในการรัน Task ด้วยตัวเองอย่างอิสระ ตั้งแต่การรับบรีฟหรือข้อกำหนดทางเทคนิค ไปจนถึงการตรวจสอบผลลัพธ์
จากการทำโปรเจกต์จริงหลายครั้งด้วยแนวทางดังกล่าว ทีมของเราได้พัฒนาเวิร์กโฟลว์ที่เป็นระบบ พร้อมทั้งเทมเพลต, การวาง Guardrail, และ Feedback Loop ที่ช่วยให้ Agentic AI สามารถสร้างโค้ดที่พร้อมใช้งานจริงได้ เราขัดเกลาแนวทางในทุกโปรเจกต์จนมาถึงจุดที่สามารถแชร์กระบวนการทำงานและสิ่งที่เราเรียนรู้ให้ทุกคนทราบได้ในคู่มือนี้
คู่มือนี้จะครอบคลุมถึงโครงสร้างสถาปัตยกรรมและแนวทางปฏิบัติที่ทำให้ Agentic Development มีความรวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และน่าเชื่อถือ
Agentic Software Development คืออะไร?
Agentic Software Development คือการใช้ Agentic AI เข้ามาจัดการบางส่วนของวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วยตัวเอง ซึ่ง Agent จะรับข้อกำหนดทางเทคนิค จากนั้นจึงแบ่ง Task ออกเป็น Task ย่อย, เขียนชุดทดสอบ, เขียนโค้ดจริง, และตรวจสอบผลลัพธ์โดยที่มนุษย์แทบไม่ต้องเข้าไปควบคุม
กระบวนการส่งมอบงานแบบดั้งเดิมส่วนใหญ่ยังคงอยู่ เช่น Discovery Workshop, การรวบรวม Requirements, การออกแบบโซลูชัน และ User Flow แต่เมื่อคุณได้นิยามโปรดักต์ที่ชัดเจนแล้ว Agent จะสามารถรับช่วงต่อในส่วนของการลงมือทำได้ ช่วยให้ทีมงานที่เป็นมนุษย์สามารถไปโฟกัสที่เรื่องโครงสร้างสถาปัตยกรรม การรีวิวโค้ด และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนแทน
5 ขั้นตอนของการพัฒนาแบบ Agentic
นี่คือเวิร์กโฟลว์สำหรับการนำแนวทางนี้ไปใช้ในโปรเจกต์ ซึ่งกระบวนการจัดการ Agentic AI นี้จะเป็นแบบวนซ้ำ (Iterative) ไม่ใช่เส้นตรง หาก Agent ทำงานล้มเหลวหรือให้ผลลัพธ์ที่คาดไม่ถึง คุณอาจต้องย้อนกลับไปยังขั้นตอนก่อนหน้าเพื่อปรับแก้เทมเพลต ขัดเกลาข้อกำหนด หรือปรับวิธีคิดใหม่
1. การออกแบบโปรดักต์ (นำโดยมนุษย์)
การออกแบบโปรดักต์ยังคงต้องนำโดยมนุษย์ แม้จะมี AI ช่วยเหลือก็ตาม ขั้นตอนนี้รวมถึงการคุยกับฝ่ายขาย, การทำเวิร์กช็อปร่วมกันเพื่อกำหนดขอบเขตการทำงาน, การวางแผนสถาปัตยกรรมระดับสูง, และการทำ UX/UI Mockup ผลลัพธ์ที่ได้คือเอกสารข้อกำหนดผลิตภัณฑ์ (Product Requirements Document - PRD) ที่ชัดเจน เพื่อให้ Agent นำไปทำงานต่อได้
2. การสร้างข้อกำหนดทางเทคนิค (ขับเคลื่อนโดย Agent)
Specification Agent จะเปลี่ยนนิยามโปรดักต์ให้กลายเป็นเอกสารทางเทคนิคที่นำไปใช้งานได้จริง Agent จะดึงรายละเอียดจาก Figma, ปรับแต่งข้อกำหนดให้เข้ากับกรอบของเทมเพลต, สร้าง Data Model, ออกแบบ API และกำหนดความต้องการของโปรดักต์ ผลลัพธ์คือไฟล์ Markdown และข้อกำหนดแบบ YAML ที่ Coding Agent สามารถใช้อ้างอิงได้
3. การตรวจสอบความพร้อม (มนุษย์รีวิวร่วมกับ Prompt Engineering)
เราต้องตรวจสอบความถูกต้องของข้อกำหนดเหล่านี้ก่อนที่จะเริ่มลงมือสร้างโปรดักต์ โดยตรวจสอบว่าฟีเจอร์ในเทมเพลตตรงกับสเปกไหม และสร้าง Task ขึ้นมาสำหรับการ Implement หากพบจุดที่แตกต่าง ต้องย้อนกลับไปแก้ไขในขั้นตอนก่อนหน้า
4. การลงมือสร้างโปรดักต์ (ขับเคลื่อนโดย Agent)
Coding Agent จะสร้างฟีเจอร์ต่างๆ โดยใช้วิธี Test-Driven Development (TDD) โดยอาศัยกฎเกณฑ์, ตัวอย่าง, และ Guardrails จากเทมเพลต ซึ่งในแต่ละ Task นั้น Agent จะเขียน Test ที่ไม่ผ่าน (Failing Test) ก่อน จากนั้นจึงเขียนโค้ดจนกว่าจะผ่าน และอัปเดตสถานะ Task รวมถึง Run Log โดยมนุษย์จะรีวิวโค้ดหลังจากเสร็จสิ้นในแต่ละ Task หรือแต่ละชุดของ Task
5. การตรวจสอบผลลัพธ์ (มนุษย์รีวิวพร้อม Prompt Engineering)
มนุษย์จะตรวจสอบผลลัพธ์ผ่านการทำ Prompt Engineering, การทำ QA ทั่วไป, และการรีวิว UX เพื่อหาจุดปรับปรุง หากพบปัญหา กระบวนการจะวนกลับไปที่การสร้าง Requirement เพื่อความชัดเจน หรือกลับไปที่ตัวเทมเพลตเพื่อเพิ่ม Guardrail หรือฟีเจอร์ที่ขาดหายไป
เทมเพลตคือรากฐานที่สำคัญ
การสร้างโปรดักต์ด้วยวิธีนี้จำเป็นต้องมีเฟรมเวิร์กหรือเทมเพลตโดยเฉพาะ ก่อนที่ AI Agent จะสามารถสร้างโค้ดที่เชื่อถือได้ เทมเพลตจะประกอบด้วยสถาปัตยกรรม, Guardrail, และกฎเกณฑ์ที่คอยควบคุมการทำงานของ AI
แบบจำลองทางความคิด (Mental Model) ที่เป็นประโยชน์คือ คุณควรรู้ว่าเทมเพลตที่สมบูรณ์แบบรวมกับข้อกำหนดที่สมบูรณ์แบบจะช่วยให้ Agent สร้างโปรดักต์ได้ด้วยตัวมันเองทั้งหมด แม้ภาพในอุดมคตินั้นจะยังทำไม่ได้ในวันนี้ แต่ยิ่งเทมเพลตของคุณเข้าใกล้จุดนั้นเท่าไหร่ คุณก็ยิ่งต้องเข้าไปจัดการด้วยตัวเองน้อยลงเท่านั้น
สิ่งที่เทมเพลตต้องจัดการ
เทมเพลตจัดการหลายสิ่งที่ AI Agent มักจะทำได้ยากด้วยตัวเอง รูปแบบโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure Patterns) เช่น การเข้าถึงข้อมูล, Flow การยืนยันตัวตน, และการประมวลผลเบื้องหลัง ถูกสร้างไว้ล่วงหน้าแล้ว เฟรมเวิร์กการทดสอบ Integration Test ช่วยให้ Agent มีวิธีตรวจสอบงานของตัวเอง กฎทางสถาปัตยกรรมช่วยป้องกันไม่ให้ Agent สร้างรูปแบบโค้ดที่ไม่สอดคล้องกันทั่วทั้ง Codebase
เทมเพลตที่ดีควรทำตามหลักการของสถาปัตยกรรมด้วยการรองรับผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานที่หลากหลายเพื่อเลี่ยงการผูกขาด (Lock-in), เน้นความเรียบง่ายเพื่อให้ AI Agent เข้าใจและทำงานภายในนั้นได้ และตรวจจับการเบี่ยงเบนทางสถาปัตยกรรม (Architectural Drift) ด้วยการทดสอบแบบอัตโนมัติ
การจัดการโปรเจกต์แบบ Monorepo โดยให้เทมเพลตเป็น Subtree ช่วยให้ Agent เห็นบริบทที่จำเป็นในที่เดียว สามารถเข้าถึงโค้ดในระบบหลังบ้าน, หน้าบ้าน, และโครงสร้างพื้นฐานได้โดยไม่ต้องสลับ Repository ในขณะที่การแยก Subtree ช่วยป้องกันไม่ให้ไฟล์ที่ไม่เกี่ยวข้องมารบกวนความจำขณะทำงาน (Working Memory) ของมัน
วิธีที่เทมเพลตบังคับใช้มาตรการความปลอดภัย
ที่สำคัญกว่านั้นคือ เทมเพลตจะบังคับใช้ข้อจำกัดที่ AI ไม่สามารถเขียนทับได้ หากคุณกำหนดข้อมูลส่วนบุคคลที่ต้องมีการยืนยันตัวตน โครงสร้างพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังจะใช้ตัวตนของผู้ใช้ที่ล็อกอินอยู่เสมอ ไม่ว่า Agent จะเขียนอะไรในชั้น API ก็ตาม และถึงแม้ว่า AI จะทึกทักเอาเองผิดๆ เกี่ยวกับ User ID หรือการยืนยันตัวตนก็ตาม Class การเข้าถึงข้อมูลของเทมเพลตจะละเลยความผิดพลาดเหล่านั้นและใช้ข้อมูลตัวตนที่ถูกต้องจากระบบแทน
ปัญหาด้านความปลอดภัยที่มักจะเกิดขึ้นได้ง่ายใน Codebase แบบดั้งเดิมจะกลายเป็นเรื่องที่แทบจะเป็นไปไม่ได้ แม้ว่า Agent อาจพยายามเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลผ่าน Endpoint สาธารณะ แต่สถาปัตยกรรมของเทมเพลตจะป้องกันสิ่งนั้นไว้
Run Log ป้องกัน Agent จากการยกเลิกการตัดสินใจในอดีต
ปัญหาหนึ่งที่พบบ่อยกับเครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI คือ Agent มักจะเขียนทับการแก้ไขที่คุณเคยทำไปแล้ว คุณแก้ไขบางอย่าง แล้วจากนั้นก็ขยับไปทำ Task ถัดไป แต่กลับมาพบภายหลังว่า Agent ได้ Refactor การแก้ไขของคุณกลับไปเป็นเวอร์ชันที่พังเหมือนเดิม
Run Log คือโซลูชันสำหรับเรื่องนี้ มันคือไฟล์ใน Repository ที่บันทึกทุกการตัดสินใจของมนุษย์ว่า เปลี่ยนอะไร, ทำไม, รวมถึง Git Commit Hash และวันที่ คำสั่งของ Agent จะระบุให้ต้องอ่าน Run Log ก่อนเริ่มทำงานเสมอ เมื่อ Agent ตัวใหม่ดึง Repository ลงมา มันจะสืบทอดการตัดสินใจทั้งหมดก่อนหน้ามาด้วย และสามารถใช้เหตุผลที่คล้ายกันกับสถานการณ์ใหม่ได้ สิ่งนี้จึงสำคัญเพราะ AI Agent ขาดหน่วยความจำถาวร การเปลี่ยนการตัดสินใจให้เป็น Log ที่มีโครงสร้างชัดเจนช่วยให้ Agent สามารถเข้าถึงประวัติโปรเจกต์ที่พวกมันอาจทำหายไปในระหว่างแต่ละเซสชันได้
Test-Driven Development เพื่อสร้าง Feedback Loop ที่ Agent ต้องการ
เพื่อให้ Agent ทำงานได้อย่างอิสระ พวกมันต้องการวิธีตรวจสอบผลลัพธ์ของตัวเอง การทำ Test-Driven Development (TDD) พร้อมด้วยการทดสอบการรวมระบบ (Integration Testing) ที่ครอบคลุม จะช่วยสร้างวงจรการป้อนข้อมูลกลับนั้นให้
วงจรการลงมือทำ (Implementation Loop)
วงจร TDD ทำงานดังนี้:
Agent รับ Task และแบ่งเป็น Task ย่อย, เขียน Test ที่ควรจะพัง (สีแดง), เขียนโค้ดจนกว่าจะผ่าน Test (สีเขียว), จากนั้นอัปเดตสถานะ Task และ Run Log โดยชุดการทดสอบทั้งหมดต้องผ่านก่อนจะขยับไปยัง Task ถัดไป
ความสำคัญของ Integration Test
Integration Test สำคัญเป็นพิเศษเพราะมันได้ทดสอบทั้งระบบ ไม่ว่าจะเป็น การเรียก API ไปยังฐานข้อมูลจริง, Flow การยืนยันตัวตนที่ใช้ Identity Provider จริง, การตอบกลับที่ตรงกับ Schema ที่คาดไว้ ลำพัง Unit Tests ไม่สามารถตรวจพบปัญหาการรวมระบบที่มักทำให้โค้ดที่สร้างโดย AI พังได้
Frontend feedback loops
สำหรับการพัฒนาส่วนหน้าบ้าน Feedback Loop ต้องใช้ระบบอัตโนมัติบนเบราว์เซอร์ เครื่องมืออย่าง Playwright ที่ทำงานร่วมกับ Model Context Protocol (MCP) ช่วยให้ Agent สามารถโต้ตอบกับ UI เหมือนที่ผู้ใช้ทั่วไปทำ เช่น การคลิกปุ่ม, การกรอกแบบฟอร์ม, และการเลื่อนดูหน้าจอต่างๆ ซึ่ง Agent สามารถตรวจสอบว่าฟังก์ชันทำงานได้จริง แล้วจึงแคปภาพหน้าจอเพื่อเช็กความถูกต้องของการแสดงผล โดยเทียบกับดีไซน์ใน Figma
หากไม่มี Feedback Loop นี้ คุณจะได้โค้ดที่ดูเหมือนจะใช้งานได้แต่กลับล้มเหลวในแบบที่ยากจะคาดเดา แต่เมื่อมีวงจรนี้ Agent จะสามารถทำงานวนซ้ำจนไปสู่โซลูชันที่ใช้งานได้จริงโดยไม่ต้องให้มนุษย์คอยควบคุมตลอดเวลา
5 AI Guardrail ที่ช่วยป้องกันความผิดพลาดในการเขียนโค้ด
AI Agent มีความคิดสร้างสรรค์อย่างน่าตกใจในการสร้างโค้ดที่ผ่านการทดสอบแต่ไม่ได้แก้ปัญหาจริงๆ รูปแบบหนึ่งที่ต้องระวังคือ Agent เขียน Test เพื่อตรวจสอบค่าเริ่มต้น (Fallback Value) แล้วเขียนโค้ดที่คืนค่าเริ่มต้นนั้นเสมอ ผลคือทุกอย่างผ่านการทดสอบ แต่ไม่มีอะไรใช้งานได้จริง
AI Guardrail เหล่านี้จะช่วยป้องกันปัญหานี้และความล้มเหลวในรูปแบบอื่นๆ:
- Architecture Test ตรวจสอบว่าโค้ดเป็นไปตามรูปแบบที่วางไว้และไม่ละเมิดกฎโครงสร้าง หาก AI พยายามข้ามขั้นตอนของเทมเพลต การทดสอบแบบอัตโนมัติก็จะตรวจพบความผิดปกตินั้น
- Constructive Exception คือข้อความแจ้งเตือนความผิดพลาดที่บอก Agent ว่าเกิดอะไรขึ้นและควรไปดูที่ไหน สิ่งนี้ช่วยป้องกันไม่ให้ AI จมดิ่งลงไปในความพยายามแก้ปัญหาแบบเดิมๆ ที่พังซ้ำซาก เช่น เมื่อมี Integration Test หลายตัวรันพร้อมกันจนเกิดปัญหาเรื่องเวลา ข้อมูลนี้จะบอก Agent ว่าไม่ต้องไปแก้ Business Logic แต่ให้ไปดูเรื่องการเข้าถึงข้อมูลพร้อมกันแทน
- Terminology Consistency หมายถึงการเรียกสิ่งเดียวกันด้วยชื่อเดียวกันในทุกที่ หากคุณเรียกสิ่งหนึ่งว่า "Apple" ในที่หนึ่ง และเรียก "Fruit" ในอีกที่หนึ่ง Agent จะสร้างการ Implement ที่ไม่สอดคล้องกัน การบังคับใช้กฎการตั้งชื่อผ่านเอกสารและการรีวิวโค้ดจึงจำเป็น
- CI/CD Enforcement ผ่าน Pre-commit Hook และการตรวจสอบใน Pipeline ช่วยจับปัญหาก่อนจะไปถึง Repository รวมถึงการป้องกัน Supply Chain Attacks ที่ Agent อาจติดตั้ง NPM Package ที่เป็นอันตราย
Template-Level Constraints ช่วยให้โครงสร้างพื้นฐานเบื้องหลังละเลยการตัดสินใจที่ผิดพลาดของ Agent ได้ กฎการยืนยันตัวตน, การเข้าถึงข้อมูล และความปลอดภัยจะทำงานแยกจากสิ่งที่ Agent เขียนในโค้ดของแอปพลิเคชัน
ทำไมวิศวกรอาวุโสถึงมีความสำคัญมากขึ้นในยุค Agentic AI
หนึ่งในข้อมูลเชิงลึกที่สวนทางกับความรู้สึกจากการทำงานกับ Agentic AI คือมันกลับเพิ่มความสำคัญของความเชี่ยวชาญของวิศวกรอาวุโส (Senior Engineer) มากกว่าที่จะลดลง
แม้ว่าโมเดล AI มีความรู้ดิบมหาศาลกว่านักพัฒนาคนใดคนหนึ่ง พวกมันประมวลผลเอกสารของทุกเฟรมเวิร์กได้ เห็นรูปแบบจาก Codebase นับล้าน และสามารถสร้างโค้ดที่ถูกต้องตามไวยากรณ์ในภาษาใดก็ได้ แต่พวกมันขาดความเข้าใจในบริบทที่จะรู้ว่าเมื่อไหร่ที่ผลลัพธ์ของมันนั้น "ผิด"
การวินิจฉัยความล้มเหลวของ Agent
เมื่อ Agent ล้มเหลว (ซึ่งเกิดขึ้นแน่นอน) คุณต้องเข้าใจว่าทำไม คุณต้องวินิจฉัยว่าปัญหาอยู่ที่ข้อกำหนด, กฎของเทมเพลต, หรือการตีความของ Agent เอง คุณต้องตัดสินใจว่าจะแก้ผ่าน Prompt ที่ดีขึ้น, การอัปเดต Guardrail, หรือการปรับปรุงเทมเพลต
สิ่งนี้ต้องการประสบการณ์ที่มากกว่าตัว Agent ในงานเฉพาะด้านนั้นๆ หากคุณไม่เข้าใจว่าบางอย่างควรทำงานอย่างไร คุณย่อมระบุไม่ได้ว่าทำไมการ Implement ของ AI ถึงผิด
นัยสำคัญในทางปฏิบัติ
วิศวกรอาวุโสที่ใช้ Agentic AI อย่างมีประสิทธิภาพจะส่งมอบงานได้มากกว่าการให้ AI ทำงานเพียงลำพังอย่างมีนัยสำคัญ แต่วิศวกรที่ขาดประสบการณ์ในการจับผิด AI อาจผลิตโค้ดที่ดูเหมือนจะสมบูรณ์แต่กลับล้มเหลวบนระบบใช้งานจริง
ความท้าทายของ Agentic AI และวิธีรับมือ
การค้นพบหลายอย่างได้ช่วยหล่อหลอมแนวทางของเรา ซึ่งได้แก่
AI Agents มักจะละเลยกฎหากมีโอกาส
คุณสามารถเขียนคำแนะนำที่ชัดเจนว่า "ต้องทำสิ่งนี้" หรือ "ห้ามทำสิ่งนั้น" แต่สุดท้าย Agent ก็จะทำมันอยู่ดีในบางจังหวะ กฎอย่างเดียวไม่ได้ผล คุณต้องบังคับใช้ผ่านสถาปัตยกรรมเทมเพลต, การทดสอบแบบอัตโนมัติ, และการตรวจสอบ CI/CD
Context Windows จำกัดสิ่งที่ทำได้
Agent ไม่สามารถเก็บ Codebase ขนาดใหญ่ไว้ในหน่วยความจำได้ทั้งหมด พวกมันทำงานได้ดีกับฟีเจอร์ ที่แยกส่วนชัดเจนซึ่งไฟล์ที่เกี่ยวข้องนั้นพอดีกับบริบทของมัน สำหรับฟีเจอร์ที่กินพื้นที่หลายไฟล์หรือต้องการความเข้าใจในการโต้ตอบที่ซับซ้อน คุณต้องให้คำแนะนำที่ชัดเจนว่าโค้ดส่วนไหนที่เกี่ยวข้อง
AI เรียนรู้บางอย่างได้ยาก
หากคุณอยากทดสอบขีดจำกัดของระบบอัตโนมัติ ลองเริ่มจากคำแนะนำขั้นต่ำแล้วดูว่า Agent ล้มเหลวตรงไหน เราเคยเจอเฟรมเวิร์กการย้ายข้อมูล (Data Migration) ที่ Agent ไม่สามารถใช้ได้อย่างถูกต้องแม้จะมีตัวอย่างมากมาย, คำแนะนำทีละขั้นตอน, และกฎที่ละเอียดถี่ถ้วน โซลูชันก็คือ การสร้างเฟรมเวิร์กการย้ายข้อมูลที่ง่ายขึ้นเพื่อให้ AI เข้าใจได้ และซ่อนการอ้างอิงถึงของเดิมทั้งหมด บางครั้งการแก้ไขไม่ใช่การเขียน Prompt ให้ดีขึ้น แต่เป็นการทำโครงสร้างพื้นฐานให้เรียบง่ายขึ้น
Agentic Software Development เหมาะกับงานประเภทไหน?
การวิศวกรรมซอฟต์แวร์แบบ Agentic ทำงานได้ดีที่สุดกับโปรดักต์ที่สามารถแยกส่วนได้อย่างชัดเจน แอปมือถือที่มีระบบหลังบ้าน แบบ CMS, หน้าจอที่นิยามไว้ชัดเจน, Data Model ที่แน่นอน และ Flow การยืนยันตัวตนมาตรฐาน คือสิ่งที่เหมาะสมมาก เพราะข้อกำหนดมีขอบเขตที่จำกัด จุดเชื่อมต่อคาดเดาได้ และเทมเพลตสามารถครอบคลุมความต้องการด้านโครงสร้างพื้นฐานส่วนใหญ่ได้
จุดที่ยังเป็นอุปสรรค
แนวทางนี้ยังลำบากกับระบบแบบกระจาย (Distributed Systems) เมื่อคุณมี Codebase หลายชุด, Domain Event ที่ไหลระหว่าง Service, Orchestration ที่ซับซ้อน และความต้องการด้านการทำงานพร้อมกัน (Concurrency) สูง จะมีบริบทที่ใหญ่เกินไป เอกสารเกี่ยวกับการโต้ตอบของระบบไม่พอดีกับหน่วยความจำขณะทำงานของ Agent และ AI ไม่สามารถใช้เหตุผลเกี่ยวกับเรื่องเวลา, ความสอดคล้องของข้อมูลในที่สุด (Eventual Consistency) หรือความล้มเหลวที่เกิดขึ้นข้ามขอบเขตของ Service ได้
ออกแบบโดยคำนึงถึงการ Implementation ด้วย AI
โปรดักต์จะได้ประโยชน์หากถูกออกแบบมาเพื่อรองรับ AI ตั้งแต่ต้น Data Models ที่เรียบง่ายขึ้น, การใช้คำศัพท์ที่สอดคล้องกัน และการแยกฟีเจอร์ที่ชัดเจน จะทำให้การสร้างข้อกำหนดทางเทคนิคเชื่อถือได้มากขึ้น และลดโอกาสที่ Agent จะทำผิดพลาดลง
แนวทางจาก Seven Peaks
ทีมของเราได้สร้างแนวคิดนี้ขึ้นมาจากประสบการณ์ตรงผ่านหลายโปรเจกต์ เทมเพลต, Guardrail, และเวิร์กโฟลว์ที่อธิบายไว้นี้ถูกนำมาใช้จริงในงานที่เราส่งมอบให้ลูกค้า
วิศวกรอาวุโสที่ใช้ระบบเหล่านี้สามารถส่งมอบงานได้มากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับการใช้แนวทางเดิม โดยการผสมผสานความเชี่ยวชาญทางเทคนิคอันลึกซึ้งเข้ากับความสามารถของ AI ที่ช่วยขยายผลลัพธ์ของพวกเขา แนวทางนี้ยังคงพัฒนาต่อไปเรื่อยๆ ในขณะที่แต่ละโปรเจกต์ช่วยเพิ่มคลังเทมเพลตและขัดเกลา Guardrail ให้ดียิ่งขึ้น
สนใจใช้ Agentic AI สำหรับโปรเจกต์พัฒนาซอฟต์แวร์ของคุณไหม? พูดคุยกับทีมของเรา หรือ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการด้าน AI ของเรา
