🤔 AgentKit คืออะไร?
ลองนึกภาพว่าคุณมีผู้ช่วยอัจฉริยะ (AI Agent) ที่สามารถ:
💬
ตอบคำถามลูกค้า
ตอบอัตโนมัติตลอด 24 ชั่วโมง
🔍
ช่วยค้นหาข้อมูล
ค้นหาจากเอกสารได้อย่างแม่นยำ
⚡
ทำงานอัตโนมัติ
ทำงานซ้ำๆ ได้อย่างรวดเร็ว
🧠
จำบทสนทนาได้
เข้าใจ context ของการสนทนา
AgentKit คือชุดเครื่องมือที่ OpenAI สร้างขึ้นมา เพื่อให้คุณสามารถสร้างผู้ช่วย AI แบบนี้ได้ โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเยอะ!
🎯 AgentKit ประกอบด้วย 3 ส่วนหลัก
🎨
Agent Builder
เครื่องมือสร้างผู้ช่วย AI
เปรียบเหมือน:
โปรแกรมวาดรูปแบบ Drag & Drop
โปรแกรมวาดรูปแบบ Drag & Drop
💬
ChatKit
หน้าต่างแชทพร้อมใช้
เปรียบเหมือน:
Widget แชทที่เห็นตามเว็บไซต์
Widget แชทที่เห็นตามเว็บไซต์
📊
Agent Evals
เครื่องมือวัดผล
เปรียบเหมือน:
การให้คะแนนพนักงาน
การให้คะแนนพนักงาน
🚀 Agent Builder - สร้างผู้ช่วย AI
📝 ขั้นตอนการสร้าง (ง่ายมาก!)
ขั้นตอนที่ 1: ออกแบบ
ขั้นตอนที่ 2: เผยแพร่
ขั้นตอนที่ 3: นำไปใช้
🌟 เข้าใช้งาน Agent Builder
- เข้าไปที่: platform.openai.com/agent-builder
- คุณจะเห็นหน้าจอคล้ายกระดานวาดรูป
- มีโหนดหลายแบบ (เรียกว่า Nodes) ให้เลือกใช้
🧪 ทดสอบผู้ช่วย AI
- ✓ กดปุ่ม "Preview" มุมบนขวา
- ✓ ลองคุยกับ AI ของคุณ
- ✓ ดูว่าแต่ละโหนดทำงานถูกต้องไหม
- ✓ เห็นไม่ถูกใจ → แก้ไขได้เลย → ทดสอบใหม่
📤 เผยแพร่ (Publish)
เมื่อพอใจแล้ว:
- กดปุ่ม "Publish"
- ระบบจะสร้าง Workflow ID (เหมือนบัตรประชาชนของผู้ช่วย AI)
- เก็บ ID นี้ไว้ เดี๋ยวจะใช้ตอนนำไปติดตั้งในเว็บไซต์
ตัวอย่าง Workflow ID:
wf_68df4b13b3588190a09d19288d4610ec0df388c3983f58d1
🧩 "โหนด" (Nodes) มีอะไรบ้าง?
🚀
โหนด Start (จุดเริ่มต้น)
ทำอะไร: เป็นจุดเริ่มต้นของทุกอย่าง รับข้อความจากผู้ใช้
ตัวอย่าง:
ลูกค้าพิมพ์: "สินค้าหมดแล้วเมื่อไหร่จะมีใหม่?"
↓
โหนด Start รับข้อความนี้
ลูกค้าพิมพ์: "สินค้าหมดแล้วเมื่อไหร่จะมีใหม่?"
↓
โหนด Start รับข้อความนี้
🤖
โหนด Agent (ตัว AI จริงๆ)
ทำอะไร: เป็นสมองของผู้ช่วย ตอบคำถาม ทำงานตามที่สั่ง
ตัวอย่าง: คุณสามารถสร้าง Agent หลายตัว เช่น:
- ✓ Agent A: เชี่ยวชาญตอบคำถามเกี่ยวกับสินค้า
- ✓ Agent B: เชี่ยวชาญจัดการเรื่องร้องเรียน
- ✓ Agent C: เชี่ยวชาญให้คำแนะนำการใช้งาน
🔍
โหนด File Search (ค้นหาเอกสาร)
ทำอะไร: ค้นหาคำตอบจากเอกสารที่คุณอัปโหลดไว้
ตัวอย่าง:
คุณอัปโหลด: คู่มือสินค้า, นโยบายการคืนสินค้า
ลูกค้าถาม: "คืนสินค้าได้กี่วัน?"
↓
โหนด File Search จะค้นหาในเอกสารและหาคำตอบให้
คุณอัปโหลด: คู่มือสินค้า, นโยบายการคืนสินค้า
ลูกค้าถาม: "คืนสินค้าได้กี่วัน?"
↓
โหนด File Search จะค้นหาในเอกสารและหาคำตอบให้
🛡️
โหนด Guardrails (ตัวรักษาความปลอดภัย)
ทำอะไร: ตรวจสอบว่ามีคำพูดที่ไม่เหมาะสมหรือไม่
ตัวอย่าง:
หากลูกค้าพิมพ์คำหยาบ หรือพยายาม hack ระบบ
↓
โหนด Guardrails จะจับได้และหยุดทำงาน
↓
ส่งข้อความเตือน: "ขออภัย ไม่สามารถดำเนินการได้"
หากลูกค้าพิมพ์คำหยาบ หรือพยายาม hack ระบบ
↓
โหนด Guardrails จะจับได้และหยุดทำงาน
↓
ส่งข้อความเตือน: "ขออภัย ไม่สามารถดำเนินการได้"
⚖️
โหนด If/Else (ตัวแยกทาง)
ทำอะไร: เลือกว่าจะทำอย่างไรต่อ ตามเงื่อนไข
ตัวอย่าง:
ถ้าลูกค้าถามเรื่องราคา → ส่งไปที่ Agent ฝ่ายขาย
ถ้าลูกค้าร้องเรียน → ส่งไปที่ Agent ฝ่ายบริการ
ถ้าถามอย่างอื่น → ส่งไปที่ Agent ทั่วไป
ถ้าลูกค้าถามเรื่องราคา → ส่งไปที่ Agent ฝ่ายขาย
ถ้าลูกค้าร้องเรียน → ส่งไปที่ Agent ฝ่ายบริการ
ถ้าถามอย่างอื่น → ส่งไปที่ Agent ทั่วไป
👤
โหนด Human Approval (ขออนุมัติคน)
ทำอะไร: หยุดรอให้คนตรวจสอบก่อนทำงานต่อ
ตัวอย่าง:
AI เขียนอีเมลตอบลูกค้าเสร็จแล้ว
↓
โหนด Human Approval รอให้พนักงานอ่านและกด "อนุมัติ"
↓
จึงจะส่งอีเมลจริงๆ
AI เขียนอีเมลตอบลูกค้าเสร็จแล้ว
↓
โหนด Human Approval รอให้พนักงานอ่านและกด "อนุมัติ"
↓
จึงจะส่งอีเมลจริงๆ
💬 ChatKit - นำไปใช้งานจริง
🎯 ChatKit คือหน้าต่างแชท
คิดง่ายๆ ว่า ChatKit คือ โหนดแชทที่คุณเห็นมุมล่างขวาของเว็บไซต์ (เหมือนแชทกับฝ่ายบริการลูกค้า)
แต่แทนที่จะเป็นคนคุย → เป็นผู้ช่วย AI ที่คุณสร้างไว้!
📱 ใช้งาน ChatKit ได้กับอะไรบ้าง?
✅
ตอบคำถามลูกค้า 24/7
✅
ช่วยพนักงานใหม่เรียนรู้งาน
✅
ค้นหาข้อมูลภายในบริษัท
✅
แนะนำสินค้าให้ลูกค้า
✅
ช่วยจองนัด/ตารางเวลา
✅
ให้คำปรึกษาทางการเงิน
💻 ขั้นตอนการติดตั้ง (แบบง่าย)
Step 1: ติดตั้ง ChatKit
พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal:
npm install @openai/chatkit-react
Step 2: ใส่ Script ในเว็บไซต์
เพิ่มโค้ดนี้ในไฟล์ HTML:
<script src="https://cdn.platform.openai.com/deployments/chatkit/chatkit.js" async></script>
Step 3: เชื่อมต่อกับ Workflow
ใส่ Workflow ID ที่ได้จากการ Publish:
workflow: { id: "wf_68df4b13..." }
💡 เคล็ดลับ: หากไม่เคยเขียนโค้ด ให้คนทำเว็บไซต์ช่วยติดตั้งส่วนนี้ (ใช้เวลาไม่นาน)
📊 Agent Evals - วัดผลและปรับปรุง
🎯 ทำไมต้องวัดผล?
เหมือนการทำธุรกิจ → ต้องรู้ว่าดีหรือแย่อย่างไร เช่น:
📈
อัตราความถูกต้อง
ตอบถูกกี่เปอร์เซ็นต์?
❓
ความพอใจ
ลูกค้าพอใจไหม?
🔧
จุดปรับปรุง
แก้ไขตรงไหน?
📝 วิธีสร้างการทดสอบ
เตรียมคำถามทดสอบ 3 วิธี:
📊
วิธีที่ 1
อัปโหลดไฟล์
Excel/CSV
📥
วิธีที่ 2
ดึงจาก
การใช้งานจริง
✍️
วิธีที่ 3
พิมพ์
เอง
เลือกวิธีการตรวจ 3 แบบ:
🤖
แบบที่ 1: ให้ AI ตรวจ
AI จะให้คะแนน 1-5 ว่าคำตอบดีแค่ไหน เหมือนครูให้คะแนนสอบ
✓
แบบที่ 2: เช็คข้อความตรงกัน
เช็คว่าคำตอบมีคำที่ต้องการหรือไม่ เช่น: ต้องมีคำว่า "30 วัน"
💻
แบบที่ 3: ใช้โค้ด Python เช็ค
เขียนโค้ดเช็คเองแบบละเอียด เหมาะสำหรับคนที่เขียนโปรแกรมเป็น
📈 ตัวอย่างผลการทดสอบ
=== สรุปผลการทดสอบ ===
คะแนนเฉลี่ย: 4.2 / 5 ⭐⭐⭐⭐
✅ ตอบถูก: 85% (85/100 คำถาม)
❌ ตอบผิด: 10% (10/100 คำถาม)
⚠️ ไม่แน่ใจ: 5% (5/100 คำถาม)
📊 ปัญหาที่พบบ่อย:
1. สับสนเรื่องนโยบายคืนสินค้า (6 ครั้ง)
2. ตอบราคาผิด (3 ครั้ง)
3. ไม่เข้าใจคำถาม (1 ครั้ง)
🌟 ตัวอย่างการใช้งานจริง
🛒
ร้านค้าออนไลน์
ปัญหา:
ลูกค้าถามคำถามซ้ำๆ เยอะมาก
แก้ไข:
- • Agent ข้อมูลสินค้า
- • Agent การจัดส่ง
- • Agent ส่วนลด
📈
ลดเวลาตอบ 70%
👔
บริษัท HR
ปัญหา:
พนักงานใหม่ถามคำถามซ้ำๆ
แก้ไข:
- • ตอบเรื่องสวัสดิการ
- • ขั้นตอนการลา
- • แนะนำระบบต่างๆ
📈
ลดอีเมลถาม 60%
🏥
โรงพยาบาล
ปัญหา:
คนไข้โทรมาถามเรื่องเดิมๆ
แก้ไข:
- • บอกเวลาเปิด-ปิด
- • การเตรียมตัวตรวจ
- • ช่วยนัดหมาย
📈
ลดสายโทรศัพท์ 40%
💡 คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
❓ ต้องเขียนโค้ดเป็นไหม?
A: ไม่จำเป็น! Agent Builder ใช้แค่ลากวาง แต่ถ้าอยากปรับแต่งเยอะๆ ควรมีคนเขียนโค้ดช่วย
💰 ราคาเท่าไหร่?
A: ขึ้นอยู่กับการใช้งาน คิดตามจำนวนข้อความ ลองใช้ฟรีได้ก่อน
🇹🇭 ภาษาไทยใช้ได้ไหม?
A: ได้! GPT-4 เข้าใจภาษาไทยดี
🔒 ปลอดภัยไหม?
A: OpenAI มีมาตรฐานความปลอดภัยสูง แต่คุณควรใช้ Guardrails ด้วย
⏱️ ใช้เวลานานไหม?
A: สร้าง Agent แบบง่ายๆ ใช้เวลาแค่ 1-2 ชั่วโมง
🖥️ ต้องมี server เองไหม?
A: ไม่จำเป็น ถ้าใช้แบบ recommended OpenAI จัดการให้หมด
