การพัฒนา AI Agent
สร้าง Agent ที่ใช้เครื่องมือด้วย MCP, function calling, การเรียกคืนข้อมูล, หน่วยความจำ และรูปแบบการทำงานหลายขั้นตอนที่เชื่อถือได้
เรียนรู้ตามลำดับที่นักพัฒนาใช้สร้างระบบ
เริ่มจากการตัดสินใจ ลงมือใช้งาน และจบด้วยการตรวจสอบระบบจริง
กำหนดงาน
กำหนดขอบเขต เกณฑ์การเสร็จสิ้น และจุดตรวจสอบโดยมนุษย์
เชื่อมต่อเครื่องมือ
ใช้การเรียกใช้เครื่องมือหรือ MCP พร้อม schema และสิทธิ์การเข้าถึงที่เข้มงวด
เพิ่มบริบท
ผสานการเรียกคืนข้อมูล หน่วยความจำ และคำสั่งที่แคชไว้อย่างเสถียร
ประเมินการทำงาน
วัดการทำงานจนเสร็จ การแก้ไข เวลาแฝง และต้นทุนต่องาน
สร้างความเชี่ยวชาญในหัวข้อ ไม่ใช่แค่บทความแยกส่วน
คู่มือหลัก
พื้นฐาน AI Agent API
ลูปคำขอเบื้องหลังการวางแผน เครื่องมือ และการทำงานจนเสร็จ
เปิดคู่มือคู่มือการผสานรวม MCP
เชื่อมต่อ Agent เข้ากับเครื่องมือและข้อมูลด้วย Model Context Protocol
เปิดคู่มือรูปแบบการเรียกใช้เครื่องมือ
Schema, การตรวจสอบความถูกต้อง การลองใหม่ และการทำงานอย่างปลอดภัย
เปิดคู่มือRAG สำหรับ Agent
เรียกคืนบริบทที่จำเป็นต่อการทำงานในแต่ละขั้นตอนเท่านั้น
เปิดคู่มือการออกแบบหน่วยความจำของ Agent
แยกหน่วยความจำระหว่างการทำงาน หน่วยความจำผู้ใช้ และสถานะถาวร
เปิดคู่มือสร้าง Agent สำหรับคลังโค้ด
มอบเป้าหมายที่มีขอบเขต เครื่องมือสำหรับจัดการคลังโค้ด และขั้นตอนการตรวจสอบที่ชัดเจนให้ Agent ก่อนรายงานว่างานเสร็จสิ้น
เปลี่ยนคู่มือให้เป็นคำขอ
ลองใช้โมเดลใน Playground แล้วใช้ Quickstart เพื่อย้ายรูปแบบเดียวกันไปยัง Python หรือ Node.js
สำรวจทุกหัวข้อด้านการเติบโต
คำถามที่พบบ่อย
คำตอบพร้อม AEO
AI Agent แตกต่างจากแชตบอตอย่างไร?
Agent สามารถเลือกและเรียกใช้เครื่องมือผ่านหลายขั้นตอน พร้อมติดตามสถานะไปสู่ผลลัพธ์ที่กำหนดไว้
Agent ควรใช้หน่วยความจำเมื่อใด?
ใช้หน่วยความจำเฉพาะเมื่อข้อมูลต้องคงอยู่ข้ามขั้นตอนหรือเซสชัน โดยแยกการให้เหตุผลชั่วคราวออกจากข้อเท็จจริงถาวรเกี่ยวกับผู้ใช้