การพัฒนาระบบ agentic AI โดยใช้ AI agents ที่ทำงานตามบทบาทในสายงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (AI)

การค้นคว้าอิสระนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบ พัฒนา และประเมินประสิทธิภาพของระบบ Agentic AI ที่จำลองการทำงานร่วมกันของทีมผู้เชี่ยวชาญในสายงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ เพื่อแก้ไขปัญหาความซับซ้อนและเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการพัฒนาโครงการ AI สมัยใหม่ ซึ่งต้องอาศัยการทำงานร่วมกันจากหลายบทบาท แต่แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แบบดั้งเดิมไม่สามารถตอบโจทย์การทำงานแบบทีมได้อย่างเป็นระบบระเบียบวิธีที่ใช้คือการวิจัยและพัฒนา (Research and Development) โดยได้สร้างระบบต้นแบบที่ประกอบด้วย AI Agents ซึ่งมีบทบาทหน้าที่เฉพาะทาง เช่น Data Engineer, Data Analyst และ Data Scientist ระบบถูกพัฒนาขึ้นโดยใช้แบบจำลองภาษา GPT-4o เป็นแกนหลักในการประมวลผลและตัดสินใจ จากนั้นได้ทำการประเมินประสิทธิภาพของระบบด้วยกรณีศึกษา 2 กรณีที่มีความซับซ้อนต่างกัน คือ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนา และการสร้างแบบจำลองการพยากรณ์ โดยวัดผลในด้านความถูกต้องแม่นยำ ความเร็ว และประสิทธิภาพของการทำงานร่วมกันผลการค้นคว้า (ที่คาดหวัง) พบว่าระบบ Agentic AI ที่พัฒนาขึ้นสามารถดำเนินงานตามโจทย์ที่ได้รับมอบหมายได้สำเร็จอย่างเป็นอัตโนมัติ ตั้งแต่ขั้นตอนการเตรียมข้อมูลไปจนถึงการสร้างและประเมินแบบจำลองเบื้องต้น Agents สามารถส่งต่องานและสื่อสารระหว่างกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ นำไปสู่ผลลัพธ์ที่มีความถูกต้องและสอดคล้องกัน องค์ความรู้ที่ได้จากการค้นคว้าอิสระนี้นำเสนอต้นแบบสถาปัตยกรรมและแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ “ทีม AI” ในการช่วยลดระยะเวลาและเพิ่มผลิตภาพ (Productivity) ของโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งเป็นแนวทางสำคัญในการพัฒนาระบบอัตโนมัติสำหรับองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในอนาคต