This is the Trace Id: e419d3831f96f9c27ffd981eb2cfc4a8
ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก
Copilot

วิธีสร้างและฝึกเอเจนต์ AI

เรียนรู้วิธีสร้างเอเจนต์ AI ที่ทำให้งานง่ายขึ้นและสนับสนุนเป้าหมายขององค์กรของคุณ 

ภาพรวมของเอเจนต์ AI

เอเจนต์ AI ช่วยให้ทีมทำงานได้ง่ายขึ้นโดยการทำให้กระบวนการทางธุรกิจเป็นไปโดยอัตโนมัติและดำเนินการโดยใช้ข้อมูลและอินพุตที่เป็นภาษาธรรมชาติ คู่มือนี้ครอบคลุมถึงวิธีการทำงาน การใช้งานในโลกจริง และวิธีสร้างและฝึกเอเจนต์ AI เพื่อสนับสนุนองค์กรของคุณ

ประเด็นสำคัญ

  • เอเจนต์ AI ลดความซับซ้อนของงาน ทำให้การดำเนินงานง่ายขึ้น และช่วยลดต้นทุนและงานที่ต้องทำด้วยตนเอง
  • องค์กรต่างๆ กำลังใช้เอเจนต์ AI เพื่อช่วยรับมือกับความท้าทายที่ยากลำบาก เช่น การปรับปรุงบริการลูกค้า การจัดการความเสี่ยง และการพยากรณ์แนวโน้ม
  • การสร้างเอเจนต์ AI นั้นประกอบด้วยการวางแผนอย่างชัดเจน เครื่องมือที่เหมาะสม และการฝึกอบรมและการทดสอบอย่างรอบคอบ
  • เฟรมเวิร์กที่มีอยู่ทำให้การสร้างเอเจนต์ AI ที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของทีมของคุณง่ายขึ้น
  • การเชื่อมต่อเอเจนต์ AI กับระบบของคุณและการฝึกอบรมทีมของคุณทำให้มั่นใจว่าการเริ่มนำไปใช้ราบรื่นยิ่งขึ้นและได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
  • การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องช่วยให้เอเจนต์ AI มีความแม่นยำ มีประสิทธิภาพ และสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไป

เอเจนต์ AI คืออะไร

เอเจนต์ AI คือเครื่องมือ AI ที่ทำให้เป็นอัตโนมัติและดำเนินกระบวนการทางธุรกิจ โดยทำงานควบคู่ไปกับหรือในนามของบุคคล ทีม หรือองค์กร ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้คนทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการตอบคำถาม การจัดระเบียบข้อมูล หรือการช่วยดำเนินการหลายขั้นตอนที่ซับซ้อนให้เสร็จ มีตั้งแต่เอเจนต์พร้อมท์และตอบกลับแบบง่ายๆ ไปจนถึงเอเจนต์ที่ทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบซึ่งสามารถเรียกใช้เวิร์กโฟลว์ทั้งหมดได้ตั้งแต่ต้นจนจบ เมื่ออิงตามข้อมูลขององค์กรของคุณ เอเจนต์จะทำให้การใช้เครื่องมือและข้อมูลต่างๆ ง่ายขึ้น โดยไม่ต้องค้นหา เรียงลำดับ หรือสลับไปมาระหว่างระบบต่างๆ ด้วยตนเอง

เอเจนต์ AI ช่วยลดงานซ้ำซาก ทำความเข้าใจข้อมูลที่ซับซ้อน และทำให้การทำงานในชีวิตประจำวันราบรื่นยิ่งขึ้น ซึ่งทำให้ทีมมีเวลาว่างในการโฟกัสกับการวางแผน การแก้ไขปัญหา และการตัดสินใจ

การสร้างเอเจนต์ AI มีขั้นตอนสำคัญสองสามขั้นตอน คุณต้องตัดสินใจว่าเอเจนต์ควรทำอะไร เลือกเฟรมเวิร์กสำหรับการสร้าง และให้สิทธิ์เข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องแก่เอเจนต์ นอกจากนี้ เอเจนต์ยังต้องการแนวทางที่ชัดเจนเพื่อให้เป็นไปตามแผนอยู่เสมอ หลังจากสร้างเอเจนต์เสร็จแล้ว เอเจนต์จะผ่านกระบวนการฝึกอบรม ซึ่งประกอบด้วยการรับฟังคำติชม การทดสอบการทำงาน และการปรับแต่งเล็กน้อย เพื่อให้แน่ใจว่าเอเจนต์ทำงานได้ดีและสนับสนุนเป้าหมายของทีมของคุณ

เพื่อให้การตั้งค่ารวดเร็วยิ่งขึ้น เอเจนต์ที่สร้างไว้ล่วงหน้าจะช่วยให้เริ่มต้นได้ง่ายขึ้น เพราะพร้อมใช้งานและกำหนดค่าได้ทันที ทำให้กระบวนการเริ่มต้นใช้งานง่ายขึ้น

ประเภทเอเจนต์ AI

มีเอเจนต์ AI หลายประเภท โดยแต่ละประเภทมีบทบาทของตนเอง:

  • เอเจนต์การเรียกข้อมูลจะค้นหาข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้ วิเคราะห์ข้อมูล และส่งกลับคำตอบที่ชัดเจนให้กับคำถามของผู้ใช้
  • เอเจนต์งานจะทำให้การดำเนินการและเวิร์กโฟลว์ต่างๆ เป็นอัตโนมัติ เช่น การส่งข้อมูลอัปเดตหรือการสร้างรายงาน เพื่อลดงานที่ต้องทำซ้ำๆ ด้วยตนเอง
  • เอเจนต์อัตโนมัติทำงานอย่างอิสระเพื่อบรรลุเป้าหมาย ปรับแผนตามความจำเป็น และเลื่อนระดับเมื่อต้องการอินพุตจากมนุษย์

เอเจนต์ AI แต่ละประเภทมีจุดแข็งที่แตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับเป้าหมายของคุณ แต่ทั้งหมดถูกสร้างขึ้นมาเพื่อสนับสนุนองค์กรในการทำให้วิธีการทำงานง่ายขึ้น

วิธีที่องค์กรใช้เอเจนต์ AI

ประสิทธิภาพในการดำเนินงานและการลดต้นทุน

ทีมสามารถใช้เอเจนต์ AI เพื่อทำงานประจำวัน เช่น การป้อนข้อมูล การรายงาน หรือการติดตามสินค้าคงคลัง ซึ่งช่วยให้ทำงานได้เร็วขึ้นและใช้เวลาในการทำงานด้วยตนเองน้อยลง ระบบอัตโนมัติประเภทนี้ไม่เพียงแต่ช่วยเร่งความเร็วในการดำเนินงานเท่านั้น แต่ยังช่วยลดเวลาที่ทีมของคุณใช้ไปกับงานซ้ำซาก ลดต้นทุนโดยไม่ลดความแม่นยำอีกด้วย

ตัวอย่างเช่น องค์กรต่างๆ ในหลากหลายภาคส่วน เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ และการผลิต กำลังใช้เอเจนต์ AI ในการจัดการงานต่างๆ เช่น การป้อนข้อมูล บริการลูกค้า และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ บริษัทใน Fortune 500 เกือบ 70 เปอร์เซ็นต์ใช้ Microsoft 365 Copilot เพื่อทำงานที่ซ้ำซากจำเจ และเอเจนต์ AI ก็พร้อมที่จะช่วยให้องค์กรต่างๆ ก้าวไปได้ไกลยิ่งขึ้นด้วยการทำงานบางอย่าง (หรือเวิร์กโฟลว์ทั้งหมด) โดยอัตโนมัติในนามของคุณ

เมื่อใช้เอเจนต์ AI ในที่ทำงาน บริษัทต่างๆ เริ่มเห็นผลผลิตจากประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและการประหยัดต้นทุนในงานด้านการบริหารจัดการภายในและงานสนับสนุนอื่นๆ

บริการลูกค้า

ทีมบริการลูกค้ากำลังใช้เอเจนต์ที่ขับเคลื่อนโดย AI เพื่อจัดการคำขอจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วและสม่ำเสมอมากขึ้น เอเจนต์เหล่านี้จะตอบคำถามทั่วไป ส่งต่อปัญหาที่ซับซ้อนไปยังบุคคลที่เหมาะสม และช่วยให้เจ้าหน้าที่มนุษย์สามารถโฟกัสกับการให้ความช่วยเหลือส่วนบุคคลได้มากขึ้น

ในหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่อีคอมเมิร์ซและการธนาคาร ไปจนถึงการบริการ เอเจนต์ AI เช่น แชทบอท ช่วยลดเวลารอ ปรับปรุงคุณภาพการตอบสนอง และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า ตัวอย่างเช่น ทีมงาน ABN AMRO ใช้ Copilot Studio สร้างเอเจนต์ที่ให้ความช่วยเหลือลูกค้าของธนาคารในทุกเรื่อง ตั้งแต่การยกเลิกการบล็อกบัตรเดบิตไปจนถึงการเปลี่ยนวงเงินถอนที่ตู้ ATM

การวิเคราะห์ข้อมูล

เอเจนต์ AI ช่วยในการตัดสินใจโดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากในเวลาจริงและชี้ให้เห็นแนวโน้ม ความเสี่ยง หรือโอกาส ซึ่งทำให้ทีมสามารถดำเนินการอย่างรวดเร็วและมั่นใจได้ง่ายขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อจัดการกับตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วหรือข้อมูลที่ซับซ้อน

ตัวอย่างเช่น ทีมสร้างเอเจนต์ AI เพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของลูกค้า ตรวจสอบประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน หรือคาดการณ์แนวโน้มตลาด ในภาคบริการทางการเงิน เอเจนต์เหล่านี้สนับสนุนการวิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอและการสร้างโมเดลความเสี่ยง ในภาคการค้าปลีก เอเจนต์ช่วยปรับราคาหรือสินค้าคงคลังตามรูปแบบตามฤดูกาลหรือความต้องการในท้องถิ่น นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กน้อยของวิธีที่เอเจนต์ AI สามารถแสดงข้อมูลเชิงลึกที่ทันท่วงทีซึ่งสนับสนุนการตัดสินใจที่ชาญฉลาดและรวดเร็วยิ่งขึ้น

การจัดการความเสี่ยงและการปฏิบัติตามข้อบังคับ

การติดตามกฎระเบียบและการจัดการความเสี่ยงอาจใช้เวลานาน แต่เอเจนต์ AI สามารถช่วยได้ เอเจนต์จะตรวจสอบข้อมูลในเวลาจริง ตั้งค่าสถานะสิ่งผิดปกติ และติดตามรูปแบบการปฏิบัติตามข้อบังคับ ซึ่งช่วยลดโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดหรือการละเลยที่อาจก่อให้เกิดค่าใช้จ่ายสูง

ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน และพลังงาน เอเจนต์ AI สามารถนำมาใช้ตรวจจับการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้น ติดตามการเปลี่ยนแปลงข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ และบันทึกกิจกรรมการปฏิบัติตามข้อบังคับได้ ซึ่งช่วยให้ทีมตรวจพบปัญหาได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และหลีกเลี่ยงบทลงโทษ ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้ผู้นำมั่นใจมากขึ้นว่ากระบวนการสำคัญต่างๆ ได้รับการปฏิบัติตาม

วิธีสร้างและฝึกเอเจนต์ AI ของคุณเอง

การสร้างและการฝึกอบรมเอเจนต์ AI ของคุณเองเป็นกระบวนการทีละขั้นตอนที่ต้องอาศัยการวางแผน การออกแบบ และการประเมินผลอย่างรอบคอบ ต่อไปนี้คือ 10 ขั้นตอนสำคัญที่จะช่วยชี้นำกระบวนการพัฒนาของคุณ ในขณะที่คุณเรียนรู้วิธีสร้างและฝึกเอเจนต์ AI เพื่อให้บรรลุเป้าหมายเฉพาะขององค์กรของคุณ

1. ระบุรูปแบบการใช้เฉพาะและกำหนดวัตถุประสงค์และขอบเขตของเอเจนต์

เริ่มต้นด้วยการกำหนดสิ่งที่เอเจนต์ AI ต้องทำอย่างชัดเจน ถามตัวองว่า: เอเจนต์จะทำงานใดบ้าง เอเจนต์จะแก้ไขปัญหาใดบ้าง ผลลัพธ์ที่คุณต้องการคืออะไร กำหนดขอบเขตที่ชัดเจนสำหรับบทบาทของเอเจนต์ รวมถึงสิ่งที่ควรทำและไม่ควรทำ ระบุข้อจำกัด ข้อมูลที่ต้องใช้ และเมตริกที่จะกำหนดความสำเร็จ การสละเวลาตอบคำถามเหล่านี้จะเป็นการวางรากฐานที่มั่นคงสำหรับส่วนที่เหลือของโครงการ

2. เลือกเฟรมเวิร์กเอเจนต์ AI และเครื่องมือที่สอดคล้องกับความต้องการของคุณ

ถัดไป เลือกเฟรมเวิร์กเอเจนต์ AI และเครื่องมือที่สนับสนุนเป้าหมายของคุณได้ดีที่สุด ตัวเลือกยอดนิยม ได้แก่ Microsoft Copilot Studio, LangChain, Semantic Kernel และไลบรารีโอเพนซอร์ส เช่น Hugging Face Transformers บางอย่างเหมาะสำหรับงานภาษาธรรมชาติมากกว่า ในขณะที่บางอย่างมีความยืดหยุ่นหรือสามารถปรับขนาดได้มากกว่า

เมื่อต้องการเลือกเฟรมเวิร์ก ให้พิจารณาประเภทเอเจนต์ที่คุณกำลังสร้าง ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคของคุณ และวิธีที่เฟรมเวิร์กนั้นจะทำงานร่วมกับเครื่องมือและระบบที่มีอยู่ของคุณ

3. รวบรวมและเตรียมข้อมูลการฝึกอบรม

ข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างเอเจนต์ AI ที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง ข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง รูปภาพ หรือบันทึกในอดีต เมื่อรวบรวมแล้ว จำเป็นต้องทำความสะอาดข้อมูลเพื่อลบข้อผิดพลาดหรือความไม่สอดคล้องกัน ในหลายกรณี ข้อมูลต้องติดป้ายกำกับเพื่อช่วยให้เอเจนต์เรียนรู้รูปแบบได้อย่างถูกต้อง การเตรียมข้อมูลอย่างรอบคอบจะนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือยิ่งขึ้น

4. ออกแบบและสร้างเอเจนต์ AI

ถึงเวลาออกแบบสถาปัตยกรรมของเอเจนต์แล้ว กำหนดวิธีรับอินพุต ประมวลผลข้อมูล และสร้างเอาต์พุต สร้างตรรกะที่เชื่อมโยงโมเดลที่คุณเลือกเข้ากับข้อมูล ระบบ หรือผู้ใช้ที่เอเจนต์จะโต้ตอบด้วย ซึ่งอาจรวมถึงส่วนติดต่อผู้ใช้ API หรือทริกเกอร์เหตุการณ์ การออกแบบที่ชัดเจนจะช่วยให้เอเจนต์สามารถทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือและสม่ำเสมอ

5. ทดสอบ ปรับปรุง และตรวจสอบความถูกต้องของเอเจนต์ AI

เมื่อเอเจนต์ AI ของคุณทำงานได้แล้ว ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อทดสอบ ตรวจสอบความถูกต้อง และปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป

ทดสอบเอเจนต์ เริ่มต้นด้วยการประเมินวิธีการทำงานของเอเจนต์ในสถานการณ์ต่างๆ ใช้วิธีการต่างๆ เช่น การทดสอบหน่วย การทดสอบผู้ใช้ หรือการทดสอบ A/B เพื่อประเมินการตอบสนองต่ออินพุตทั้งแบบปกติและแบบกรณีพิเศษ ซึ่งช่วยให้แน่ใจว่าเอเจนต์ทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือก่อนที่จะมีการปรับใช้งานในวงกว้างขึ้น

ตรวจสอบความถูกต้องของเอเจนต์ เปรียบเทียบเอาต์พุตของเอเจนต์กับผลลัพธ์ที่คาดไว้หรือเกณฑ์มาตรฐาน หากเอเจนต์ไม่ทำงานตามที่ต้องการ ให้ทำการอัปเดตส่วนตรรกะ เวิร์กโฟลว์ หรือแหล่งข้อมูลอย่างตรงจุด ขั้นตอนนี้ช่วยยืนยันว่าเอเจนต์กำลังสร้างการตอบสนองที่แม่นยำและมีประโยชน์

ตรวจสอบและปรับปรุง หลังจากทดสอบและตรวจสอบความถูกต้องแล้ว ให้ตรวจสอบลักษณะการทำงานของเอเจนต์ในสถานการณ์จริงต่อไป รวบรวมคำติชมจากผู้ใช้และผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ และทำการปรับปรุงทีละเล็กทีละน้อยเมื่อเวลาผ่านไป แม้แต่การปรับเปลี่ยนเพียงเล็กน้อยก็สามารถเพิ่มประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือได้อย่างมาก

6. เผยแพร่เอเจนต์ AI ไปยังระบบที่มีอยู่ของคุณ

รวมเอเจนต์เข้ากับระบบและเวิร์กโฟลว์ปัจจุบันของคุณ ซึ่งอาจรวมถึงการเชื่อมต่อเข้ากับเครื่องมือทางธุรกิจหรือแพลตฟอร์มการสื่อสาร เป้าหมายคือการทำให้เอเจนต์สามารถเข้าถึงได้สำหรับบุคคลหรือกระบวนการที่เหมาะสม เพื่อให้สามารถสร้างคุณค่าได้โดยไม่รบกวนการดำเนินงานประจำวัน

7. ฝึกทีมของคุณ

แม้ว่าเอเจนต์ AI จะสามารถทำงานได้หลายอย่าง แต่การมีส่วนร่วมของมนุษย์ก็ยังมีความสำคัญ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าพนักงานเข้าใจว่าเอเจนต์นี้เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ของตนอย่างไร และเมื่อใดควรตรวจสอบหรือปรับเอาต์พุตของเอเจนต์ จัดเซสชันการอบรมหรือจัดทำเอกสารเพื่อช่วยให้ทีมของคุณใช้งานเอเจนต์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและปฏิบัติตามหลักการ AI ที่รับผิดชอบ

8. ตรวจสอบประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับผลกระทบให้เหมาะสม

หลังจากที่เอเจนต์ AI เริ่มทำงานแล้ว ให้คอยติดตามดูประสิทธิภาพการทำงาน ใช้ข้อมูลประสิทธิภาพและคำติชมของผู้ใช้เพื่อเป็นแนวทางในการอัปเดตและการปรับปรุงเป็นประจำ ซึ่งช่วยให้เอเจนต์ทำงานได้แม่นยำ มีประสิทธิภาพ และสอดคล้องกับเป้าหมายและเวิร์กโฟลว์ที่เปลี่ยนแปลงไปของคุณ

การสร้างเอเจนต์ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพขององค์กรของคุณ

เอเจนต์ AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของทีม ด้วยการรับทำงานซ้ำซาก สนับสนุนการตัดสินใจ และปรับปรุงโฟลว์ข้อมูล เอเจนต์ช่วยให้ผู้คนสามารถโฟกัสกับงานที่สําคัญที่สุดได้ การสร้างเอเจนต์ AI ของคุณเองนั้นต้องอาศัยการวางแผนอย่างรอบคอบ เครื่องมือที่เหมาะสม และการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง แต่ผลลัพธ์คือระบบที่เติบโตไปพร้อมกับองค์กรของคุณและสนับสนุนเป้าหมายของคุณ

เอเจนต์ AI ช่วยให้ทีมสามารถส่งมอบผลลัพธ์ในหลากหลายอุตสาหกรรมอยู่แล้ว ซึ่งช่วยให้องค์กรต่างๆ ปรับปรุงบริการลูกค้า ลดต้นทุน และบริหารความเสี่ยงได้ดียิ่งขึ้น เริ่มต้นใช้งาน Copilot เพื่อสำรวจวิธีที่ผู้ช่วย AI สำหรับการทำงานและเอเจนต์สามารถสนับสนุนองค์กรของคุณ
แหล่งข้อมูล

สำรวจแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

ผู้หญิงนั่งอยู่ที่โต๊ะกำลังถือถ้วยกาแฟดำและดูแล็ปท็อป
อินโฟกราฟิก

เอเจนต์คืออะไร

ดูวิธีที่เอเจนต์ใช้ AI เพื่อทำให้กระบวนการทางธุรกิจเป็นอัตโนมัติ
ผู้หญิงนั่งบนโซฟากำลังทำงานในแล็ปท็อปและมีแมวอยู่ข้างหลัง
รายงาน

สถานะของเอเจนต์ AI

สำรวจรูปแบบการใช้เอเจนต์ AI ที่เกิดขึ้นใหม่ห้ากรณีในรายงานนี้จาก Forrester Research
คนนั่งอยู่ที่โต๊ะทำงานที่มีจอภาพขนาดใหญ่ซึ่งแสดงแผนภูมิและกราฟ และมีแล็ปท็อปที่แสดงข้อมูล
วิดีโอ

ขอบเขตความหลากหลายของเอเจนต์กับ Copilot Studio

เรียนรู้วิธีการออกแบบเอเจนต์สำหรับกระบวนการทางธุรกิจที่มีเอกลักษณ์และหลากหลายของคุณได้อย่างง่ายดาย

คำถามที่ถามบ่อย

  • ค่าใช้จ่ายในการสร้างเอเจนต์ AI อาจแตกต่างกันอย่างมาก ขึ้นอยู่กับความซับซ้อน เครื่องมือที่จำเป็น และโครงสร้างพื้นฐาน สำหรับการใช้งานง่ายๆ ค่าใช้จ่ายอาจจำกัดอยู่เพียงค่าธรรมเนียมการประมวลผลแบบคลาวด์และที่เก็บข้อมูล โครงการขั้นสูงเพิ่มเติมอาจต้องใช้แหล่งข้อมูลสำหรับนักพัฒนา ค่าธรรมเนียมการให้สิทธิ์การใช้งาน และการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง แพลตฟอร์มระบบคลาวด์ เช่น Microsoft Azure มีตัวเลือกราคาที่ปรับเปลี่ยนได้เพื่อช่วยจัดการค่าใช้จ่ายเหล่านี้
  • ในอดีต โซลูชันต่างๆ จำเป็นต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านการพัฒนา แต่ปัจจุบันเครื่องมือแบบ Low-Code และ No-Code อย่าง Copilot Studio ทำให้นักพัฒนาทั่วไปสามารถสร้างเอเจนต์ AI ได้ง่ายๆ โดยไม่จำเป็นต้องมีทักษะการเขียนโค้ดมาก่อน สำหรับฟังก์ชันการทำงานขั้นสูง นักพัฒนามืออาชีพสามารถใช้เครื่องมืออย่าง Azure AI Foundry เพื่อปรับแต่งและจัดการแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI
  • ไทม์ไลน์จะขึ้นอยู่กับขอบเขตของโครงการ สามารถพัฒนาเอเจนต์แบบง่ายๆ ได้ภายในไม่กี่วัน โดยใช้แพลตฟอร์มแบบ Low-Code หรือ No-Code ที่มีอยู่แล้ว เอเจนต์ที่ซับซ้อนหรือปรับแต่งเป็นพิเศษอาจใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือนานกว่านั้นในการออกแบบ ฝึก ทดสอบ และผสานรวม การปรับปรุงอย่างต่อเนื่องมักจะเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการ
  • องค์กรส่วนใหญ่เริ่มต้นด้วยเฟรมเวิร์กที่มีอยู่แล้ว เนื่องจากช่วยลดเวลาในการพัฒนาและมีฟังก์ชันการทำงานในตัว การสร้างตั้งแต่เริ่มต้นทำให้สามารถปรับแต่งได้มากขึ้น แต่ก็ต้องใช้เวลาและความเชี่ยวชาญมากขึ้นเช่นกัน โดยทั่วไปแล้ว การใช้เฟรมเวิร์กเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า เว้นแต่คุณจะมีความต้องการเฉพาะทางสูงมาก
  • Azure AI Foundry มีเครื่องมือมากมายสำหรับการสร้างเอเจนต์ AI รวมถึง Visual Studio, GitHub และ Copilot Studio เครื่องมือเหล่านี้ช่วยเพิ่มศักยภาพให้ผู้ใช้สามารถสร้างเอเจนต์ได้ ไม่ว่าจะเป็นนักพัฒนาระดับใดก็ตาม หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม ให้สำรวจคำแนะนำทีละขั้นตอนนี้เกี่ยวกับการพัฒนาแอปและเอเจนต์ AI ใน Azure
ติดตาม Microsoft 365