เจาะลึกการสร้าง AI Agent ด้วย State Machine และ Hierarchical State Machines
ทำความเข้าใจวงจรการทำงานของ LLM Agent ผ่านแนวคิด Finite State Machine และวิธีขยายระบบด้วย LangGraph
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- LLM Agent คือโมเดลที่ทำงานในลูปการคิด การกระทำ และการสังเกต
- การจำลองวงจรด้วย Finite State Machine (FSM) ช่วยให้ระบบควบคุมได้และชัดเจนขึ้น
- เมื่อระบบซับซ้อนขึ้น Hierarchical State Machines (HSM) ช่วยจัดการโครงสร้างย่อยได้ดี
- LangGraph เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กที่รองรับการใช้งาน StateGraph และ Subgraphs ได้อย่างสะอาดตา
ในบทความก่อนหน้านี้ เราได้นิยามความหมายของเอเจนต์ในทางปฏิบัติว่าเป็นโมเดล LLM ที่อยู่ในวงจรซึ่งสามารถหาเหตุผล ลงมือทำ สังเกตผลลัพธ์ และตัดสินใจขั้นตอนต่อไปได้ ถึงแม้คำนิยามนี้จะถูกต้อง แต่ก็ยังคงมีความเป็นนามธรรมสูงเกินไปในทางปฏิบัติ
ทุกวันนี้ผู้คนจำนวนมากนิยมสร้างเอเจนต์ด้วยแนวทาง vibe coding โดยการขอให้โมเดลเขียนโค้ดชุดหนึ่งให้ คัดลอกไปใช้งานต่อทันที เนื่องจากโมเดลปัจจุบันมีความสามารถในการเขียนโค้ดที่ยอดเยี่ยม กระบวนการนี้จึงให้ความรู้สึกราวกับเวทมนตร์ แต่ปัญหาที่มักตามมาคือการนำโซลูชันไปใช้งานโดยปราศจากความเข้าใจในแนวคิดพื้นฐานที่แท้จริง
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
เมื่อขาดความเข้าใจในหลักการ โมเดลอาจแนะนำโซลูชันที่มีความซับซ้อนเกินความจำเป็น เช่น การเสนอให้ใช้ Hierarchical State Machine ทั้งที่การใช้ Finite State Machine แบบง่ายก็เพียงพอแล้ว เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้และสร้างความชัดเจน เราจึงควรจำลองวงจรการทำงานของเอเจนต์ให้ออกมาในรูปแบบของเครื่องมือควบคุมสถานะอย่างชัดเจนและควบคุมได้
การใช้แนวคิด State Machine เข้ามาจับกับการทำงานของ AI Agent ช่วยเปลี่ยนจากการพึ่งพาคำสั่ง prompt ยาวๆ ให้กลายเป็นสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่มีโครงสร้างแน่นอน ทำให้การตรวจสอบข้อผิดพลาด (debugging) ทำได้ง่ายขึ้นและคาดเดาพฤติกรรมของเอเจนต์ได้ดีกว่าเดิม
วงจรพื้นฐานที่สุดของเอเจนต์สามารถจำลองเป็น Finite State Machine (FSM) ได้ โดยสถานะจะประกอบด้วยงาน โค้ด ผลการสังเกตล่าสุด และสถานะปัจจุบัน ซึ่งการเปลี่ยนผ่านระหว่างสถานะจะขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ในแต่ละขั้นตอน ตัวอย่างโค้ดจำลองแสดงลูปการทำงานตั้งแต่วิธีคิด ไปจนถึงการลงมือทำผ่านเครื่องมือและการสังเกตผลลัพธ์
ที่มา: Dev.to
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น