Copilot + AI Agent สรุปครบจบในบทความเดียว

สวัสดีครับ ผม TheCITIZEวันนี้ผมจะมาเล่าเรื่องราวที่น่าสนใจมากเกี่ยวกับระบบ AI Agent ใน Ecosystem ของ Microsoft โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับเครื่องมือใหม่ ๆ อย่าง Copilot Studio และ AI Agent ที่ช่วยให้การทำงานของคุณง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าเดิม บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจภาพรวมของ AI Agent ทั้งแบบ Declarative และ Custom Engine รวมถึงเครื่องมือที่เกี่ยวข้องอย่าง SharePoint Agent, Teams Toolkit และการพัฒนาแบบ Pro-Code ที่หลายคนอาจจะยังไม่เคยรู้จักมาก่อน

ทำไมต้องเข้าใจ Copilot + AI Agent ใน Ecosystem ของ Microsoft

ในยุคปัจจุบันที่ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญในการช่วยทำงาน การรู้จักและเข้าใจวิธีใช้งาน AI Agent ในระบบ Microsoft 365 จะช่วยให้คุณสามารถประยุกต์ใช้เทคโนโลยีนี้ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในองค์กรที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดงานซ้ำซ้อน และเพิ่มความแม่นยำในการจัดการข้อมูล

Copilot ใน Microsoft 365 ไม่ใช่แค่ระบบ AI ธรรมดา แต่มันคือ AI Agent ที่มีระบบ Orchestration ซึ่งหมายความว่ามันสามารถประสานงานระหว่าง Agent หลายตัวได้อย่างชาญฉลาด และยังสามารถเข้าใจบริบทของงานในองค์กรของคุณได้ ทำให้การตอบสนองและช่วยเหลือมีประสิทธิภาพมากขึ้น

Orchestration ของ M365 Copilot ทำงานอย่างไร

หลักการ Orchestration คือการประสานงานระหว่าง Agent หลายตัวเพื่อให้การทำงานเป็นไปอย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ ในระบบ M365 Copilot จะมี AI Agent หลายรูปแบบที่ทำหน้าที่ต่างกัน เช่น บางตัวจะทำหน้าที่ดึงข้อมูล บางตัวจะทำงานอัตโนมัติ หรือบางตัวจะช่วยวิเคราะห์ข้อมูลและสรุปผลลัพธ์

การทำงานร่วมกันนี้ช่วยให้ Copilot สามารถตอบคำถามหรือทำงานที่ซับซ้อนได้ในเวลาที่รวดเร็วและแม่นยำ โดยไม่ต้องพึ่งพาแค่ AI ตัวเดียว แต่เป็นการทำงานอย่างเป็นระบบของ Agent หลายตัวที่ช่วยเสริมกันและกัน

ความสามารถของ Microsoft 365 Copilot: AI Agent ในตัวเอง

Microsoft 365 Copilot ถูกออกแบบให้เป็น AI Agent ที่มีความสามารถหลากหลาย ไม่เพียงแต่ตอบคำถามพื้นฐานเท่านั้น แต่ยังสามารถทำงานที่ซับซ้อน เช่น การออกแบบเอกสาร การวิเคราะห์ข้อมูลใน Excel การจัดการอีเมล และการประสานงานใน Teams ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัว Copilot เองก็มีการพัฒนาที่ต่อเนื่อง ทำให้ความสามารถในการเข้าใจบริบทของงานและการสื่อสารกับผู้ใช้ดีขึ้นเรื่อย ๆ คุณสามารถใช้ Copilot เพื่อช่วยสรุปข้อมูล วิเคราะห์ และจัดการงานต่าง ๆ ได้เหมือนมีผู้ช่วยส่วนตัวที่มีความรู้รอบด้าน

สถาปัตยกรรม AI Agent ของ Microsoft

Microsoft ได้ออกแบบสถาปัตยกรรม AI Agent ให้รองรับการทำงานในหลากหลายรูปแบบ โดยแบ่ง AI Agent ออกเป็น 2 ประเภทหลัก ได้แก่ Declarative Agent และ Custom Engine Agent ซึ่งแต่ละประเภทมีลักษณะการทำงานและวิธีการพัฒนาที่แตกต่างกัน

Declarative Agent คืออะไร

Declarative Agent คือ AI Agent ที่ถูกสร้างขึ้นโดยใช้เครื่องมือที่ Microsoft เตรียมไว้ให้ โดยไม่ต้องเขียนโค้ดมากมาย เหมาะสำหรับการสร้าง Agent ที่ทำงานตามกฎหรือขั้นตอนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น การดึงข้อมูลจาก SharePoint การตอบคำถามพื้นฐาน หรือการทำงานอัตโนมัติที่ไม่ซับซ้อน

ข้อดีของ Declarative Agent คือคุณสามารถสร้างได้รวดเร็ว ไม่ต้องมีความรู้เชิงลึกด้านโปรแกรมมิ่ง และสามารถนำไปใช้งานได้ทันทีในระบบ Microsoft 365

Custom Engine Agent คืออะไร

Custom Engine Agent เป็น AI Agent ที่สร้างขึ้นโดยการเขียนโค้ดเอง หรือใช้เครื่องมือสำหรับการพัฒนาแบบ Pro-Code เหมาะสำหรับงานที่ซับซ้อนหรือเฉพาะทางที่ Declarative Agent ไม่สามารถรองรับได้ เช่น การเชื่อมต่อกับระบบภายนอกที่ไม่ใช่ Microsoft หรือการสร้าง Workflow ที่มีตรรกะเฉพาะตัวมาก ๆ

การพัฒนา Custom Engine Agent ต้องใช้ความรู้ด้านโปรแกรมมิ่งและการวางสถาปัตยกรรมระบบ แต่ก็มีความยืดหยุ่นสูงและสามารถปรับแต่งให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะขององค์กรได้มากกว่า

เครื่องมือหลักสำหรับสร้าง Declarative Agent

Microsoft มีเครื่องมือ 4 ตัวหลักที่ช่วยให้การสร้าง Declarative Agent เป็นเรื่องง่ายและรวดเร็ว ดังนี้

1. SharePoint Agent: ใช้สำหรับสร้าง Agent ที่ทำงานบนข้อมูลใน SharePoint เหมาะสำหรับองค์กรที่ใช้ SharePoint เป็นฐานข้อมูลหลัก
2. Copilot Studio AI Agent Builder: เครื่องมือที่ช่วยสร้าง AI Agent ผ่านหน้าจอแบบไม่ต้องเขียนโค้ด เหมาะสำหรับการสร้าง Agent ที่ต้องการความรวดเร็วและง่าย
3. Copilot Studio: ให้ความสามารถในการสร้างและจัดการ AI Agent ที่ซับซ้อนขึ้น เช่น การจัดการ Workflow และการเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง
4. Teams Toolkit บน Visual Studio Code: สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้าง Agent ที่ใช้งานร่วมกับ Microsoft Teams โดยเฉพาะ

SharePoint Agent: ตัวช่วยดึงข้อมูลและตอบคำถาม

SharePoint Agent เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้คุณสามารถสร้าง AI Agent ที่เชื่อมต่อกับข้อมูลใน SharePoint ได้อย่างง่ายดาย คุณสามารถตั้งค่าให้ Agent ดึงข้อมูลจากไฟล์เอกสาร เพจ หรือรายการต่าง ๆ ใน SharePoint เพื่อใช้ในการตอบคำถามหรือทำงานอัตโนมัติ

ตัวอย่างเช่น หากคุณมีข้อมูลพนักงานหรืองบการเงินเก็บไว้ใน SharePoint คุณสามารถสร้าง Agent เพื่อให้พนักงานสามารถสอบถามข้อมูลเหล่านี้ได้ทันทีโดยไม่ต้องค้นหาด้วยตัวเอง

Copilot Studio AI Agent Builder: เครื่องมือสร้าง Agent แบบไม่ต้องเขียนโค้ด

Copilot Studio AI Agent Builder ช่วยให้คุณสร้าง Agent ได้ง่าย ๆ ผ่านหน้าจอที่ใช้งานง่าย โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม คุณสามารถกำหนดบทบาทของ Agent เช่น ให้ตอบคำถามเกี่ยวกับงบการเงิน วิเคราะห์ข้อมูล หรือช่วยวางแผนการตลาดได้อย่างรวดเร็ว

นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์สำหรับใส่ข้อมูลเสริม เช่น การเชื่อมต่อกับระบบภายนอก หรือการตั้งค่ากฎการทำงานต่าง ๆ เพื่อเพิ่มความสามารถของ Agent ให้ตรงกับความต้องการขององค์กร

Teams Toolkit บน Visual Studio Code: เครื่องมือสำหรับนักพัฒนามืออาชีพ

สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้าง AI Agent ที่ทำงานร่วมกับ Microsoft Teams อย่างเต็มรูปแบบ Teams Toolkit บน Visual Studio Code คือเครื่องมือที่ตอบโจทย์ที่สุด คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันและ Agent ที่มีความซับซ้อนสูง รองรับการทำงานแบบอัตโนมัติ และสามารถเชื่อมต่อกับระบบต่าง ๆ ภายในองค์กรได้อย่างเต็มที่

เครื่องมือนี้เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการปรับแต่งระบบ AI Agent ให้เหมาะสมกับกระบวนการทำงานเฉพาะทาง และต้องการความยืดหยุ่นสูงในการพัฒนา

การสร้างและใช้งาน AI Agent บน Microsoft 365 Copilot

เมื่อคุณสร้าง AI Agent เสร็จแล้ว คุณสามารถนำ Agent เหล่านี้ไปใช้งานร่วมกับ Microsoft 365 Copilot ได้ทันที เช่น การตั้งค่าให้ Copilot ใช้ Agent ในการตอบคำถามเกี่ยวกับข้อมูลในองค์กร หรือให้ Agent ช่วยทำงานอัตโนมัติในแอปพลิเคชันต่าง ๆ เช่น Word, Excel, PowerPoint และ Teams

การใช้งาน AI Agent อย่างมีประสิทธิภาพจะช่วยให้องค์กรของคุณสามารถลดเวลาการทำงานซ้ำซ้อน เพิ่มความแม่นยำ และช่วยให้พนักงานมีเวลาทำงานที่มีมูลค่าสูงขึ้น

การจัดการข้อมูลและการเชื่อมต่อระบบ

หนึ่งในความสำคัญของ AI Agent คือการจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบและสามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหลายแหล่งได้ เช่น ข้อมูลในอีเมล, ไฟล์ใน SharePoint, ข้อมูลในระบบธุรกิจอื่น ๆ หรือแม้แต่ข้อมูลจากเว็บไซต์ภายนอก

การเชื่อมต่อและการป้อนข้อมูลเข้า Agent อย่างถูกต้องจะช่วยให้ AI สามารถประมวลผลและตอบสนองได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วมากขึ้น

ตัวอย่างการใช้งาน AI Agent ที่น่าสนใจ

ผมขอยกตัวอย่างการใช้งาน AI Agent ที่ผมเคยทดลองทำมาให้ดู เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนขึ้น

• การวิเคราะห์งบการเงินย้อนหลัง 3 ปี: ผมสร้าง Agent ที่สามารถดึงข้อมูลงบการเงินจากระบบภายในองค์กร และช่วยสรุปผล วิเคราะห์แนวโน้มรายได้ให้โดยอัตโนมัติ
• การตอบคำถามเกี่ยวกับพนักงาน: สร้าง Agent ที่เชื่อมต่อกับข้อมูลพนักงานใน SharePoint เพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถสอบถามข้อมูลส่วนตัว เช่น วันลา หรือประวัติการทำงานได้ทันที
• การจัดการคำสั่งซื้อ: Agent ที่ช่วยตรวจสอบเลขคำสั่งซื้อและแจ้งสถานะการจัดส่งให้ลูกค้าได้ผ่านการสนทนาใน Teams หรือแชทบอท
• การอัปโหลดและจัดการรูปภาพ: Agent ที่ช่วยจัดการการอัปโหลดรูปภาพและข้อมูลต่าง ๆ ในระบบ พร้อมทั้งเชื่อมต่อกับแอปพลิเคชันอื่น ๆ เพื่อให้ข้อมูลถูกต้องและครบถ้วน

ขั้นตอนการสร้าง AI Agent อย่างง่าย

สำหรับคนที่สนใจเริ่มต้นสร้าง AI Agent ผมขอสรุปขั้นตอนง่าย ๆ ที่ใช้ได้จริงดังนี้

1. กำหนดวัตถุประสงค์ของ Agent ว่าต้องการให้ทำงานอะไร เช่น ตอบคำถาม, ดึงข้อมูล, ทำงานอัตโนมัติ ฯลฯ
2. เลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับงาน เช่น SharePoint Agent สำหรับข้อมูลใน SharePoint หรือ Copilot Studio สำหรับงานที่ซับซ้อนขึ้น
3. เตรียมข้อมูลหรือแหล่งข้อมูลที่จะใช้กับ Agent เช่น ไฟล์เอกสาร, รายการใน SharePoint, ข้อมูลในระบบธุรกิจ
4. สร้าง Agent ผ่านเครื่องมือที่เลือก โดยกำหนดบทบาทและความสามารถของ Agent อย่างชัดเจน
5. ทดสอบการทำงานของ Agent ว่าสามารถตอบคำถามหรือทำงานได้ตามที่ต้องการ
6. นำ Agent ไปใช้งานร่วมกับ Microsoft 365 Copilot หรือแอปพลิเคชันอื่น ๆ ในองค์กร
7. ปรับปรุงและพัฒนา Agent อย่างต่อเนื่องตามคำติชมและความต้องการของผู้ใช้งาน

ข้อควรระวังและแนวทางการเลือกใช้งาน AI Agent

การเลือกใช้งาน AI Agent ควรคำนึงถึงหลายปัจจัย เช่น ความซับซ้อนของงาน งบประมาณในการพัฒนา และความเชี่ยวชาญของทีมงาน โดยสรุปเป็นข้อแนะนำดังนี้

• ถ้างานไม่ซับซ้อนและต้องการความรวดเร็ว: ควรเลือกใช้ Declarative Agent เพราะสร้างง่าย ไม่ต้องเขียนโค้ดเยอะ และใช้งานได้ทันที
• ถ้างานมีความซับซ้อนหรือเฉพาะทาง: ควรเลือกใช้ Custom Engine Agent เพื่อความยืดหยุ่นและสามารถปรับแต่งตามความต้องการได้
• งบประมาณ: Declarative Agent มักมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่า แต่ถ้าต้องการความสามารถสูงขึ้น อาจต้องลงทุนใน Custom Engine Agent
• ทีมงานและความเชี่ยวชาญ: ถ้าองค์กรมีทีมพัฒนาที่เชี่ยวชาญ สามารถเลือกใช้ Custom Engine Agent ได้เต็มที่ แต่ถ้าไม่มี ทีมงานทั่วไปสามารถใช้ Declarative Agent ได้ดี

สรุปความรู้และข้อคิดสำคัญจากการใช้งาน Copilot + AI Agent

Copilot และ AI Agent ใน Ecosystem ของ Microsoft เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่ช่วยให้การทำงานในองค์กรมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดความซับซ้อน และเพิ่มความแม่นยำในการจัดการข้อมูล

การเข้าใจสถาปัตยกรรมและประเภทของ AI Agent จะช่วยให้คุณเลือกใช้เครื่องมือได้เหมาะสมกับงานและความต้องการขององค์กร นอกจากนี้ยังช่วยให้การพัฒนาระบบ AI Agent เป็นไปอย่างราบรื่นและคุ้มค่าต่อการลงทุน

สุดท้ายนี้ ผมขอฝากให้ทุกคนลองศึกษาและทดลองใช้ AI Agent เหล่านี้ดู เพราะมันจะเป็นตัวช่วยสำคัญในการเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานแบบเดิม ๆ ให้ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

แหล่งข้อมูลและเครื่องมือที่ควรรู้จัก

• SharePoint Agent: สำหรับการสร้าง Agent ที่ทำงานกับข้อมูล SharePoint
• Copilot Studio AI Agent Builder: เครื่องมือสร้าง Agent แบบไม่ต้องเขียนโค้ด
• Teams Toolkit บน Visual Studio Code: สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้าง Agent ใน Microsoft Teams
• Microsoft 365 Copilot: AI Agent ที่รองรับการทำงานหลากหลายรูปแบบในระบบ Microsoft 365

คำแนะนำเพิ่มเติมสำหรับผู้เริ่มต้น

ถ้าคุณยังไม่เคยเริ่มใช้งาน AI Agent มาก่อน ผมแนะนำให้เริ่มจากการใช้เครื่องมือ Declarative Agent ก่อน เพื่อทำความเข้าใจระบบและวิธีการทำงาน จากนั้นค่อย ๆ ขยับไปสู่การพัฒนา Custom Engine Agent เมื่อมีความรู้และความชำนาญมากขึ้น

การทดลองใช้งานจริงจะช่วยให้คุณเห็นภาพและเข้าใจปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ดีมากกว่าการอ่านเพียงอย่างเดียว อย่าลังเลที่จะสร้าง Agent เล็ก ๆ เพื่อทดลองก่อน แล้วค่อยขยายผลไปยังงานใหญ่ ๆ ในองค์กร

บทส่งท้าย

AI Agent และ Copilot Studio เป็นเครื่องมือที่เปลี่ยนวิธีการทำงานของเราไปอย่างสิ้นเชิง ผมหวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจและกล้าลองนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้ในองค์กรของคุณ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างโอกาสใหม่ ๆ ในการทำงาน

ขอให้ทุกคนสนุกกับการเรียนรู้และพัฒนา AI Agent กันนะครับ แล้วพบกันใหม่ในบทความและคลิปต่อไปของผม TheCITIZEN ครับ