OpenAI DevDay 2025: สรุปแนวคิด วิธีใช้ และแผนปฏิบัติ

ผมคือผู้บรรยายจากงานเปิดงาน DevDay 2025 ของ OpenAI และในบทความนี้ผมจะพาคุณผ่านประกาศสำคัญ ตัวอย่างการสาธิตจริง และแนวทางเชิงปฏิบัติที่จะช่วยให้คุณเปลี่ยนไอเดียเป็นผลิตภัณฑ์ AI ได้เร็วขึ้น บทความนี้เขียนในสไตล์คำแนะนำ (instructional) เพื่อให้คุณสามารถนำแนวทางไปทำงานได้จริง — ตั้งแต่การสร้างแอปภายใน ChatGPT การสร้างและปรับแต่งเอเจนต์ ไปจนถึงการใช้ Codex ในการเขียนโค้ด และการนำโมเดลใหม่ๆ เช่น GPT-5 Pro และ Sora2 มาใช้ในผลิตภัณฑ์ของคุณ

สารบัญโดยย่อ (Outline)

• ภาพรวมและตัวเลขสำคัญจาก OpenAI DevDay 2025
• Apps SDK: สร้างแอปภายใน ChatGPT — แนวคิด ฟีเจอร์ ตัวอย่าง และแนวทางปฏิบัติ
• Agent Kit: เครื่องมือสร้างเอเจนต์ตั้งแต่ต้นจนจบ — องค์ประกอบ การออกแบบ และขั้นตอนเชิงปฏิบัติ
• Codex: ตัวช่วยเขียนโค้ดระดับทีมงาน — ข้อดี ฟีเจอร์ใหม่ และวิธีใช้งานจริง
• อัปเดตโมเดล: GPT-5 Pro, GPT Real-Time Mini, Sora2 — คำแนะนำการใช้ในแอปจริง
• แผนปฏิบัติแบบทีละขั้นตอน: การสร้างแอปที่รวม Apps SDK, Agent Kit และ Codex
• เช็คลิสต์ ความเสี่ยง และแนวทางป้องกัน
• บทสรุปและคำแนะนำสุดท้าย

ภาพรวมและตัวเลขสำคัญจากเวที

ก่อนลงมือปฏิบัติ เรามาเริ่มจากตัวเลขและบริบทที่ชี้ให้เห็นการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างของอุตสาหกรรม:

• ปี 2023: มีนักพัฒนาใช้งานสัปดาห์ละประมาณ 2 ล้านคน และผู้ใช้ ChatGPT สัปดาห์ละประมาณ 100 ล้านคน ขณะนั้น API ประมวลผลประมาณ 300 ล้านโทเค็นต่อนาที
• ปี 2025 (ปัจจุบัน): มีนักพัฒนา 4 ล้านคนที่สร้างด้วย OpenAI, ผู้ใช้ ChatGPT มากกว่า 800 ล้านคนต่อสัปดาห์ และ API ประมวลผลมากกว่า 6 พันล้านโทเค็นต่อนาที
• Codex (GPT-5 Codex) ให้บริการไปแล้วมากกว่า 40 ล้านพันล้านโทเค็น (40 trillion tokens) ตั้งแต่เปิดตัวทดลองใช้งาน
• กิจกรรมการใช้งาน Codex เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว: จำนวนข้อความรายวัน (daily messages) ของ Codex เพิ่มขึ้น 10 เท่าตั้งแต่ต้นสิงหาคม

ตัวเลขเหล่านี้ชี้ชัดว่าการใช้งาน AI กำลังย้ายจากการ "ทดลองเล่น" ไปสู่การ "สร้างงานจริง" และความสามารถในการสเกล (scale) ของแอปและบริการ AI นั้นขยายตัวอย่างรวดเร็ว

ส่วนที่ 1 — Apps SDK: สร้างแอปภายใน ChatGPT

แนวคิดหลัก

เป้าหมายของ Apps SDK คือการเปิด ChatGPT ให้เป็นแพลตฟอร์มที่นักพัฒนาสามารถสร้างแอปแบบ interactive, adaptive และ personalized ได้อย่างง่ายดาย แอปเหล่านี้จะสามารถ:

• เชื่อมข้อมูลและสิทธิ์ของผู้ใช้ (login) ได้จากภายในบทสนทนา
• แสดง UI ที่ตอบสนองได้ (interactive HTML) ภายใน ChatGPT ทั้งแบบ inline, picture-in-picture หรือ full-screen
• ส่ง context กลับไปยังโมเดล เพื่อให้ ChatGPT “รู้” ว่าผู้ใช้กำลังดูหรือทำอะไร (talking to apps)
• เข้าถึงผู้ใช้ ChatGPT หลายร้อยล้านคนผ่านช่องทางการค้นพบและการแนะนำ

ฟีเจอร์สำคัญของ Apps SDK

• สแต็กเต็มรูปแบบ: จาก backend logic ไปจนถึง front-end UI คุณควบคุมโค้ดทั้งหมดได้
• สร้าง UI ด้วย HTML: Apps SDK ถูกสร้างบนมาตรฐาน MCP — ถ้าคุณมี MCP อยู่แล้ว การเพิ่ม resource ที่คืนค่า HTML จะทำให้แอปคุณพร้อมใช้งานบน ChatGPT
• Context API (“talking to apps”): แอปสามารถส่งข้อมูลสถานะกลับไปยัง ChatGPT เพื่อให้โมเดลใช้ข้อมูลนี้ประกอบการตอบ
• Discovery & Suggested Apps: แอปจะถูกค้นพบโดยการแนะนำจากบทสนทนา หรือผู้ใช้สามารถค้นหาชื่อแอปโดยตรง
• การเชื่อมต่อบัญชีและการซื้อขาย: ผู้ใช้สามารถล็อกอินทันทีจากบทสนทนา หากเป็นผู้สมัครใช้งานของแอปนั้น และมีแผนที่จะรองรับวิธีการชำระเงินหลายรูปแบบ เช่น Agente Commerce Protocol สำหรับ checkout ทันทีภายใน ChatGPT

ตัวอย่างการใช้งานจริงที่สาธิต

การสาธิตบนเวทีแสดงให้เห็นแอปหลายตัวทำงานร่วมกับ ChatGPT ได้อย่างไร:

• Coursera: เปิดและเล่นวิดีโอคอร์สภายใน ChatGPT; ผู้ใช้สามารถขอคำอธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับส่วนที่กำลังดูได้ — แอปส่ง context ของวิดีโอไปยัง ChatGPT และโมเดลอธิบายเนื้อหาแบบเข้าใจง่าย
• Canva: สร้างโปสเตอร์หรือสไลด์จากข้อความที่คุยกับ ChatGPT; สามารถขอปรับแต่งภาพหรือแปลงโปสเตอร์เป็น pitch deck ได้ทันที
• Zillow: แสดงแผนที่แบบโต้ตอบและรายการบ้านที่อยู่อาศัยภายใน ChatGPT; ผู้ใช้สามารถขอกรอง (filter) เช่น บ้าน 3 ห้องนอนที่มีสนามหลังบ้าน และ ChatGPT จะสนทนากับ Zillow เพื่อปรับผลลัพธ์

แนวทางปฏิบัติเมื่อต้องการสร้างแอปด้วย Apps SDK

1. วางแผนประสบการณ์ในบทสนทนา — กำหนดว่าสิ่งใดผู้ใช้จะทำได้โดยตรงภายใน ChatGPT (เช่น ดูวิดีโอ สร้างโปสเตอร์ ซื้อของ) และอะไรที่ยังต้องโยกไปยังหน้าเว็บหรือแอปเต็มรูปแบบ
2. ออกแบบ HTML UI ที่ตอบสนอง — ใช้องค์ประกอบที่รองรับทั้ง inline และ full-screen; คิดถึง picture-in-picture สำหรับวิดีโอหรือสถานะที่ต้องตามติดบทสนทนา
3. ส่ง context กลับไปยังโมเดล — ใช้ API ของ Apps SDK เพื่อส่งสถานะของอินเทอร์เฟซ (เช่น วิดีโอเล่นอยู่ที่ 4:12, ผู้ใช้เลือกโปสเตอร์หมายเลข 2)
4. รองรับการล็อกอินและสิทธิ์ — ทำให้ผู้ใช้สามารถล็อกอินจากบทสนทนาเพื่อเข้าถึงบัญชีและเนื้อหาส่วนตัว
5. เตรียม Discovery — ติดตามแนวทางของ OpenAI ในเรื่อง developer guidelines เพื่อเพิ่มโอกาสถูกแนะนำและแสดงใน directory
6. เตรียมแผนธุรกิจ/การชำระเงิน — คิดถึงโมเดลการสร้างรายได้ เช่น การสมัครสมาชิกภายในแอป, การซื้อแบบ one-time หรือ Agente Commerce Protocol สำหรับ checkout ทันที

ข้อควรระวังและคำแนะนำด้าน UX

• อย่าออกแบบ UI ที่บังคับให้ผู้ใช้กระโดดออกจากบทสนทนาเพื่อทำงานสำคัญ — ใช้ inline capabilities ให้มากที่สุด
• ใช้ context ย้อนกลับอย่างระมัดระวัง — ให้บทสนทนาและแอปมีความชัดเจนว่าใครเป็นเจ้าของข้อมูลใด
• ทดสอบกับผู้ใช้จริง — การค้นพบ (Discovery) จะเกิดขึ้นได้ดีเมื่อแอปถูกออกแบบให้แก้ปัญหาได้อย่างชัดเจนและรวดเร็ว

ส่วนที่ 2 — Agent Kit: เครื่องมือสำหรับสร้างเอเจนต์อย่างรวดเร็ว

เหตุผลที่ต้องมี Agent Kit

เอเจนต์คือซอฟต์แวร์ที่รับผิดชอบงานให้กับผู้ใช้ โดยอาศัย context, tools และ trust แต่การสร้างเอเจนต์ตั้งแต่ต้นมีความซับซ้อน — เพราะต้องจัดการการ orchestration, eval loops, การเชื่อมต่อเครื่องมือ และ UI Agent Kit ถูกออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนนั้น และช่วยให้คุณนำไอเดียจากต้นแบบไปสู่การใช้งานจริงได้เร็วขึ้น

องค์ประกอบหลักของ Agent Kit

• Agent Builder — ผืนผ้าม่าน (canvas) แบบ visual สำหรับออกแบบ logic ของเอเจนต์ กำหนด node ต่างๆ ทดสอบ flow และปรับปรุงโดยไม่ต้องเขียนโค้ดมาก
• ChatKit — คอมโพเนนต์ chat ที่ฝังเข้าไปในแอปของคุณได้อย่างง่ายดาย ปรับแต่งหน้าตาและพฤติกรรมตามแบรนด์ของคุณ
• Evals สำหรับเอเจนต์ — ชุดเครื่องมือสำหรับประเมินการตัดสินใจของเอเจนต์แบบเป็นขั้นตอน (trace grading), ชุดข้อมูลสำหรับทดสอบ node แต่ละตัว, การปรับ prompt อัตโนมัติ และการรันทดสอบกับโมเดลภายนอก
• Connector Registry — แผงจัดการทีมที่ให้คุณเชื่อมต่อข้อมูลภายในระบบและ third-party services อย่างปลอดภัย พร้อมการควบคุมการเข้าถึง

ตัวอย่างที่นำ Agent Kit ไปใช้

• Albertsons — ใช้เอเจนต์เพื่อตรวจสอบปัญหาการขายสินค้า ณ สาขาเฉพาะ เช่น หากยอดขายไอศกรีมลดลง 32% เอเจนต์สามารถวิเคราะห์ seasonality, trend ประวัติ, ปัจจัยภายนอก และเสนอคำแนะนำ เช่น การปรับ display หรือการลงโฆษณาในพื้นที่
• HubSpot (Breeze) — ปรับปรุงการตอบลูกค้าด้วย widget เฉพาะ: เอเจนต์ดึงข้อมูลจากฐานความรู้ของลูกค้า ค้นหาวิธีรักษาพืชในสภาวะแห้ง แล้วให้คำแนะนำหลายทางเลือกพร้อมข้อแนะนำที่เหมาะสม
• Dev Day Agent (Ask Froge) — การสาธิตสดโดย Christina: ภายในเวลา 8 นาที สร้าง workflow ที่ประกอบด้วย agent หลายตัว guardrails การจับ intent การแนบไฟล์ข้อมูล และการแสดงผลด้วย widget จากนั้นฝัง ChatKit ลงในเว็บและเผยแพร่ — ทั้งหมดทำได้โดยแทบไม่ต้องเขียนโค้ด

แนวทางปฏิบัติในการออกแบบเอเจนต์ด้วย Agent Kit

1. แยกหน้าที่ให้ชัดเจน — ออกแบบเอเจนต์เป็นชุดตัวเล็กๆ (specialized agents) แต่ละตัวมีขอบเขตชัดเจน เช่น sessions agent, info agent, transactions agent
2. ใช้ Agent Builder เพื่อต้นแบบก่อนเขียนโค้ด — วาง logic แบบ visual ทดสอบ flow และแก้ไขก่อนจะส่งออกเป็นโค้ด
3. รวม Guardrails ตั้งแต่ต้น — เปิดใช้กรอบการป้องกัน PII, moderation, และ checks อื่นๆ เพื่อป้องกันผลลัพธ์ที่ไม่ต้องการ
4. ทำ Eval รอบต่อรอบ — รัน evals แบบอัตโนมัติสำหรับแต่ละ node เพื่อหาจุดบกพร่องของวิธีคิดและการตัดสินใจของเอเจนต์
5. เตรียมการเชื่อมต่อข้อมูลอย่างปลอดภัย — ใช้ Connector Registry เพื่อจัดการสิทธิ์และบันทึกการเชื่อมต่อภายนอกอย่างมีการควบคุม
6. ทดสอบกับสถานการณ์จริง — ทำ stress tests, scenario tests, และ human-in-the-loop ในกรณีที่ต้องการการตัดสินใจแบบมีความเสี่ยง

ขั้นตอนสรุปแบบก้าวต่อก้าว (Quick Start ใช้ Agent Kit)

1. กำหนด Use Case และแยกฟังก์ชันออกเป็นเอเจนต์ย่อย
2. สร้างไฟล์เอกสารข้อมูล (docs) หรือ connector ที่เอเจนต์จะใช้
3. ออกแบบ workflow ใน Agent Builder โดยเพิ่ม nodes, tools, widgets และ guardrails
4. preview และทดสอบใน Agent Builder ใช้ trace grading เพื่อดูการตัดสินใจของเอเจนต์
5. publish workflow และรับ workflow ID (หรือ export โค้ดถ้าต้องการ self-host)
6. ฝัง ChatKit ในเว็บหรือแอปของคุณโดยอ้างอิง workflow ID
7. มอนิเตอร์การทำงาน รัน evals อัตโนมัติ และปรับปรุงตาม feedback

ส่วนที่ 3 — Codex: เปลี่ยนวิธีเขียนซอฟต์แวร์

ภาพรวม Codex และ GPT-5 Codex

Codex เริ่มเป็นตัวช่วยฝึกสอน/ช่วยเขียนโค้ดแบบทดลอง และในปีนี้มันเข้าสู่สถานะ GA (General Availability) โดยใช้ GPT-5 Codex ซึ่งถูกออกแบบมาสำหรับการเขียนโค้ดโดยเฉพาะ ความสามารถหลักรวมถึง:

• การปรับ refactor โค้ดและการทำ code review ได้ดีขึ้น
• การปรับเวลาในการ "คิด" ของโมเดลกับงานที่มีความซับซ้อนต่างกัน
• การทำงานร่วมกับ IDE, terminal, GitHub และคลาวด์อย่างราบรื่น
• ช่วยให้ทีมวิศวกรรมทำงานได้เร็วขึ้น (ตัวอย่างภายใน: วิศวกรที่ใช้ Codex ทำ PR ได้เพิ่มขึ้น 70%)

ฟีเจอร์ใหม่ที่รองรับการใช้งานในทีม

• Slack integration — สอบถาม Codex ใน Slack เพื่อตอบคำถามหรือให้เขียนโค้ดจากบริบทของคอนเวอร์เซชันทีมได้ทันที
• Codex SDK — ขยายและอัตโนมัติโปรเซสของ Codex เข้ากับ workflow ภายในของทีม
• เครื่องมือของแอดมิน — environment controls, monitoring, analytics dashboards สำหรับองค์กร

สถิติและผลลัพธ์เชิงประสิทธิภาพ

• daily messages ของ Codex เพิ่ม 10x ตั้งแต่ต้นสิงหาคม
• บริการ GPT-5 Codex ถูกใช้งานอย่างหนัก: มากกว่า 40 trillion tokens ถูกให้บริการ
• ตัวอย่างองค์กร: Cisco ลดเวลาการตรวจสอบโค้ดลง 50% และลดเวลาพัฒนาโปรเจคจากสัปดาห์เหลือวัน

ตัวอย่างการสาธิตโดย Ramon — สิ่งที่ Codex ทำได้จริง

การสาธิตแสดงให้เห็นว่าคุณสามารถ:

• ให้ Codex สร้าง server ที่ควบคุมกล้อง Sony FR7 ผ่านโปรโตคอล VISA ใน Node.js ได้
• ให้ Codex วิเคราะห์เอกสารและดึงข้อมูลโปรโตคอลจาก GitHub โดยอัตโนมัติเมื่อมัน “ติดขัด” และต้องหาข้อมูลเพิ่มเติม
• ให้ Codex เชื่อมต่อเข้า MCP server เพื่อเชื่อมต่อกับระบบแสง (lighting) ของสถานที่จัดงาน
• ให้ Codex ทำงานในพื้นฐาน agentic: รับงานยาวนานหลายชั่วโมง ทำ refactor ขนาดใหญ่ และกลับมาพร้อมผลลัพธ์ที่ใช้งานได้
• ให้ Codex รันคำสั่งสดจากเสียง (voice) และแก้ไขโค้ดในแอป React แบบ hot reload ผ่าน Codex SDK

คำแนะนำเชิงปฏิบัติสำหรับการนำ Codex ไปใช้

1. เริ่มจากบริบทที่ชัดเจน — ให้ Codex เข้าใจ repository, dependency, และรูปแบบโปรเจคผ่าน auto-context ของ IDE
2. แยกงานให้เป็นภารกิจ — ส่ง task ที่ชัดเจน เช่น “เพิ่ม endpoint GET /users ที่รองรับ pagination และ token auth” แทนคำสั่งกว้างๆ
3. ใช้ Codex SDK เพื่ออัตโนมัติ — สร้าง automation pipeline เช่น PR generation, testing, และ deployment triggers
4. ติดตั้ง guardrails สำหรับการเปลี่ยนแปลงโค้ด — รันชุดทดสอบอัตโนมัติ, static analysis, และ code review ก่อน merge
5. สร้างช่องทาง feedback — ให้ Codex ส่งคำอธิบายและ README อัตโนมัติเมื่อตั้งค่า feature ใหม่ เพื่อให้ทีมเข้าใจการเปลี่ยนแปลง
6. ติดตามการใช้งานและค่าใช้จ่าย — เพราะ Codex อาจรันหลายขั้นตอนและใช้ token มาก ควรมีเครื่องมือมอนิเตอร์ usage และประเมิน ROI

ตัวอย่าง prompt และ pattern ที่ได้ผล

• Prompt แบบตั้งค่า: “สร้างไฟล์ server.js ที่ใช้ express บริหาร routes /api/items ด้วย token-based auth, รวม unit tests”
• Prompt แบบ incremental: “เริ่มด้วยการสร้าง test suite สำหรับ feature X แล้วจึงสร้างโค้ดที่ผ่าน test ดังกล่าว”
• Prompt สำหรับ refactor: “อ่านไฟล์ X และ refactor ให้ใช้ async/await รวมลบโค้ดซ้ำ ถามฉันก่อนเปลี่ยน API public”

ส่วนที่ 4 — อัปเดตโมเดลสำคัญ: GPT-5 Pro, Real-Time Mini, Sora2

GPT-5 Pro — โมเดลที่ “ฉลาดที่สุด” ใน API

GPT-5 Pro เปิดใน API เพื่อให้ผู้พัฒนาถึงการใช้งานประเด็นเชิงลึกในโดเมนที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น กฎหมาย, การเงิน, สาธารณสุข โดยมีความสามารถหลัก:

• ความสามารถในการ reasoning สูงขึ้น เหมาะกับงานที่ต้องการการวิเคราะห์เชิงลึก
• เหมาะสำหรับการนำไปใช้กับระบบที่ต้องการความเชื่อถือได้ (high accuracy) เช่น decision support
• ควรใช้ร่วมกับ evals และ human-in-the-loop สำหรับการตรวจสอบความถูกต้องในโดเมนสำคัญ

GPT Real-Time Mini — โมเดลเสียงขนาดเล็กและประหยัด

โมเดลเสียงขนาดย่อมนี้เป็นเวอร์ชันที่ถูกลงประมาณ 70% แต่รักษาคุณภาพเสียงและการแสดงออกให้เทียบได้กับโมเดลเสียงขั้นสูง เหมาะสำหรับ:

• แอปแบบเรียลไทม์ที่ต้องการพูดโต้ตอบด้วยเสียง
• การใช้งานในอุปกรณ์ edge/มือถือที่มีงบประมาณจำกัด
• การรวมเข้ากับ real-time API เพื่อให้มีการสื่อสารแบบ speech-to-speech

Sora2 — โมเดลวิดีโอขั้นสูงใน API

Sora2 ถูกออกแบบเพื่อสร้างวิดีโอที่ควบคุมได้ดีขึ้น ซึ่งรวมถึงความสามารถต่อไปนี้:

• การควบคุมคอมโพสิชัน — กำหนดมุมกล้อง (เช่น ขยายจาก iPhone view เป็น sweeping wide shot)
• การควบคุมเสียง — สร้างซาวด์สเคปที่ซิงก์กับภาพ ทั้งสภาพแวดล้อม เสียงเอฟเฟกต์ และการพูด
• การนำภาพต้นฉบับมาผสม — นำภาพจริง (เช่น ภาพสุนัขของคุณ) มาสร้างตัวละครหรือฉากที่มีความเหมาะสม
• การใช้งานแบบ concept development — เหมาะสำหรับนักออกแบบและทีมสร้างสรรค์ที่ต้องการแนวคิดอย่างรวดเร็ว

แนวทางใช้งาน Sora2 และการพัฒนาเนื้อหาวิดีโอ

1. กำหนดสโคปวิดีโอ: length, aspect ratio, resolution
2. เตรียม prompt ที่ระบุสไตล์และอารมณ์ (mood), ตัวละคร, camera moves และเสียงประกอบ
3. เริ่มจากเวอร์ชัน concept แล้ว iterate — ใช้ Sora2 เพื่อสร้างตัวอย่างเร็วก่อนขยายเป็นเวอร์ชันความละเอียดสูง
4. สำหรับการรวมเสียงที่สมจริง: ระบุชัดเจนว่าเสียงต้องซิงก์กับเหตุการณ์ใด เช่น “เมื่อคนเลี้ยวเรือ ให้เพิ่มเสียงน้ำกระเซ็นและเปียโนเบาๆ”
5. ใช้ Sora2 ร่วมกับ asset pipeline ของคุณ (เช่น ให้ designer อัพภาพสเก็ตช์แล้ว Sora2 สร้างวิดีโอจากภาพสเก็ตช์นั้น)

ส่วนที่ 5 — แผนการสร้างแอปแบบ End-to-End ที่รวมเทคโนโลยีทั้งหมด

เป้าหมายตัวอย่าง: สร้างแอปสำหรับธุรกิจ Dog-Walking (ตามการสาธิต)

ในตัวอย่างสาธิต เราจะผสมผสานหลายองค์ประกอบ: ChatGPT + Apps SDK + Canva + Zillow + Agent Kit + Codex เพื่อสร้างประสบการณ์ที่ครบวงจรสำหรับผู้ประกอบการธุรกิจ dog-walking — ตั้งแต่การตั้งชื่อแบรนด์ ทำโปสเตอร์ เปิดคอร์สฝึกอบรม ไปจนถึงการขยายธุรกิจในพื้นที่ใหม่

แผนปฏิบัติแบบทีละขั้น (Blueprint)

1. ขั้นที่ 0 — ระบุผู้ใช้หลักและปัญหา
   • ผู้ใช้: เจ้าของธุรกิจ dog-walking ขนาดเล็ก
   • ปัญหา: ต้องการแบรนด์, สื่อการตลาด, ค้นหาบ้านให้เช่าเพื่อขยายพื้นที่, ต้องการคอร์สฝึกอบรม
2. ขั้นที่ 1 — ออกแบบประสบการณ์ Chat-First
   • ใน ChatGPT ให้ผู้ใช้สามารถ: คุยไอเดียชื่อแบรนด์, สร้างกราฟิก, ดูคอร์ส, ค้นหาบ้านใหม่
   • ตัดสินใจว่าองค์ประกอบไหนจะเป็น inline widget (เช่น Canva poster), อะไรจะเป็น full-screen (เช่น Zillow map)
3. ขั้นที่ 2 — สร้าง Apps
   • ใช้ Apps SDK เพื่อสร้าง integration กับ Canva (asset generation), Coursera (video course), Zillow (listings)
   • ทำให้แอปส่ง context กลับไปยัง ChatGPT เช่น “ผู้ใช้เลือก poster #3”
4. ขั้นที่ 3 — สร้างเอเจนต์เพื่อการเติบโต
   • ใช้ Agent Kit เพื่อสร้าง agent: market planner agent, expansion agent, ops agent
   • ผูก agent กับ connector ที่ดึงข้อมูลการเงิน, สต็อก, ข้อมูลพื้นที่ (Zillow), และ feedback
5. ขั้นที่ 4 — ใช้ Codex เพื่อเขียนโค้ดส่วนที่ซับซ้อน
   • ให้ Codex สร้าง API gateways สำหรับ Canva/Zillow integrations และ fallback handlers
   • ใช้ Codex SDK เพื่อสร้าง automation ที่ deploy และทดสอบทุกครั้งเมื่อมีการ publish agent
6. ขั้นที่ 5 — ทดสอบและเปิดตัว
   • รัน evals สำหรับเอเจนต์: trace grading, scenario tests
   • ใช้ human-in-the-loop ในช่วงแรกเพื่อตรวจสอบคำแนะนำที่เกี่ยวกับการเงินหรือกฎหมาย
7. ขั้นที่ 6 — ติดตามและปรับปรุง
   • ตั้งการมอนิเตอร์: KPIs เช่น conversion จาก poster ไปสู่ลูกค้าใหม่, ความถูกต้องของ agent recommendation
   • ปรับ prompt และ workflows ตามผลลัพธ์ของ evals และ feedback ของผู้ใช้

เคล็ดลับในการผสานระบบหลายแหล่ง

• กำหนด canonical source of truth สำหรับข้อมูลแต่ละประเภท (เช่น การเงิน, รายการบ้าน, asset)
• ใช้ caching และ versioning ของข้อมูลเมื่อเอเจนต์ต้องทำการตัดสินใจที่สำคัญ
• จัดระเบียบ permissions และ auditing logs เมื่อเชื่อมต่อกับ third-party APIs

ส่วนที่ 6 — เช็คลิสต์สำหรับการนำไปใช้จริง

ก่อนปล่อยสู่ production

1. ทดสอบ flow ทุกเส้นทางใน Agent Builder และรัน evals แบบอัตโนมัติ
2. ตรวจสอบ guardrails: PII blocking, content moderation, policy compliance
3. ตั้งระบบ rollback และ feature flags สำหรับการปล่อยฟีเจอร์ใหม่
4. ทดสอบการเชื่อมต่อกับ third-party services ภายใต้ภาระการใช้งานจริง (load testing)
5. เตรียมเอกสารและ readme สำหรับผู้ดูแลระบบและทีมซัพพอร์ต

หลังปล่อยสู่ production

1. ตั้งการมอนิเตอร์ KPI และ logging
2. รัน evals ตาม schedule (เช่น ทุกเช้า) เพื่อตรวจสอบความเปลี่ยนแปลงของประสิทธิภาพ
3. รวบรวม feedback จากผู้ใช้และปรับ prompt/agents อย่างต่อเนื่อง
4. ตรวจสอบค่าใช้จ่ายของโมเดลและ optimize usage (เช่น เก็บ context ขนาดพอดี, ใช้รุ่นถูกกว่าสำหรับงานที่ไม่ต้องการความแม่นยำสูง)

ส่วนที่ 7 — ความเสี่ยง ปัญหาที่คาดว่าจะเจอ และวิธีป้องกัน

1. Hallucination และข้อผิดพลาดของข้อมูล

สาเหตุ: โมเดลให้คำตอบที่ไม่สอดคล้องกับความเป็นจริง

• แนวทางป้องกัน:
  • ใช้ guardrails และ verification nodes ใน Agent Kit
  • เข้าถึงแหล่งข้อมูลที่เป็น canonical และทำ cross-check ผ่านหลายเครื่องมือ
  • ออกแบบ human-in-the-loop สำหรับการตัดสินใจที่มีความเสี่ยง

2. การเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล (PII)

สาเหตุ: แอปหรือเอเจนต์อาจเรียกข้อมูลส่วนบุคคลหรือส่งข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไปยังโมเดล

• แนวทางป้องกัน:
  • กำหนด guardrails สำหรับ PII blocking
  • ใช้ Connector Registry เพื่อควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล
  • สร้าง audit logs เพื่อสามารถตรวจสอบที่มาของการร้องขอข้อมูลได้

3. ค่าใช้จ่ายของโมเดลและสเกล

สาเหตุ: การเรียกใช้งาน GPT-5 Pro หรือ Sora2 อย่างไม่ระมัดระวังสามารถทำให้ค่าใช้จ่ายพุ่ง

• แนวทางป้องกัน:
  • ใช้รุ่นราคาถูกสำหรับงานที่ไม่ต้องการความแม่นยำสูง
  • จำกัด context size และจัดการ prompt ให้มีประสิทธิภาพ
  • ตั้ง quotas และ alert เมื่อ usage เกินเกณฑ์

4. ความเชื่อถือได้ของเอเจนต์ (Reliability)

สาเหตุ: Agent orchestration อาจล้มเหลวเมื่อมี node ใด node หนึ่งผิดพลาด

• แนวทางป้องกัน:
  • ออกแบบ fallback strategies (retry, degrade gracefully)
  • รัน unit/e2e tests สำหรับแต่ละ node ก่อน publish
  • ใช้ observability tools เพื่อตรวจสอบ trace ของแต่ละการตัดสินใจ

ส่วนที่ 8 — ตัวอย่างแพทเทิร์นการออกแบบและโค้ด (Conceptual Patterns)

Pattern: Agent as a Router

ใช้เอเจนต์หนึ่งตัวเพื่อทำหน้าที่เป็นตัวจัดเส้นทาง (router) คำขอไปยังเอเจนต์เฉพาะเรื่อง:

1. Classifier Node: วิเคราะห์ intent
2. Router Node (If/Else): ส่งคำขอไปยัง session agent หรือ info agent ฯลฯ
3. Target Agent: ดึงข้อมูลจากไฟล์หรือ connector แล้วส่งผลลัพธ์กลับพร้อม widget

Pattern: Human-in-the-loop for High Risk Actions

1. Agent ประเมินความเสี่ยงของคำขอ
2. ถ้าความเสี่ยงสูง ให้ส่งไปยังมนุษย์เพื่อตรวจสอบและ authorize
3. เมื่อมนุษย์อนุมัติ เอเจนต์จะดำเนินการต่อ

Pattern: Context Feedback Loop

การส่งสถานะของแอปกลับไปยังโมเดลเพื่อให้การตอบสนองมีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้น เช่น:

• UI state: asset selected, current timestamp ฯลฯ
• 모델จะใช้ context นี้ในการ generate response ที่แม่นขึ้น

ส่วนที่ 9 — แผนจัดการการค้นพบ (Discovery) และการตลาดสำหรับ Apps ใน ChatGPT

เพิ่มโอกาสให้ผู้ใช้ค้นพบแอปของคุณ

• ปฏิบัติตาม developer guidelines ของ OpenAI เพื่อให้แอปมีสิทธิ์ถูกแสดงใน directory และเป็น suggested app
• ออกแบบ flows ให้แก้ปัญหาได้ชัดเจนและทำเสร็จภายในบทสนทนาหรือด้วย full-screen widget ที่เรียบง่าย
• ใช้ metadata ที่ถูกต้อง: คำอธิบายแอป, คำค้นหา (keywords), และตัวอย่างการใช้งาน (sample prompts)
• หากเป็นไปได้, ให้ผู้ใช้ล็อกอินและเชื่อมบัญชีจากบทสนทนา เพื่อให้ retention ดีขึ้น

บทบาทของ Monetization

การสร้างรายได้สามารถทำได้หลายรูปแบบ:

• subscription model เมื่อผู้ใช้ต้องการ access แบบพรีเมียม
• in-conversation purchases ผ่าน Agente Commerce Protocol
• การให้บริการ B2B เช่น enterprise connectors, custom agents และ analytics

ส่วนที่ 10 — แนวปฏิบัติด้านจริยธรรมและการกำกับดูแล

หลักการสำคัญ

• ความโปร่งใส: แจ้งผู้ใช้เมื่อบทสนทนาหรือคำแนะนำมาจากโมเดลและเมื่อมีการส่งข้อมูลไปยัง third-party
• การควบคุมข้อมูล: ให้ผู้ใช้สามารถควบคุมข้อมูลของตน รวมถึงการลบข้อมูลจากระบบ
• การประเมินความเสี่ยง: ทำการประเมินผลกระทบด้านสังคมและความปลอดภัยก่อนเปิดใช้งานเอเจนต์ที่สามารถกระทบชีวิตผู้คน

แนวปฏิบัติแนะนำ

1. แจ้งผู้ใช้เสมอเมื่อมีการดำเนินการที่เป็น transactional หรือมีผลกระทบทางการเงิน/กฎหมาย
2. เก็บ audit trail สำหรับการตัดสินใจที่เป็นเหตุเป็นผล (explainability logs)
3. ออกแบบ mechanism สำหรับการยกเลิกและแก้ไขคำแนะนำที่ผิดพลาด

บทสรุปและคำแนะนำเชิงปฏิบัติสุดท้าย

OpenAI DevDay 2025 แสดงให้เห็นว่าเราอยู่ในยุคที่การเปลี่ยนไอเดียเป็นผลิตภัณฑ์สามารถเกิดขึ้นได้เร็วและกว้างกว่าที่เคย — ด้วยเครื่องมือใหม่อย่าง Apps SDK, Agent Kit, Codex และโมเดลขั้นสูงอย่าง GPT-5 Pro และ Sora2 คุณมีโอกาสสร้างประสบการณ์ AI ที่สมบูรณ์และน่าทึ่งได้เมื่อรวมกันอย่างระมัดระวัง

คำแนะนำสำคัญที่ผมอยากฝากไว้เป็นข้อสรุป:

• เริ่มจากปัญหาที่ชัดเจน: อย่าเริ่มที่เทคโนโลยี—เริ่มจากผู้ใช้และ pain points
• ทำต้นแบบแบบรวดเร็วด้วย Agent Builder และ Apps SDK ก่อนเขียนโค้ดหนัก
• ใช้ Codex เพื่อเร่งการพัฒนา แต่ตั้ง guardrails และทดสอบอย่างเข้มงวด
• ประเมินความเสี่ยงเชิงข้อมูลและจริยธรรมตั้งแต่ต้น
• วางแผนการ monetize และ discovery ตั้งแต่ต้น — การเข้าถึงผู้ใช้ใน ChatGPT มีศักยภาพสูง แต่ต้องออกแบบประสบการณ์ที่น่าสนใจและทำให้ผู้ใช้ทำงานเสร็จได้จริง

“AI ใช้ได้จริงแล้วสำหรับการสร้าง — ไม่ใช่แค่การทดลองเล่นอีกต่อไป” — แนวทางจากเวที DevDay: ใช้เครื่องมือที่มีอยู่เพื่อออกแบบ เอเจนต์ และการรวมระบบที่ตอบโจทย์จริง

แหล่งข้อมูลและการเริ่มต้น

• ดาวน์โหลด Apps SDK และทดลองสร้างแอป preview — เริ่มจากตัวอย่างที่เชื่อมกับ MCP
• ลอง Agent Kit: สร้าง workflow ง่ายๆ เช่น session agent และ info agent แล้วฝัง ChatKit ในเว็บของคุณ
• ทดลองใช้ Codex ใน IDE ของคุณ: เริ่มจาก task เล็ก ๆ เช่นสร้าง endpoint หรือ refactor ฟังก์ชัน และค่อยๆ ขยาย
• ทดลอง Sora2 กับแนวคิดวิดีโอสั้นสำหรับการโฆษณาผลิตภัณฑ์หรือ concept art

ขอให้คุณนำคำแนะนำนี้ไปใช้แล้วสร้างสิ่งที่ยิ่งใหญ่ได้ — เริ่มจากไอเดียที่ชัดเจน ทำต้นแบบเร็ว เรียนรู้จากการใช้งานจริง แล้วสเกลเมื่อมั่นใจ ผมและทีม OpenAI หวังว่าจะได้เห็นผลงานของคุณในไม่ช้า