อนาคตของการพัฒนา Ai Agent จากวงสนทนานักพัฒนา Anthropic

Anthropic บริษัทผู้พัฒนา Ai ชื่อดังอย่าง Claude Ai มีผลงานที่ได้รับความนิยมสูงมากในกลุ่มนักพัฒนาซอฟแวร์ จาก Claude Code แอพลิเคชั่น ai ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำงานร่วมกับ ai ในการเขียนโปรแกรม การ coding ได้อย่างสะดวกมาก เรียกได้ว่า ai เป็นพนักงานอีกคนก็ว่าได้ เพราะเขียน code ได้ตั้งแต่ออกแบบจนจบงานได้เลยทีเดียว

Claude Code ทำงานบน Ai ของ Anthropic เอง ที่ให้บริการผ่าน Anthropic API ซึ่งจากวงสนทนาของ Anthropic เมื่อวันที่ 2 ตุลาคม ที่ผ่าน Anthropic API ได้รับการยกเครื่องเปลี่ยนชื่อเป็น Claude Developer Platform เพื่อแสดงถึงการขยายขอบเขตจากช่องทางเข้าถึงโมเดลสู่ชุดเครื่องมือครบวงจร ประกอบด้วย APIs สำหรับการเรียกใช้ SDKs สำหรับการพัฒนา เอกสารประกอบ และคอนโซลใช้งาน ซึ่งช่วยให้นักพัฒนายกระดับเพดานความฉลาดของโมเดลได้อย่างเต็มศักยภาพ

ผู้บริหาร Anthropic กล่าวถึงการพัฒนา Ai Agent ไว้น่าสนใจครับ Anthropic นิยาม Agent ว่าหมายถึงระบบที่โมเดล ai ได้รับความเป็นอิสระในการตัดสินใจและดำเนินการ โดยองค์ประกอบหลัก ได้แก่ การเลือกเครื่องมือ(Tool) ที่เหมาะสม การเรียกใช้เครื่องมือ การจัดการผลลัพธ์ และการกำหนดขั้นตอนถัดไปด้วยกระบวนการใช้เหตุผล(Reasoning)ของโมเดลเอง คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้ Agent แตกต่างจาก workflow หรือ chatbot แบบดั้งเดิม ซึ่งมักถูกจำกัดด้วยโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้า การนิยามนี้ช่วยให้โมเดลแสดงศักยภาพในงานซับซ้อน เช่น การวิเคราะห์โค้ดหรือการวางแผนอัตโนมัติ โดยไม่ต้องพึ่งพาการแทรกแซงจากมนุษย์ในทุกขั้นตอน

จากข้อมูลผู้ใช้งานระบบ Claude Code ในช่วงเวลาที่ผ่านมา นักพัฒนามักหยิบเอาโครงสร้างการพัฒนา software มาเป็นกรอบ เป็นโครงสร้างให้ Claude Code ทำงานตามเส้นทางที่วางไว้ ซึ่ง Anthropic เรียกมันว่าเป็น โครงสร้างค้ำยัน(scaffolding) หรือขอบจำกัด (guardrails) ซึ่งในท้ายที่สุด Anthropic มองว่า กลายเป็นอุปสรรคต่อศักยภาพของโมเดลใหม่

สาเหตุนึงที่นักพัฒนาต้องหยิบเอาแนวทางต่างๆมาบังคับ Agent หรือ Claude ให้ทำตามกรอบที่จำกัด เป็นเพราะว่า Agent มีข้อจำกัดเรื่อง ปริมาณข้อมูลที่ย่อย ประมวลผลในแต่ละรอบ ที่เราคุ้นเคยในชื่อ Context Window ในครั้งนี้ Anthropic ก็นำเสนอแนวทางการจัดการ Context และ Memory ขั้นสูงด้วย แนวคิดนี้ใครที่เคยใช้ Claude Code อาจจะเคยผ่านตาบ้าง วิธีของ Anthropic เดิมที่จะใช้วิธี ย่อเนื้อหา (Compact context) โดยนักพัฒนาจะสังเกตได้ว่า ที่มุมขวาล่างของหน้าจอขอย่อเนื้อหา ในตอนที่มันใกล้จะเต็ม(ระบบแจ้งว่าเนื้อหาที่รองรับได้ใกล้ 0%) ซึ่งในแวดวงนักพัฒนาก็จะบ่นว่าการย่อเนื้อหานี้ ทำให้ส่วนสำคัญบางอย่างหายไป และทำให้ Agent ทำงานพลาดในช่วงหลังจากมีการย่อเนื้อหา

แต่แนวทางใหม่ของ Claude ในวิธี ตัดเล็ม context แทน ใครที่ใช้ / command คล่องๆน่าจะคุ้นเคยดี Anthropic ได้พัฒนาเครื่องมือจัดการความจำขั้นสูง โดยการจัดการคอนเท็กซ์อัตโนมัติช่วยลบผลลัพธ์จาก tool calls เก่าๆ ที่ไม่จำเป็นออกจาก context window สร้างพื้นที่ที่สะอาดและมุ่งเน้นต่องานปัจจุบัน โดยยังคง tombstone หรือบันทึกสรุปไว้เพื่อรักษาความต่อเนื่องของความจำ นอกจากนี้ Agentic Memory ซึ่งเป็นเครื่องมือใหม่ ช่วยให้ Claude จดบันทึกข้อมูลเชิงกลยุทธ์ที่เรียนรู้ระหว่างการทำงาน เช่น การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกว่า และเรียกคืนบันทึกเหล่านี้ในเซสชันถัดไป ทำให้ Agent ปรับปรุงประสิทธิภาพได้ต่อเนื่อง คล้ายกระบวนการเรียนรู้จากประสบการณ์ในมนุษย์

Scaffolding ที่ละเอียดเกินไปจำกัดการแสดงออกของความฉลาด ทำให้โมเดลไม่สามารถปรับตัวได้เต็มที่ แนวโน้มอุตสาหกรรมจึงหันไปใช้วงจรวนซ้ำ (while loop) แบบเรียบง่าย ซึ่งให้โมเดลควบคุมการดำเนินการด้วยตนเอง แทนเฟรมเวิร์กที่หนักและควบคุมทุกขั้นตอน ส่งผลให้ Agent มีความยืดหยุ่นสูงขึ้นในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง

กลยุทธ์หลักที่แนะนำคือการมุ่งเน้นไปที่การ "ปลดแอกโมเดล" (Unhobble the model) จากพันธนาการต่าง ๆ แทนที่จะควบคุมการทำงานของ Claude นักพัฒนาควรให้เครื่องมือเสริมที่เหมาะสม (Auxiliary Tools) และปล่อยให้ Claude ใช้สติปัญญาของตนเองในการตัดสินใจเลือกและใช้เครื่องมือเหล่านั้นอย่างเป็นอิสระ การทำเช่นนี้จะสร้างผลลัพธ์ที่น่าประหลาดใจ เพราะโมเดลจะสามารถ คิดค้นวิธีการใช้ Use Case ใหม่ ๆ หรือแก้ปัญหาในรูปแบบที่นักพัฒนาเองก็คาดไม่ถึง ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่ยิ่งใหญ่กว่าการจำกัด Agent ให้อยู่ในกรอบความคิดของมนุษย์

วิสัยทัศน์ในอนาคตคือการสร้าง วงจรหมุน (Flywheel) ที่ขับเคลื่อนการปรับปรุงตนเองของ Agent วงจรนี้เกิดจากการรวมกันของ Higher-Order Abstraction (การมอบเครื่องมือสำเร็จรูป) และ Observability (การตรวจสอบการทำงาน)

การผสมผสานนี้ทำให้ Agent สามารถทำงานได้ดีที่สุด (Best Outcomes) และขณะเดียวกันก็มีข้อมูลที่จำเป็นในการ ปรับปรุงตนเองอย่างต่อเนื่อง (Continuously Improving Outcomes) ในทุกการดำเนินการ นี่คือ "ความมหัศจรรย์" ที่แท้จริงของ Roadmap ของ Anthropic

จุดสูงสุดของวิสัยทัศน์นี้คือการมอบ "Persistent Computer" (คอมพิวเตอร์แบบคงอยู่) ให้แก่ Claude ซึ่งจะเป็นการยกระดับ Agent ไปอีกขั้น 

ผู้บริหาร Anthropic เรียกมันว่า การมอบคอมพิวเตอร์ให้กับ Claude (พูดติดตลกว่า พนักงานเข้ามาทำงานในบริษัท เราก็ต้องจัดหาคอมพิวเตอร์ให้เค้าใช้สิ) เปรียบเทียบกับปัจจุบัน Claude ขอยืมคอมพิวเตอร์ของเราใช้งานแค่ชั่วคราว Claude ใช้ Code Execution ในสภาพแวดล้อมชั่วคราว(ที่ Claude Code สร้างขึ้น) แต่ในอนาคต: Agent จะได้รับคอมพิวเตอร์ไป เปรียบได้กับสภาพแวดล้อมดิจิทัลถาวร ที่สามารถ จัดระเบียบไฟล์ ของตนเอง, ติดตั้งเครื่องมือ ที่ต้องการ, และ จัดการสถานะ การทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างถาวร ทำให้ Claude สามารถทำงานที่ใช้หลายขั้นตอนได้อย่างอิสระและมีความยืดหยุ่นในระดับเดียวกับมนุษย์ที่ได้รับมอบหมายงานระดับสูง

สรุปสุดท้าย Anthropic ก็วาดแผนผังทิศทางในอนาคตของการพัฒนา Agent ได้ชัดเจนดีนะครับ ที่จริง มีหัวข้ออื่นๆที่น่าสนใจเกี่ยวกับกับประเด็นเหล่านี้ ไว้ผมจะหาโอกาสมาเล่าให้ฟังเพิ่มเติมนะครับ

บทความโดย Geek Consult

Update : 06/10/2025

AI Business Startup inspiration Anthropic claude