Event Orchestration Agent (EOA)

รายละเอียดการอบรมเชิงปฏิบัติการพัฒนา 

"Event Orchestration Agent (EOA)"

1. หลักการและเหตุผล (Principles and Rationale)

ในปัจจุบัน กระบวนการทำงานในภาคธุรกิจจริงมักมีความซับซ้อนและประกอบด้วยขั้นตอนที่ต่อเนื่องกันหลายลำดับ (Multi-step workflows) ซึ่งระบบอัตโนมัติแบบเดิมหรือ AI ทั่วไปอาจไม่สามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อต้องเผชิญกับสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด หรือความจำเป็นในการตัดสินใจแก้ไขปัญหาเฉพาะหน้า ส่งผลให้เกิดความล่าช้าและข้อผิดพลาดในการดำเนินงาน โดยเฉพาะในงานที่ต้องอาศัยการประสานงานสูง เช่น การจัดงาน Hackathon หรือการบริหารตารางเวลาองค์กร

โครงการนี้จึงมุ่งเน้นการยกระดับขีดความสามารถของ AI Agent ด้วยการนำ ReAct Pattern (Reasoning + Acting) และการจัดการสถานะ
(State Management) มาประยุกต์ใช้ ผ่านการอบรมเชิงปฏิบัติการที่เข้มข้น ผู้เรียนจะได้พัฒนาระบบ "Event Orchestration Agent" ที่สามารถร้อยเรียงเครื่องมือต่างๆ (Tool Chaining) เพื่อทำงานที่ซับซ้อน เช่น การตรวจสอบงบประมาณ การจองสถานที่ และการส่งอีเมลเชิญ ได้อย่างเป็นระบบ พร้อมทั้งมีความสามารถในการตัดสินใจเลือกทางเลือกใหม่ได้ทันทีหากขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่งล้มเหลว

การดำเนินโครงการนี้เป็นส่วนหนึ่งของ โครงการจัดตั้งห้องปฏิบัติการเสมือนสำหรับปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทน (Agentic Living Lab) ซึ่งสอดคล้องกับยุทธศาสตร์ขององค์กรในการสร้างนวัตกรรมดิจิทัลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน โดยมุ่งหวังให้ผู้เข้าร่วมโครงการสามารถนำองค์ความรู้เรื่อง Autonomous Agent ไปประยุกต์ใช้เพื่อลดภาระงานของบุคลากร และสร้างระบบบริหารจัดการที่มีความยืดหยุ่นและชาญฉลาด (Resilient & Intelligent Systems) ได้ในอนาคต

2. วัตถุประสงค์ (Objectives)

• เพื่อให้นักศึกษามีความรู้ความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบ ReAct Pattern และเทคนิคการจัดการสถานะ (State Management) ในระบบ AI

• เพื่อพัฒนาทักษะในการสร้าง Agent ที่สามารถเชื่อมต่อและร้อยเรียงเครื่องมือหลายชิ้น (Tool Chaining) เพื่อจัดการงานที่มีความซับซ้อนได้

• เพื่อสร้างต้นแบบระบบ "Autonomous Event Planner" ที่สามารถวางแผนและแก้ไขปัญหาหน้างานได้อัตโนมัติ

3. วิธีการดำเนินงาน (Methodology)

• ระยะที่ 1: การเตรียมการ (Preparation Phase)

• การวางแผนและออกแบบหลักสูตร (Curriculum Design)

• ผู้รับผิดชอบ: หัวหน้าโครงการและทีมวิชาการ

• รายละเอียดการปฏิบัติงาน: ออกแบบเนื้อหาเจาะลึก DSPy Framework, ออกแบบโจทย์ Hackathon และเตรียมเอกสารประกอบการสอน

• การเตรียมโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure Setup)

• ผู้รับผิดชอบ: ทีมฝ่ายเทคนิค (IT Support)

• รายละเอียดการปฏิบัติงาน: จัดเตรียม Server/Cloud Environment ที่รองรับการรัน Agent ที่มีความซับซ้อน (Compute Intensive) และระบบจำลอง (Mock Environment) สำหรับปฏิทินและอีเมล

• ระยะที่ 2: การดำเนินกิจกรรม (Execution Phase)

• การอบรมภาคทฤษฎีและปฏิบัติ (Intensive Workshop)

• ผู้รับผิดชอบ: วิทยากรผู้เชี่ยวชาญด้าน DSPy / Agentic Frameworks

• รายละเอียดการปฏิบัติงาน: บรรยายหลักการ ReAct Pattern, ฝึกปฏิบัติการใช้เครื่องมือ และทำ Mini-Hackathon เพื่อสร้าง Agent

• ระยะที่ 3: การประเมินและสรุปผล (Evaluation Phase)

• การนำเสนอผลงานและสาธิตระบบ (Project Demo)

• ผู้รับผิดชอบ: ผู้เข้าร่วมอบรมและคณะกรรมการ

• รายละเอียดการปฏิบัติงาน: สาธิตการทำงานของ Agent ในการแก้ปัญหาเฉพาะหน้า และตรวจสอบ Workflow Logs

• การสรุปรายงานและปิดโครงการ (Project Closure)

• ผู้รับผิดชอบ: เลขานุการโครงการ

• รายละเอียดการปฏิบัติงาน: รวบรวมข้อมูล Reasoning Traces, ประเมินผลความพึงพอใจ และจัดทำรายงานฉบับสมบูรณ์

4. สถานที่และระยะเวลาดำเนินการ (Location and Duration)

• ระยะเวลา: 2 วัน (เดือนเมษายน 2569)

• สถานที่: สาขาวิชา อาคาร SC3

5. ผลที่คาดว่าจะได้รับ (Expected Results)

• ผู้เข้าร่วมอบรมมีความเชี่ยวชาญในการใช้เครื่องมือสมัยใหม่ เช่น DSPy หรือ LangChain ในการสร้าง AI Agent

• ได้ต้นแบบระบบ Autonomous Event Planner ที่สามารถนำไปต่อยอดใช้งานจริงในองค์กร หรือพัฒนาเป็นผลิตภัณฑ์ Startup ได้

• ได้ชุดข้อมูล Workflow Logs และกรณีศึกษา (Case Studies) เกี่ยวกับการตัดสินใจของ AI เพื่อใช้ในการวิจัยและพัฒนาต่อไป

6. ผลลัพธ์การเรียนรู้ (Course Learning Outcomes: CLO)

1. CLO 1: ผู้เรียนสามารถอธิบายหลักการทำงานของ ReAct Pattern และ State Machine ในการควบคุม Workflow ของ AI Agent ได้อย่างถูกต้อง

2. CLO 2: ผู้เรียนสามารถประยุกต์ใช้ Framework (เช่น DSPy) เพื่อสร้าง Agent ที่มีความสามารถในการเชื่อมต่อ API และจัดการข้อผิดพลาด (Error Handling) ได้

3. CLO 3: ผู้เรียนสามารถออกแบบและพัฒนาตรรกะการตัดสินใจ (Decision Logic) เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาได้

7. หัวข้อการอบรมและบรรยาย (Workshop and Lecture Topics)

• วันที่ 1: พื้นฐาน Agentic AI และเครื่องมือ (Foundation & Tools)

• เช้า: Introduction to Agentic AI, ReAct Pattern & State Management Principles

• บ่าย: Deep Dive into DSPy Framework, LangChain Basics & Tool Definition Workshop

• วันที่ 2: การพัฒนาและประยุกต์ใช้จริง (Development & Hackathon)

• เช้า: Building the "Event Organizer" Agent (Budget check -> Booking -> Email)

• บ่าย: Mini-Hackathon: Simulating Failures & Recovery Strategies, Final Presentation & Demo

8. กำหนดการ (Schedule)

วันที่ 1: พื้นฐานและทฤษฎี (Foundation Phase) | สถานที่: สาขาวิชา อาคาร SC3

• 08:30 - 09:00 น. | ลงทะเบียน

  • รายละเอียด: รับเอกสารประกอบการอบรมและตรวจสอบบัญชีผู้ใช้ระบบ

• 09:00 - 10:30 น. | Introduction to Agentic AI

  • รายละเอียด: บรรยายหลักการทำงานของ AI Agent เปรียบเทียบกับ Automation แบบเดิม

• 10:30 - 10:45 น. | พักเบรค (Coffee Break)

• 10:45 - 12:00 น. | ReAct Pattern & State Management

  • รายละเอียด: เรียนรู้แนวคิด Reasoning + Acting และการจัดการ State ของ Agent

• 12:00 - 13:00 น. | พักรับประทานอาหารกลางวัน

• 13:00 - 14:30 น. | Deep Dive into DSPy Framework

  • รายละเอียด: แนะนำเครื่องมือ DSPy และการเขียน Prompt Optimization

• 14:30 - 14:45 น. | พักเบรค (Coffee Break)

• 14:45 - 16:30 น. | Tool Definition Workshop

  • รายละเอียด: ฝึกปฏิบัติการกำหนด Tools และ API ให้กับ Agent เบื้องต้น

วันที่ 2 | สถานที่: สาขาวิชา อาคาร SC3

• 09:00 - 09:30 น. | เตรียมความพร้อมและรับโจทย์

  • รายละเอียด: ทบทวนเนื้อหาวันแรกและรับโจทย์สถานการณ์จำลอง (Scenario)

• 09:30 - 12:00 น. | Session 1: Agent Development

  • รายละเอียด: พัฒนา "Event Organizer Agent" เชื่อมต่อระบบจองและอีเมล

• 12:00 - 13:00 น. | พักรับประทานอาหารกลางวัน

• 13:00 - 15:00 น. | Session 2: Error Handling & Optimization

  • รายละเอียด: ทดสอบระบบด้วยการจำลองความผิดพลาด (Simulation Failures) และแก้ไข

• 15:00 - 16:00 น. | Project Presentation

  • รายละเอียด: นำเสนอผลงาน สาธิตการแก้ปัญหาของ Agent หน้างาน

• 16:00 - 16:30 น. | สรุปผลและมอบประกาศนียบัตร

  • รายละเอียด: มอบรางวัลแก่ผลงานยอดเยี่ยมและพิธีปิด