Agent Harness คืออะไร ทำไมถึงเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญใน Modern AI

ทุกวันนี้ เรา Chat คุยกับ LLM ผ่านบริการต่าง ๆ อย่าง ChatGPT และ Gemini กันเป็นเรื่องปกติกันไปแล้ว ลุกขึ้นมาดีขึ้นมาอีก เราเริ่มให้มือให้เท้าด้วยการให้มันเข้าถึงเครื่องมือต่าง ๆ ผ่าน MCP จนโตมาเรื่อย ๆ เกิดเป็นเรื่องใหม่อย่าง Agent Harness วันนี้เราจะมาเล่าให้อ่านกันว่า จริง ๆ มันคืออะไร และ มันมีประโยชน์อย่างไร

Agent Harness คืออะไร ?

หากเราใช้งาน LLM ทั่ว ๆ ไป มันมักจะออกมาในรูปแบบของ Chat ที่เราสามารถโต้ตอบพูดคุยกับมันได้ พอเราเริ่ม Conversation ใหม่ มันก็เหมือนเอาคนใหม่เข้ามาคุย จำอะไรกันไม่ได้เลย หรือกระทั่ง เราต้องการให้มันเข้าถึงไฟล์, หาข้อมูลในอินเตอร์เน็ต หรือข้อมูลเพิ่มเติม ก็ทำไม่ได้เช่นกัน

จนมาถึงยุคที่เรามีการพัฒนา MCP (Model Context Protocol) ขึ้นมา ทำหน้าที่เป็นมือ และเท้าให้กับ LLM เช่น การใส่ web_search MCP สำหรับการเข้าไปค้นหาข้อมูลในอินเตอร์เน็ตเข้าไป หรือ access_file ที่เป็น MCP สำหรับการเข้าถึงไฟล์ในเครื่องของเรา แต่ปัญหาของการให้ LLM เข้ามาทำงานได้ตามใจชอบ ยิ่งทำให้เสี่ยงที่มันจะทำกิจกรรมที่มันไม่ควรทำ ดังนั้น เราจะต้องมี ไม้กั้น หรือ Safety บางอย่างขึ้นมาเพื่อจัดการ

จึงเกิดคำว่า Agent Harness ขึ้นมา มันประกอบด้วย 2 คำ คือ คำว่า AI Agent ที่เปรียบเหมือน สมองที่คิดได้อย่างเดียว และ Harness ที่เป็นประสาทสัมผัสทั้งหลาย มือ, ตา, ความจำ และ ที่กำบัง ดังนั้นมันไม่ได้เป็น Model แต่มันเป็นโครงสร้างที่ครอบตัว Model อีกที

โครงสร้างของ Agent Harness

สำหรับโครงสร้างของ Agent Harness เอาจริง ๆ ณ วันนี้ เราอ่านมาหลาย Paper และหลายเจ้ามาก ๆ ต่างคนก็ต่างมีส่วนประกอบและโครงสร้างของตัวเองกันหมดเลย แต่ Main Idea มันคือการที่เราพยายามให้ประสาทสัมผัสกับ Model หรือพูดในเชิงของคอมพิวเตอร์คือ เราพยายามสร้าง Interface สำหรับเชื่อมต่อ Model ให้มันทำงานกับส่วนประกอบอื่น ๆ ภายในเครื่อง หรือกระทั่ง Physical Interaction ได้เลย โดยยังมี Safety ในการทำงานอยู่ สำหรับเราที่ Implement เราจะแบ่งมันออกมาเป็น 6 ส่วนด้วยกัน

ส่วนแรก คือ Context Management หรือการจัดการความจำระยะสั้น คือหากเราคุยกับ Model ตามปกติ เวลาเราคุยกับมันไป มันก็จะลืมสิ่งที่คุยไว้ก่อนหน้า ทำให้จะต้องมีสิ่งที่เรียกว่า Context หลักการมันคือการ Inject สิ่งที่เราเคยคุยไว้ก่อนหน้าเข้าไปในการสนทนาทุกครั้ง นอกจากนั้น Model เรามี Context Window หรือความจำสั้นที่จำกัด เช่น บาง Model อาจจะทำได้ 256k Context แต่บาง Model ใหญ่ ๆ อย่าง Gemini เรากำลังพูดถึง 1M Context ปัญหาคือ เมื่อมันเต็ม หนึ่งในหน้าที่คือ มันจะต้องทำการ Compact Context หรือการหด Context ให้สั้นลงด้วยวิธีการบางอย่าง เช่นการสรุปความ แล้วจำใหม่เป็นต้น

นอกจากจะมีความจำระยะสั้นแล้ว จะต้องมีความจำระยะยาว หรือ Memory ด้วย เพราะบางครั้งเราต้องการให้ Model จำข้อมูลได้แม้กระทั่งเราจะเอา Context ออกไปแล้ว มันก็จะมีส่วนสำหรับการจัดการเรื่องพวกนี้อยู่ เริ่มตั้งแต่การใช้ Markdown ง่าย ๆ เก็บแล้วเข้ามา Retreive อ่านยัดใส่ Context Window หรือเป็น System Prompt เข้าไป หรือในพวก Memory Management ดี ๆ ขึ้นมาหน่อยอย่าง Honcho ที่จะมีกลไกในการจัดการเข้ามาทำให้เราลดเวลาการเข้าถึง และจัดการความจำได้ดีมากขึ้น

ส่วนต่อไปคือ Filesystem และ Storage เป็นส่วนที่ติดต่อกับ Filesystem ในเครื่องของเรา ทำให้ตัว Model สามารถเข้าไปอ่านไฟล์ที่อยู่ในเครื่อง และเขียนไฟล์ใหม่ในเครื่องได้ ถือว่าเป็นมือชิ้นแรกที่เรากำลังพูดถึง นอกจากที่มันจะเขียนไฟล์ติดต่อกับเราได้แล้ว เราสามารถใช้มันเป็น Inter-Agent Communication หรือ กลไกการสื่อสารระหว่าง Agent ได้ (หากเราใช้งาน Agent หลายตัวทำงานพร้อม ๆ กัน)

มืออีกส่วนคือ Code Execution บางงาน เราต้องการให้มันทำงานโดยการใช้คำสั่งที่อยู่ในเครื่องเราเช่น การให้มันลอง Compile Source Code ที่เราเขียนทิ้งไว้ หรือการทำงานกับโปรแกรมบางอย่าง เราเลยจะต้องมีส่วนที่ให้ LLM เข้ามาใช้งาน ถือว่าเป็นอีกมือและเท้านึงสำหรับ Agent บางระบบจะมี Safeguard และ Sandboxing สำหรับการป้องกันไม่ให้ Model มันไปเรียกคำสั่งแปลก ๆ หรือคำสั่งที่เป็นอันตราย

ส่วนต่อไปคือ MCP Tool และ Tool Calling เป็นเหมือนจุดรวมเครื่องมือที่ Agent สามารถใช้งานได้ เช่น วิธีการทำงานกับ Web Search หรือเครื่องมืออื่น ๆ

และส่วนสุดท้ายคือ Orchestration หรือส่วนที่ใช้ในการจัดการ การทำงานของ Model ต่าง ๆ เช่น การปลุก Subagent ขึ้นมาทำงาน การจัดการสื่อสารระหว่าง Agent และการจัดการ Model Routing สำหรับระบบที่มีการเรียกใช้ Model หลาย ตัว เช่น การให้ Frontier Model ตัวแพง ๆ ในการวางแผนเป็นหัวหน้างาน และให้ Local Model ที่รันอยู่ในบ้าน เป็นมือและเท้าในการทำงาน เพื่อลดค่าใช้จ่าย

ตัวอย่าง Workflow การทำงาน

เพื่อให้เข้าใจส่วนประกอบต่าง ๆ มากขึ้น เราขอยกตัวอย่างเป็น Agent Harness สำหรับการค้นหาข้อมูล มันเป็นงานที่มีหลายขั้นตอน และมีความซับซ้อนที่สูง ตัวอย่างเช่น เราอยากให้มันอ่านรายงานข้อมูลของบริษัทคู่แข่ง 10 เจ้า แล้วสรุปออกมาเป็นแนวโน้ม และ Gap Analysis สำหรับนำเสนอให้กับผู้บริหาร หากเราทำงานใน AI แบบเดิมที่ไม่ใช่ Agent เราจะต้องคอยสั่งให้มันอ่านทีละไฟล์ สรุปออกมาทีละชิ้น แต่ใน Agent Harness มันจะสามารถแยกส่วนกันทำงานได้

เริ่มตั้งแต่ LLM มันจะทำความเข้าใจคำสั่งที่เราสั่งเข้าไป จากนั้นมันจะใช้ Filesystem ในการเข้าไปอ่าน Report ทั้ง 10 และสรุปออกมา นอกจากนั้น มันอาจจะต้องเข้าไปค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมด้วย มันก็จะไปเรียก MCP Tool สำหรับทำ Web Search และ Web Clawer เข้ามา เมื่อมันได้ข้อมูลที่ต้องการแล้ว จะต้องคำนวณตัวเลข มันก็จะเขียนเป็น Script แล้วใช้ Code Execution ในการคำนวณเลขจริง ๆ ระหว่างขั้นตอน มันก็จะมีการเก็บ Context ไปเรื่อย ๆ มันก้จะมีการเลือกข้อมูลที่สำคัญให้ Model อ่าน ทำให้ผลลัพธ์ที่ได้ออกมา แม่นยำขึ้นกว่าเดิมเยอะมาก

การเอา Agent Harness เข้ามา มีประโยชน์ยังไง

อ่านมาแล้ว ถามว่า มันดียังไงละ เราคิดว่ามี 3 ประเด็นที่ใช้งานแล้วดีขึ้นมาก ๆ

อย่างแรก คือ การเพิ่มความน่าเชื่อถือ ด้วยกระบวนการจัดการ Context ที่มีประสิทธิภาพ พยายามลดข้อมูลที่ไม่จำเป็นออกไปในแต่ละขั้นตอน ประกอบกับ การเข้าถึงความจำได้ ทำให้ตัว Model สามารถ Focus กับข้อมูลที่สำคัญจริง ๆ ได้มากขึ้น เลยทำให้เพิ่ม Success Rate และความแม่นยำในการทำงานไปได้เยอะมาก

อย่างที่ 2 เป็นเรื่องต่อกันคือ Cost Effective เนื่องจากมันจัดการ Context ได้ดีกว่า ทำให้ เราลดจำนวน Token ที่ใช้งานได้ ส่งผลโดยตรงถึง ราคาในการใช้งานไปได้เยอะ เช่น เมื่อก่อน เราอาจจะต้องใช้ 20k Token แต่พอเรามีการจัดการ Context ที่ดี เราอาจจะเหลือ 10-15k Token เท่านั้นเอง นั่นหมายถึงเงินที่ได้กลับคืนมาอีกเยอะ แต่ทำงานเสร็จได้เท่าเดิม

สุดท้ายคือ Safety หรือความปลอดภัย ระบบ Hardness ที่ดี คือจะต้องมีระบบการป้องกัน ตั้งแต่การ Prompt ที่เราจะต้องป้องกัน Prompt Injection และ Safeguard ป้องกันได้ และในการรัน Script มันก็จะมี Sandbox เข้ามาจำกัดความเสียหายที่อาจจะเกิดขึ้นเมื่อเครื่องรัน Script ที่เป็นอันตรายได้

สรุป

AI เป็นเทคโนโลยีที่มาไว ไปไวมาก ๆ เปลี่ยนผ่านจากยุคที่ทำได้แค่ Chat คุยกัน สู่การเป็น Autonomous Agent ที่สามารถคิด วางแผน และลงมือทำแทนเราได้ ความท้าทายตอนนี้มันไม่ได้อยู่แค่ว่า AI เราเก่งแค่ไหน แต่เราสามารถดึงศักยภาพมันออกมาใช้งานจริงได้อย่างปลอดภัยและควบคุมได้มากแค่ไหน

เราคิดว่า Agent Harness มันไม่ได้เป็นทางเลือกสำหรับนักพัฒนา แต่กำลังจะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานใหม่ที่ขาดไม่ได้สำหรับการเอา AI มาใช้งานในระดับ Production มันเป็นเหมือนทั้งสนามซ้อมและ Harness ที่ช่วยให้ Model สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ และป้องกันผลกระทบที่อาจจะเกิดขึ้น

ในอนาคต เราอาจจะได้เห็นการพัฒนา Agent Harness ที่มีความเป็นมาตรฐานมากกว่านี้ (ตอนนี้ต่างคนต่างกันกันมั่วซั่วไปหมด) และใช้งานได้ง่ายขึ้นมี การ Plug-and-Play ส่วนประกอบต่าง ๆ ได้ง่ายมากกว่านี้