หลักสูตร AI Agents — สร้างระบบ AI ทำงานแทนคนAI Agents — Build Systems That Work for You
อัปเดตล่าสุด 2026-07-23Last updated 2026-07-23
สร้าง AI ที่คิดและลงมือทำเองได้ ไม่ใช่แค่ตอบคำถามBuild AI that thinks and acts on its own, not just answers questions
AI ที่ตอบคำถามทีละครั้งเริ่มไม่เพียงพอสำหรับงานที่ซับซ้อนขึ้น องค์กรจำนวนมากต้องการ AI ที่วางแผนและลงมือทำงานหลายขั้นตอนได้เองโดยไม่ต้องคอยป้อนคำสั่งซ้ำ หลักสูตรนี้เจาะลึกการออกแบบ AI Agent และสถาปัตยกรรม Multi-Agent ตั้งแต่พื้นฐานจนถึงการเชื่อมต่อ Tools และ API จริง เหมาะกับทีม IT และ Ops ที่ต้องการเปลี่ยน AI จากผู้ช่วยตอบคำถามให้กลายเป็นเครื่องยนต์อัตโนมัติของงานจริงAI that answers one question at a time is no longer enough for increasingly complex work. Many organizations need AI that can plan and execute multi-step tasks on its own, without repeated prompting. This course dives deep into designing AI Agents and Multi-Agent architecture, from fundamentals through real tool and API integration — ideal for IT and Ops teams turning AI from a question-answering assistant into a true automation engine.
สรุปสั้นTL;DR
หลักสูตร AI Agents โดย AI Trainer Thailand คือคอร์สอบรม AI ภาคปฏิบัติ 2 วัน สำหรับทีม IT และ Operations ที่ต้องการสร้าง AI ที่วางแผนและลงมือทำงานหลายขั้นตอนได้เอง ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม ผู้เรียนจะได้ออกแบบสถาปัตยกรรม Multi-Agent เชื่อม Agent เข้ากับ Tools และ API ขององค์กร ทดสอบและวางกติกาความเสี่ยง จนได้ Agent ต้นแบบพร้อมแผน Deploy กลับไปใช้จริง จัดได้ทั้งแบบ onsite ทั่วประเทศและออนไลน์ มีใบรับรอง พร้อมปรึกษาและขอใบเสนอราคาฟรีภายใน 24 ชั่วโมง AI Trainer Thailand จัดอบรม AI ให้แล้วกว่า 100 องค์กร รวมทีมจาก 9 หน่วยงานภาครัฐ ด้วยหลักสูตรทั้งหมด 56 หลักสูตรThe AI Agents course by AI Trainer Thailand is a hands-on 2-day AI training for IT and Operations teams who want AI that plans and executes multi-step tasks on its own, not just answers questions. Participants design a Multi-Agent architecture, connect agents to the organization's tools and APIs, test and set risk guardrails, and leave with a prototype agent plus a deployment plan. Delivered onsite nationwide or online, with a certificate, and a free consultation and quote within 24 hours. AI Trainer Thailand has trained 100+ organizations, including teams from 9 government agencies, across a catalog of 56 courses.
AI Agent คืออะไรWhat is an AI Agent?
AI Agent คือระบบ AI ที่รับเป้าหมายแล้ววางแผน ตัดสินใจ และลงมือทำงานหลายขั้นตอนได้เอง โดยเรียกใช้เครื่องมือ (Tools) และ API ภายนอกเพื่อทำงานให้สำเร็จ ต่างจากการถามตอบทีละครั้ง Agent จะทำงานต่อเนื่องจนบรรลุเป้าหมาย เช่น ค้นข้อมูล สรุป และบันทึกผลลงระบบ โดยมีมนุษย์กำหนดขอบเขตและตรวจสอบผลลัพธ์An AI Agent is an AI system that takes a goal, then plans, decides, and executes multiple steps on its own — calling external tools and APIs to get the job done. Unlike one-off question-and-answer, an agent keeps working until it reaches the goal — for example searching, summarizing, and writing results back to a system — with humans setting its scope and verifying outputs.
AI Agent ต่างจาก Chatbot ยังไงHow is an AI Agent different from a chatbot?
Chatbot ตอบคำถามทีละครั้งตามที่ผู้ใช้พิมพ์เข้ามา ส่วน AI Agent วางแผนงานหลายขั้นตอน เรียกใช้ Tools และทำงานต่อเนื่องได้เองจนจบงาน พูดง่าย ๆ คือ Chatbot คือ "ผู้ตอบ" ส่วน Agent คือ "ผู้ลงมือทำ" ที่ตัดสินใจเลือกขั้นตอนถัดไปเองภายใต้ขอบเขตที่กำหนดA chatbot answers one question at a time based on what the user types, while an AI Agent plans multi-step work, calls tools, and keeps going on its own until the task is done. In short, a chatbot is a responder; an agent is a doer that decides its own next steps within a defined scope.
ต้องเรียน AI Agents หรือแค่ n8n ก็พอDo you need AI Agents, or is n8n enough?
ขึ้นกับความซับซ้อนของงาน ถ้าเป็นลำดับงานที่กำหนดขั้นตอนตายตัวได้ n8n หรือ Workflow Automation ก็เพียงพอ แต่ถ้างานต้องตัดสินใจเอง ปรับแผนตามสถานการณ์ และเชื่อมหลายระบบ AI Agent จะเหมาะกว่าIt depends on task complexity. For fixed, predefined sequences, n8n or workflow automation is enough. When work requires autonomous decisions, adapting plans on the fly, and connecting many systems, an AI Agent fits better.
| ประเด็นAspect | n8n / Workflow Automationn8n / Workflow Automation | AI AgentAI Agent |
|---|---|---|
| ลักษณะงานTask type | ขั้นตอนตายตัว กำหนดล่วงหน้าFixed, predefined steps | ตัดสินใจและปรับแผนเองDecides and adapts on its own |
| ความยืดหยุ่นFlexibility | ทำตาม Trigger–ActionTrigger–action rules | วางแผนหลายขั้น เรียก Tools เองPlans multi-step, calls tools itself |
| เหมาะกับBest for | งานประจำที่ทำซ้ำRepetitive routine work | งานซับซ้อนที่ต้องตัดสินใจComplex work needing decisions |
หลักสูตร AI Agents เรียนอะไรบ้าง (2 วัน)What the AI Agents course covers (2 days)
| วันDay | หัวข้อหลักMain topics |
|---|---|
| วันที่ 1Day 1 | แยก AI Agent จากแชตบอต, หลักการออกแบบ Agent, สถาปัตยกรรม Multi-Agent, วางแผนงานหลายขั้นตอนAgents vs chatbots, agent design principles, Multi-Agent architecture, planning multi-step tasks |
| วันที่ 2Day 2 | เชื่อม Tools และ API, การเข้าถึงข้อมูลอย่างปลอดภัย, ทดสอบและวางกติกาความเสี่ยง, สร้าง Agent ต้นแบบและแผน DeployConnecting tools and APIs, secure data access, testing and risk guardrails, building a prototype agent and deployment plan |
สิ่งที่คุณจะได้เรียนWhat You'll Learn
- หลักการออกแบบ AI Agent ที่วางแผนงานได้เองหลายขั้นตอนDesign principles for AI Agents that plan multi-step tasks independently
- สถาปัตยกรรม Multi-Agent Orchestration และการแบ่งบทบาท AgentMulti-Agent Orchestration architecture and role division between agents
- เชื่อมต่อ Agent กับ Tools ภายนอกและ API ขององค์กรConnect agents to external tools and organizational APIs
- ให้ Agent เข้าถึงและใช้ข้อมูลองค์กรอย่างปลอดภัยGive agents secure access to organizational data
- ออกแบบกลไกให้ Agent ตัดสินใจและแก้ปัญหาเฉพาะหน้าDesign decision-making and problem-solving logic for agents
- ทดสอบและ Debug พฤติกรรมของ Agent ก่อนใช้งานจริงTest and debug agent behavior before production use
- ควบคุมความเสี่ยงและกำหนดขอบเขตการทำงานของ AgentManage risk and set clear operating boundaries for agents
- สร้าง Agent ต้นแบบและวางแผน Deploy ในงานจริงขององค์กรBuild a prototype agent and plan its deployment in real workflows
ตัวอย่างกำหนดการเวิร์กชอป 2 วันSample Two-Day Workshop Agenda
ตัวอย่างการจัดเวลาที่ร้อยเรียงจากหัวข้อในหลักสูตร โดยสลับระหว่างการปูแนวคิดสั้น ๆ กับการลงมือทำจริง เพื่อให้จบสองวันแล้วได้ Agent ต้นแบบของทีมกลับไปA sample schedule woven from the course topics, alternating short concept framing with hands-on practice so that by the end of two days your team leaves with a working prototype agent.
วันที่ 1 — วางรากฐานและเชื่อมต่อระบบDay 1 — Foundations & System Integration
10:30
แยกร่าง AI Agent จากแชตบอตTelling an AI Agent apart from a chatbot
ปูพื้นฐานว่า Agent ที่วางแผนงานเองหลายขั้นตอนต่างจากบอตตอบคำถามอย่างไร ผู้เรียนแยกองค์ประกอบของ Agent แล้วร่างโจทย์งานจริงของทีมตนเองเป็นเป้าหมายให้ Agent ทำตลอดคลาสEstablish how an agent that plans multi-step work differs from a Q&A bot. Participants break down an agent's parts, then draft a real task from their own team as the agent's goal for the rest of the class.
12:00
แบ่งบทบาทแบบ Multi-AgentDividing roles across multiple agents
ออกแบบการแบ่งงานระหว่าง Agent หลายตัว เช่น ตัววางแผน ตัวค้นข้อมูล และตัวสรุปผล ผู้เรียนวาดผังการส่งต่องานระหว่าง Agent สำหรับโจทย์ที่ร่างไว้ช่วงเช้าDesign how work splits across several agents — a planner, a researcher, a summarizer — and map how tasks hand off between them for the goal drafted earlier.
14:30
เชื่อม Agent กับ Tools และ APIConnecting the agent to tools and APIs
ลงมือเชื่อม Agent เข้ากับ Tools ภายนอกและ API ตัวอย่าง ให้ Agent เรียกใช้เครื่องมือจริงแทนการเดาคำตอบ พร้อมทดลองส่งพารามิเตอร์และอ่านผลลัพธ์ที่ตอบกลับมาHands-on: connect the agent to external tools and a sample API so it calls real tools instead of guessing, passing parameters and reading the results that come back.
16:30
ใช้ข้อมูลองค์กรอย่างปลอดภัยและกลไกตัดสินใจSafe data access and decision logic
กำหนดให้ Agent เข้าถึงข้อมูลองค์กรภายใต้สิทธิ์ที่จำกัด แล้วออกแบบเงื่อนไขให้ Agent ตัดสินใจและแก้ปัญหาเฉพาะหน้าเองได้ ผู้เรียนตั้งขอบเขตข้อมูลที่ Agent เห็นได้ และซ้อมกันไม่ให้ข้อมูลอ่อนไหวหลุดออกนอกระบบGive the agent scoped access to company data, then design the conditions by which it decides and handles edge cases on its own. Participants set the data boundary the agent can see and practice keeping sensitive data inside the system.
วันที่ 2 — ทดสอบ ควบคุมความเสี่ยง และ DeployDay 2 — Testing, Guardrails & Deployment
11:00
ทดสอบ Debug และวางกติกาความเสี่ยงTesting, debugging, and setting guardrails
รันทดสอบและไล่ Debug พฤติกรรมที่ผิดพลาด เช่น Agent วนซ้ำหรือเรียก Tool ผิดจังหวะ พร้อมวางกติกากำกับ เช่น จุดที่ต้องให้คนอนุมัติก่อนลงมือ และเพดานงานที่ Agent ห้ามข้าม เพื่อให้ทำงานอัตโนมัติได้อย่างปลอดภัยและตรวจสอบได้Run tests and debug faulty behavior such as looping or calling a tool at the wrong step, then set guardrails — where a human must approve before the agent acts and limits it must never cross — so automation stays safe and auditable.
16:00
สร้าง Agent ต้นแบบและวางแผน DeployBuilding the prototype and planning deployment
ประกอบทุกส่วนเป็น Agent ต้นแบบของทีม ทดสอบกับสถานการณ์จริง แล้ววางแผนนำไป Deploy เข้าสู่กระบวนการทำงานจริง ปิดท้ายด้วยการนำเสนอสั้น ๆ ให้กลุ่มช่วยกันติชมและต่อยอดAssemble everything into your team's prototype agent, test it against real scenarios, then plan its deployment into a real workflow — closing with a short presentation for group feedback and next steps.
กำหนดการเป็นตัวอย่าง ปรับให้เข้ากับบริบทองค์กรของคุณได้This agenda is a sample and can be adapted to your organization's context.
หลักสูตรนี้เหมาะกับใครWho Should Attend
ผลลัพธ์ที่คุณจะได้กลับไปWhat You'll Walk Away With
Agent ต้นแบบที่วางแผนและทำงานหลายขั้นตอนได้เองA prototype agent capable of autonomous multi-step task execution
สถาปัตยกรรม Multi-Agent ที่พร้อมต่อยอดในองค์กรA multi-agent architecture ready to extend within the organization
แผน Deploy Agent เข้าสู่กระบวนการทำงานจริงA deployment plan to integrate the agent into real workflows
ตัวอย่างการใช้งานจริงหลังอบรมHow Teams Apply This After the Workshop
ทีม IT Support ที่รับตั๋วแจ้งปัญหาเข้ามาทุกวันจำนวนมากAn IT support team fielding a high volume of tickets every day
ก่อนอบรม เจ้าหน้าที่ต้องอ่านตั๋วทีละใบ จัดหมวด มอบหมายผู้รับผิดชอบ แล้วค้นวิธีแก้จากคู่มือด้วยตัวเองซ้ำ ๆ ทุกวัน หลังนำแนวคิด Multi-Agent Orchestration ไปใช้ ทีมออกแบบให้ Agent ตัวหนึ่งอ่านและจัดหมวดตั๋วที่เข้ามา อีกตัวค้นวิธีแก้จากฐานความรู้ผ่าน Tools ที่เชื่อมไว้ แล้วร่างคำตอบเบื้องต้นส่งให้เจ้าหน้าที่ตรวจก่อนตอบกลับลูกค้า โดยยังอยู่ในขอบเขตและกติกาที่กำหนดไว้ตั้งแต่ต้น เจ้าหน้าที่จึงได้ใช้เวลาไปกับเคสที่ซับซ้อนจริง ๆ แทนงานคัดแยกซ้ำเดิมBefore the workshop, staff read every ticket one by one, categorized it, assigned an owner, and looked up fixes in the manual — repeating the same steps all day. After applying multi-agent orchestration, the team designs one agent to read and categorize incoming tickets and another to search the knowledge base through connected tools, then draft an initial reply for a human to review before it reaches the customer, all within the boundaries and rules set from the start. Staff spend their time on genuinely complex cases instead of repetitive triage.
ทีม Operations ที่ต้องกระทบยอดข้อมูลจากหลายระบบทุกสิ้นวันAn Operations team reconciling data across systems at each day's close
เดิมทีทีมต้องดึงไฟล์จากหลายระบบมาวางเทียบกันด้วยมือ ไล่หาจุดที่ตัวเลขไม่ตรง แล้วตามแก้ทีละรายการ ซึ่งกินเวลาและพลาดง่ายเมื่อรายการเยอะ หลังอบรม ทีมสร้าง Agent ที่เชื่อม API ของแต่ละระบบให้ดึงข้อมูลมาเทียบเองเป็นขั้นตอนตามที่วางแผนไว้ เมื่อเจอความผิดปกติ Agent จะหยุดและส่งต่อให้คนตัดสินใจตามกติกาที่ตั้งไว้ แทนที่จะเดาเอง ทีมจึงเปลี่ยนจากงานเทียบข้อมูลด้วยมือมาเป็นผู้ตรวจทานผลและดูแลเฉพาะกรณีที่ต้องใช้วิจารณญาณThe team used to pull files from several systems and line them up by hand, hunting for figures that did not match and fixing them one by one — slow and error-prone at scale. After the workshop, they build an agent that connects to each system's API and reconciles the data step by step as planned; when it finds an anomaly, the agent pauses and escalates to a person under the rules set for it, rather than guessing. The team shifts from manual comparison to reviewing results and handling only the cases that need judgment.
นักพัฒนาในทีมดิจิทัลที่ต้องต่อยอด AI เข้ากับระบบภายในA developer on a digital team extending AI into internal systems
ก่อนหน้านี้ นักพัฒนามักเขียนสคริปต์เชื่อมงานทีละชิ้นแบบแยกส่วน ทำให้ดูแลยากและแก้ลำบากทุกครั้งที่ความต้องการเปลี่ยน หลังอบรม เขาออกแบบใหม่เป็น Agent ต้นแบบที่เรียกใช้ Tools และ API ภายในได้อย่างเป็นระบบ ทดสอบและ Debug พฤติกรรมของ Agent จนมั่นใจ พร้อมกำหนดขอบเขตความเสี่ยงและจุดที่ต้องให้คนอนุมัติให้ชัดเจนก่อนนำขึ้นใช้จริง ทำให้ต่อยอดฟีเจอร์ใหม่บนโครงเดิมได้เร็วขึ้นและควบคุมได้ดีกว่าการเขียนสคริปต์แยกกันเหมือนเดิมPreviously the developer wrote one-off scripts to glue tasks together in isolation, which were hard to maintain and painful to change whenever requirements shifted. After the workshop, they redesign it as a prototype agent that calls internal tools and APIs in a structured way, test and debug its behavior until confident, and set clear risk boundaries and human-approval points before going live. New features build on the same foundation faster and with more control than a pile of separate scripts.
ทำไมต้องเรียนกับเราWhy Train With Us
หน่วยงานภาครัฐไว้วางใจให้จัดอบรม AI ระดับประเทศgovernment agencies trusted us to deliver national-level AI training
องค์กรภาครัฐและเอกชนที่ผ่านการอบรมกับเราpublic and private organizations have trained with us
Demo สดและลงมือทำจริงทุกคลาส ไม่ใช่แค่บรรยายทฤษฎีlive demos and hands-on practice in every class, never theory alone
คำถามที่พบบ่อยFAQ
ต้องมีพื้นฐานเขียนโปรแกรมไหมDo I need a programming background?
ควรมีพื้นฐานความเข้าใจเรื่อง API หรือระบบงานไอทีมาบ้าง เนื่องจากหลักสูตรนี้เป็นระดับขั้นสูงและลงลึกเรื่องการเชื่อมต่อระบบ แม้ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดเก่งมากSome understanding of APIs or IT systems is helpful, since this is an advanced course that goes deep into system integration, though expert-level coding is not required.
เรียนกี่วันและรูปแบบเป็นอย่างไรHow many days does it take and what is the format?
หลักสูตรใช้เวลา 2 วัน เน้น Hands-on Lab ให้ผู้เรียนสร้างและทดสอบ Agent ต้นแบบด้วยตนเองตลอดคลาส ไม่ใช่การบรรยายเชิงทฤษฎีล้วนThe course runs 2 days with hands-on labs where participants build and test a prototype agent themselves throughout, rather than pure theoretical lecture.
ปรับให้เชื่อมกับระบบและข้อมูลขององค์กรเราได้ไหมCan this connect to our organization's own systems and data?
ได้ ทีมงานสามารถออกแบบ Use Case และการเชื่อมต่อ Tools ให้ตรงกับระบบงานจริงขององค์กร พร้อมเสนอราคาตามความซับซ้อนของ Agent ที่ต้องการสร้างYes, we can design use cases and tool integrations around your organization's real systems, with pricing based on the complexity of the agent you want to build.
อบรม AI Agents ราคาเท่าไหร่How much does AI Agents training cost?
ค่าอบรมขึ้นกับปัจจัยหลักดังนี้The fee depends on these main factors:
- จำนวนผู้เรียนNumber of participants
- รูปแบบ Onsite หรือ OnlineOnsite or Online
- ระยะเวลาแบบ 2 วันหรือปรับตามความต้องการ2 days or adjusted to your needs
- ความซับซ้อนของ Agent และระบบที่ต้องการเชื่อมต่อComplexity of the agent and systems to connect
แจ้งโจทย์ของทีมมาได้ เราส่งใบเสนอราคาฟรีภายใน 24 ชั่วโมงShare your team's use case — we'll send a free quote within 24 hours.
ใช้เครื่องมืออะไรบ้าง และต้องเตรียมอะไรมาก่อนวันอบรมWhat tools are used, and what should we prepare beforehand?
หลักสูตรใช้เครื่องมือสำหรับสร้าง Agent และการเชื่อม API ที่เป็นมาตรฐานในอุตสาหกรรม ทีมงานจะแนะนำการเตรียมเครื่องและบัญชีที่จำเป็นให้ก่อนถึงวันอบรม ผู้เรียนเตรียมเพียงโน้ตบุ๊กและตัวอย่างโจทย์งานจริงจากทีมของตนเองมา ก็เริ่มลงมือทำได้ทันทีในคลาสThe course uses industry-standard tools for building agents and connecting APIs, and our team advises on the machine setup and accounts you need before the training day. Participants only need to bring a laptop and a real task example from their own team to start building right away in class.
ข้อมูลองค์กรที่ใช้ตอนอบรมปลอดภัยและดูแลเรื่อง PDPA อย่างไรHow is company data kept safe and handled for PDPA during training?
ผู้เรียนสามารถฝึกกับข้อมูลตัวอย่างหรือข้อมูลจำลองได้ และหนึ่งในหัวข้อของหลักสูตรคือการให้ Agent เข้าถึงข้อมูลองค์กรอย่างปลอดภัยภายใต้สิทธิ์ที่จำกัด พร้อมกำหนดขอบเขตการทำงานให้ชัดเจน แนวทางนี้ช่วยให้การนำ Agent ไปใช้สอดคล้องกับหลักการดูแลข้อมูลส่วนบุคคลขององค์กรParticipants can practice with sample or simulated data, and one of the course topics is giving agents secure, permission-scoped access to company data with clearly defined operating boundaries. This approach helps keep any real deployment aligned with your organization's personal-data protection practices.
เครื่องมือ AI เปลี่ยนเร็ว ทักษะที่เรียนจะตกยุคไหมAI tools change fast — will these skills become outdated?
หลักสูตรเน้นหลักการออกแบบ Agent สถาปัตยกรรม Multi-Agent และวิธีคิดเรื่องการเชื่อม Tools ซึ่งใช้ได้ข้ามเครื่องมือ ไม่ผูกกับแพลตฟอร์มใดแพลตฟอร์มหนึ่ง เมื่อเครื่องมือใหม่ออกมา ผู้เรียนจึงปรับไปใช้ได้โดยยังยึดหลักการเดิมที่เข้าใจแล้วThe course focuses on agent design principles, multi-agent architecture, and how to think about tool integration — all of which carry across tools rather than being tied to one platform. When new tools appear, participants can adopt them while relying on the same principles they already understand.
สนใจหลักสูตรนี้สำหรับทีมของคุณ?Interested in This Course for Your Team?
ปรึกษาฟรี ไม่มีข้อผูกมัด — ปรับเนื้อหาให้ตรงกับธุรกิจของคุณ พร้อมใบเสนอราคาภายใน 24 ชั่วโมงFree consultation, no strings attached — content tailored to your business, quote within 24 hours.
ปรึกษาฟรี / ขอใบเสนอราคาFree Consultation / Get a Quote