เจาะลึก AI Harness ระบบจัดการรอบตัว AI เพื่อลดความผิดพลาดในการทำงาน

-- ทำไม AI ที่เก่งขึ้นเรื่อย ๆ ถึงยังทำงานพลาดซ้ำ ๆ? หรือสิ่งที่เราขาดอาจไม่ใช่โมเดลที่…

ช่วงนี้ผมเริ่มได้ยินคำว่า AI Harness บ่อยขึ้น พอดีไปเจอวิดีโอ “AI Harness Crash Course” จาก Google Cloud Tech เลยลองนั่งทำความเข้าใจดู

ผมเองก็ไม่ได้มีความรู้เรื่อง Harness ลึกซึ้งอะไรนัก แต่พอฟังไปเรื่อย ๆ กลับรู้สึกว่าหลายเรื่องเชื่อมโยงกับปัญหาที่เคยเจอจากการใช้ LLM (Large Language Model หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่) ช่วยทำงานอยู่พอสมควร

โดยเฉพาะเวลาที่เราให้ AI ทำงานหลายขั้นตอนต่อเนื่องกัน

บางครั้งมันทำงานได้ดีมาก แต่พอทำไปนาน ๆ กลับเริ่มลืมข้อกำหนดเดิม เลือกเครื่องมือผิด ทำงานซ้ำ หรือบอกว่าทำเสร็จแล้ว ทั้งที่ยังไม่ได้ตรวจสอบผลลัพธ์จริง ๆ

เรื่องนี้ทำให้ผมเริ่มสงสัยว่า ปัญหาอาจไม่ได้อยู่ที่ความสามารถของโมเดลเพียงอย่างเดียว

- AI Harness คืออะไรกันแน่? -

เท่าที่ผมเข้าใจ AI Harness คือระบบซอฟต์แวร์ที่อยู่รอบตัว AI Model ทำหน้าที่จัดเตรียมข้อมูล เชื่อมต่อเครื่องมือ ควบคุมขั้นตอนการทำงาน จัดการสิทธิ์ และตรวจสอบผลลัพธ์

ลองนึกภาพว่าเรามีช่างที่เก่งมากคนหนึ่ง

เขาอาจมีความรู้และทักษะครบถ้วน แต่ถ้าไม่มีเครื่องมือ ไม่มีแบบแปลนที่อัปเดต ไม่มีขั้นตอนตรวจรับงาน หรือไม่มีใครกำหนดว่าอะไรทำได้และทำไม่ได้ งานก็ยังผิดพลาดได้อยู่ดี

AI Model ก็คล้ายกันครับ

โมเดลอาจรู้วิธีเขียนโปรแกรม แต่ไม่ได้หมายความว่าจะเข้าถึงไฟล์ แก้โค้ด รันทดสอบ หรือรับประกันได้ด้วยตัวเองว่าระบบที่สร้างขึ้นทำงานถูกต้อง

Harness จึงเข้ามาช่วยจัดการสิ่งเหล่านี้

ในวิดีโอแบ่งเรื่องที่ต้องออกแบบไว้เป็น 4 ส่วน ซึ่งผมคิดว่าน่าสนใจมาก

- 1. Context & Memory — ทำอย่างไรให้ AI ไม่หลงลืมระหว่างทำงาน -

Context คือข้อมูลที่ AI ได้รับเพื่อใช้ทำความเข้าใจงาน ส่วน Memory คือกลไกเก็บและนำข้อมูลที่สำคัญกลับมาใช้

ในตัวอย่างของ Google มีการแยกข้อมูลออกเป็นหลายระดับ เช่น

Session — ประวัติการสนทนา การเรียกเครื่องมือ และผลลัพธ์ในรอบการทำงาน

State — ข้อมูลสถานะสำคัญของงาน เช่น กำลังทำอะไร ผ่านขั้นตอนไหนแล้ว หรือเหลืออะไรต้องตรวจสอบ

Long-term Memory — ความทรงจำระยะยาวที่นำข้อมูลสำคัญกลับมาใช้ในการสนทนาครั้งต่อไป

ผมมองว่าการแยกแบบนี้มีประโยชน์มาก เพราะการเก็บทุกอย่างไว้ในประวัติสนทนายาว ๆ ไม่ได้แปลว่า AI จะหยิบข้อมูลที่ถูกต้องมาใช้ได้เสมอไป

สำหรับงานที่ผมทำอยู่ จึงเริ่มเห็นความสำคัญของการแยกข้อมูลที่เป็นข้อกำหนดถาวร สถานะปัจจุบัน และบทเรียนจากงานก่อนหน้าออกจากกันให้ชัดเจนขึ้น

- 2. Tools & Workflow — AI คิดได้ แต่ต้องมีระบบช่วยลงมือทำ -

Tools คือเครื่องมือที่เปิดให้ AI สั่งทำงานจริง เช่น อ่านไฟล์ แก้ไขโค้ด เรียก API หรือทดสอบโปรแกรม

ส่วน Workflow คือการกำหนดลำดับและเงื่อนไขการทำงาน

ในวิดีโอยังพูดถึง MCP (Model Context Protocol หรือมาตรฐานเชื่อมต่อ AI กับเครื่องมือภายนอก) ซึ่งช่วยให้ AI เข้าถึงความสามารถของระบบอื่นได้อย่างเป็นแบบแผน

ลองนึกถึงตัวอย่างง่าย ๆ จากวิดีโอ

เราสั่ง AI ให้สร้างปุ่มส่งออกข้อมูลลูกค้าเป็นไฟล์ CSV

AI อาจเขียนโค้ดเสร็จแล้วบอกว่าเรียบร้อย แต่เราจะรู้ได้อย่างไรว่าข้อมูลลูกค้าครบทุกคน?

Harness สามารถจัดขั้นตอนให้ AI แก้โค้ด แล้วทดสอบทั้งความถูกต้องของข้อมูลและการกดดาวน์โหลดจริง

ถ้าทดสอบไม่ผ่าน ก็ส่งผลกลับไปให้แก้ไข แต่หากแก้ซ้ำจนเกินจำนวนครั้งที่กำหนด ระบบก็หยุดและขอความช่วยเหลือ

ตรงนี้ผมชอบเป็นพิเศษ เพราะช่วยลดโอกาสที่ AI จะพยายามแก้ปัญหาเดิมวนไปเรื่อย ๆ โดยไม่มีจุดสิ้นสุด

- 3. Security & Privacy — ให้ AI ทำงานได้ แต่ต้องมีขอบเขต -

ส่วนนี้ผมคิดว่าสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะเมื่อเราเริ่มใช้ AI Agent (ระบบ AI ที่สามารถเลือกใช้เครื่องมือและดำเนินงานหลายขั้นตอนได้) กับระบบธุรกิจจริง

วิดีโอพูดถึง Sandbox ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมแยกสำหรับทดลองทำงาน โดยจำกัดการเข้าถึงไฟล์และเครือข่าย

รวมถึง Prompt Injection หรือการแทรกคำสั่งอันตรายผ่านข้อมูลภายนอก เพื่อหลอกให้ AI ทำสิ่งที่ไม่ควรทำ

ตัวอย่างเช่น AI อ่านเอกสารที่มีข้อความแอบสั่งให้ส่งรหัสผ่านออกไปยังเว็บไซต์อื่น

ถ้าระบบไม่มีการควบคุมสิทธิ์ที่ดี ความเสียหายก็อาจเกิดขึ้นได้ แม้เราไม่ได้เป็นคนออกคำสั่งนั้นเอง

อีกเรื่องที่น่าสนใจคือ แม้เครื่องมือจะทำงานบนคอมพิวเตอร์ของเรา แต่ข้อมูลจากเครื่องมือก็อาจถูกส่งต่อไปยังโมเดลที่ให้บริการบน Cloud รวมถึงถูกบันทึกไว้ในประวัติหรือ Logs (บันทึกเหตุการณ์ของระบบ) ได้

จึงต้องคิดทั้งเรื่องสิทธิ์ในการเข้าถึง ข้อมูลที่อนุญาตให้ส่งออก และระยะเวลาจัดเก็บ

การบอก AI ว่า “ระมัดระวังหน่อยนะ” อย่างเดียวคงไม่เพียงพอ ต้องมีซอฟต์แวร์บังคับใช้ข้อจำกัดเหล่านี้จริง ๆ

- 4. Evaluation — AI บอกว่าเสร็จ ไม่ได้แปลว่างานถูกต้อง -

หัวข้อนี้ทำให้ผมนึกถึงประสบการณ์ที่เคยเจอโดยตรง

บางครั้ง AI อธิบายผลการทำงานได้ดูน่าเชื่อถือมาก แต่เมื่อกลับไปตรวจไฟล์หรือทดลองใช้งานจริง กลับพบว่ายังมีบางส่วนไม่ตรงตามข้อกำหนด

ในวิดีโอเสนอการประเมินผล 3 แนวทาง

Deterministic Evaluation — ใช้เงื่อนไขที่ตรวจสอบได้แน่นอน เช่น ข้อมูลส่งออกต้องครบ 10 รายการ

LLM-as-a-Judge — ใช้โมเดลอีกตัวช่วยประเมิน เช่น คำอธิบายเข้าใจง่ายและครบถ้วนหรือไม่ แต่คำตัดสินของโมเดลก็อาจผิดพลาดได้

Human Evaluation — ให้มนุษย์ทดลองใช้งานและตัดสินสิ่งที่ระบบอัตโนมัติอาจตรวจไม่พบ เช่น ปุ่มใช้งานยากหรือคำอธิบายชวนสับสน

ผมคิดว่าทั้งสามวิธีช่วยเสริมกัน มากกว่าจะเลือกใช้เพียงวิธีใดวิธีหนึ่ง

- แล้วเราจะนำเรื่องนี้มาใช้กับงานจริงอย่างไร? -

สมมติว่าเรากำลังพัฒนาระบบให้ AI ช่วยสรุปยอดจากฐานข้อมูล แล้วแจ้งผลผ่าน LINE

แทนที่จะสั่งเพียงว่า “ช่วยสรุปยอดแล้วส่งให้ลูกค้า”

เราอาจออกแบบให้ระบบอ่านข้อมูลเฉพาะที่ได้รับอนุญาต ตรวจสอบจำนวนรายการและยอดรวมก่อนส่ง ตรวจสอบผู้รับ และขออนุมัติหากเป็นการดำเนินการที่มีความเสี่ยง

เมื่อส่งเสร็จ ก็ต้องมีหลักฐานยืนยันว่าระบบส่งข้อมูลอะไร ไปที่ไหน และสำเร็จจริงหรือไม่

ทั้งหมดนี้เป็นตัวอย่างการนำแนวคิด Harness มาช่วยสร้างความน่าเชื่อถือให้กับกระบวนการทำงาน ไม่ใช่เพียงหวังว่าโมเดลจะทำถูกต้องทุกครั้ง

- มุมมองส่วนตัวหลังจากพยายามทำความเข้าใจเรื่องนี้ -

จากประสบการณ์ที่ผมใช้ LLM ช่วยพัฒนาซอฟต์แวร์และออกแบบกระบวนการทำงาน เคยมีช่วงที่ต้องเสียเวลาตามแก้ปัญหาการหลงลืม การทำงานซ้ำ และการข้ามขั้นตอนตรวจสอบอยู่พอสมควร

ตอนแรกก็มีความคิดว่าถ้าเปลี่ยนไปใช้โมเดลที่ฉลาดกว่าเดิม ปัญหาเหล่านี้น่าจะลดลง

แต่หลังจากลองปรับวิธีจัดการ Context แยกสถานะงาน กำหนดข้อบังคับในการใช้เครื่องมือ และเพิ่มหลักฐานการตรวจสอบผลลัพธ์ ผมเริ่มเห็นว่าโครงสร้างการทำงานรอบตัว AI มีความสำคัญไม่น้อยไปกว่าตัวโมเดลเลย

แน่นอนว่า Harness ไม่ได้ทำให้ AI หมดข้อผิดพลาด และการเพิ่มระบบควบคุมก็มีต้นทุนด้านความซับซ้อน เวลา และทรัพยากรเช่นกัน

งานเล็ก ๆ อาจไม่จำเป็นต้องใช้โครงสร้างที่ซับซ้อนมาก แต่เมื่อเริ่มเป็นงานหลายขั้นตอน เกี่ยวข้องกับข้อมูลสำคัญ หรือมีผลกระทบต่อผู้อื่น ผมคิดว่าเราควรให้ความสำคัญกับเรื่องนี้มากขึ้น

สิ่งหนึ่งที่ผมได้จากวิดีโอนี้คือ เราอาจต้องเริ่มเปลี่ยนคำถามจาก

“จะเลือก AI Model ตัวไหนให้ฉลาดที่สุด?”

มาเป็น

“จะออกแบบสภาพแวดล้อมอย่างไร ให้ AI ที่เรามีอยู่ทำงานได้ถูกต้อง ปลอดภัย และตรวจสอบได้มากที่สุด?”

ผมยังอยู่ระหว่างศึกษาเรื่อง AI Harness เหมือนกัน และคิดว่ายังมีรายละเอียดอีกมากที่ต้องเรียนรู้

ใครที่เคยนำ AI Agent หรือ LLM ไปใช้ทำงานจริง แล้วเจอปัญหาคล้าย ๆ กัน หรือมีแนวทางจัดการที่แตกต่างออกไป อยากชวนมาแลกเปลี่ยนความคิดเห็นกันครับ

ไม่จำเป็นต้องเห็นตรงกันทุกเรื่องก็ได้ ขอเพียงพูดคุยกันด้วยเหตุผลและเคารพมุมมองของกันและกัน เผื่อประสบการณ์ของแต่ละคนจะช่วยให้เราได้แนวคิดใหม่ ๆ ไปปรับใช้กับงานของตัวเองต่อไป 😊

อ้างอิง: AI Harness Crash Course — Google Cloud Tech

\#AIHarness #AIAgent #LLM #ContextEngineering #AIAutomation #SoftwareEngineering

เรียบเรียงจากเนื้อหาวิดีโอที่แนบมา โดยเพิ่มเติมตัวอย่างประยุกต์ใช้และมุมมองบุคคลที่หนึ่งจากประสบการณ์ทำงานกับ LLM 

AI harness crash course - Google Cloud Tech.txt