Generative AI vs. Agentic AI:
วิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์จากการสร้างสรรค์สู่การตัดสินใจอัตโนมัติ
ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) กำลังเข้ามามีบทบาทในทุกมิติของสังคม วงการการศึกษาถือเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่ได้รับผลกระทบอย่างมาก AI ไม่ได้เป็นเพียงแค่เครื่องมือช่วยค้นหาข้อมูลหรือเขียนรายงานอีกต่อไป แต่กำลังพัฒนาไปสู่การเป็น “ผู้ช่วยทางความคิด” ที่สามารถสร้างสรรค์ วางแผน และตัดสินใจได้ในระดับใกล้เคียงมนุษย์ แนวคิดของ AI ในยุคใหม่นี้แบ่งออกเป็น 2 กลุ่มหลัก ได้แก่ Generative AI และ Agentic AI ซึ่งมีบทบาทแตกต่างกัน แต่เกื้อหนุนซึ่งกันและกันในการนำองค์กรเข้าสู่ยุคของปัญญาประดิษฐ์เชิงรุก (Proactive Intelligence)
- Generative AI: ปัญญาประดิษฐ์ผู้สร้างสรรค์
Generative AI คือ เทคโนโลยีที่ใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เพื่อสร้างเนื้อหาใหม่จากชุดข้อมูลที่ได้เรียนรู้มา เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง หรือโค้ดคอมพิวเตอร์ ตัวอย่างเครื่องมือที่ได้รับความนิยม ได้แก่ ChatGPT, Claude, DALL·E และ Midjourney จุดเด่นของ Generative AI คือความสามารถในการ “สร้างสรรค์” (Creative) โดยอ้างอิงจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถร่างเอกสาร สรุปข้อมูล แปลภาษา หรือสร้างสื่อประกอบการสอนได้ภายในเวลาอันรวดเร็ว
อย่างไรก็ตาม Generative AI ยังมีข้อจำกัดที่สำคัญ Generative AI ยัง “ไม่เข้าใจเป้าหมายของงาน” อย่างแท้จริง และยังต้องอาศัยมนุษย์ในการควบคุม ตรวจสอบ และสั่งการผ่านคำสั่ง (Prompt) อย่างต่อเนื่อง
- Agentic AI: ปัญญาประดิษฐ์ผู้ดำเนินการ
ในทางกลับกัน Agentic AI หรือ AI เชิงตัวแทน คือ วิวัฒนาการขั้นต่อไปของปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถ “ตัดสินใจ” และ “ดำเนินการ” ได้ด้วยตัวเองเพื่อบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ Agentic AI จะทำงานแบบอิสระตามขั้นตอนที่ได้รับมอบหมาย โดยสามารถวางแผน ตัดสินใจ และแม้กระทั่งแก้ไขข้อผิดพลาดระหว่างทางได้ด้วยตัวเอง ตัวอย่างของ Agentic AI ได้แก่ Microsoft AutoGen, CrewAI และ LangChain ซึ่งทำหน้าที่เป็นเฟรมเวิร์กในการสร้าง AI ที่มีความสามารถในการดำเนินการอัตโนมัติ
เปรียบเทียบง่าย ๆ คือ ถ้า Generative AI เป็น “ผู้สร้างสรรค์” ที่รอรับคำสั่ง Agentic AI ก็เปรียบเสมือน “ผู้บริหารโครงการ” ที่สามารถทำงานตามแผนได้ตั้งแต่ต้นจนจบโดยมีเป้าหมายที่ชัดเจน
- วิวัฒนาการของระบบ AI สู่การนำมาใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง
Generative AI และ Agentic AI ไม่ได้แข่งขันกัน แต่ทำงานร่วมกันได้อย่างลงตัวเพื่อสร้างระบบที่ทรงพลัง Generative AI ทำหน้าที่เป็น “มันสมอง” ที่ใช้ในการสร้างเนื้อหาหรือให้ข้อมูลที่จำเป็น ในขณะที่ Agentic AI ทำหน้าที่เป็น “มือและเท้า” ที่นำข้อมูลเหล่านั้นไปดำเนินการตามเป้าหมายที่ซับซ้อนได้อย่างชาญฉลาด
เมื่อทั้งสองถูกรวมเข้ากับเครื่องมือ Workflow Automation เช่น n8n องค์กรก็จะสามารถสร้างระบบ AI ที่ทำงานได้ครบวงจรอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ซึ่งจะนำไปสู่การพัฒนาในทุกภาคส่วน รวมถึงการพัฒนาสถาบันการศึกษาให้เป็นมหาวิทยาลัยอัจฉริยะ (Smart University) อย่างแท้จริง
- บทส่งท้าย
สำหรับสำนักวิทยบริการและเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์ (ARIT–PCRU) แนวคิดของ Generative AI และ Agentic AI ไม่ได้เป็นเพียงเทคโนโลยีที่น่าสนใจในระดับโลกเท่านั้น แต่กำลังถูกนำมาประยุกต์ใช้จริงในบริบทของ “องค์กรบริการสารสนเทศและการเรียนรู้” ของมหาวิทยาลัย เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและยกระดับประสบการณ์ของผู้ใช้บริการทั้งในเชิงการเรียนรู้ดิจิทัล (Digital Learning) และการบริหารจัดการระบบสารสนเทศ (Information Management)
สำนักฯ มุ่งเน้นการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยีให้พร้อมรองรับการประยุกต์ใช้ AI อาทิเช่นระบบบริการอัตโนมัติ (Automation Services) ระบบช่วยตอบคำถามด้วย AI (AI Assistant for Library & IT Services) และมีแนวคิดในการใช้ AI เพื่อวิเคราะห์และจัดการข้อมูลมหาวิทยาลัย (AI-driven Data Insights) ซึ่งล้วนสอดคล้องกับแนวคิด “Smart ARIT” ที่เป็นหนึ่งในยุทธศาสตร์สำคัญของมหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์ในการขับเคลื่อนมหาวิทยาลัยสู่การเป็น “Smart University”
การทำความเข้าใจความแตกต่างและความสัมพันธ์ระหว่าง Generative AI และ Agentic AI จึงเป็นก้าวแรกที่สำคัญที่จะช่วยให้บุคลากรของสำนักฯ และมหาวิทยาลัยสามารถออกแบบระบบและนวัตกรรมการให้บริการที่ “ฉลาดขึ้น” และพร้อมรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีในอนาคต เพื่อให้อุดมศึกษาไทยก้าวสู่ยุค AI for Learning, AI for Service, และ AI for Governance อย่างสมบูรณ์
ในบทความตอนถัดไป เราจะเจาะลึกการประยุกต์ใช้จริงในหัวข้อ “n8n: เครื่องมือ Workflow Automation สะพานเชื่อมสู่ยุค Agentic AI” เพื่อทำความเข้าใจว่าระบบนี้ทำงานอย่างไร และเหตุใดจึงเป็นก้าวสำคัญของการนำ AI เข้ามาขับเคลื่อนมหาวิทยาลัยสู่ยุคใหม่
ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ฐิณาภัณฑ์ นิธิยุวิทย์
รองผู้อำนวยการสำนักวิทยบริการและเทคโนโลยีสารสนเทศ
มหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์
เอกสารอ้างอิง (References)
- 9Expert Training. (2568). Generative AI หรือ Agentic AI เลือกตัวไหนให้ตรงใจคุณ. สืบค้นเมื่อจาก https://www.9experttraining.com
- IBM. (2025). Agentic AI vs. Generative AI: Understanding the Core Differences. สืบค้นเมื่อจาก https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai-vs-generative-ai
- McKinsey & Company. (2024). Seizing the Agentic AI Advantage. สืบค้นเมื่อจาก https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/seizing-the-agentic-ai-advantage
- NVIDIA. (2025). What is Agentic AI? สืบค้นเมื่อจาก https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-agentic-ai
- NSTDA. (2568). 10 Technologies to Watch 2025: ปัญญาประดิษฐ์ที่รู้คิดและการตัดสินใจอัตโนมัติ (Agentic AI). สืบค้นเมื่อจาก https://www.nstda.or.th
- TechTalkThai. (2567). มุมมอง Blendata จาก Generative AI สู่ Agentic AI: เทรนด์เทคโนโลยี AI ที่ควรจับตา. สืบค้นเมื่อจาก https://www.techtalkthai.com
- TechTalkThai. (2567). รู้จัก n8n เครื่องมือ Workflow Automation เชื่อมต่อ AI และบริการออนไลน์แบบไม่ต้องเขียนโค้ด. สืบค้นเมื่อจาก https://www.techtalkthai.com
- Thomson Reuters. (2025). Agentic AI vs Generative AI: The Core Differences. สืบค้นเมื่อจาก https://www.thomsonreuters.com/en/glossary/agentic-ai-vs-generative-ai
Views Today : 29
Views Yesterday : 76
Views This Month : 1375
Views This Year : 23509
Total views : 65986