“AI จะแย่งงานมนุษย์” ประโยคนี้ทุกคนคงเคยได้ยินกันมาบ่อย ในอดีตคงคิดว่าคงเป็นเรื่องของอนาคต ที่ AI จะแย่งงานได้ แต่ปัจจุบันนี้อนาคตมาถึงแล้ว เมื่อ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็น "พนักงาน" เต็มตัว! คำว่า “แย่งงาน” คือ การที่บริษัท “มอง AI ในฐานะพนักงานคนหนึ่ง ไม่ใช่แค่ Tools”

ดังเห็นได้จากบริษัท Startup แห่งหนึ่งได้ประกาศรับสมัคร AI Agents เป็นพนักงาน จำนวน 3 ตำแหน่ง คือ

(1) Content Creation Agent โดยจะต้องสามารถเขียนบทความ วัดผล และปรับปรุงได้

(2) Customer Support Engineer Agent มีหน้าที่ตอบลูกค้าภายใน 2 นาที และต้องการ AI ที่มีประสบการณ์ด้านบริการลูกค้ามาก่อน

(3) Junior Developer Agent มีหน้าที่จัดการปัญหาบน GitHub เขียนเอกสาร และเขียนโค้ดภาษา TypeScript และ Go

Agentic AI คืออะไร? บทความนี้จะเริ่มจากการอธิบายความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ AI เช่น LLM Agentic AI, AI Agents แล้วจึงอธิบายถึงความแตกต่างระหว่าง Generative AI กับ Agentic AI รวมถึงอธิบายต่อไปว่าควรสร้าง Agents เมื่อใด นอกจากนี้ เพื่อแสดงให้เห็นถึงการนำ Agentic AI ไปใช้ประโยชน์ทางธุรกิจ บทความนี้จะนำเสนอกรณีศึกษาการใช้ Agentic AI ในวงการการเงินและการตลาด หัวข้อสุดท้ายของบทความจะกล่าวถึงองค์ประกอบพื้นฐานของการออกแบบ Agents และบทสรุป ตามลำดับ

ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ AI

ก่อนอื่น เรามาทำความรู้จัก LLM (Large language model) หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งกำลังเก่งขึ้นเรื่อย ๆ ในการจัดการงานที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอน ความก้าวหน้าในการคิดวิเคราะห์ การเข้าใจข้อมูลหลากหลายรูปแบบ และการใช้เครื่องมือต่าง ๆ ในตอนนี้ได้มีการปลดล็อกระบบใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM เรียกว่า 'Agents' (เอเจนต์/ตัวแทน)

Agentic AI เป็นวิวัฒนาการอีกขั้นของปัญญาประดิษฐ์ ที่ไม่ได้เป็นเพียงแค่ AI เดี่ยว ๆ ที่ทำงานตามคำสั่ง แต่เป็นการรวมตัวของ "AI Agents" ที่ทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาดและเป็นอิสระ เพื่อบรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น

AI Agents คือ AI หลายตัวที่ทำงานร่วมกันหลายขั้นตอนในนามของผู้ใช้ (acting on behalf of the user) สามารถตัดสินใจและจัดการงานเองได้ทั้งหมดอย่างอิสระ โดยมีกระบวนการทำงาน (workflow) อย่างเป็นลำดับขั้นตอน ที่ต้องดำเนินการเพื่อให้บรรลุเป้าหมายของผู้ใช้ เช่น แก้ปัญหาลูกค้า จองร้านอาหาร หรือสร้างรายงาน เพราะมีสมอง (Model) คือ LLM ที่คิดและตัดสินใจได้ว่าต้องทำอะไร มีเครื่องมือ (Tools) ที่ใช้ในการลงมือทำสิ่งนั้น ๆ โดยจะทำตามคำสั่ง (Instructions) ที่กำหนด (ดูรูปที่ 1)

รูปที่ 1

ที่มา: https://www.cadence.com/en_US/home/explore/agentic-ai.html

ความแตกต่างระหว่าง Generative AI กับ Agentic AI

แม้ว่า Generative AI และ Agentic AI จะมีรากฐานมาจาก LLM เหมือนกัน แต่ก็มีความแตกต่างโดยสิ้นเชิง Generative AI หรือปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้าง เป็นปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานอยู่บนระบบการตอบสนอง (Reactive System) เมื่อได้รับคำสั่ง (Prompt) และทำการสร้าง (Generate) ผ่านการฝึกฝนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ (Training Massive Data) พูดง่าย ๆ ว่าเป็นการคำนวณทางคณิตศาสตร์สถิติ เพื่อสร้างข้อมูล เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง หรือโค้ด เป็นต้น โดยมีมนุษย์เข้ามาควบคุมในแต่ละขั้นตอนและสิ้นสุดลงเมื่อไม่มีคำสั่งต่อไป

ในขณะที่ Agentic AI หรือตัวแทนผู้ปฏิบัติการ เป็นปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานอยู่บนระบบเชิงรุก (Proactive System) การทำงานเริ่มต้นจากคำสั่ง (Prompt) ที่กำหนดเป้าหมาย (Goal) มีการทำงานเป็น Cycle หลายกระบวนการ (multi-processing) เริ่มจากการรับรู้ (Perceive) เป้าหมาย ตัดสินใจ (Decide) อย่างเป็นลำดับขั้นตอน ดำเนินการ (Execute) และเรียนรู้ผลลัพธ์ (Learn output) หลังจากนั้นก็นำผลลัพธ์ (Output) มาทำตาม Loop (รับรู้–ตัดสินใจ–ดำเนินการ–เรียนรู้) ต่อไป โดยไม่มีมนุษย์ควบคุมในแต่ละขั้นตอนอีก

เพื่อให้เห็นภาพมากขึ้น เราจะใช้ Prompt อันเดียวกันคือ Prompt "เมื่อวานนี้ราคาปิดของหุ้น NVIDIA (NVDA) อยู่ที่เท่าไหร่ และหัวข้อข่าวเทคโนโลยีเด่น ๆ วันนี้มีอะไรบ้าง?" กับ AI ทั้งสองระบบเพื่อดูว่าจะให้ผลลัพธ์อย่างไร

สำหรับ Generative AI พบว่า มีแนวโน้มที่จะแจ้งว่าความรู้ของตนเองมีวันสิ้นสุด (knowledge cut off date) และอธิบายว่า ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ แต่อาจจะให้ราคาปิดล่าสุดที่มีอยู่ในชุดข้อมูลฝึกฝน ซึ่งเป็นข้อมูลที่ล้าสมัย และอาจสร้างรายการ "หัวข้อข่าวเทคโนโลยี" ที่ดูน่าเชื่อถือ แต่เป็นข้อมูลทั่วไปและไม่ใช่ข่าวของวันนี้ ซึ่งเป็นการเน้นย้ำถึงความเสี่ยงของการสร้างข้อมูลเท็จ (false positive/ hallucination/ prediction error) อาจสรุปได้ว่า ผลลัพธ์ที่ได้จาก Generative AI คือ ข้อความที่อธิบายข้อจำกัดของตนเอง ให้ข้อมูลที่อาจไม่ถูกต้องและล้าสมัย

ขณะที่ Agentic AI จะกำหนดเป้าหมาย (Goal) จาก Prompt โดยการดึงข้อมูลเฉพาะแบบเรียลไทม์ 2 รูปแบบ ดังแสดงในกรอบที่ 2 แล้วพบว่า ผลลัพธ์ของ Agentic AI จะได้ข้อความตอบกลับที่กระชับและแม่นยำ เช่น "ราคาปิดของ NVDA เมื่อวานนี้คือ $898.73” รวมถึงหัวข้อข่าวเทคโนโลยีเด่น ๆ ในวันนี้ เช่น การได้รับรายการบทความล่าสุดพร้อมทั้งลิงก์บทความ

จากตัวอย่างข้างต้น จะเห็นได้ว่า แม้ว่าจะใช้คำสั่งเดียวกัน แต่ Generative AI และ Agentic AI ให้คำตอบที่มีความแตกต่างกัน โดย Generative AI สร้างคำตอบที่ผ่านการฝึกฝนจากชุดข้อมูลในอดีต ไม่สามารถตอบข้อมูลชุดปัจจุบันได้ ขณะที่ Agentic AI สามารถตอบข้อมูลที่เป็นปัจจุบันได้มากกว่า เนื่องจากสามารถเข้าถึงเครื่องมือภายนอกอื่น ๆ

จะเห็นได้ว่า AI Agents สามารถทำงานได้ดีกว่า AI แบบเดิม เนื่องจากคุณสมบัติของ Agentic AI คือ การใช้ LLM และการเข้าถึงเครื่องมือต่าง ๆ ของระบบภายนอกได้ เมื่อใช้ AI ประเภท Large Language Model (LLM) ในการบริหารจัดการขั้นตอนการทำงานและตัดสินใจ พบว่า Agents มีความสามารถในการควบคุมตัวเองและจัดการกระบวนการทำงาน รู้ว่างานเสร็จสิ้นเมื่อไหร่ (Self-completion) แก้ไขตัวเองได้หากเกิดความผิดพลาด (Self-correction) สามารถหยุดการทำงาน และรายงานผู้ใช้ในกรณีที่ Agents พบว่างานนั้นซับซ้อนเกินกว่าจะแก้ไขได้เองหรือต้องการข้อมูลเพิ่มเติมจากมนุษย์ (Handoff) ส่วนประเด็นการเข้าถึงเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อโต้ตอบ (Interact) กับระบบภายนอกได้นั้น Agents รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเลือกใช้ Tools ที่เหมาะสมได้เองตามสถานะปัจจุบันของงาน โดยทำงานภายใต้ Instructions ที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนเสมอ

ควรสร้าง Agents มาเพื่อใช้งานเมื่อไหร่

จากที่ได้ทราบกันว่า Agentic AI ทำงานได้ดีกว่า AI แบบเดิม ทำให้มีคำถามต่อไปว่า “ควรสร้าง Agents มาเพื่อใช้งานเมื่อไหร่” สำหรับคำถามนี้ สามารถตอบได้อย่างง่าย ๆ ว่า “เมื่อปัญหามีความซับซ้อน เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา และต้องการการตัดสินใจแบบอัตโนมัติที่ยืดหยุ่นกว่าวิธีเชิงกฎเกณฑ์แบบเดิม”

การสร้าง Agentic AI หรือระบบที่ประกอบด้วยหลาย Agents เมื่อองค์กรต้องรับมือกับข้อมูลจำนวนมาก งานที่ซับซ้อน และสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ซึ่งไม่สามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยวิธีการแบบเดิมที่อิงกฎตายตัว โดยเฉพาะเมื่อมีความจำเป็นต้องตัดสินใจอัตโนมัติแบบ real time เช่น กรณีของ JP Morgan ที่ใช้ multi-Agent system เพื่อเร่งการวิเคราะห์ข้อมูลด้านการลงทุน และกรณี Domino’s Pizza ที่ใช้ Agentic AI พัฒนาแคมเปญการตลาดให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละรายแบบเฉพาะบุคคล ระบบ Agents ช่วยลดภาระงานซ้ำซ้อน เพิ่มความเร็ว ความแม่นยำ และความยืดหยุ่นในการดำเนินการ ซึ่งเหมาะกับหลากหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่การเงินการลงทุน การตลาด เกษตรกรรม อุตสาหกรรม ธุรกิจบริการ ไปจนถึงการจัดการภัยพิบัติหรือระบบบริการภาครัฐ เป็นต้น

กรณีศึกษาการใช้ Agentic AI

เพื่อให้ผู้อ่านเห็นตัวอย่างการนำ Agents มาใช้เป็นพลังขับเคลื่อนธุรกิจ เราขอยกกรณีศึกษา (Case study) ในวงการการเงินและการตลาด โดยเริ่มจากกรณีศึกษาในธุรกิจการเงินของ JPMorgan และตามด้วยกรณีศึกษาทางด้านการตลาดของ Domino’s Pizza

Finance: JPMorgan “Ask D.A.V.I.D” (Investment Research)

ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สร้างโดย JPMorgan Chase มีจุดมุ่งหมายเพื่อเป็นเครื่องมือช่วยในการวิจัยการลงทุนโดยอัตโนมัติ (Automating Investment Research) มุ่งเน้นความรวดเร็วของการหาข้อมูล ระบบนี้มีโครงสร้างแบบหลายตัวแทน (multi-Agents) ประกอบด้วย Supervisor Agents ที่ทำหน้าที่สำคัญ คือ ตัดสินใจแทนมนุษย์โดยควบคุม Agents ที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน (ดูรูปประกอบ 2) ได้แก่

1. Structured Data Agent ทำหน้าที่แปลงคำถามหรือคำสั่งจากผู้ใช้ในรูปแบบภาษาธรรมชาติ (Natural Language Query) ให้เป็นภาษาสำหรับดึงข้อมูลเชิงโครงสร้าง เช่น Structural Query Language (SQL) หรือ GraphQL เพื่อดึงข้อมูลเชิงโครงสร้าง เช่น ข้อมูลกองทุนหรือประวัติสถานะกองทุน หลังจากนั้นจะใช้ LLM เพื่อสรุปผลลัพธ์และวิเคราะห์ข้อมูล

2. Unstructured Data Agent คือ Retrieval Augmented Generation (RAG) Agent ทำหน้าที่ดึงข้อมูล (retrieval) จากแหล่งข้อมูล แล้วใช้ LLM เพื่อรวบรวมและสรุปข้อมูลที่ไม่เป็นโครงสร้าง เช่น บันทึกการประชุม อีเมล และการจดบันทึกต่าง ๆ

3. Analytics Agent เป็น Reasoning and Acting (ReAct) Agent โดยใช้กรอบแนวคิด “Reasoning and Acting” (ReAct) ที่ผสานระหว่างการให้เหตุผลแบบลำดับขั้น (Chain of Thought - CoT) เข้ากับการใช้เครื่องมือภายนอก (external tool) เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ ผ่าน Application Programming Interface (API) เสมือนสะพานเชื่อมระหว่างระบบต่าง ๆ ทำให้สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

รูปที่ 2

ที่มา: JPMorgan Chase

Marketing: Domino’s Pizza

"จากท้ายแถว Fast Food Brand แบบเดิม ๆ สู่การเป็น หัวแถวด้านเทคโนโลยี”

“การตลาดเฉพาะบุคคล (Personalized Marketing) คือ หัวใจสำคัญ”

Domino’s Pizza ได้มีการนำ Agentic AI มาใช้พลิกโฉมกลยุทธ์ในการพัฒนาแคมเปญการตลาดแบบเจาะกลุ่มเป้าหมาย และสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ดี Domino's ได้รวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากหลายช่องทาง ผ่าน API เช่น แอปพลิเคชันบนมือถือ ระบบสั่งซื้อออนไลน์และโปรแกรมสะสมคะแนนลูกค้า ข้อมูลเหล่านี้ครอบคลุมถึง รูปแบบการซื้อ พฤติกรรมการท่องเว็บไซต์ หรือ Time Stamps เป็นต้น โดยทุกการกระทำของลูกค้า จะสร้างข้อมูลขึ้นมา และ API ทำหน้าที่เป็นท่อส่งข้อมูลเหล่านี้ไปรวมไว้ใน "Big Data”จากนั้นใช้ Machine Learning (ML) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ด้วยการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics) ทำให้แนะนำเมนูและเสนอ Promotion ที่ตรงเป้าหมาย โดยอิงจากตัวเลือกในอดีตของลูกค้า ดูตัวอย่างการใช้ Agentic AI ได้จากกรอบที่ 2 การนำ Agentic AI มาใช้นี้ช่วยเพิ่มยอดขายได้ SuperAGI. (2024) อ้างถึงรายงานของ Forrester ว่า บริษัทที่ใช้ Agentic AI เพื่อพัฒนาแคมเปญการตลาดแบบเฉพาะบุคคล มียอดขายเพิ่มขึ้นเฉลี่ย 10%

นอกจากการใช้ Agentic AI ซึ่งเป็นการใช้ระบบ multi-Agent System ในวงการการเงินและการตลาด อย่างเช่น JPMorgan และ Domino’s Pizza แล้ว Agentic AI ยังถูกนำไปใช้ในอุตสาหกรรมอื่นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ลดเวลาการทำงาน และการหาข้อมูลได้ด้วยตนเอง เช่น Blue River Technology เป็นบริษัทในเครือของ John Deere ใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อระบุพืช ฉีดสารกำจัดวัชพืชและปุ๋ย ซึ่งสามารถเรียนรู้จากสิ่งแวดล้อมและข้อมูลอื่น ๆ เพื่อช่วยให้เกษตรกรตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพในด้านผลผลิตและต้นทุน หรือในเรื่องการประเมินและรับมือกับภัยพิบัติ AI Agents สามารถใช้ข้อมูลต่าง ๆ เช่น ภาพถ่ายดาวเทียม คลื่นความถี่ เครือข่ายเซนเซอร์ และโซเชียลมีเดีย อย่างเรียลไทม์ เพื่อประเมินและคาดการณ์ เช่น UN Global Pulse ได้ใช้ภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อช่วยประเมินข้อมูล

องค์ประกอบพื้นฐานการออกแบบ Agents

การออกแบบ Agents เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ด้านต่าง ๆ มีองค์ประกอบพื้นฐาน 3 ส่วน คือ (1) สมอง (2) เครื่องมือ และ (3) คำสั่ง รายละเอียดองค์ประกอบต่าง ๆ โดยสังเขป มีดังนี้

สมอง (Model – การคิดและการเข้าใจ) ทำหน้าที่ “ตีความ” ข้อมูลจากผู้ใช้ เช่น ภาษาพูด/ข้อความ ส่วนใหญ่ใช้ LLM เช่น GPT, Claude, Gemini เป็นต้น กล่าวคือ เป็นปัญญาประดิษฐ์ที่ทำหน้าที่เป็นสมองของ Agents คอยคิดวิเคราะห์ เข้าใจเจตนา วางแผน และตัดสินใจว่าต้องทำอะไร อย่างไร ตัวอย่างเช่น DOM ของ Domino’s Pizza คำว่า "I want pepperoni pizza with extra cheese" ถูก LLM แปลงเป็น { item_code: 'PIZZA_PEP', addons: ['CHEESE_EXTRA'] } เพื่อส่งให้ระบบหลังบ้านหรือ API เครื่องมือ (Tools– การลงมือทำ) คือ เครื่องมือภายนอกที่ Agent เรียกใช้เมื่อ "สมอง" ตัดสินใจได้แล้ว กล่าวคือ ฟังก์ชันภายนอก หรือ API ต่าง ๆ (เหมือนแอปพลิเคชันหรือบริการอื่น ๆ) ที่ Agents สามารถเรียกใช้เพื่อลงมือทำบางอย่าง เช่น การค้นหาข้อมูล การส่งอีเมล หรือการอัปเดตข้อมูล โดยจะแบ่งได้เป็น Data Tools เช่น การดึงข้อมูล การทำ RAG (Retrieval-Augmented Generation) Action Tools เช่น API ที่ส่งคำสั่ง ระบบจัดการฐานข้อมูล และ Orchestration Tools เช่น Supervisor Agent, Task Queue และ Graph-based Planner ตัวอย่างเช่น Ask D.A.V.I.D ให้เรียก SQL ดึงเอกสารผ่าน Embedding ใช้ Agents ย่อยตามคำสั่ง หรือใช้ Supervisor Agent เพื่อควบคุม Agent ตัวอื่น, ตัวอย่างที่ DOM เรียกใช้ API ของ Domino’s เช่น Twilio (ส่ง SMS) หรือ Microsoft Cloud

คำสั่ง (Instructions – กฎเกณฑ์และขอบเขต) คือ การกำหนดพฤติกรรม ขอบเขตงาน และข้อจำกัดของ Agent เขียนในรูปแบบ prompt, system message หรือ finite state machine เป็นกฎเกณฑ์ และแนวทางที่ชัดเจน ซึ่งจะกำหนดว่า Agents ควรประพฤติตัวอย่างไร ทำอะไรได้บ้าง และมีขอบเขตแค่ไหน โดยจะประยุกต์เข้ากับหลาย Agent ตัวอย่างเช่น ถ้า Ask D.A.V.I.D เจอคำถามเชิงการวิเคราะห์ เช่น “ทำไมกองทุนนี้ถึงขาดทุน?” คำสั่งนี้จะถูกส่งไปยัง Supervisor Agent และทำการมอบหมายให้ Sub-Agent ดึงข้อมูลตลาด ข่าว และสร้างคำตอบเชิงเหตุผล ในขณะที่สำหรับ DOM แล้ว คำสั่งอาจจำกัดไว้เฉพาะการสั่งอาหารและติดตามสถานะเท่านั้น

บทสรุป

Agentic AI กำลังนำเราเข้าสู่ยุคใหม่ ที่การทำงานอัตโนมัติมีความฉลาด และเป็นอิสระมากขึ้น Agentic AI ไม่ใช่แค่การแทนที่แรงงาน แต่เป็นการยกระดับความสามารถในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน และขับเคลื่อนนวัตกรรมในสารพัดอุตสาหกรรมและสาขาวิชา ดังที่ได้เห็นตัวอย่างความสำเร็จของ JPMorgan และ Domino's Pizza ที่ใช้พลังของ Agentic AI เพื่อเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีในตลาดที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา การเข้าใจและนำ Agents มาปรับใช้ จึงเป็นกุญแจสำคัญสู่การเติบโตอย่างยั่งยืนของธุรกิจในอนาคต

บรรณานุกรม

DigitalDefynd. (2025). 10 ways JPMorgan is using AI [In Depth Case Study]. เข้าถึงข้อมูลจาก https://digitaldefynd.com/IQ/jp-morgan-using-ai-case-study/

J.P. Morgan. (n.d.). Payments Unbound: Volume 4. เข้าถึงข้อมูลจาก https://www.jpmorgan.com/payments/payments-unbound/magazine/volume-4

Langchain. (2025). How JPMorgan Built An AI Agent for Investment Research with LangGraph. เข้าถึงข้อมูลจาก https://youtu.be/yMalr0jiOAc?si=2VI05Su1AiVjxMsz

MessageMind. (n.d.). AI Enhances Domino's Customer Service. เข้าถึงข้อมูลจาก https://messagemind.ai/case-study/dominos/

Nitika Sharma. (2025). What is the Difference Between AI Agents and Agentic AI? เข้าถึงข้อมูลจาก https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/05/ai-agents-vs-agentic-ai/

PricewaterhouseCoopers. (2024). Agentic AI – The New Frontier in GenAI: An Executive Playbook. เข้าถึงข้อมูลจาก https://www.pwc.com/m1/en/publications/documents/2024/agentic-ai-the-new-frontier-in-genai-an-executive-playbook.pdf

5W PR. (2025). The Digital Marketing Success of Domino's: A Case Study in Innovation and Adaptation. เข้าถึงข้อมูลจาก https://5wpr.net/the-digital-marketing-success-of-dominos-a-case-study-in-innovation-and-adaptation/

SuperAGI. (2024). Top 10 Agentic AI Tools to Revolutionize Your Business in 2024. เข้าถึงข้อมูลจาก https://superagi.com/top-10-agentic-ai-tools-to-revolutionize-your-business-in-2024/

Twilio. (2025). Building a Voice-Based Pizza Ordering Service with Twilio, OpenAI, and Google Maps. เข้าถึงข้อมูลจาก https://www.twilio.com/en-us/blog/developers/community/building-voice-based-dominos-pizza-ordering-system-twilio-openai-google-maps

กิตติกรรมประกาศ

ผู้เขียนขอขอบพระคุณ ดร.ทีปกร จิร์ฐิติกุลชัย ที่ได้กรุณาให้โอกาสเขียนบทความนี้ รวมถึงช่วยขัดเกลาเนื้อหาและให้คำแนะนำที่มีคุณค่าในการพัฒนาบทความให้ถูกต้องสมบูรณ์ยิ่งขึ้น นอกจากนี้ ขอขอบคุณ คุณทัตพงศ์ สิทธิ์สุกใส และคุณยชญ์ ฟูจิวาระ ที่ได้ให้คำแนะนำเชิงวิชาการที่สร้างสรรค์และเป็นประโยชน์ หากมีข้อผิดพลาดประการใด คณะผู้จัดทำขอน้อมรับไว้และขออภัยมา ณ ที่นี้