สร้าง AI Agent ด้วย LangChain

📅 2026-02-09 | โดย อ.บอม กิตติทัศน์ เจริญพนาสิทธิ์ — SiamCafe.net Since 1997

สร้าง AI Agent ด้วย LangChain: พี่บอมสอนน้องทำของเล่นสุดล้ำ

น้องๆ เคยคิดไหมว่าอยากมีผู้ช่วยส่วนตัวที่ฉลาดสุดๆ คอยตอบคำถาม ช่วยทำงาน คิดไอเดียให้เราได้ตลอด 24 ชั่วโมง? สมัยผมทำร้านเน็ตเมื่อ 20 กว่าปีก่อน แค่ Google นี่ก็ว้าวแล้วนะ แต่ยุคนี้มันต้อง AI Agent นี่แหละ!

AI Agent คืออะไร? มันก็คือโปรแกรม AI ที่ถูกออกแบบมาให้ "คิดเอง ทำเอง" ได้คล้ายๆ คนจริงๆ ไม่ใช่แค่รับคำสั่งแล้วทำตามเป๊ะๆ แต่มันสามารถวางแผน ตัดสินใจ เรียนรู้ และปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์ต่างๆ ได้ด้วยตัวเอง เจ๋งป่ะล่ะ?

ทำไม AI Agent ถึงสำคัญ? ก็เพราะมันช่วยเราประหยัดเวลา ลดภาระ และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานได้ไง! ลองนึกภาพว่ามี Agent คอยช่วยตอบอีเมล จัดตารางนัดหมาย หรือแม้แต่เขียนโค้ดให้เราสิ ชีวิตจะง่ายขึ้นเยอะเลย! SiamCafe Blog มีบทความดีๆ อีกเพียบ ลองเข้าไปอ่านดูนะ

LangChain คืออะไร เกี่ยวอะไรกับ AI Agent?

LangChain เปรียบเสมือน "ชุดเครื่องมือ" ที่ช่วยให้เราสร้าง AI Agent ได้ง่ายขึ้นเยอะ! สมัยก่อนถ้าจะสร้าง Agent สักตัว ต้องเขียนโค้ดเองแทบทุกอย่าง แต่ LangChain เตรียม component สำเร็จรูปมาให้เราใช้เพียบ เช่น โมเดลภาษา (LLM), Tool ต่างๆ (เช่น Search Engine, Calculator) และ Memory (ความจำของ Agent) ทำให้เราโฟกัสกับการออกแบบ Agent มากกว่าการเขียนโค้ดเองทั้งหมด

คิดซะว่า LangChain คือ LEGO สำหรับ AI Agent นั่นแหละ! เราสามารถเอาชิ้นส่วนต่างๆ มาต่อกัน สร้างเป็น Agent ที่ซับซ้อนและฉลาดได้ตามที่เราต้องการ

วิธีสร้าง AI Agent ด้วย LangChain: Step-by-Step

เอาล่ะ มาถึงส่วนที่สนุกที่สุด นั่นคือการสร้าง AI Agent กัน! ผมจะสอนแบบ step-by-step ให้น้องๆ ทำตามได้ง่ายๆ นะ

ติดตั้ง LangChain และ Dependencies: ก่อนอื่นเราต้องติดตั้ง LangChain และ library อื่นๆ ที่จำเป็นก่อน โดยใช้ pip (package installer ของ Python)
```
pip install langchain openai google-search-results
        
```
อย่าลืมใส่ OpenAI API Key และ Google Search API Key ใน environment variable ด้วยนะ
เลือกโมเดลภาษา (LLM): LangChain รองรับ LLM หลายตัว เช่น OpenAI, Cohere, Hugging Face แต่ที่นิยมใช้กันมากที่สุดคือ OpenAI เพราะฉลาดและใช้งานง่าย
```
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0.9) # temperature คือค่าที่กำหนดความ random ของคำตอบ
        
```
Temperature ยิ่งสูง คำตอบก็จะยิ่ง creative แต่ก็อาจจะมั่วได้เหมือนกัน ลองปรับดูตามความเหมาะสมนะ
กำหนด Tools ให้ Agent: Tools คือ "ความสามารถ" ที่ Agent จะใช้ในการทำงาน เช่น Search Engine, Calculator, Python REPL
```
from langchain.agents import load_tools

tools = load_tools(["google-search", "llm-math"], llm=llm) # Google Search และ LLM Math
        
```
ในตัวอย่างนี้ เราให้ Agent สามารถค้นหาข้อมูลใน Google และคำนวณเลขได้
สร้าง Agent: ทีนี้ก็ถึงเวลาสร้าง Agent แล้ว! เราจะใช้ AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION ซึ่งเป็น Agent ที่ฉลาดพอที่จะ "คิดเอง" ว่าจะใช้ Tool ไหนในการตอบคำถาม
```
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType

agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) # verbose=True จะแสดงขั้นตอนการทำงานของ Agent
        
```
Verbose mode จะช่วยให้เราเห็นว่า Agent มันคิดอะไรอยู่ ทำอะไรอยู่ ซึ่งมีประโยชน์มากในการ debug
ลองถามคำถาม Agent: สุดท้ายก็ลองถามคำถาม Agent ดู!
```
agent.run("Who is Leo DiCaprio's girlfriend? What is her current age raised to the 0.43 power?")
        
```
Agent จะค้นหาข้อมูลใน Google, คำนวณเลข และตอบคำถามเรา

ตารางเปรียบเทียบ Agent Types ใน LangChain

Agent Type	Description	Use Case
ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION	Agent ที่ใช้ "ความคิด" ในการตัดสินใจว่าจะใช้ Tool ไหน	เหมาะสำหรับงานที่ซับซ้อน และต้องใช้ Tool หลายอย่าง
REACT_DOCSTORE	Agent ที่สามารถค้นหาข้อมูลใน Document Store (เช่น Wikipedia)	เหมาะสำหรับงานที่ต้องการข้อมูลจากแหล่งข้อมูลเฉพาะ
SELF_ASK_WITH_SEARCH	Agent ที่ถามคำถามตัวเองเพื่อค้นหาข้อมูลใน Google	เหมาะสำหรับงานที่ต้องการข้อมูลทั่วไป

แต่ละ Agent Type ก็มีข้อดีข้อเสียต่างกันไป ลองเลือกใช้ให้เหมาะกับงานนะ

Advanced LangChain: Beyond the Basics

หลังจากที่น้องๆ ได้ลองสร้าง Agent แบบง่ายๆ แล้ว ทีนี้เรามาดู advanced techniques ที่จะช่วยให้ Agent ของเราฉลาดขึ้นไปอีกขั้นกัน

Memory: ทำให้ Agent "จำ" เรื่องราวได้

โดยปกติแล้ว Agent จะ "ลืม" ทุกอย่างหลังจากตอบคำถามเสร็จ แต่ถ้าเราอยากให้ Agent จำเรื่องราวที่เคยคุยกันได้ เราต้องใส่ Memory ให้มัน


from langchain.memory import ConversationBufferMemory

memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)

ConversationBufferMemory จะเก็บประวัติการสนทนาทั้งหมดไว้ใน buffer แล้วส่งให้ Agent ทุกครั้งที่ Agent ตอบคำถาม

จากนั้นก็เอา memory ไปใส่ใน initialize_agent:


agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True, memory=memory)

ทีนี้ Agent ก็จะจำได้แล้วว่าเราเคยคุยอะไรกันมาบ้าง

Chains: สร้าง Workflow ที่ซับซ้อน

Chains คือการเอา LLM, Tools และ Components อื่นๆ มา "ต่อ" กันเป็น workflow ที่ซับซ้อน เช่น เราอาจจะสร้าง Chain ที่:

รับ input จากผู้ใช้
ค้นหาข้อมูลใน Google
สรุปข้อมูล
แปลเป็นภาษาไทย
ตอบกลับผู้ใช้

LangChain มี Chains สำเร็จรูปให้เราใช้หลายแบบ หรือเราจะสร้าง Chain เองก็ได้

Callbacks: Debug และ Monitor Agent

Callbacks คือ functions ที่ถูกเรียกใช้ในระหว่างที่ Agent ทำงาน เช่น ก่อนที่ Agent จะเรียก LLM, หลังที่ Agent จะเรียก Tool

เราสามารถใช้ Callbacks เพื่อ debug Agent, monitor performance หรือทำ logging

FAQ: คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ LangChain

Q: LangChain เหมาะกับใคร?
A: เหมาะกับนักพัฒนาที่ต้องการสร้าง AI Agent ที่ซับซ้อน และต้องการเครื่องมือที่ช่วยลดความซับซ้อนในการพัฒนา
Q: ต้องมีความรู้เรื่อง AI มากแค่ไหนถึงจะใช้ LangChain ได้?
A: ไม่จำเป็นต้องมีความรู้เรื่อง AI ลึกซึ้ง แต่ควรรู้พื้นฐานเรื่อง LLM และ concepts เกี่ยวกับ AI Agent บ้าง
Q: LangChain ฟรีไหม?
A: LangChain เป็น open-source library ใช้งานได้ฟรี แต่ LLM บางตัว (เช่น OpenAI) อาจจะมีค่าใช้จ่าย

น้องๆ ลองเอาไปเล่นกันดูนะ! AI Agent นี่มันของเล่นสุดล้ำจริงๆ SiamCafe Blog มีบทความใหม่ๆ เกี่ยวกับ AI อีกเยอะเลย อย่าลืมติดตามกันนะ!

🎬 วิดีโอแนะนำ

ดูวิดีโอเพิ่มเติมเกี่ยวกับสร้าง AI Agent ด้วย LangChain:

Best Practices ในการสร้าง AI Agent ด้วย LangChain

1. เข้าใจ Use Case ก่อนลงมือเขียน Code

สมัยผมทำร้านเน็ตนะ, ลูกค้ามาถามเยอะมากว่า "พี่ๆ ลงเกมส์นี้ให้หน่อย" แต่พอลงให้แล้ว, ดันเล่นไม่เป็น! AI Agent ก็เหมือนกัน, อย่าเพิ่งรีบร้อนเขียนโค้ด. ต้องเข้าใจก่อนว่าเราจะเอา Agent ไปทำอะไร, แก้ปัญหาอะไร. ไม่งั้นทำไปก็เสียเวลาเปล่า.

2. Data is King, Garbage in, Garbage out

Agent มันฉลาดได้ด้วยข้อมูลที่เราป้อนให้. ถ้าข้อมูลที่ให้มันมั่ว, คำตอบที่ได้ก็มั่วตาม. เคยเจอเคสลูกค้าเอาข้อมูลปลอมมาให้วิเคราะห์, ผลลัพธ์ออกมาเพี้ยนไปหมด. ฉะนั้น, เลือกข้อมูลให้ดี, clean ข้อมูลให้พร้อม, แล้ว Agent จะทำงานได้ดีเอง.

3. Prompt Engineering สำคัญกว่าที่คิด

การเขียน Prompt ให้ Agent เข้าใจ, เหมือนเป็นการ "สอน" ให้มันทำงาน. ต้องเขียนให้ชัดเจน, กระชับ, และตรงประเด็น. ลองคิดว่าเรากำลังสั่งงานลูกน้อง, ถ้าเราสั่งงานไม่เคลียร์, งานที่ได้ก็ไม่ตรงใจ. ผมเคยเสียเวลาเป็นวันๆ เพราะ Prompt ไม่ดีนี่แหละ.

4. Monitor และ Iterate อย่างสม่ำเสมอ

AI Agent ไม่ใช่ของวิเศษที่ทำครั้งเดียวแล้วจบ. ต้องคอย Monitor การทำงาน, ดูว่ามันตอบคำถามได้ถูกต้องไหม, มีปัญหาอะไรหรือเปล่า. แล้วค่อยๆ ปรับปรุง Prompt, ปรับปรุง Code, เพื่อให้ Agent มันเก่งขึ้นเรื่อยๆ. เหมือนเลี้ยงเด็ก, ต้องคอยสอน คอยดูแล.

FAQ คำถามที่พบบ่อย

ทำไมต้องใช้ LangChain? มี Library อื่นที่ดีกว่าไหม?

LangChain มันเหมือน LEGO, มี Component สำเร็จรูปให้เราเอามาต่อกันง่ายๆ. Library อื่นก็มี, แต่ LangChain มัน Flexible กว่า, Community ใหญ่กว่า, หาข้อมูลได้ง่ายกว่า. แต่สุดท้ายก็ขึ้นอยู่กับความถนัดของแต่ละคนนะ.

LangChain ใช้งานยากไหม? ต้องมีความรู้เรื่อง AI มากแค่ไหน?

ถ้าเขียน Python เป็น, ก็พอจะเริ่มได้. LangChain มัน Abstract ความซับซ้อนของ AI ไปเยอะ. แต่ถ้ามีความรู้เรื่อง AI บ้าง, จะเข้าใจการทำงานของ Agent ได้ลึกซึ้งกว่า. ลองเริ่มจาก Tutorial ง่ายๆ ก่อนก็ได้, ค่อยๆ เรียนรู้ไป.

Agent ที่สร้างด้วย LangChain เอาไปใช้ทำอะไรได้บ้าง?

สารพัดเลย! ตั้งแต่ตอบคำถามลูกค้า, สรุปเอกสาร, สร้าง Content, วิเคราะห์ข้อมูล, ไปจนถึงเทรดหุ้น (แต่ต้องระวังหน่อยนะ!). iCafeForex ก็ใช้ AI ในการวิเคราะห์ตลาด Forex เหมือนกัน.

มี Resources อะไรแนะนำบ้าง สำหรับคนที่อยากศึกษา LangChain เพิ่มเติม?

เริ่มจาก Documentation ของ LangChain ก่อนเลย, ละเอียดมาก. แล้วก็ลองดู Blog ต่างๆ, มีคนเขียน Tutorial เยอะแยะ. SiamCafe Blog ก็มีบทความเกี่ยวกับ AI บ้างเหมือนกัน ลองเข้าไปอ่านดูได้

สรุป

การสร้าง AI Agent ด้วย LangChain ไม่ใช่เรื่องยาก, แต่ก็ไม่ง่ายซะทีเดียว. ต้องเข้าใจ Use Case, เตรียมข้อมูลให้ดี, เขียน Prompt ให้คม, และ Monitor อย่างสม่ำเสมอ. ที่สำคัญ, อย่าท้อ! ลองผิดลองถูกไปเรื่อยๆ, เดี๋ยวก็เก่งเอง.