🎯 สิ่งที่ควรลงมือทำวันนี้
1. ทดลองแนวคิด Small Model → Router → Frontier Model กับ Workflow เล็ก ๆ และวัด Cost/Latency เทียบกับการใช้โมเดลใหญ่ทุก Request
2. ทดลอง Local Inference กับ Repository หรือ Test Data ที่ไม่เป็น Production เพื่อประเมินว่ามี Task ใดสามารถย้ายจาก Cloud Model มา Local Model ได้
3. เปลี่ยนการวัด AI จาก “คำตอบดูดีไหม” เป็น Task Success Rate + Latency + Cost + Human Correction Rate
4. เลือก Workflow จริงในองค์กรหนึ่งงาน แล้วแยกว่า Step ใดควรเป็น AI Reasoning / Agent / API / Deterministic Code / Human Approval
5. ทำ Inventory ของ AI Agents และ MCP Servers แล้วกำหนดอย่างน้อย Owner + Identity + Permission + Data Scope + Tool Scope + Kill Switch + Audit Log
🔭 เทรนด์ที่ควรจับตา
Small Models for Agents • Local Inference • Model Routing • Enterprise AI Production • Domain-specific Agents • Agent Identity • MCP Security • AI Observability • Human-in-the-loop
ภาพใหญ่ที่ Developer ควรเห็นวันนี้คือ AI Stack กำลังแยกเป็นหลายชั้นมากขึ้น:
Model → Router → Agent → Tools → Runtime → Identity → Governance
ดังนั้นระบบ AI ที่ดีอาจไม่ได้ใช้ Model ที่เก่งที่สุดทุกครั้ง แต่เลือก Model และ Infrastructure ที่เหมาะที่สุดในแต่ละ Step
อนาคตของ AI Engineering จึงไม่ใช่แค่ Prompt Engineering แต่คือการออกแบบ AI System Engineering ทั้งระบบ
#AIDailyBrief #AIDailyBriefForProgrammer #AI #ArtificialIntelligence #AIAgent #AgenticAI #AmazonAI #StrandsAgents #LocalAI #LocalLLM #MagnitudeAI #OpenAI #Anthropic #Claude #EnterpriseAI #AgentIdentity #AgentGovernance #MCP #MCPSecurity #AIInfrastructure #AIEngineering #SoftwareEngineering #Developer #Programmer #DevSecOps #HumanInTheLoop #ข่าวAI #โปรแกรมเมอร์ #นักพัฒนาระบบ
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2026 Blockdit
