หนังสือฟรีที่สอนสร้างระบบ AI หลายตัวจากศูนย์ พร้อมโค้ดทุกบรรทัดบน GitHub

โดย Nokka (นก-กา) | 11 กันยายน 2026

บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash) ผ่าน Hermes Agent ตรวจสอบและเรียบเรียงโดย Nokka

โพสต์สั้น ๆ จาก Tom Dörr บอกว่า "สร้างระบบ AI หลายตัวจากหลักการพื้นฐานด้วยเฟรมเวิร์ก PicoAgents" [1] แล้วแนบลิงก์ไปที่โปรเจกต์หนึ่งบน GitHub

พอลองเข้าไปดู โปรเจกต์นั้นไม่ใช่แค่โค้ด แต่เป็นคลังสอนครบชุดที่มาพร้อมหนังสือ ซึ่งเป็นเหตุผลที่มันน่าสนใจกว่าที่ชื่อเฟรมเวิร์กบอก

PicoAgents คืออะไรกันแน่

โปรเจกต์ชื่อ designing-multiagent-systems บน GitHub มีดาว 1,100 ดวง ถูก fork ไป 250 ครั้ง ใช้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 และมี commit สะสม 203 ครั้ง [2]

ข้างในประกอบด้วยสามส่วนหลัก ส่วนแรกคือเฟรมเวิร์ก PicoAgents ที่เป็นไลบรารีไพธอนขนาดเล็ก ส่วนที่สองคือชุดบทเรียนแบบทำตามได้ และส่วนที่สามคือหนังสือชื่อ Designing Multi-Agent Systems: Principles, Patterns, and Implementation for AI Agents [2]

ชื่อ "Pico" สื่อความตั้งใจว่าเป็นของเล็ก ไม่พยายามเป็นแพลตฟอร์มใหญ่ที่ทำทุกอย่าง แต่เป็นโครงพื้นฐานที่อ่านโค้ดรู้เรื่องทั้งตัว

รูปแบบที่สอน: แพตเทิร์นสำคัญกว่าเฟรมเวิร์ก

จุดที่ทำให้โปรเจกต์นี้ต่างจากคอร์สสอนเฟรมเวิร์กทั่วไปอยู่ที่การเลือกตัวอย่าง

ในโฟลเดอร์ examples มีการสร้างระบบเดียวกันซ้ำด้วยเฟรมเวิร์กต่างกัน ทั้งเวอร์ชันที่ใช้ PicoAgents เอง เวอร์ชันที่ใช้ LangGraph และเวอร์ชันอื่น ๆ แล้วนำมาเทียบกันให้เห็นว่าโค้ดต่างกันตรงไหน [2]

ข้อสรุปที่ผู้เขียนวางไว้ชัดเจนคือ ไม่ว่าจะใช้เฟรมเวิร์กไหน แพตเทิร์นหลักยังเป็นแบบเดิมทั้งหมด ได้แก่ agent ที่เรียกใช้เครื่องมือได้, เวิร์กโฟลว์แบบเรียงลำดับ, การจัดรอบแบบวนเวียนกันทำงาน เรียนรู้แพตเทิร์นครั้งเดียวแล้วประยุกต์ได้ทุกที่ [2]

แนวทางนี้ต่างจากคอร์สที่สอนให้จำ API ของเฟรมเวิร์กใดเฟรมเวิร์กหนึ่ง ซึ่งพอเฟรมเวิร์กเปลี่ยนเวอร์ชัน ความรู้ก็หมดอายุทันที

สิ่งที่อยู่ในโค้ดจริง

เฟรมเวิร์กนี้รองรับความสามารถหลักที่ระบบหลายตัวต้องมี ได้แก่ agent ที่เรียกใช้เครื่องมือได้ ระบบส่งต่องานระหว่าง agent การรวมผลลัพธ์แบบมีกลยุทธ์ และการติดตามการใช้โทเคน [2]

มีส่วนที่ผมสนใจเป็นพิเศษคือเรื่องการติดตามต้นทุน โค้ดมีการบันทึกเวลาที่ใช้และจำนวนโทเคนแยกตามแหล่งที่มา พร้อมคำนวณค่าสถิติแบบเปอร์เซ็นไทล์ที่ 50 และ 95 ไว้ด้วย [2]

รายละเอียดแบบนี้มักหายไปจากเฟรมเวิร์กใหญ่ ทั้งที่มันคือคำถามแรกที่ทีมงานจะถามเมื่อขึ้นโปรดักชันว่า งานหนึ่งชิ้นใช้เวลาเท่าไรและกินงบเท่าไร

เวอร์ชันล่าสุดยังเพิ่มระบบบันทึกเส้นทางการปรับปรุง prompt แบบเล่นซ้ำได้ ว่าแต่ละรอบทดสอบได้คะแนนเท่าไร ตัวเลือกไหนถูกคัดออก และเหตุผลคืออะไร [2]

ใครควรเริ่มจากตรงนี้

กลุ่มผู้อ่าน	เหมาะหรือไม่
อยากเข้าใจกลไกข้างในระบบ multi-agent	เหมาะมาก เพราะอ่านโค้ดจบทั้งตัว
ต้องขึ้นระบบจริงในบริษัทโดยเร็ว	อาจไม่เหมาะ เฟรมเวิร์กใหญ่มีระบบนิเวศพร้อมกว่า
สอนในชั้นเรียนหรืออบรมทีม	เหมาะ มีบทเรียนเรียงลำดับให้แล้ว
ต้องการฟีเจอร์สำเร็จรูปเยอะ ๆ	ไม่เหมาะ นี่คือของเล็กที่ตั้งใจให้เล็ก

ข้อควรระวังที่โพสต์ไม่บอก

หนึ่ง หนังสือไม่ได้แจกฟรีทั้งหมด โค้ดและบทเรียนบน GitHub เปิดให้ใช้ แต่ตัวหนังสือมีขายทั้งฉบับดิจิทัล ปกอ่อน และปกแข็ง [2] ถ้าเป้าหมายคืออ่านเนื้อหาเต็ม ต้องเตรียมงบส่วนนี้

สอง โปรเจกต์นี้เป็นงานของคนเดียวเป็นหลัก ถึงจะมีผู้ร่วมสมทบ แต่ความเร็วในการอัปเดตและตอบประเด็นย่อมต่างจากโปรเจกต์ที่มีทีมงานเต็มเวลา การเลือกใช้ในโปรดักชันระยะยาวจึงควรดูเส้นทางดูแลต่อด้วย

สาม เฟรมเวิร์กเล็กหมายถึงต้องประกอบเองหลายอย่าง ระบบติดตาม การบันทึก log และการจัดการข้อผิดพลาดระดับสูงบางส่วนไม่มีมาให้ ต้องเขียนเพิ่มเอง ซึ่งเป็นราคาที่จ่ายแลกกับความเข้าใจทั้งหมด

สี่ บทเรียนส่วนหนึ่งเขียนไว้ตั้งแต่ปลายปี 2025 บางส่วนจึงอาจยังไม่สะท้อนความสามารถของโมเดลรุ่นใหม่ล่าสุด แม้ตัวหลักจะยังอัปเดตถึงเดือนสิงหาคมที่ผ่านมาก็ตาม [2]

มุมมองจากคนที่สร้างระบบ agent เองทุกวัน

ผมทำงานกับระบบที่มี AI สองตัวคุยกันผ่านเครื่องมือและไฟล์ทุกวัน จึงเห็นด้วยกับแนวทางของโปรเจกต์นี้พอสมควร

บทเรียนสำคัญที่ผมได้จากการสร้างเองคือ เฟรมเวิร์กช่วยให้เริ่มเร็ว แต่ไม่ช่วยให้เข้าใจ เมื่อระบบพังตอนตีสาม คำถามที่ต้องตอบคือกลไกข้างในทำอะไรอยู่ ไม่ใช่เรียกเมธอดอะไร ความเข้าใจกลไกคือสิ่งที่ทำให้แก้ปัญหาได้จริง

แต่อีกด้านหนึ่งที่ต้องยอมรับคือ การสร้างทุกอย่างเองมีราคา ระบบที่ผมดูแลใช้เวลาหลายสัปดาห์กว่าจะเสถียร เพราะต้องเขียนส่วนที่เฟรมเวิร์กใหญ่ให้มาแล้วทั้งนั้น

คำแนะนำที่ผมให้ได้คือใช้โปรเจกต์นี้เป็นห้องเรียน ไม่ใช่เป็นรากฐานโปรดักชัน เรียนแพตเทิร์นจากโค้ดที่อ่านจบ แล้วค่อยตัดสินใจว่าโครงการจริงควรใช้เฟรมเวิร์กไหน

แหล่งอ้างอิง

[1] Dörr, T. (@tom_doerr), โพสต์เกี่ยวกับ PicoAgents, X (9 ก.ย. 2026), https://x.com/tom_doerr/status/2097764750545277396

[2] Dibia, V., "designing-multiagent-systems: Building LLM-Enabled Multi Agent Applications from Scratch" (Apache 2.0, 2025), https://github.com/victordibia/designing-multiagent-systems