วิศวกร Anthropic เปิดเผย, "You're Not Supposed to Prompt Claude. You're Supposed to Build Graphs and Loops That Prompt Themselves"
โดย Nokka (นก-กา) | 12 สิงหาคม 2026
บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4-pro) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์, Nokka (นก-กา)
"At Anthropic, nobody is prompting agents anymore. We're building graphs and loops, they're building agents."
นี่คือคำพูดของวิศวกร Anthropic ใน workshop 30 นาทีที่หลุดออกมาบน X, และกลายเป็นไวรัลทันที [1] [6], เพราะมันเฉลยความจริงที่คนนอกไม่รู้:
วิธีที่ Anthropic ใช้ Claude ภายใน, ไม่ใช่การ "prompt", แต่คือการ "สร้างระบบที่ prompt ตัวเอง"
สิ่งที่วิศวกร Anthropic เปิดเผย, สรุปจาก 3 Workshops
Codez (@0xCodez), AI researcher และ content creator ที่มีผู้ติดตาม 32,300+ คน, ได้แชร์เนื้อหาจาก workshops ของวิศวกร Anthropic หลายครั้ง [1] [2] [3]:
Workshop 1: "You're not supposed to prompt Claude" (55 นาที)
วิศวกรหญิงจาก Anthropic เปิดเผยในวิดีโอ 55 นาที:
"You're not supposed to prompt Claude. You're supposed to build a system that prompts itself." [2]
เธอแสดงวิธีสร้าง agents ที่:
| ความสามารถ | คำอธิบาย |
|---|---|
| Remember | จำสิ่งที่ทำไปแล้ว, ไม่เริ่มจากศูนย์ทุกครั้ง |
| Fix their own mistakes | ตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดตัวเอง, โดยไม่ต้องมีคนบอก |
| Get smarter with every run | เรียนรู้จากประสบการณ์, พัฒนาตัวเองทุกครั้งที่รัน |
ทั้งหมดนี้, ด้วย graphs, ไม่ใช่ prompting
Workshop 2: "Nobody is prompting agents anymore" (30 นาที)
วิศวกร Anthropic ใน workshop 30 นาที:
"At Anthropic, nobody is prompting agents anymore. We're building graphs and loops, they're building agents. In 3-6 months, we'll all be doing graph engineering for our agentic systems." [1]
ประเด็นสำคัญ:
| สิ่งที่วิศวกรพูด | ความหมาย |
|---|---|
| "Nobody is prompting agents" | การ prompt ทีละคำถาม, คือวิธีแบบเก่า, Anthropic เลิกใช้แล้ว |
| "We're building graphs and loops" | สร้างระบบที่ agent ทำงานเป็น network, ไม่ใช่ linear |
| "They're building agents" | Graphs และ loops, สร้าง agents เอง, มนุษย์แค่ออกแบบระบบ |
| "In 3-6 months, we'll all be doing this" | นี่คืออนาคตอันใกล้, ไม่ใช่เรื่องไกลตัว |
Workshop 3: "Build 5 assistants in one afternoon" (50 นาที)
วิศวกร Anthropic ในวิดีโอ 50 นาที:
"You can build 5 assistants in one afternoon. Each one handles a task you've been doing manually every single day." [3]
เขาเปิดเผยวิธีที่ Anthropic สร้าง Claude Code ขึ้นมา, โดยใช้ coding assistants, และวิธีที่ทีมภายในสร้าง assistants สำหรับงานประจำวัน
Graph Engineering คืออะไร, หลักการที่ Anthropic ใช้
จากเนื้อหาที่วิศวกร Anthropic เปิดเผย, และจากบทความ "Graph Engineering with Claude: 14-Step roadmap" โดย Codez [4], นี่คือหลักการ:
แบบเก่า: Linear Prompting
คุณ → Prompt → Claude → ตอบ → คุณอ่าน → Prompt ใหม่ → Claude → ตอบ → ...
ปัญหา:
- คุณต้องนั่งเฝ้า, รอตอบ, อ่าน, ถามใหม่
- Claude ไม่จำว่าทำอะไรไปแล้ว
- ทุกครั้งเริ่มจากศูนย์
- 9 ใน 10 คนไม่เคยเขียน loop ที่ prompt agent ให้
แบบใหม่: Graph Engineering
คุณออกแบบ Graph → Agent 1 ทำงาน → ส่งผลให้ Agent 2 → Agent 2 ทำงาน → ส่งผลให้ Agent 3 → ... → ผลลัพธ์
↓
Agent ตรวจสอบ
↓
แก้ไขอัตโนมัติ
↓
เรียนรู้ → เก่งขึ้น
ข้อดี:
- คุณไม่ต้องนั่งเฝ้า, ระบบรันเอง
- Agent จำได้, เพราะ state ถูกเก็บใน graph
- Agent แก้ไขตัวเอง, เพราะมี verification loop
- Agent เก่งขึ้นทุก run, เพราะเรียนรู้จากความผิดพลาด
14-Step Roadmap, จาก Prompter สู่ Graph Architect
Codez ได้สร้าง roadmap 14 ขั้นตอนสำหรับการเปลี่ยนจาก "คนที่ prompt" → "คนที่ออกแบบ graph" [4]:
| ขั้น | สิ่งที่ต้องทำ | ระดับ |
|---|---|---|
| 1 | เข้าใจว่า prompting แบบ linear มีข้อจำกัด | Beginner |
| 2 | เรียนรู้การสร้าง loop พื้นฐาน, agent เรียกตัวเองซ้ำ | Beginner |
| 3 | เพิ่ม conditional branching, ถ้า A → ทำ B, ถ้า C → ทำ D | Beginner |
| 4 | สร้าง verification loop, agent ตรวจสอบงานตัวเอง | Intermediate |
| 5 | เพิ่ม memory, agent จำ state ระหว่าง runs | Intermediate |
| 6 | สร้าง multi-agent graph, agent หลายตัวทำงานร่วมกัน | Intermediate |
| 7 | เพิ่ม error recovery, agent แก้ไขตัวเองเมื่อผิดพลาด | Intermediate |
| 8 | สร้าง feedback loop, agent เรียนรู้จากผลลัพธ์ | Advanced |
| 9 | เพิ่ม self-improvement, agent พัฒนาตัวเองทุก run | Advanced |
| 10 | สร้าง knowledge graph, agent เชื่อมโยงข้อมูล | Advanced |
| 11 | เพิ่ม external memory, 6 files, vector store, database | Advanced |
| 12 | สร้าง autonomous pipeline, ระบบรันเองโดยไม่ต้องมีคน | Expert |
| 13 | เพิ่ม monitoring และ cost tracking | Expert |
| 14 | ออกแบบระบบที่ "prompt ตัวเอง", ไม่ต้องมีมนุษย์ใน loop | Expert |
3 แนวคิดหลักที่ Anthropic ใช้ภายใน
จากการรวบรวมข้อมูลทั้งหมด, นี่คือ 3 แนวคิดที่วิศวกร Anthropic ใช้:
1. Graphs, ไม่ใช่ Linear
| Linear | Graph |
|---|---|
| A → B → C → D | A → B → C → D |
| ↘ E → F ↗ | |
| C ← G (feedback) | |
| ทุกขั้นตอนรอกัน | ทำงาน parallel, มี feedback loop |
2. Loops, ระบบที่ Prompt ตัวเอง
แทนที่คุณจะ prompt Claude, คุณสร้าง loop ที่:
Loop:
1. Agent อ่าน state ปัจจุบัน
2. Agent ตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อ
3. Agent ทำงาน
4. Agent ตรวจสอบผลลัพธ์
5. ถ้าผิด → แก้ไข → กลับไปข้อ 3
6. ถ้าถูก → อัปเดต state → กลับไปข้อ 1 (หรือจบ)
นี่คือ "system that prompts itself", Claude ตัดสินใจเองว่าจะถามอะไรต่อ, ไม่ใช่คุณ
3. Self-Improving, เก่งขึ้นทุก Run
ทุกครั้งที่ agent รัน, มันบันทึก:
- อะไรที่ทำถูก → ใช้ซ้ำ
- อะไรที่ทำผิด → หลีกเลี่ยง
- อะไรที่เรียนรู้ → อัปเดต knowledge
ผลลัพธ์: Agent ที่รันครั้งที่ 100, เก่งกว่าครั้งที่ 1, โดยที่คุณไม่ต้องสอนอะไรเพิ่ม
ตัวอย่างจริง, 5 Assistants ใน 1 บ่าย
วิศวกร Anthropic บอกว่า "คุณสร้าง 5 assistants ได้ใน 1 บ่าย" [3], นี่คือตัวอย่าง:
| Assistant | งานที่ทำ | Graph ที่ใช้ |
|---|---|---|
| Code Reviewer | ตรวจสอบโค้ดทุก PR, อัตโนมัติ | PR → Review → Comment → Learn from feedback |
| Bug Fixer | แก้บั๊กจาก issue, อัตโนมัติ | Issue → Analyze → Fix → Test → PR |
| Doc Writer | เขียนเอกสารจากโค้ด, อัตโนมัติ | Code → Extract → Write → Review → Publish |
| Deploy Manager | ตรวจสอบและ deploy, อัตโนมัติ | Check → Build → Test → Deploy → Monitor |
| Meeting Summarizer | สรุปประชุม, ส่ง action items | Transcript → Summarize → Extract Actions → Email |
ทั้งหมดนี้, ไม่ต้อง prompt ทีละคำถาม, ระบบรันเอง
Andrew Ng ก็สอนเรื่องนี้, Agentic Knowledge Graphs
Andrew Ng เพิ่งเปิดคอร์ส 1 ชั่วโมงเรื่อง "Building Agentic Knowledge Graphs from Scratch" [5], เนื้อหาครอบคลุม:
| เวลา | หัวข้อ |
|---|---|
| 00:00 | Introduction to agentic knowledge Graphs |
| 03:07 | Construction of agentic Graphs |
| 14:00 | Architecture of multi-agent systems |
| 23:00 | Building agentic graphs with tools |
นี่คือการยืนยันจากผู้นำวงการ: Graph Engineering ไม่ได้มีเพียงเทรนด์, แต่มันคือทิศทางที่วงการ AI กำลังไป
เชื่อมโยงกับเทคนิคอื่นที่ Anthropic ใช้
| เทคนิค | เชื่อมกับ Graph Engineering อย่างไร |
|---|---|
| Reducer Engineering | Reducer คือ node หนึ่งใน graph, ทำความสะอาดข้อมูลก่อนส่งต่อ |
| 6-File Context Engineering | 6 ไฟล์คือ external memory, graph อ่าน/เขียนไฟล์เหล่านี้ |
| Context Compaction | Compaction คือ verification node, ลด tokens ก่อนส่งต่อ |
| Multi-Agent Architecture | Graph คือตัวเชื่อม agents หลายตัวเข้าด้วยกัน |
ทั้งหมดนี้คือชิ้นส่วนของระบบเดียวกัน: "Build graphs and loops that prompt themselves"
ใครควรสนใจเรื่องนี้
| กลุ่ม | เพราะ |
|---|---|
| AI Engineer | นี่คือวิธีที่คุณจะทำงานในอีก 3-6 เดือน, เริ่มเรียนรู้ตอนนี้ |
| CTO / Tech Lead | นี่คือ architecture ที่ Anthropic ใช้, และทีมคุณควรใช้ |
| Developer ที่ใช้ Claude Code | คุณกำลัง prompt ทีละคำถาม, หยุด, เริ่มสร้าง loops |
| Anyone building AI agents | Graph Engineering คือ evolution ถัดไปของ agent design |
สรุป
| คำถาม | คำตอบ |
|---|---|
| วิศวกร Anthropic พูดอะไร? | "Nobody is prompting agents anymore. We're building graphs and loops." |
| Graph Engineering คืออะไร? | การสร้างระบบที่ agent ทำงานเป็น network, มี feedback loop, prompt ตัวเอง |
| ต่างจาก prompting อย่างไร? | Prompting = คุณถามทีละคำถาม, Graph = ระบบรันเอง, เรียนรู้, พัฒนาตัวเอง |
| ใช้เวลานานแค่ไหน? | 14 ขั้นตอน, จาก beginner → expert, ใช้เวลาเป็นเดือน |
| ใครสอนได้บ้าง? | Codez มีคอร์ส "Graph Engineering with Claude: 14-Step roadmap" |
| Andrew Ng เกี่ยวข้องไหม? | ใช่, เพิ่งเปิดคอร์ส "Agentic Knowledge Graphs" |
Bottom line, วิศวกร Anthropic พูดไว้ชัดเจน:
"In 3-6 months, we'll all be doing graph engineering for our agentic systems."
คำถามไม่ใช่ "คุณควรเรียนรู้ Graph Engineering ไหม", แต่คือ "คุณจะเริ่มเมื่อไหร่"
แหล่งอ้างอิง
[1] Codez (@0xCodez). "Anthropic engineers: 'At Anthropic, nobody is prompting agents anymore. We're building graphs and loops'". X. 11 สิงหาคม 2026. https://x.com/0xCodez
[2] Codez (@0xCodez). "Anthropic engineer: 'You're not supposed to prompt Claude. You're supposed to build a system that prompts itself.'". X. 9 สิงหาคม 2026. https://x.com/0xCodez
[3] Codez (@0xCodez). "Anthropic engineer: 'You can build 5 assistants in one afternoon.'". X. 10 สิงหาคม 2026. https://x.com/0xCodez
[4] Codez (@0xCodez). "Graph Engineering with Claude: 14-Step roadmap from 0 to graph architect (Full Course)". X. 20 กรกฎาคม 2026. https://x.com/0xCodez
[5] Codez (@0xCodez). "Andrew Ng just released a 1-hour course on building agentic knowledge Graphs from scratch". X. 10 สิงหาคม 2026. https://x.com/0xCodez
[6] Movez (@0xMovez). "Anthropic engineer: 'You're not supposed to prompt Claude. You're supposed to build graphs and loops that prompts itself'". X. 11 สิงหาคม 2026. https://x.com/0xMovez/status/2087190230939877687
บทความนี้รวบรวมจากโพสต์ของ Movez, Codez, และเนื้อหาจาก workshops ของวิศวกร Anthropic ที่แชร์บน X, ข้อมูล ณ 12 สิงหาคม 2026, Nokka
คุณยัง prompt Claude ทีละคำถามอยู่หรือเปล่า? หรือเริ่มสร้าง graphs และ loops แล้ว? คิดว่า Graph Engineering จะมาแทน prompting จริงไหม? แชร์ความเห็นใต้บทความได้เลยครับ
Top comments (0)