APIDOG อัปเดตเมษา: ตัวแก้ไขข้อบกพร่อง AI Agent, ตัวแก้ไขข้อบกพร่อง A2A และการย้ายข้อมูล Postman ที่ง่ายขึ้น

การเปิดตัวในเดือนเมษายนเน้นเรื่องเดียวเป็นหลัก: ทำให้การพัฒนา AI Agent ตรวจสอบ ดีบัก และย้ายงานเข้ากระบวนการจริงได้ง่ายขึ้น

ลองใช้ Apidog วันนี้

ถ้าคุณกำลังสร้าง Agent ปัญหามักไม่ได้อยู่แค่ “คำตอบสุดท้ายถูกไหม” แต่อยู่ที่เส้นทางก่อนถึงคำตอบนั้น เช่น Agent เข้าใจเจตนาผู้ใช้อย่างไร เรียกใช้เครื่องมืออะไร เครื่องมือตอบกลับอะไร และจุดที่พังมาจากพรอมต์ การตั้งค่าโมเดล หรือ business logic กันแน่

เดือนนี้ Apidog เพิ่มเครื่องมือสำหรับงานเหล่านี้โดยตรง: AI Agent Debugger, A2A Debugger, การนำเข้า Postman API สำหรับการย้ายข้อมูลขนาดใหญ่, Ask AI แบบแถบด้านข้างในเอกสารที่เผยแพร่ และการเชื่อมต่อผู้ให้บริการโมเดลที่กำหนดเอง

⭐ การอัปเดตใหม่

🔥 AI Agent Debugger: ตรวจสอบ execution path ของ Agent

Apidog รองรับการดีบัก SSE endpoints แบบเห็นภาพอยู่แล้ว ซึ่งเหมาะกับงานอย่างการสตรีม response ของโมเดล, progress update, real-time notification และ event-driven API

แต่การดีบัก Agent ต้องเห็นมากกว่า stream สุดท้าย

ในการทำงานจริง คุณมักต้องตรวจสอบลำดับนี้:

1. ผู้ใช้ส่งข้อความอะไร
2. Agent สร้างบริบทหรือพรอมต์อย่างไร
3. โมเดลถูกเรียกด้วยข้อมูลใด
4. Agent เลือกเครื่องมือ MCP หรือ Skill ใด
5. เครื่องมือตอบกลับอะไร
6. Agent ใช้ผลลัพธ์นั้นสร้างคำตอบสุดท้ายอย่างไร

AI Agent Debugger ถูกออกแบบมาเพื่อให้คุณดู flow เหล่านี้ในที่เดียว แทนที่จะดูเฉพาะ final response

ใช้เครื่องมือนี้เมื่อต้องการตอบคำถามเชิงดีบัก เช่น:

• พรอมต์ให้บริบทกับโมเดลเพียงพอหรือไม่
• Agent เลือก tool ถูกตัวหรือไม่
• MCP tool คืนค่าตามที่คาดไว้หรือไม่
• input/output ของแต่ละขั้นตอนตรงกับ contract หรือไม่
• ปัญหาเกิดจาก model configuration, tool parameters หรือ business logic

ตัวอย่าง checklist สำหรับดีบัก Agent:

[ ] ตรวจสอบ user input
[ ] ตรวจสอบ prompt/context ที่ส่งเข้าโมเดล
[ ] ตรวจสอบ tool ที่ Agent เลือก
[ ] ตรวจสอบ parameters ที่ส่งเข้า tool
[ ] ตรวจสอบ response จาก tool
[ ] ตรวจสอบ final answer

แนวทางนี้ช่วยให้ทีมเห็น execution path ของ Agent ชัดขึ้น โดยเฉพาะเมื่อระบบเริ่มมีหลาย tool, หลาย prompt และหลายเงื่อนไขทางธุรกิจ

🤝 A2A Debugger: ทดสอบการสื่อสารระหว่าง Agent

ระบบ multi-agent เริ่มถูกใช้มากขึ้น เมื่อ Agent ต้องทำงานร่วมกัน คุณต้องตรวจสอบได้ว่า Agent แต่ละตัวส่งงาน แลกเปลี่ยนข้อความ และส่งผลลัพธ์กลับได้ถูกต้องหรือไม่

Apidog ตอนนี้รองรับการดีบักสำหรับ A2A ของ Google หรือโปรโตคอล Agent-to-Agent

สิ่งที่คุณสามารถทำได้:

1. ส่งคำขอ A2A โดยตรง
2. ตรวจสอบ request parameters
3. ดู response ที่ Agent ปลายทางส่งกลับ
4. ยืนยันผลลัพธ์ของ interaction
5. ลดการสลับไปมาระหว่างเครื่องมือหลายตัว

ความต่างระหว่าง debugger สองตัวนี้คือ:

• AI Agent Debugger: ใช้ตรวจสอบสิ่งที่เกิดขึ้นภายใน Agent เดียวระหว่างทำงาน
• A2A Debugger: ใช้ตรวจสอบว่า Agent หนึ่งสื่อสารกับ Agent อื่นได้ถูกต้องหรือไม่

ถ้าคุณกำลังสร้างระบบ multi-agent workflow โดยทั่วไปคุณจะต้องใช้ทั้งสองมุมมอง: ภายใน Agent และระหว่าง Agent

📦 นำเข้าข้อมูล Postman ผ่าน Postman API

การย้ายข้อมูลจาก Postman ตอนนี้เหมาะกับทีมขนาดใหญ่ขึ้น

เดิม Apidog รองรับการนำเข้าไฟล์ Postman ในเครื่องอยู่แล้ว ตอนนี้คุณสามารถนำเข้า Workspaces, Collections และ Environments ผ่าน Postman API ได้ด้วย

แนวทางการใช้งาน:

• ถ้านำเข้าโปรเจกต์เล็ก: ใช้ไฟล์ Postman local ได้เหมือนเดิม
• ถ้าย้าย Workspace ขนาดใหญ่: ใช้ Postman API เพื่อลดขั้นตอน export/upload/cleanup
• ถ้าบัญชี Postman มีหลาย Workspaces: Apidog จะสร้างโปรเจกต์ที่สอดคล้องกันหลังจากนำเข้า

เหมาะกับกรณีที่ต้องการย้ายข้อมูลจำนวนมากเข้าสู่ Apidog โดยไม่ต้องจัดการไฟล์ export หลายรอบด้วยตนเอง

📄 Ask AI ในเอกสารที่เผยแพร่ตอนนี้เปิดในแถบด้านข้าง

Ask AI ในเอกสารที่เผยแพร่ตอนนี้ทำงานในแถบด้านข้าง

ผู้ใช้เอกสารสามารถอ่าน API docs อยู่หน้าเดิม พร้อมถามคำถามกับ Ask AI ได้ทันที ไม่ต้องสลับหน้าไปมา

เหมาะกับเอกสารที่มีเนื้อหายาว เช่น:

• endpoint จำนวนมาก
• parameter หลายระดับ
• response schema ซับซ้อน
• authentication flow หลายแบบ
• ตัวอย่าง request/response หลายกรณี

workflow ที่ใช้งานได้จริง:

1. เปิดหน้าเอกสาร API
2. ถาม Ask AI เกี่ยวกับ endpoint หรือ schema ปัจจุบัน
3. อ่านคำตอบในแถบด้านข้าง
4. กลับไปดูรายละเอียดในหน้าเดิมต่อได้ทันที

🧠 ผู้ให้บริการ AI Model ที่กำหนดเอง

ทีมสามารถเชื่อมต่อผู้ให้บริการโมเดลที่กำหนดเองผ่าน Base URL ที่กำหนดเองได้

กรณีที่เหมาะกับฟีเจอร์นี้:

• บริษัทใช้ self-hosted model service
• มี internal model gateway
• ต้องควบคุม endpoint ของโมเดลเอง
• ต้องการดีบัก workflow ที่เกี่ยวข้องกับ AI โดยไม่ต้องสลับไปใช้เครื่องมืออื่น

ตัวอย่างข้อมูลที่มักต้องเตรียมก่อนเชื่อมต่อ:

Base URL: https://your-internal-model-gateway.example.com
Provider: custom
Auth: ใช้ตามการตั้งค่าภายในทีม

ประโยชน์หลักคือสามารถใช้ setup โมเดลขององค์กรร่วมกับ workflow การดีบักใน Apidog ได้โดยตรง

🐞 การแก้ไขข้อผิดพลาดและการปรับปรุงเล็กน้อย

เดือนนี้ยังมีการแก้ไขและปรับปรุงหลายรายการ:

• แก้ไขปัญหาที่การรวม OpenAPI อัจฉริยะไม่เก็บตัวอย่างการตอบสนองของเอนด์พอยต์
• แก้ไขปัญหาที่การรวมจากสาขาย่อยเข้าสู่สาขาหลักที่ได้รับการป้องกันอาจรวมเอนด์พอยต์ที่ไม่ได้เลือก
• แก้ไขการแสดงผลดรอปดาวน์ที่ไม่ถูกต้องเมื่อสร้างเวอร์ชันเอนด์พอยต์จากสาขา
• แก้ไขปัญหาที่ TestData และ TestCases ไม่ทำงานเมื่อรันการทดสอบผ่าน CLI
• แก้ไขปัญหาที่การส่งออก OpenAPI รวมส่วนประกอบการตอบสนองจากโมดูลที่ไม่เกี่ยวข้อง
• แก้ไขการจัดรูปแบบการส่งออก Markdown สำหรับ JSON ที่มีคอมเมนต์
• แก้ไขข้อผิดพลาดในการส่งออก Word ที่เกิดจาก crypto is not defined
• แก้ไขปัญหาที่การนำเข้า Knife4j ที่เปิดใช้งาน Basic Auth ไม่แสดงช่องชื่อผู้ใช้และรหัสผ่าน
• แก้ไขข้อผิดพลาดในการกรองเอนด์พอยต์เมื่อแท็กเป็นตัวเลข
• แก้ไขปัญหาที่ apidog endpoint list --branch ไม่ส่งคืนข้อมูลสำหรับสาขาที่ระบุ
• แก้ไขปัญหาพารามิเตอร์เครื่องมือ MCP, การกรอง และข้อความแสดงข้อผิดพลาดหลายรายการ
• แก้ไขปัญหาที่โค้ดที่สร้างขึ้นขาดตัวเลือกการกำหนดค่า typescriptThreePlus

🌟 สิ่งนี้มีผลกับ workflow ของทีมอย่างไร

ถ้าคุณกำลังย้ายจาก prototype Agent ไปเป็นโปรเจกต์จริง การอัปเดตชุดนี้ช่วยครอบคลุมจุดสำคัญหลายส่วน:

• ใช้ AI Agent Debugger เพื่อตรวจสอบ execution path ภายใน Agent
• ใช้ A2A Debugger เพื่อทดสอบการสื่อสารระหว่าง Agent
• ใช้ Postman API import เพื่อลดงาน manual migration
• ใช้ Ask AI sidebar เพื่อให้ผู้อ่านเอกสารหาคำตอบได้เร็วขึ้น
• ใช้ Custom AI Model Provider เพื่อเชื่อมต่อ model infrastructure ของทีม

นี่ไม่ใช่ฟีเจอร์ที่เน้นความหวือหวา แต่เป็นเครื่องมือที่จำเป็นเมื่อ Agent workflow เริ่มซับซ้อนและต้อง debug ได้จริง

💬 เข้าร่วมการสนทนา

เชื่อมต่อกับวิศวกร API คนอื่นๆ และทีม Apidog:

• เข้าร่วมชุมชน Discord ของเราเพื่อการสนทนาและการสนับสนุนแบบเรียลไทม์
• เข้าร่วมชุมชน Slack ของเราเพื่อการสนทนาทางเทคนิค
• ติดตามเราบน X (Twitter) เพื่อรับการอัปเดตล่าสุด

ป.ล. สำหรับรายละเอียดทั้งหมดเกี่ยวกับการอัปเดตทั้งหมด โปรดตรวจสอบ Apidog Changelog!

ขอแสดงความนับถือ,

ทีม Apidog