วิดีโอเป็นข้อมูลที่องค์กรมีอยู่มหาศาล แต่การให้ AI วิเคราะห์ทุกเฟรมตลอดทั้งวิดีโอยังใช้ทั้งเวลา Compute และต้นทุนสูง Agentic Video กำลังเปลี่ยนแนวคิดนี้ ด้วยการให้ Multimodal AI เลือกเองว่าช่วงไหนสำคัญ ควรดูละเอียดแค่ไหน และข้อมูลใดควรถูกนำไป Reason ต่อ EXZY AI ชวนคุณมาทำความรู้จัก Agentic Video และสำรวจว่า Multimodal AI กำลังพัฒนาจากการ “มองเห็น” ไปสู่การเลือก วิเคราะห์ และใช้วิดีโออย่างชาญฉลาดเพื่อสร้าง Business Value ได้อย่างไร จาก “ดูทุกอย่าง” สู่ “รู้ว่าควรดูอะไร” ที่ผ่านมาเมื่อเราพูดถึง AI ที่เข้าใจวิดีโอ...

เมื่อ AI Agent เริ่มทำงานได้ซับซ้อนขึ้น แนวคิด Multi-Agent Systems ก็ฟังดูน่าสนใจขึ้นตามไปด้วย เพราะแทนที่จะให้ Agent ตัวเดียวทำทุกอย่าง เราสามารถแบ่งงานให้ Agent หลายตัวรับผิดชอบคนละส่วน ทำงานพร้อมกัน และช่วยกันแก้ปัญหาที่ใหญ่ขึ้นได้ แต่การมี Agent มากขึ้นไม่ได้หมายความว่าระบบจะเก่งขึ้นเสมอ เพราะทุก Agent ที่เพิ่มเข้ามาก็มาพร้อมต้นทุนด้านการประสานงาน การส่งต่อ Context การใช้ Tool ซ้ำ ความล่าช้า และความผิดพลาดที่อาจส่งต่อกันเป็นทอด ๆ วันนี้ Exzy AI อยากชวนคุณมาทำความเข้าใจว่า Multi-Agent Systems เหมาะกับงานแบบไหน เมื่อไรควรใช้ Single Agent...

เมื่อพูดถึง Human-in-the-loop หลายองค์กรอาจนึกถึง AI ที่ทำงานไปหนึ่งขั้นแล้วต้องหยุดรอคนกด Approve ซึ่งหากต้องทำแบบนี้กับทุก Action ก็แทบไม่ต่างจากการสร้าง Workflow ใหม่ที่มีคอขวดเพิ่มขึ้นอีกจุด แต่ในความเป็นจริง Human-in-the-loop ที่ออกแบบดีไม่ได้หมายถึงการให้คนตรวจทุกอย่าง แต่คือการกำหนดว่า งานแบบไหน AI สามารถตัดสินใจและลงมือทำได้เอง และจุดไหนที่ผลกระทบ ความเสี่ยง หรือความย้อนกลับได้ของ Action ทำให้มนุษย์ควรเข้ามาตัดสินใจ วันนี้ Exzy AI อยากชวนคุณมาทำความเข้าใจว่า Human-in-the-loop ควรถูกออกแบบอย่างไรในยุค AI Agent ตั้งแต่การวาง Risk-based Checkpoint, Approval และ Exception Escalation ไปจนถึงการเตรียมข้อมูลให้คนสามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว เพื่อให้องค์กรสามารถ...

ช่วงแรกของ Generative AI ในองค์กร คำถามหลักคือ “AI ช่วยพนักงานทำงานอะไรได้บ้าง?” เราเห็น AI ถูกใช้เพื่อสรุปเอกสาร เขียนอีเมล คิดไอเดีย ทำรีเสิร์ช หรือช่วยวิเคราะห์ข้อมูล โดยมนุษย์ยังเป็นคนควบคุมทุกขั้นตอนและนำคำตอบจาก AI ไปทำงานต่อเอง แต่ภาพกำลังเปลี่ยน สัญญาณจากองค์กรที่ใช้ AI เข้มข้นขึ้นในปี 2026 ชี้ว่า AI เริ่มขยับจากเครื่องมือที่ “ช่วยคิด” ไปสู่ระบบที่ “รับงานไปทำ” มากขึ้น ตั้งแต่การค้นข้อมูลหลายแหล่ง การแก้ไขไฟล์ การใช้เครื่องมือภายใน ไปจนถึงการทำงานหลายขั้นตอนต่อเนื่องภายใต้ขอบเขตที่กำหนด นี่คือหัวใจของ Agentic AI ความเปลี่ยนแปลงนี้สำคัญ เพราะเมื่อ AI ไม่ได้หยุดอยู่ที่การให้คำตอบ...