TL;DR: AI ทำให้การสร้างเอเจนต์ที่ประมวลผลข้อมูลเป็นเรื่องง่าย ปัญหาคือ? ส่วนใหญ่เป็นเพียงการทิ้งข้อมูลที่มีเสียงรบกวนโดยไม่มีข้อสรุป วิธีแก้ไขไม่ใช่การเพิ่มข้อมูล — แต่เป็นการออกแบบการตัดสินใจ สามารถตรวจสอบได้สามอย่าง: คำสั่งหนึ่งประโยค, ลำดับชั้นการดำเนินงาน, และการทดสอบการลบ 50%
ฉันคือเจมส์ CEO ของ Mercury Technology Solutions.
จากสำนักงานของฉันในวันจันทร์— กรกฎาคม 2026.
ปัญหาฟลัฟที่สวยงาม
ฉันได้สังเกตเห็นว่าองค์กรต่างๆ สร้าง ตัวแทน AIและกำหนด "ทักษะ" ของพวกเขา และมันทำให้ฉันนึกถึงกระแสอินโฟกราฟิกเมื่อสิบปีก่อน.
ในตอนนั้น ผู้สร้างเนื้อหาได้ค้นพบว่าพวกเขาสามารถบีบอัดรายงาน 2,000 คำให้กลายเป็นกราฟิกที่สวยงามได้ สวยงาม. แชร์ได้. และส่วนใหญ่ไร้ประโยชน์ — เพราะมันสรุปโดยไม่มีข้อสรุป.
วันนี้ นักพัฒนากำลังทำสิ่งเดียวกันกับ AI. ป้อนข้อมูลขนาดใหญ่และการเชื่อมต่อ API ลงในคำสั่งระบบ คาดหวังให้ตัวแทนอิสระที่ยอดเยี่ยมเกิดขึ้น รหัสนั้นสง่างาม ผลลัพธ์คือขยะ.
ฉันเห็นมันทุกวัน ตัวแทนจะนำเข้าชุดข้อมูลการขายในรูปแบบสเปรดชีต สร้างกราฟวงกลมสามอัน แล้วหยุด พลังการประมวลผลมหาศาลไม่มีการตัดสิน
สิ่งนี้เกิดขึ้นเพราะเราเข้าใจผิดว่า "ทักษะของตัวแทน" จริงๆ แล้วคืออะไร เพื่อแก้ไขมัน เราจำเป็นต้องมองย้อนกลับไปที่วิธีที่มนุษย์ได้จัดระเบียบข้อมูลมาเป็นเวลา 30,000 ปี
วิวัฒนาการของข้อมูล: จากถ้ำสู่รหัส
การจัดระเบียบข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจไม่ใช่เรื่องใหม่ มันพัฒนาผ่านสี่ระยะที่แตกต่างกัน:
1. การอยู่รอด (30,000 ปีก่อนคริสต์ศักราช)ภาพวาดในถ้ำไม่ใช่ศิลปะ มันเป็นฐานข้อมูลยุคก่อนประวัติศาสตร์ — บันทึกการระเบิดของภูเขาไฟ, พื้นที่ล่าสัตว์, รูปแบบการอพยพ เป้าหมายก็แค่มีชีวิตอยู่หรือไม่
2. กรอบงาน (1637)เดส์การ์ตส์ประดิษฐ์ระบบพิกัด แกน X และ Y สถาปัตยกรรมพื้นฐานสำหรับการวางแผนข้อมูลเชิงนามธรรม เขาให้เราโครงสร้างเพื่อคิดเชิงพื้นที่เกี่ยวกับตัวเลข
3. ความชัดเจน (1786)วิลเลียม เพลย์แฟร์ประดิษฐ์กราฟแท่งและกราฟวงกลม เป้าหมายของเขาไม่ใช่ความสวยงาม แต่เป็นการบังคับนักการเมืองที่อ่านสเปรดชีตไม่ออกให้เข้าใจเศรษฐกิจได้อย่างรวดเร็ว
4. การกระทำ (1858)ฟลอเรนซ์ ไนติงเกลไม่ได้แค่บันทึกจำนวนผู้เสียชีวิตในสงครามไครเมีย เธอออกแบบ "Rose Chart" โดยเฉพาะเพื่อพิสูจน์ว่าการขาดสุขอนามัยกำลังฆ่าทหารมากกว่าลูกกระสุนของศัตรู
แผนภูมิของเธอไม่ใช่การสรุปมันเป็นข้อโต้แย้งที่ถูกอาวุธซึ่งเปลี่ยนนโยบายการแพทย์ทางทหาร
**มาตรฐาน:** เมื่อคุณสร้าง เอเจนต์ AI, อย่าเล็งไปที่การสรุปข้อมูล เล็งไปที่ Rose Chart ของไนติงเกล ทักษะของเอเจนต์ของคุณไม่ใช่การ "ประมวลผลข้อมูล" — แต่มันคือการ **ตัดสินใจอย่างเด็ดขาด**
การตรวจสอบที่สำคัญ 3 ประการสำหรับ เอไอเอเจนต์ทักษะ
ที่ Mercury เราใช้ Mercury Muses AI — เอเจนต์ที่ทำงานต่างๆ ในด้านเนื้อหา การดำเนินงาน และการขาย ก่อนที่เอเจนต์ใดจะเปิดใช้งาน เราจะทำการตรวจสอบทักษะของมันผ่านการตรวจสอบสามประการ
หากคุณกำลังเขียนคำสั่งระบบหรือสร้างเอเจนต์ ให้ถามตัวเองว่า:
ตรวจสอบ 1: ข้อกำหนดในประโยคเดียวคืออะไร?
หากคุณไม่สามารถสรุปเป้าหมายสูงสุดของตัวแทนของคุณในประโยคเดียว ตัวแทนของคุณจะล้มเหลว。
การกำหนดทักษะที่ไม่ดี:
"วิเคราะห์ข้อมูลการขายในเดือนพฤษภาคมและมิถุนายนข้ามแปดสายผลิตภัณฑ์และให้สรุป."
การกำหนดทักษะที่ดี:
"ระบุว่าสินค้าใดทำให้รายได้ในเดือนมิถุนายนลดลงและแนะนำว่าควรเพิ่มการใช้จ่ายโฆษณาหรือเลิกผลิตภัณฑ์นั้น."
โมเดล AI ต้องการทำให้พอใจ หากคุณไม่ให้จุดยืนหรือข้อสรุปที่ชัดเจนแก่พวกเขา พวกเขาจะอาเจียนข้อมูลกลับมาที่คุณ。ออกแบบข้อสรุปก่อน。
ตรวจสอบ 2: โครงสร้างการดำเนินงานคืออะไร?
เมื่อเอเจนต์ของคุณมองไปที่คำสั่งและข้อมูล มันประมวลผลอะไรเป็นอันดับแรก?
ในภายในของเรา F.I.N.D.S. Framework, ตัว 'I' หมายถึง การจัดโครงสร้างข้อมูล — การออกแบบเนื้อหาให้เป็น "ชิ้นส่วนที่อ้างอิงได้" ที่ AI สามารถดึงข้อมูลและวิเคราะห์ได้.
หากเอเจนต์ของคุณถูกรบกวนจากพื้นหลังที่ไม่เกี่ยวข้องหรือหน้าต่างบริบทที่เกินความจำเป็น ลำดับชั้นทางปัญญาของมันจะถูกทำลาย ออกแบบลำดับความสำคัญของคำสั่งเพื่อให้ AI รู้ว่าตัวแปรใดสำคัญที่สุด.
ตรวจสอบ 3: การทดสอบการลบ 50%
นี่คือการทดสอบที่เจ็บปวดที่สุดและมีประสิทธิภาพที่สุด.
ดูที่คำสั่งระบบและข้อมูลของเอเจนต์ของคุณ ตอนนี้ลบครึ่งหนึ่งออกไป กรณีขอบ, คำสั่งที่ซ้ำซ้อน, บริบทที่ "น่ามี" — ทั้งหมดนี้.
หากคำสั่งหลักของตัวแทนยังคงอยู่ และผลลัพธ์ของมันเร็วและชัดเจนขึ้น 50% นั้นคือเสียงรบกวนล้วนๆ
ในยุค AI ประสิทธิภาพของโทเค็นคือทุกสิ่งคุณค่าของทักษะของตัวแทนไม่ได้ถูกกำหนดโดยปริมาณข้อมูลที่มันสามารถดูดซับได้ แต่ถูกกำหนดโดยปริมาณเสียงรบกวนที่มันสามารถมองข้ามได้
AI ทำให้การดำเนินการง่ายขึ้น ไม่ใช่การตัดสิน
ใช่ AI ทำให้การสร้างเครื่องมือเป็นเรื่องที่ง่ายอย่างไม่น่าเชื่อ คุณสามารถสร้างตัวแทนที่ทำงานได้ในไม่กี่นาที แต่เพราะอุปสรรคในการ ดำเนินการได้หายไปแล้ว อุปสรรคในการ *ตัดสิน* ตอนนี้ถูกเปิดเผยอย่างเต็มที่
AI จะดำเนินการตามที่คุณบอกอย่างซื่อสัตย์ แต่ถ้าคุณไม่รู้ว่าคุณกำลังพยายามจะพูดอะไร AI จะไม่สามารถตัดสินใจแทนคุณได้
นี่คือเหตุผลที่เมื่อเรานำเสนอวิธีแก้ปัญหาสำหรับลูกค้า เราจะไม่เริ่มต้นด้วยข้อมูล แต่เราจะเริ่มต้นด้วยเจตนาทางธุรกิจ เราจะกำหนดการตัดสินใจที่ระบบต้องทำอย่างชัดเจน — จากนั้นเราจะจัดโครงสร้างตัวแทนเพื่อส่งมอบมัน
หยุดสร้างตัวแทนที่วาดกราฟสวยๆ
เริ่มสร้างตัวแทนที่ทำการตัดสินใจ
Mercury Technology Solutions: เร่งความเป็นดิจิทัล
