What are the best agentic AI frameworks for multi-agent workflows?

LangGraph and AutoGen are strong defaults for multi-agent orchestration, with CrewAI offering a friendly team-based model. Pair them with retrieval layers like Haystack or LlamaIndex for knowledge-heavy tasks and Guidance for structured outputs.

Which agentic AI framework is best for coding agents?

OpenHands excels for agentic coding tasks, file operations, and iterative code repair. Many teams combine it with AutoGen for multi-agent collaboration and a critic to validate test outcomes.

How do I evaluate reliability in agentic AI frameworks?

Instrument your agent with logging, add a critic or evaluator agent, and create test sets. Frameworks like DSPy help programmatically optimize prompts and pipelines over time.

Should I use LangChain/LangGraph or CrewAI for my first agent?

If you want a robust ecosystem and a graph model, start with LangGraph. If you prefer a team metaphor and quick prototyping, CrewAI is approachable. For complex committees, AutoGen is a solid alternative.

How do I prevent infinite loops and tool misuse in agents?

Set step caps, budget limits, and schema validation for tool calls. Whitelist tools, sandbox execution, and add a convergence criterion with a critic agent that can terminate or re-plan.

10 สุดยอดเฟรมเวิร์ก Agentic AI สำหรับนักพัฒนาในปี 2025: จะสร้างอะไรด้วย และทำไม

บทนำ: เอเจนต์กำลังพัฒนาจากการสาธิตไปสู่การใช้งานจริง หากปี 2023 เป็นปีแห่งแชทบอท ปี 2024–2025 คือปีแห่งเอเจนต์ นักพัฒนาไม่ได้แค่ป้อนคำสั่ง แต่พวกเขากำลังเชื่อมต่อ AI เพื่อให้มีเหตุผลในการทำงาน เรียกใช้เครื่องมือ ทำงานร่วมกับเอเจนต์อื่นๆ และปิดวงจรด้วยการประเมิน คำถามไม่ใช่ "ฉันสามารถสร้างเอเจนต์ได้หรือไม่" แต่เป็น "เฟรมเวิร์ก AI แบบเอเจนต์ใดที่ช่วยให้ฉันสร้างสิ่งที่น่าเชื่อถือ สังเกตได้ และพร้อมใช้งานจริงได้"

ในคู่มือนี้ เราจะมาเปิดตัวเฟรมเวิร์ก AI แบบเอเจนต์ที่ดีที่สุดสำหรับนักพัฒนา พร้อมกรณีการใช้งานที่เป็นรูปธรรม ข้อดีข้อเสีย และเคล็ดลับในการเปลี่ยนจากต้นแบบไปสู่การผลิตจริง เราจะเน้นรูปแบบการใช้งานจริง: การประสานงานแบบหลายเอเจนต์ เวิร์กโฟลว์ที่ใช้เวลานาน การเรียกใช้เครื่องมือ และเครื่องมือประเมินเพื่อป้องกันไม่ให้เอเจนต์หลงเข้าไปในความผิดพลาด นอกจากนี้ เราจะเชื่อมโยงไปยังแหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์และบริบทอุตสาหกรรมปัจจุบันเพื่อให้คุณอยู่ในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน

หมายเหตุรูปแบบการเขียน: บทความนี้ใช้วิธีการที่เน้นการปฏิบัติและมุ่งเน้นการแก้ปัญหา (Practical & Solution-Oriented approach)—คาดหวังคำแนะนำที่ชัดเจน ข้อดี/ข้อเสีย และคำแนะนำในการปรับใช้

เหมาะสำหรับใคร

นักพัฒนาและสถาปนิกที่กำลังประเมินเฟรมเวิร์กสำหรับแอปพลิเคชันแบบเอเจนต์

ทีมที่กำลังย้ายจากโน้ตบุ๊กไปสู่ไปป์ไลน์เอเจนต์ที่มีโครงสร้าง

ผู้สร้างที่ต้องการการใช้เครื่องมือ การประสานงานแบบหลายเอเจนต์ และการสังเกต

AI แบบเอเจนต์: แบบจำลองทางความคิดอย่างรวดเร็วสำหรับนักพัฒนา

ผู้วางแผน: แบ่งเป้าหมายออกเป็นขั้นตอน

ผู้เรียกใช้เครื่องมือ: ดำเนินการผ่าน APIs, ฐานข้อมูล, โค้ด หรือเบราว์เซอร์

หน่วยความจำ: ดึงบริบทจาก Vector Stores หรือ Knowledge Graphs

นักวิจารณ์/ผู้ประเมิน: ตรวจสอบเอาต์พุตและวนซ้ำเมื่อเกิดความล้มเหลว

ผู้ประสานงาน: ประสานงานเอเจนต์หนึ่งตัวหรือหลายตัว มักจะเป็น State Machine หรือ Graph

10 เฟรมเวิร์ก AI แบบเอเจนต์ที่ดีที่สุดสำหรับนักพัฒนาในปี 2025

LangGraph (LangChain) เหมาะสำหรับ: การประสานงานเอเจนต์ตามกราฟ พร้อมการสนับสนุนระบบนิเวศที่แข็งแกร่ง เหตุผลที่นักพัฒนาชื่นชอบ

แนวทาง Graph-First สำหรับเวิร์กโฟลว์แบบหลายขั้นตอนและหลายเอเจนต์

การผสานรวมอย่างแน่นแฟ้นกับเครื่องมือของ LangChain, ตัวดึงข้อมูล และนามธรรมของโมเดล

ระบบนิเวศ แม่แบบ และชุมชนที่พัฒนาแล้ว

ข้อควรพิจารณา

อาจรู้สึกหนักหากคุณต้องการแค่ Loop ง่ายๆ

ต้องมีการออกแบบอย่างระมัดระวังเพื่อให้กราฟเข้าใจได้ในระดับที่ใหญ่ขึ้น

ภาพรวมกรณีการใช้งาน

การคัดกรองการสนับสนุนลูกค้า: เอเจนต์ผู้วางแผนจัดหมวดหมู่ เอเจนต์ตัวดึงข้อมูลดึงนโยบาย เอเจนต์เครื่องมือดำเนินการ (ticketing API) เอเจนต์นักวิจารณ์ตรวจสอบผลลัพธ์ กราฟประสานงานการเปลี่ยนสถานะ

OpenHands เหมาะสำหรับ: การเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ การดำเนินการโค้ด การดำเนินการไฟล์ และระบบอัตโนมัติของเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา เหตุผลที่นักพัฒนาชื่นชอบ

สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะสำหรับเอเจนต์วิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ทำงานภายในบริบทที่เหมือน IDE

รูปแบบที่แข็งแกร่งสำหรับการจัดการไฟล์ การรันโค้ด และการแก้ไขซ้ำ

ข้อควรพิจารณา

เฉพาะสำหรับเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ด เวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจทั่วไปอาจต้องการเลเยอร์อื่นๆ

แหล่งข้อมูล

บทช่วยสอนและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ใน OpenHands

Microsoft AutoGen เหมาะสำหรับ: รูปแบบการทำงานร่วมกันแบบหลายเอเจนต์ พร้อมการประสานงานตามบทสนทนา เหตุผลที่นักพัฒนาชื่นชอบ

สนับสนุนบทบาทเอเจนต์ที่ชัดเจน (ผู้วางแผน คนงาน นักวิจารณ์) และการส่งข้อความระหว่างเอเจนต์

Topology ที่ยืดหยุ่น: เอเจนต์คู่ คณะกรรมการ หรือทีมที่ซ้อนกัน

ข้อควรพิจารณา

การประสานงานตามบทสนทนาอาจซับซ้อน คุณจะต้องมีการบันทึก/การสังเกต

ภาพรวมกรณีการใช้งาน

ผู้ช่วยด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล: เอเจนต์นักวิจัยเสนอแนวทาง เอเจนต์ผู้เขียนโค้ดเขียนโค้ด เอเจนต์นักวิจารณ์ตรวจสอบผลลัพธ์ เอเจนต์เครื่องมือจัดการ Data IO

CrewAI เหมาะสำหรับ: อุปมาอุปไมยของทีมเอเจนต์ พร้อมการมอบหมายงานและความชัดเจนของบทบาท เหตุผลที่นักพัฒนาชื่นชอบ

แบบจำลองทางความคิดที่เป็นมิตรสำหรับไดนามิกของ "ลูกเรือ": บทบาท ความรับผิดชอบ การส่งมอบงาน

เหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบผลิตภัณฑ์และการสาธิตเอเจนต์ที่ประสานงาน

ข้อควรพิจารณา

ต้องมีวินัยในการจัดการพฤติกรรมที่เกิดขึ้นใหม่เมื่อลูกเรือมีขนาดใหญ่ขึ้น

บริบทของชุมชน

มักถูกเปรียบเทียบกับ LangChain/LangGraph และ AutoGen ในการสนทนาของชุมชน

DSPy เหมาะสำหรับ: การแจ้งเตือนเชิงโปรแกรมและไปป์ไลน์ที่ปรับตัวเองให้เหมาะสม เหตุผลที่นักพัฒนาชื่นชอบ

ถือว่า Prompts และ Chains เป็นโปรแกรมที่คุณสามารถปรับให้เหมาะสมกับข้อมูลได้

การประเมินในตัวและ Tuning Loops เพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือ

ข้อควรพิจารณา

แข็งแกร่งสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพคุณภาพ จับคู่กับเลเยอร์การประสานงานสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน

Guidance เหมาะสำหรับ: การควบคุมระดับ Token และการทำ Templating สำหรับการสร้างที่มีโครงสร้างสูง เหตุผลที่นักพัฒนาชื่นชอบ

การควบคุมเอาต์พุตของโมเดล ไวยากรณ์ และโครงสร้างอย่างละเอียด

เหมาะสำหรับเอเจนต์ที่ต้องสร้างเอาต์พุตที่เป็นไปตามข้อกำหนดหรือเป็นมิตรกับเครื่องมือ

ข้อควรพิจารณา

ระดับล่างกว่า จับคู่กับการประสานงานหรือ Mini-Graph สำหรับงานแบบหลายขั้นตอน

Semantic Kernel เหมาะสำหรับ: นักพัฒนา .NET และ Enterprise ที่รวมเอเจนต์เข้ากับแอป เหตุผลที่นักพัฒนาชื่นชอบ

นามธรรม "Skills" และ "Planners" ทำงานได้ดีในเวิร์กโฟลว์ระดับ Enterprise

การทำงานร่วมกันที่ดีกับระบบนิเวศของ Microsoft และบริการ Azure

ข้อควรพิจารณา

เหมาะสมที่สุดหากคุณอยู่ใน C#/.NET หรือ Azure อยู่แล้ว

Haystack Agents เหมาะสำหรับ: เวิร์กโฟลว์เอเจนต์ RAG-First และงานที่เน้นการค้นหา เหตุผลที่นักพัฒนาชื่นชอบ

รากฐานที่แข็งแกร่งในการประมวลผลและการดึงข้อมูลเอกสาร

เอเจนต์ที่ให้เหตุผลเกี่ยวกับคลังข้อมูลด้วยการดึงข้อมูลตามเครื่องมือ

ข้อควรพิจารณา

เหมาะอย่างยิ่งเมื่อการดึงข้อมูลเป็นศูนย์กลาง เพิ่มการประสานงานกราฟสำหรับกรณี Multi-Agent ที่ซับซ้อน

LlamaIndex (พร้อมเครื่องมือ Agent) เหมาะสำหรับ: Data Framework สำหรับ RAG + Agent Routing เหตุผลที่นักพัฒนาชื่นชอบ

Indexing, Routing และ Retrieval Primitives ที่เชื่อมต่อกับ Agent Loops

มีประโยชน์สำหรับ Knowledge-Centric Agents และ Tool Routing

ข้อควรพิจารณา

ใช้ควบคู่ไปกับเลเยอร์การประสานงานเฉพาะ หากคุณต้องการพฤติกรรมของทีมที่ซับซ้อน

Swarm/AgentScope และเฟรมเวิร์กที่เกิดขึ้นใหม่ เหมาะสำหรับ: สภาพแวดล้อม Multi-Agent ที่ขับเคลื่อนด้วยการทดลองหรือการวิจัย เหตุผลที่นักพัฒนาชื่นชอบ

รูปแบบ Lightweight สำหรับการสร้างเอเจนต์หลายตัว (Swarm) หรือการปรับขนาดการวิจัยเอเจนต์ (AgentScope)

มีประโยชน์สำหรับการสำรวจรูปแบบการประสานงานและพฤติกรรมที่เกิดขึ้นใหม่

ข้อควรพิจารณา

ความสมบูรณ์แตกต่างกันไป ประเมินเอกสารประกอบและเรื่องราวการผลิตก่อนที่จะตัดสินใจ

มุมมองเพิ่มเติมของ Landscape

ภูมิทัศน์และอนุกรมวิธานที่ได้รับการดูแลจัดการสามารถช่วยกำหนดทิศทางการเลือกของคุณในโดเมนและประเภทเอเจนต์ต่างๆ ภาพรวมอุตสาหกรรมที่กว้างขึ้นของเฟรมเวิร์กเอเจนต์และกรณีการใช้งานของพวกเขาก็มีประโยชน์เช่นกันเมื่อกำหนดขอบเขตสถาปัตยกรรมและข้อกำหนด

วิธีเลือก: กรอบการตัดสินใจสำหรับนักพัฒนา ถามคำถามเหล่านี้ก่อนที่คุณจะเลือก Stack:

งานหลัก: คุณกำลังสร้าง Agentic Coder, ผู้ช่วยวิจัยข้อมูล, Support Triage Bot หรือ Automation Runner

ความซับซ้อนของการประสานงาน: เอเจนต์เดียวที่มีเครื่องมือ หรือ Multi-Agent ที่มีบทบาท การลงคะแนน และนักวิจารณ์

ข้อจำกัดด้านภาษา/รันไทม์: Python-First, TypeScript หรือ .NET Enterprise Stack

การประเมินและความน่าเชื่อถือ: คุณต้องการการลองใหม่โดยอัตโนมัติ ชุดทดสอบ และ Red-Teaming หรือไม่

Tooling Landscape: APIs, ฐานข้อมูล และเบราว์เซอร์ใดที่เอเจนต์ของคุณต้องดำเนินการ

การกำกับดูแลและการสังเกต: คุณจะบันทึก ติดตาม และรักษาความปลอดภัยของการกระทำได้อย่างไร

ต้นทุนและเวลาแฝง: คุณอ่อนไหวต่อการเรียกโมเดลเมื่อเทียบกับการอนุมานในเครื่องมากแค่ไหน

ตัวเลือกด่วนตามสถานการณ์

Agentic Coding: OpenHands, AutoGen; จับคู่กับ GitHub Actions สำหรับ CI

Multi-Agent Product Research: AutoGen หรือ CrewAI พร้อม LangGraph สำหรับการประสานงาน

Knowledge Assistants ที่เน้น RAG: Haystack Agents หรือ LlamaIndex พร้อม Guidance สำหรับเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง

Enterprise Integrations (.NET/Azure): Semantic Kernel

Programmatic Prompt Optimization: DSPy

Token-Precise Outputs สำหรับเครื่องมือ: Guidance

รูปแบบสถาปัตยกรรมที่ใช้งานได้จริง

The Planner–Executor–Critic Loop

ผู้วางแผนแบ่งงาน

ผู้ดำเนินการเรียกใช้เครื่องมือ/โค้ด

นักวิจารณ์ตรวจสอบเอาต์พุต วางแผนใหม่เมื่อเกิดความล้มเหลว

Graph Orchestrations พร้อม Checkpoints

แสดงขั้นตอนเป็น Graph Nodes

Persist Intermediate State อนุญาตให้ลองใหม่ในระดับ Node

ใช้ Typed Messages/Contracts ระหว่าง Nodes

Retrieval-Augmented Agents พร้อม Guardrails

RAG ดึงบริบทที่เชื่อถือได้

Guidance หรือ JSON Schema บังคับใช้เอาต์พุตที่มีโครงสร้าง

เอเจนต์ Validator รองหรือ Rule Engine ช่วยให้มั่นใจในการปฏิบัติตามข้อกำหนด

Multi-Agent Committees สำหรับเอาต์พุตที่มีเดิมพันสูงกว่า

เอเจนต์สองตัวสร้างคำตอบ เอเจนต์ Judge เลือกหรือสังเคราะห์

เหมาะสำหรับการสรุป แก้ไขโค้ด และการตอบสนองที่ละเอียดอ่อนต่อความเสี่ยง

ข้อควรพิจารณาเกรดการผลิต

การสังเกต: บันทึก Prompts, Tool Calls, ความคิดขั้นกลาง และผลลัพธ์

ความปลอดภัยและขอบเขต: Whitelist Tools, Cap Budgets และ Sandbox Code Execution

SLAs และ Fallback: กำหนด Failure Modes กำหนดเส้นทางไปยัง Deterministic Flows เมื่อจำเป็น

การประเมิน: สร้าง Test Sets รัน AB Tests ด้วย DSPy-Style Optimization

การควบคุมต้นทุน: Cache Retrievals, Batch Tool Calls และเลือก Smaller Models เมื่อยอมรับได้

ตัวอย่างที่เป็นประโยชน์: จากศูนย์สู่เอเจนต์ที่มีประโยชน์ ตัวอย่างที่ 1: เอเจนต์วิจัยการขาย

Stack: LangGraph + LlamaIndex + Guidance

Flow: ผู้วางแผนระบุ Target Accounts ตัวดึงข้อมูลดึงข่าวสารล่าสุด ผู้เรียกใช้เครื่องมือ Query CRM Guidance บังคับใช้ JSON สำหรับ Downstream Automation นักวิจารณ์ตรวจสอบแหล่งที่มา

ตัวอย่างที่ 2: บอทซ่อมแซมโค้ดแบบเอเจนต์

Stack: OpenHands + AutoGen

Flow: Test ล้มเหลว ผู้วางแผนเสนอ Fix ผู้ดำเนินการแก้ไขไฟล์ Runner ดำเนินการ Tests นักวิจารณ์ประเมิน Tests ที่ล้มเหลว Loop ดำเนินต่อไปจนกว่าจะเป็นสีเขียว

ตัวอย่างที่ 3: การเบี่ยงเบนตั๋วสนับสนุน

Stack: Haystack Agents + CrewAI

Flow: Classifier กำหนดเส้นทาง Intends ตัวดึงข้อมูลดึงนโยบาย ผู้เรียกใช้เครื่องมือแนะนำ Resolution นักวิจารณ์ตรวจสอบกับนโยบาย Human-In-The-Loop เมื่อความไม่แน่นอนสูง

Developer Friction ที่ต้องระวัง

Prompt Drift: ใช้ Versioned Prompts และ Structured Templates

Tool Chaos: กำหนด Schemas, Validate Arguments และ Rate-Limit External Calls

Infinite Loops: เพิ่ม Step Caps, Cost Guards และ Convergence Criteria

Opaque Failures: Instrument Everything—Traces, Spans และ Correlation IDs

สิ่งที่ควรทราบ: การใช้ Sider.AI ควบคู่ไปกับ Agent Frameworks หากคุณกำลังประเมิน Frameworks คุณจะต้องมีเวิร์กโฟลว์ที่รวดเร็วสำหรับการสร้างต้นแบบ Prompts การทดสอบ Tool Chains และการบันทึกผลลัพธ์ สิ่งที่ควรทราบคือ Sider.AI เผยแพร่ Deep-Dives และ Practical Prompt Sets เป็นประจำสำหรับ Agentic Tools รวมถึงสื่อเชิงปฏิบัติสำหรับ OpenHands และ Cross-Domain Agent Prompts ที่นักพัฒนาสามารถปรับให้เข้ากับ Stack ของตนได้ การใช้ Curated Prompts, Test Harnesses และ Repeatable Workflows สามารถเร่ง Evaluation Phase ของคุณและลด Time-To-Proof ได้

Benchmarks และ Reality Checks

One-Size-Fits-All ไม่มีอยู่จริง: ทีมส่วนใหญ่รวม Retrieval Layer (Haystack/LlamaIndex), Orchestration Layer (LangGraph/AutoGen/CrewAI) และ Structure Layer (Guidance) เพิ่ม DSPy สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพคุณภาพ

Local vs Hosted Models: หากคุณต้องรัน Local ตรวจสอบให้แน่ใจว่า Tool Latency และ Memory Constraints จะไม่บ่อนทำลาย Agent Performance

การกำกับดูแล: สำหรับ Regulated Environments ให้เน้นไปที่ Transparent Graphs, Explicit Tool Whitelists และ Auditable Logs

Emerging Trends ที่ต้องจับตาดูในปี 2025

Model Context Protocol (MCP) และ Standardized Tool Registries: การแชร์เครื่องมือที่ง่ายขึ้นและปลอดภัยยิ่งขึ้นระหว่าง Agents

Evaluators ในฐานะ First-Class Citizens: Built-In Critics, Test Suites และ Reward Models

Event-Driven Agents: Long-Running, Stateful Agents ที่ถูกทริกเกอร์โดย Business Events

Agent Marketplaces และ Vertical Agents: Pre-Trained, Domain-Specific Agents ที่คุณสามารถ Fork และ Govern ได้ พร้อม Curated Landscapes ที่ Mapping ระบบนิเวศ

Actionable Next Steps

เริ่มต้นอย่างง่าย: เอเจนต์หนึ่งตัวที่มีเครื่องมือ 2–3 ชิ้นและ Metric ความสำเร็จที่ชัดเจน

เพิ่มการประเมินตั้งแต่เนิ่นๆ: A/B Test Prompts บันทึกทุกอย่าง

Grow to Graphs: แนะนำนักวิจารณ์หรือเพิ่มผู้วางแผนเมื่อความน่าเชื่อถือคงที่

Production Hardening: บังคับใช้ Schemas, Rate Limits และ Guardrails รวมการสังเกต

Iterate: จับคู่ DSPy-Like Optimization กับ User Feedback เพื่อเพิ่ม Win Rates เมื่อเวลาผ่านไป

Key Takeaways

เลือก Frameworks ตาม Job-To-Be-Done ไม่ใช่ Hype

รวม Layers: Retrieval, Orchestration, Structure และ Evaluation

ออกแบบเพื่อการสังเกตและความปลอดภัยตั้งแต่วันแรก

คาดหวัง Hybrid Stacks ให้แต่ละเครื่องมือทำในสิ่งที่ทำได้ดีที่สุด

FAQ

Q1:อะไรคือ Agentic AI Frameworks ที่ดีที่สุดสำหรับ Multi-Agent Workflows LangGraph และ AutoGen เป็น Strong Defaults สำหรับ Multi-Agent Orchestration โดย CrewAI นำเสนอ Team-Based Model ที่เป็นมิตร จับคู่กับ Retrieval Layers เช่น Haystack หรือ LlamaIndex สำหรับ Knowledge-Heavy Tasks และ Guidance สำหรับ Structured Outputs

Q2:Agentic AI Framework ใดดีที่สุดสำหรับ Coding Agents OpenHands โดดเด่นสำหรับ Agentic Coding Tasks, File Operations และ Iterative Code Repair หลายทีมรวมเข้ากับ AutoGen สำหรับ Multi-Agent Collaboration และ Critic เพื่อตรวจสอบ Test Outcomes

Q3:ฉันจะประเมินความน่าเชื่อถือใน Agentic AI Frameworks ได้อย่างไร Instrument Agent ของคุณด้วย Logging เพิ่ม Agent Critic หรือ Evaluator และสร้าง Test Sets Frameworks เช่น DSPy ช่วย Programmatically Optimize Prompts และ Pipelines เมื่อเวลาผ่านไป

Q4:ฉันควรใช้ LangChain/LangGraph หรือ CrewAI สำหรับ Agent ตัวแรกของฉันหรือไม่ หากคุณต้องการ Robust Ecosystem และ Graph Model ให้เริ่มต้นด้วย LangGraph หากคุณต้องการ Team Metaphor และ Quick Prototyping CrewAI เป็นสิ่งที่เข้าถึงได้ง่าย สำหรับ Complex Committees AutoGen เป็น Solid Alternative

Q5:ฉันจะป้องกัน Infinite Loops และ Tool Misuse ใน Agents ได้อย่างไร ตั้งค่า Step Caps, Budget Limits และ Schema Validation สำหรับ Tool Calls Whitelist Tools, Sandbox Execution และเพิ่ม Convergence Criterion ด้วย Agent Critic ที่สามารถ Terminate หรือ Re-Plan ได้