วิธีใช้ Fable 5 แบบประหยัด Token
โพสต์ใน X ของ ClaudeDevs ที่พูดถึง pattern การใช้ Fable 5 แบบประหยัด token ผมรู้สึกว่าน่าสนใจมาก เพราะมันแตะปัญหาที่คนทำ AI agent เจอกันจริงๆ คือถ้าเราใช้โมเดลฉลาดสุดทำทุกอย่าง ทั้งคิด อ่านไฟล์ อ่านเว็บ เรียก tool แก้โค้ด รัน test และสรุปผล จะใช้โทเค็นเยอะมาก (ต้นทุนสูงมาก) ทั้งที่หลาย step ไม่ได้ต้องใช้ความฉลาดระดับสูงตลอดเวลา
แนวคิดที่ Anthropic ยกมาคือ ให้ Sonnet 5 เป็น executor ทำงานหลักใน loop ปกติ แล้วให้ Fable 5 เป็น advisor ที่ถูกเรียกเฉพาะตอนต้องใช้ judgment สูง เช่น วางแผน ตัดสินใจ architecture แก้ทางเมื่อเริ่มหลุด หรือ review ก่อนจบงาน ผมว่ามันเป็น pattern ที่ practical มาก เพราะมันไม่ได้พยายามลดคุณภาพด้วยการใช้โมเดลเล็กอย่างเดียว แต่ใช้โมเดลฉลาดให้ถูกจังหวะมากกว่า
Continue reading “วิธีใช้ Fable 5 แบบประหยัด Token”
Harness Design: ทำ AI Agent ให้ทำงานยาวๆ ได้โดยไม่ต้องมีคนเฝ้าตลอดเวลา
ไปเจอบทความของ Anthropic เรื่อง Harness design for long-running application development แล้วรู้สึกว่าน่าสนใจมาก เพราะเขาพูดถึงการออกแบบ harness สำหรับให้ AI Agent ทำงานยาวๆ จนได้ของออกมา โดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยเข้ามาเกี่ยวข้องตลอดเวลา
เรื่องนี้ตรงกับสิ่งที่ผมเองก็กำลังทดลองและพัฒนาอยู่เหมือนกัน โจทย์คือจะทำยังไงให้ Agent ไม่ได้เป็นแค่ผู้ช่วยตอบคำถาม หรือช่วยเขียนโค้ดเป็นรอบๆ แต่สามารถรับโจทย์ยาวๆ วางแผน ทำงาน ตรวจงาน ส่งต่องาน และค่อยๆ ปรับปรุงผลลัพธ์ได้เองมากขึ้น (ยุคนี้เรียกว่า Loop Engineering)
ผมเลยอยากเอาบทความนี้มาเล่าในมุมที่นำไปต่อยอดได้จริง โดยเฉพาะสำหรับคนที่กำลังสนใจเรื่อง AI Agent, coding agent, workflow automation หรือระบบที่ให้ AI ทำงานต่อเนื่องแทนการ prompt ทีละครั้ง
Continue reading “Harness Design: ทำ AI Agent ให้ทำงานยาวๆ ได้โดยไม่ต้องมีคนเฝ้าตลอดเวลา”