Skip to main content
ข่าวสาร

Anthropic ยก Agent Skills ให้ Linux Foundation ดูแล: ความรู้งานของบริษัทที่สอน AI ไว้ จะย้ายข้ามเครื่องมือได้ง่ายขึ้น

วันที่ 22 ต.ค. 2569 Anthropic มอบมาตรฐาน Agent Skills ให้ Agentic AI Foundation ภายใต้ Linux Foundation ดูแลต่อ มาตรฐานนี้ใช้กับ agent กว่า 70 แพลตฟอร์ม รวมถึง ChatGPT, GitHub Copilot และ VS Code สรุปว่าบริษัทที่เริ่มเขียนวิธีทำงานให้ AI ควรเตรียมอะไร

25 ต.ค. 20266 นาทีAnthropic
Agent SkillsAI AgentAgentic AI FoundationLinux FoundationAI GovernanceEnterprise AIAI

สมมติว่าฝ่ายบัญชีของคุณเขียนขั้นตอนปิดงบสิ้นเดือนให้ AI agent ทำตาม ตั้งแต่ดึงรายการค้างจ่าย เทียบยอดธนาคาร ไปจนถึงเตรียมรายงานให้ผู้จัดการ ขั้นตอนนี้ใช้ได้ดีกับเครื่องมือ AI ตัวที่ทีมใช้อยู่

หกเดือนต่อมา บริษัทตัดสินใจเปลี่ยนไปใช้เครื่องมืออีกค่าย ถ้าวิธีทำงานที่เขียนไว้ผูกอยู่กับเครื่องมือเดิม ทีมต้องเขียนใหม่เกือบทั้งหมด

ข่าวเมื่อวันที่ 22 ตุลาคม 2569 ทำให้ความเสี่ยงแบบนี้ลดลง แต่ก็เพิ่มงานที่องค์กรต้องดูแลอีกด้านหนึ่ง

เกิดอะไรขึ้น

Anthropic ประกาศมอบ Agent Skills ให้ Agentic AI Foundation (AAIF) ซึ่งอยู่ภายใต้ Linux Foundation สิ่งที่มอบให้มีทั้งตัวมาตรฐาน ชื่อและโลโก้ Agent Skills องค์กรบน GitHub และโดเมน agentskills.io

AAIF ตั้งขึ้นเมื่อวันที่ 9 ธันวาคม 2568 โดยเริ่มจากสามโครงการ คือ Model Context Protocol (MCP) จาก Anthropic, goose จาก Block และ AGENTS.md จาก OpenAI สมาชิกระดับ Platinum ในประกาศของ Linux Foundation มีทั้ง AWS, Google, Microsoft, OpenAI, Cloudflare และ Bloomberg

ตามประกาศของ Anthropic มาตรฐานนี้มีตัวเลขการใช้งานดังนี้

  • agent กว่า 70 แพลตฟอร์มรองรับแล้ว เช่น ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot และ VS Code
  • มีสกิลเผยแพร่แล้ว 1 ล้านรายการ
  • มีการติดตั้งสกิลไปเกือบ 280 ล้านครั้ง

หลังย้ายไป AAIF มาตรฐานจะดูแลโดยวิศวกรรายบุคคลจาก Anthropic, Google, OpenAI และบริษัทอื่น ไม่ใช่ตัวแทนของบริษัทเหล่านั้น ผู้ดูแลหลักคือ David Soria Parra และ Mahesh Murag ใครก็ใช้หรือร่วมพัฒนาได้โดยไม่ต้องเป็นสมาชิก AAIF

งานที่วางไว้ต่อจากนี้มีสามเรื่อง คือ roadmap ที่ออกเป็นเวอร์ชัน กระบวนการเสนอแก้มาตรฐานอย่างเป็นทางการ และแนวทางความปลอดภัยสำหรับคนเขียนและคนติดตั้งสกิล ประกาศยังไม่ได้ลงรายละเอียดของแนวทางความปลอดภัย

Agent Skills คืออะไร

สกิลหนึ่งตัวคือโฟลเดอร์ที่มีไฟล์ SKILL.md อย่างน้อยหนึ่งไฟล์ ในไฟล์มีชื่อ คำอธิบายว่าสกิลทำอะไรและควรใช้เมื่อไร และขั้นตอนที่ agent ต้องทำ ในโฟลเดอร์ใส่สคริปต์ที่รันได้ เอกสารอ้างอิง และแม่แบบไว้ด้วยก็ได้

agent ไม่ได้อ่านทุกสกิลตั้งแต่ต้น ตอนเริ่มทำงานมันเห็นแค่ชื่อและคำอธิบาย เมื่องานตรงกับคำอธิบายจึงเปิดขั้นตอนเต็มขึ้นมาอ่าน และเปิดไฟล์ประกอบเฉพาะตอนที่ต้องใช้ บริษัทจึงเก็บสกิลไว้ได้หลายตัวโดยไม่ทำให้ agent ทำงานช้าลง

พูดง่าย ๆ สกิลคือคู่มือการทำงานที่เขียนให้ AI อ่าน และตอนนี้คู่มือแบบเดียวกันนำไปใช้กับเครื่องมือหลายค่ายได้

ทำไมเรื่องนี้สำคัญกับธุรกิจไทย

ข้อดีที่เห็นชัดคือความรู้งานของบริษัทไม่ต้องผูกกับผู้ขายรายเดียว ขั้นตอนตรวจใบสั่งซื้อ วิธีตอบลูกค้าตามนโยบายคืนสินค้า หรือเกณฑ์อนุมัติวงเงิน ถ้าเขียนตามมาตรฐานนี้ จะย้ายตามไปเมื่อเปลี่ยนเครื่องมือได้ การมีมูลนิธิกลางดูแลยังทำให้มาตรฐานไม่เปลี่ยนตามใจบริษัทใดบริษัทหนึ่ง

อีกด้านที่ต้องคิดคือ สกิลไม่ได้เป็นแค่เอกสาร มันมีสคริปต์ที่ agent รันได้ และเขียนบอก agent ได้ว่าให้ใช้เครื่องมือใดบ้าง (ช่องนี้ในมาตรฐานยังอยู่ในขั้นทดลอง) เมื่อมีสกิลสาธารณะเป็นล้านรายการ การที่พนักงานไปดาวน์โหลดสกิลจากอินเทอร์เน็ตมาติดตั้ง จึงใกล้เคียงกับการติดตั้งโปรแกรมที่ไม่มีใครตรวจ

เรื่อง PDPA ก็เกี่ยวด้วย ถ้าทีมใส่ตัวอย่างข้อมูลลูกค้าจริงไว้ในเอกสารอ้างอิงของสกิล ข้อมูลนั้นจะไปอยู่กับทุกคนที่ได้สกิลไปใช้ และเดินทางไปกับสกิลเมื่อย้ายเครื่องมือ

สิ่งที่ควรทำตอนนี้

  1. สำรวจว่าทีมไหนเขียนขั้นตอนให้ AI agent ไว้แล้วบ้าง เก็บอยู่ที่ไหน และใครเป็นเจ้าของ
  2. เก็บสกิลของบริษัทไว้ในที่ที่มีประวัติการแก้ไข และกำหนดคนอนุมัติก่อนใช้งานจริง เหมือนเอกสารนโยบายทั่วไป
  3. ห้ามติดตั้งสกิลจากภายนอกโดยไม่ผ่านการตรวจ โดยเฉพาะสกิลที่มีสคริปต์หรือขอใช้เครื่องมือที่แก้ไขข้อมูลได้
  4. ตรวจว่าในสกิลไม่มีข้อมูลส่วนบุคคล รหัสผ่าน หรือกุญแจเข้าระบบ ใช้ข้อมูลตัวอย่างที่สร้างขึ้นแทน
  5. เวลาเลือกเครื่องมือ AI รายใหม่ ถามผู้ขายว่ารองรับ Agent Skills หรือไม่ และนำสกิลที่มีอยู่ออกมาได้ในรูปแบบใด
  6. ติดตามแนวทางความปลอดภัยที่ AAIF จะออก แล้วปรับกติกาภายในให้สอดคล้อง

ถ้าข้อ 2 และข้อ 3 ยังไม่มีคนรับผิดชอบ ควรตั้งกติกาก่อนให้ทีมขยายการใช้สกิลไปยังงานที่แตะข้อมูลลูกค้าหรือข้อมูลการเงิน

งานที่ Enersys ทำ

เราพัฒนาและดูแลซอฟต์แวร์ธุรกิจมา 14 ปี และทำงานด้าน AI กับการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ถ้าองค์กรของคุณกำลังให้ AI agent ทำงานกับระบบ ERP เอกสาร หรือข้อมูลลูกค้า และอยากวางกติกาว่าใครเขียน ใครอนุมัติ และข้อมูลใดห้ามอยู่ในวิธีทำงานที่สอน AI คุยกับทีม Enersys ได้ อ่านเพิ่มเรื่องแนวทาง AI กับ PDPA ของ สคส.

แหล่งข้อมูล

เลือกอ่านประเด็นที่เกี่ยวข้องกับบทความนี้

Microsoft ปรับสิทธิ์ AI agent ตามความเสี่ยงแบบเรียลไทม์: ถ้า agent อนุมัติเบิกจ่ายแล้วเจอเอกสารแปลก ระบบควรทำอะไร

วันที่ 19 ตุลาคม 2569 Microsoft ประกาศ Dynamic Permissions, Dynamic Agent Risk และ Dynamic Conditional Access สำหรับ AI agent แนวคิดคือ agent เริ่มจากไม่มีสิทธิ์ ได้สิทธิ์เท่าที่งานต้องใช้ และถูกลดสิทธิ์ทันทีเมื่อความเสี่ยงสูงขึ้น สรุปว่าธุรกิจไทยที่เริ่มให้ agent แตะงานบัญชีหรือข้อมูลลูกค้าควรเตรียมอะไร

อ่านบทความ

Copilot Studio ให้ AI agent มีบัญชีของตัวเอง และความจำที่ทั้งทีมใช้ร่วมกัน: เรื่องที่ต้องคิดเรื่อง PDPA ก่อนเปิดใช้

วันที่ 15 ตุลาคม 2569 Microsoft เปิดให้ทดลอง agent account ใน Copilot Studio ผ่านโครงการ Frontier ให้ AI agent มีอีเมล ตัวตนใน Teams และความจำที่ใช้ร่วมกันทั้งทีม เอกสารของ Microsoft เองระบุว่าความจำนี้ไม่มีขอบเขตความเป็นส่วนตัวระหว่างผู้ใช้ สรุปว่าองค์กรไทยควรตรวจอะไรก่อนเปิดใช้

อ่านบทความ

ServiceNow เปิดตัว AI Passport: บัตรสิทธิ์ของ AI agent ที่ตรวจได้ทุกครั้งก่อนลงมือ

วันที่ 15 ตุลาคม 2569 ServiceNow ประกาศ AI Passport ใบรับรองดิจิทัลที่ AI agent ต้องตรวจก่อนทำงาน พร้อมเครื่องมือหา AI ที่ไม่ได้ขออนุญาตและติดตามค่าใช้จ่าย AI สรุปว่าองค์กรไทยที่เริ่มมี AI agent หลายตัวควรเตรียมคำตอบเรื่องอะไรบ้าง

อ่านบทความ
ดูบทความทั้งหมดใน Insights

"Empowering Innovation,
Transforming Futures."

บอกเราว่างานส่วนไหนที่คุณต้องการปรับ