AI Agent ที่ดีไม่ใช่กล่องดำ ต้องมี 5 ช่องนี้ก่อน

AI Agent ที่ดีไม่ใช่กล่องดำ

Linear เปิดตัว Loops เมื่อวันที่ 20 กรกฎาคม 2026

ให้ Linear Agent รับงาน recurring จากคำสั่งภาษาคน แล้วรันตามเวลา หรือทำงานเมื่อมี event เกิดขึ้น

ตัวอย่างจาก Linear มีทั้ง:

• ตรวจ issue ใหม่และช่วยค้นหาสาเหตุ
• สร้าง follow-up จาก meeting transcript หรือ incident report
• อัปเดต launch plan และ project specification

แต่พี่ง้วงมองว่า สิ่งน่าสนใจกว่าคำว่า "อัตโนมัติ" คือ...

Linear มี Policy ที่ล้ำ

คนในทีมที่มีสิทธิ์สามารถดู instruction, configuration และสิ่งที่เกิดขึ้นในแต่ละ run ได้ครับ

นี่คือหลักที่ SME เอาไปใช้ได้ แม้ไม่ได้ใช้ Linear

ถ้าจะสร้าง Agent งานประจำ.

ให้มี 5 ช่องนี้ก่อน ลุยกันครับ!

5 ช่อง Agent ที่ดี

1. Trigger — เริ่มเมื่อไร

2. Input — อ่านข้อมูลจากไหน

3. Output — ต้องส่งมอบอะไร

4. Review — จุดไหนให้คนตรวจ

5. Run history — ย้อนดูได้ว่าเกิดอะไรขึ้น

ตัวอย่างง่าย ๆ ที่ใช้ได้จริง

ทุกเช้า Agent อ่านรายการปัญหาลูกค้าที่ทีมบันทึกไว้

จัดกลุ่มหัวข้อ และร่างรายการที่ต้องติดตาม

จากนั้นหยุดให้เจ้าของงานตรวจ ก่อนมอบหมายคนหรือส่งข้อความหาลูกค้าจริง

ติดกระดุมเม็ดแรก เลย

ติดกระดุมเม็ดแรกไป

Agent ที่ดีไม่ใช่แค่ทำงานซ้ำได้ครับ

แต่ทีมต้องเห็นกติกา ตรวจผล และย้อนกลับไปหาสาเหตุได้เมื่อมันทำผิด

TL;DR 🎯

ก่อนเปิด Agent ให้รันงานประจำ กำหนด trigger, input, output, human review และ run history ให้ครบ

แล้วค่อยเพิ่มความอัตโนมัติครับ

---

ที่มา: Linear Changelog, 20 กรกฎาคม 2026