บทที่ 7 จาก 32
AI Automation และการดูแลระบบ
เรียนตามลำดับทั้ง 8 บท หรือเลือกหัวข้อที่ตรงกับงานของคุณ แล้วใช้แบบทดสอบประจำบทเพื่อตรวจจุดที่ควรทบทวน
8 บทเรียนในบทนี้
- 1เลือกงานที่ควรและไม่ควรทำอัตโนมัติ
ประเมินความถี่ ความชัดของกฎ คุณภาพข้อมูล ผลกระทบ และทางย้อนกลับก่อนลงทุนทำ AI automation
14 นาที - 2ออกแบบ AI Workflow จาก trigger ถึงผลลัพธ์
แยกขั้นตอน deterministic, AI, tool และ human review เพื่อให้แต่ละส่วนทดสอบและเปลี่ยนได้
16 นาที - 3ใช้ JSON และ Structured Output ส่งต่องานอย่างเสถียร
ออกแบบ schema ที่ตรวจชนิด ค่าอนุญาต ฟิลด์บังคับ และเวอร์ชันก่อนให้ผลจาก AI เข้า workflow
15 นาที - 4เข้าใจ API และ Webhook สำหรับคนออกแบบงาน
เข้าใจ request, response, authentication, event และ timeout เพื่อคุยกับนักพัฒนาและออกแบบการเชื่อมระบบอย่างปลอดภัย
14 นาที - 5ออกแบบ retry, idempotency และ rollback
ทำให้ระบบรับมือ timeout และบริการล่มโดยไม่ส่งข้อความซ้ำ ตัดเงินซ้ำ หรือสร้างรายการซ้ำ
17 นาที - 6วาง Human Approval Gate โดยไม่ทำให้คนกดผ่านทุกอย่าง
กำหนดจุดอนุมัติตามผลกระทบ ความมั่นใจ ความย้อนกลับได้ และข้อยกเว้น พร้อมข้อมูลที่คนต้องเห็น
15 นาที - 7Monitor ระบบ AI ให้รู้ว่าทำอะไร ผิดตรงไหน และเสียเท่าไร
ติดตามคุณภาพ ความปลอดภัย latency ต้นทุน tool calls และการแก้ของคน พร้อม alert และ runbook
16 นาที - 8สรุป: Automation ที่ควบคุมได้
ทบทวนการเลือกงาน workflow, JSON, API/Webhook, retry, approval และ monitoring
14 นาที