လူတစ်ယောက် AI Agent ကုမ္ပဏီ ၆ ခု တည်ထောင်ပြီး တစ်ပတ်အတွင်း ဝဘ်ဆိုဒ် ၃၀ တင်ခဲ့သည်။

လတ်တလောမှာ တစ်သီးပုဂ္ဂလ တီထွင်သူတစ်ယောက် လုပ်ထားတာကို တွေ့လိုက်ရတော့ ကျွန်တော် အံ့အားသင့်သွားတယ်။ AI Agent ၆ ယောက်နဲ့ သူကိုယ်တိုင် ဝဘ်ဆိုဒ်တစ်ခုလုံးကို လည်ပတ်တယ်။ နေ့တိုင်း အလိုအလျောက် အစည်းအဝေးလုပ်၊ မဲပေး၊ အကြောင်းအရာရေး၊ တွစ်တာတင်၊ အရည်အသွေးစစ်ဆေးတယ်။ အားလုံး အလိုအလျောက်ပဲ၊ ဘယ်သူမှ စောင့်ကြည့်မနေဘူး။ ဒါက သရုပ်ပြမဟုတ်ဘူး၊ တကယ့်အွန်လိုင်းမှာ လည်ပတ်နေတာ။ 截屏2026-02-11 09.13.32 ဒါပေမဲ့ ကျွန်တော့်ကို အံ့အားသင့်စေဆုံးအရာက ပိတ်ထားတဲ့ ဗိသုကာမဟုတ်ဘူး—သူက Agent တစ်ခုစီအတွက် ပြည့်စုံတဲ့ "ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးစနစ်" ကို ဒီဇိုင်းဆွဲထားတာ။ စရိုက်လက္ခဏာ၊ ဆက်ဆံရေး၊ ကြီးထွားမှုမျဉ်းတွေအပြင် RPG ဂုဏ်သတ္တိဘောင်နဲ့ 3D ပုံတူတွေတောင် ရှိသေးတယ်။ ရိုးရိုးသားသားပြောရရင် ဒါကိုကြည့်ပြီး ကျွန်တော့်ရဲ့ ပထမဆုံး တုံ့ပြန်မှုက ဒါက အီလက်ထရွန်းနစ် အိမ်မွေးတိရစ္ဆာန် မဟုတ်ဘူးလား။ ဒါပေမဲ့ ဒီအိမ်မွေးတိရစ္ဆာန်တွေက တွစ်တာတင်တာ၊ သုတေသနလုပ်တာ၊ အစီရင်ခံစာရေးတာတွေကို ကူညီပေးပြီး တစ်ယောက်နဲ့တစ်ယောက် ရန်ဖြစ်ကြဦးမယ်။ ဒီနေ့ ဒီဒီဇိုင်းတစ်ခုလုံးကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ဆွေးနွေးကြမယ်။ Agent စနစ်အများအပြားကို လုပ်နေတဲ့ မိတ်ဆွေတွေအတွက် အများကြီး အထောက်အကူဖြစ်မယ်လို့ ယုံကြည်ပါတယ်။ **ဗိသုကာကို အမြန်ကြည့်ရအောင်** နည်းပညာသုံးခုက OpenClaw ကို VPS မှာ ဦးနှောက်အဖြစ် လည်ပတ်စေပြီး Next.js + Vercel က ရှေ့ဆုံးနဲ့ API အလွှာကို လုပ်ဆောင်ကာ Supabase က အခြေအနေအားလုံးကို သိမ်းဆည်းတယ်။ Agent ၆ ယောက်မှာ လုပ်ငန်းခွဲဝေမှုတွေ ရှိတယ်—ဆုံးဖြတ်ချက်ချသူ၊ သုတေသနပြုသူ၊ ထောက်လှမ်းရေးလုပ်သူ၊ အကြောင်းအရာရေးသူ၊ လူမှုမီဒီယာကို စီမံခန့်ခွဲသူ၊ အရည်အသွေးစစ်ဆေးသူတွေ ပါဝင်တယ်။ OpenClaw ရဲ့ cron job က သူတို့ကို နေ့တိုင်း "အလုပ်ချိန်မှတ်တမ်းတင်" စေပြီး စားပွဲဝိုင်းလုပ်ဆောင်ချက်က သူတို့ကို ဆွေးနွေးပြီး မဲပေးစေတယ်။ ဒါပေမဲ့ "စကားပြောနိုင်ခြင်း" ကနေ "အလုပ်လုပ်နိုင်ခြင်း" အထိ တစ်ခုလုံး ပိတ်ထားတဲ့ ကွာခြားချက်ရှိတယ်။ စာရေးသူက အခက်အခဲကြီး သုံးခုကို ကျော်လွှားပြီးမှ အောင်မြင်ခဲ့တာပါ။ ဒီမှာ အတိုချုပ်ပြောပြပါ့မယ်။ **အခက်အခဲ ၁: VPS နဲ့ Vercel က တာဝန်အတွက် တစ်ပြိုင်နက်တည်း ယှဉ်ပြိုင်နေတယ်။** လုပ်ဆောင်သူနှစ်ယောက်က တူညီတဲ့ဇယားကို စစ်ဆေးနေတာကြောင့် ပြိုင်ဆိုင်မှုအခြေအနေက တာဝန်အခြေအနေကို တိုက်ရိုက် ပဋိပက္ခဖြစ်စေတယ်။ ဖြေရှင်းနည်းက တစ်ဖက်ကို ဖြတ်တောက်ပြီး VPS က လုပ်ဆောင်မှုကို တာဝန်ယူကာ Vercel က ထိန်းချုပ်မှုမျက်နှာပြင်ကိုသာ လုပ်ဆောင်တယ်။ **အခက်အခဲ ၂: လှုံ့ဆော်မှုက အခြေအနေကို ရှာဖွေနိုင်ပြီး အဆိုပြုချက်ကို ဖန်တီးနိုင်ပေမဲ့ အဆိုပြုချက်က ဆိုင်းငံ့နေဆဲပဲ။** ဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့ လှုံ့ဆော်မှုက နောက်ဆက်တွဲ အတည်ပြုချက်နဲ့ တာဝန်ဖန်တီးမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျော်သွားပြီး ဇယားထဲကို တိုက်ရိုက် အချက်အလက်ထည့်သွင်းနေလို့ပါ။ ဖြေရှင်းနည်းက ညီညွတ်တဲ့ဝင်ပေါက် လုပ်ဆောင်ချက်ကို ထုတ်ယူပြီး အဆိုပြုချက်ကို ဖန်တီးတဲ့ လမ်းကြောင်းအားလုံးက တူညီတဲ့လမ်းကြောင်းကို လိုက်နာတယ်။ **အခက်အခဲ ၃: ခွဲတမ်းကုန်သွားပေမဲ့ တန်းစီစောင့်ဆိုင်းနေတဲ့ တာဝန်တွေက အရမ်းများနေတုန်းပဲ။** Worker က ခွဲတမ်းပြည့်သွားတာကို မြင်ရင် ကျော်သွားပြီး တောင်းဆိုတာလည်း မလုပ်ဘူး၊ မအောင်မြင်ဘူးလို့လည်း အမှတ်အသားမပြုဘူး။ အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ ဒေတာဘေ့စ်ထဲမှာ ဘယ်တော့မှ လုပ်ဆောင်မှာမဟုတ်တဲ့ အဆင့် ရာနဲ့ချီပြီး စုပုံနေတယ်။ ဖြေရှင်းနည်းက အဆိုပြုချက်ဝင်ပေါက်မှာ ခွဲတမ်းကို စစ်ဆေးပြီး ပြည့်သွားရင် တန်းစီစောင့်ဆိုင်းနေတဲ့ တာဝန်ကို မဖန်တီးခင်မှာ တိုက်ရိုက်ငြင်းပယ်လိုက်ပါ။ အခက်အခဲသုံးခုရဲ့ အဓိကအချက်က တူညီတဲ့အရာတစ်ခုပဲ—**တံခါးဝမှာ တားဆီးပြီး ပြဿနာကို တန်းစီထဲကို မဝင်စေနဲ့။** ပိတ်ထားတဲ့ လည်ပတ်မှု အောင်မြင်ပြီးတဲ့နောက်မှာ စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ အပိုင်းက တကယ်စတင်ပါတယ်။ **အခန်းကဏ္ဍကတ်: စကားတစ်ခွန်းမဟုတ်ဘူး၊ ပြည့်စုံတဲ့ "ဝန်ထမ်းလက်စွဲ" တစ်ခုပါ** Agent စနစ်အများအပြားကို လုပ်နေတဲ့သူတွေ သိကြတဲ့အတိုင်း Claude ကို "မင်းက လူမှုမီဒီယာမန်နေဂျာပါ" လို့ ပြောရင် သူက တွစ်တာကို တကယ်တင်ပါလိမ့်မယ်။ ဒါပေမဲ့ အဲဒီလို Agent ၆ ယောက်ကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း လည်ပတ်စေရင် သင်တွေ့လိမ့်မယ်: - သူတို့ရဲ့ စကားပြောပုံက အားလုံး တူညီနေတယ် - သူတို့ ဘာမလုပ်သင့်ဘူးဆိုတာ မသိဘူး - ဘယ်သူက ဘယ်သူနဲ့ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်တာ ကောင်းလဲ၊ ဘယ်သူက ဘယ်သူနဲ့ ပဋိပက္ခဖြစ်လဲဆိုတာ ကံကောင်းခြင်းအပေါ်မှာပဲ မူတည်တယ် - စုဆောင်းထားတဲ့ အတွေ့အကြုံတွေကြောင့် အပြုအမူက ဘယ်တော့မှ ပြောင်းလဲမှာ မဟုတ်ဘူး ဒီတီထွင်သူက Agent တစ်ခုစီအတွက် အလွှာ ၆ ခုပါတဲ့ အခန်းကဏ္ဍကတ်ကို ဒီဇိုင်းဆွဲထားတယ်: `Domain → မင်း ဘာကို တာဝန်ယူလဲ Inputs/Outputs → မင်း ဘယ်သူ့ဆီကနေ ပစ္စည်းယူပြီး ဘယ်သူ့ကို ပေးလဲ Definition of Done → "ပြီးသွားပြီ" ဆိုတာ ဘာကိုခေါ်လဲ Hard Bans → မင်း ဘယ်တော့မှ မလုပ်သင့်တဲ့အရာ Escalation → ဘယ်အချိန်မှာ ရပ်ပြီး ညွှန်ကြားချက်တောင်းခံမလဲ Metrics → မင်းရဲ့ KPI `လူမှုမီဒီယာ Agent ကို ဥပမာအနေနဲ့ ယူကြည့်ရင် သူ့ရဲ့ အခန်းကဏ္ဍကတ်က အကြောင်းအရာဖြန့်ဝေမှုကိုသာ တာဝန်ယူပြီး ရေးသားမှု Agent ရဲ့ မူကြမ်းနဲ့ ထောက်လှမ်းရေး Agent ရဲ့ အချက်အလက်တွေကို ထည့်သွင်းကာ တွစ်တာမူကြမ်းနဲ့ ထုတ်ဝေမှုအစီအစဉ်ကို ထုတ်ပေးတယ်လို့ သတ်မှတ်ထားတယ်။ တင်းကျပ်တဲ့ တားမြစ်ချက်တွေက တွစ်တာကို တိုက်ရိုက်မတင်ရဘူး (မူကြမ်းကိုသာ ရေးနိုင်တယ်)၊ အချက်အလက်တွေကို မဖန်တီးရဘူး၊ အတွင်းပိုင်းပုံစံကို မပေါက်ကြားရဘူး။ အလွှာတစ်ခုစီက တူညီတဲ့အရာတစ်ခုကို လုပ်ဆောင်နေတယ်—**Agent ရဲ့ အပြုအမူနေရာကို ကျဉ်းမြောင်းစေတယ်။** **တားမြစ်ချက်က စွမ်းရည်ထက် အဆပေါင်း တစ်သောင်း ပိုအရေးကြီးတယ်** ဒါက ဒီဒီဇိုင်းတစ်ခုလုံးမှာ ကျွန်တော် အကောင်းဆုံးလို့ ထင်တဲ့အမြင်ပဲ။ LLM ကို တွစ်တာ ဘယ်လိုရေးရမလဲဆိုတာ သင် သင်ပေးဖို့ မလိုဘူး—Claude, GPT, Gemini တို့က လုံလောက်အောင် တော်ပါတယ်။ သူ့ကို အကြောင်းအရာပေးရင် ပေးပို့နိုင်ပါတယ်။ သင် သူ့ကို ပြောပြဖို့ လိုအပ်တာက **ဘာကို လုံးဝ မလုပ်သင့်ဘူးလဲ** ဆိုတာပဲ။ "တိုက်ရိုက်ထုတ်ဝေမှုကို တားမြစ်ခြင်း" မရှိရင် → လူမှုရေး Agent က Twitter API ကို တိုက်ရိုက်ခေါ်ပြီး အတည်ပြုချက်အားလုံးကို ကျော်သွားလိမ့်မယ်။ "နံပါတ်တွေကို မဖန်တီးရဘူး" ဆိုတဲ့ တားမြစ်ချက်မရှိရင် → သူက တွစ်တာမှာ "ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုနှုန်း ၃၄၀% တိုးလာတယ်" လို့ ရေးလိမ့်မယ်။ ဒီနံပါတ်က ဘယ်ကလာတာလဲ။ ဖန်တီးထားတာ။

စာရေးသူက ကျွန်တော်မှတ်မိနေတဲ့ စကားတစ်ခွန်းပြောခဲ့တယ်- တားမြစ်ချက်တိုင်းရဲ့တည်ရှိမှုဟာ ဒီအဖြစ်အပျက်က တကယ်ဖြစ်ခဲ့လို့ပါ။

ကွဲပြားတဲ့အခန်းကဏ္ဍတွေရဲ့ တားမြစ်ချက်ယုတ္တိဗေဒကလည်း မတူပါဘူး။

• ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူ Agent- အတည်ပြုချက်မရှိဘဲ ဖြန့်ကျက်ခြင်းကို တားမြစ်ထားသည်။ အမြင့်ဆုံးခွင့်ပြုချက်၊ တစ်ကြိမ်မှားယွင်းစွာ ဖြန့်ကျက်ခြင်းက ဝဘ်ဆိုဒ်ကို ပျက်စီးစေနိုင်ပါတယ်။
• သုတေသန Agent- ကိုးကားချက်များကို တီထွင်ခြင်းကို တားမြစ်ထားသည်။ သုတေသနပြုသူများသည် အချက်အလက်များကို အတုအယောင်ပြုလုပ်ပါက၊ သတင်းအချက်အလက်ကွင်းဆက်တစ်ခုလုံး ပျက်စီးသွားပါမည်။
• လူမှုရေး Agent- တိုက်ရိုက်ထုတ်ဝေခြင်းကို တားမြစ်ထားသည်။ လူမှုမီဒီယာသည် ရှေ့တန်းဖြစ်ပြီး၊ အတည်ပြုချက်ရယူရပါမည်။
• အရည်အသွေးစစ်ဆေးရေး Agent- လူပုဂ္ဂိုလ်ရေး တိုက်ခိုက်ခြင်းကို တားမြစ်ထားသည်။ စာရင်းစစ်များသည် တစ်ဦးချင်းကို တိုက်ခိုက်ပါက၊ အဖွဲ့သည် ပြိုကွဲသွားပါမည်။

တားမြစ်ချက်များရေးသားခြင်း၏ အတွေးအမြင်သည် "၎င်းသည် ဘာလုပ်သင့်သလဲ" မဟုတ်ဘဲ "၎င်းသည် ရှုပ်ပွသွားပါက အဆိုးဆုံးက ဘာဖြစ်မလဲ" ဖြစ်သည်။ ထို့နောက် အဆိုးဆုံးအခြေအနေအတွက် တားမြစ်ချက်ကို ရေးပါ။

Agent များကို မတူညီစွာပြောဆိုစေခြင်း- ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေး ညွှန်ကြားချက်များ

အခန်းကဏ္ဍကတ်သည် "ဘာလုပ်ရမလဲ" ဆိုသည့်ပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးသော်လည်း Agent များအကြား ဆွေးနွေးသောအခါ ၎င်းတို့သည် မတူညီစွာကြားရရန် လိုအပ်သေးသည်။

Agent တစ်ခုစီတွင် သီးခြားကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေး ညွှန်ကြားချက်များရှိသည်။ ဥပမာ:

သုတေသန Agent- အေးဆေးတည်ငြိမ်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းရှိပြီး သံသယစိတ်ရှိသည်။ သက်သေအထောက်အထားအရည်အသွေးနှင့် နည်းစနစ်ကို ဂရုစိုက်သည်။ တစ်စုံတစ်ယောက်က ရဲရင့်သောကောက်ချက်တစ်ခုကို ပြောပါက၊ ၎င်းက "အချက်အလက်က ဘယ်မှာလဲ" ဟုမေးလိမ့်မည်။ အခြားသူများကို ပြင်ဆင်သောအခါ "တကယ်တော့..." ဟုပြောရတာကို နှစ်သက်သည်။

လူမှုရေး Agent- ရဲရင့်၊ စိတ်မရှည်၊ အစွန်းရောက်သည်။ ထက်မြက်သောအမြင်များကို နှစ်သက်ပြီး ဘေးကင်းသောကစားကွက်များကို မုန်းတီးသည်။ သုတေသန Agent ၏ သတိထားမှုကို ဂရုမစိုက်ပါ- "အလွန်အကျွံစဉ်းစားခြင်းက အခွင့်အရေးကို လွတ်သွားစေနိုင်တယ်။"

အဓိကဒီဇိုင်း:

ပဋိပက္ခကို ရေးထည့်ထားသည်။ သုတေသန Agent ၏ ညွှန်ကြားချက်များတွင် "သင်သည် လူမှုရေး Agent ၏ စိတ်အားထက်သန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို မကြာခဏ သဘောမတူပါ" ဟုရေးထားပြီး၊ လူမှုရေး Agent ၏ ညွှန်ကြားချက်များတွင် "သုတေသန Agent ၏ အလွန်အကျွံသတိထားမှုကို စိန်ခေါ်ပါ" ဟုရေးထားသည်။ စကားပြောဆိုမှုသည် သဘာဝကျကျ တင်းမာမှုရှိသည်။

ညွှန်ကြားချက်တစ်ခုစီတွင် သေးငယ်သော တားမြစ်ချက်တစ်ခုရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့် လူမှုရေး Agent ၏ စည်းမျဉ်းမှာ "'သဘောတူတယ်' သို့မဟုတ် 'ကောင်းတယ်' ဟု ဘယ်တော့မှ မပြောပါနှင့်- ရပ်တည်ချက်ကို ပြပါ သို့မဟုတ် အခြားသူများ၏ ရပ်တည်ချက်ကို မေးခွန်းထုတ်ပါ" ဖြစ်သည်။ သုတေသန Agent သည် "သက်သေအထောက်အထားမပါဘဲ 'စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတယ်' ဟု ဘယ်တော့မှ မပြောပါနှင့်" ဖြစ်သည်။

ဤသေးငယ်သော တားမြစ်ချက်များသည် ကြီးမားသောမော်ဒယ်များပြောရတာကို အနှစ်သက်ဆုံးသော အဓိပ္ပာယ်မရှိသော စကားများကို သတ်ပစ်သည်။

ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးသည် တိုးတက်ပြောင်းလဲလာမည်

၎င်းသည် ကျွန်ုပ်အတွက် အလွန်ပါးနပ်သော အပိုင်းဖြစ်သည်။ Agent ၏ ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးသည် တည်ငြိမ်မနေဘဲ မှတ်ဉာဏ်စုဆောင်းမှုနှင့်အတူ ပြောင်းလဲလာမည်ဖြစ်သည်။

စနစ်သည် Agent ၏ မှတ်ဉာဏ်ဒေတာဘေ့စ်ကို ဖတ်ရှုပြီး မတူညီသော မှတ်ဉာဏ်အမျိုးအစားအရေအတွက်ကို စာရင်းပြုစုမည်ဖြစ်သည်။

• "သင်ခန်းစာ" အမျိုးအစား မှတ်ဉာဏ် ၈ ခုထက်ပို၍ စုဆောင်းထားပါက → နောက်တစ်ကြိမ် စကားပြောဆိုသောအခါ prompt တွင် "သင်သည် ယခင်ရလဒ်များကို ရည်ညွှန်းပြီး အမှားများကို ထပ်ခါထပ်ခါ မပြုလုပ်မိစေရန် ရှောင်ရှားပါမည်" ဟု ထည့်ပါ။
• "ဗျူဟာ" အမျိုးအစား မှတ်ဉာဏ် ၈ ခုထက်ပို၍ စုဆောင်းထားပါက → "သင်သည် စနစ်တွေးခေါ်မှု၊ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် ချိန်ညှိမှုများကို အသုံးပြု၍ စဉ်းစားရန် အသုံးပြုသည်" ဟု ထည့်ပါ။
• တဂ်တစ်ခုသည် ၄ ကြိမ်ထက်ပို၍ ပေါ်လာပါက → "သင်သည် XX တွင် ကျွမ်းကျင်မှုများ စုဆောင်းထားသည်" ဟု ထည့်ပါ။

ဥပမာအားဖြင့် လူမှုရေး Agent သည် တွစ်တာ ၅၀ တင်ပြီး အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုနှုန်းနှင့်ပတ်သက်၍ သင်ခန်းစာ ၁၀ ခု စုဆောင်းထားပါက၊ နောက်တစ်ကြိမ် စကားပြောဆိုသောအခါ "ယခင်ပုံစံသည် အလုပ်မဖြစ်ပါ" ကဲ့သို့သော စကားများကို သဘာဝကျကျ ပြောဆိုပါမည်။

LLM ကိုယ်တိုင် ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးပြောင်းလဲမှုကို ဆုံးဖြတ်ခွင့်မပြုဘဲ အဘယ်ကြောင့် စည်းမျဉ်းများကို အသုံးပြုသနည်း။

ကုန်ကျစရိတ် သုည- နောက်ထပ် LLM ခေါ်ဆိုမှု မလိုအပ်ပါ။ သေချာမှု- စည်းမျဉ်းများသည် ခန့်မှန်းနိုင်သော ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးပြီး "ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေး ရုတ်တရက်ပြောင်းလဲခြင်း" မဖြစ်ပေါ်စေပါ။ ချိန်ညှိနိုင်မှု- ပြုပြင်မွမ်းမံမှု မှားယွင်းနေပါသလား။ တိုက်ရိုက်ကန့်သတ်ချက်များနှင့် မှတ်ဉာဏ်ဒေတာကို စစ်ဆေးပါ။

ဆက်ဆံရေး မက်ထရစ်- Agent ၆ ဦး = ဆက်ဆံရေး ၁၅ ခု

ပုံရိပ်

Agent တစ်စုံစီတွင် ရင်းနှီးမှုရမှတ် (၀.၁၀ မှ ၀.၉၅) ရှိသည်။

ဥပမာ- ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူ Agent နှင့် သုတေသန Agent တို့သည် ရင်းနှီးမှု ၀.၈ ရှိပြီး အယုံကြည်ရဆုံး အကြံပေးဆက်ဆံရေးဖြစ်သည်။ သုတေသန Agent နှင့် လူမှုရေး Agent တို့သည် ရင်းနှီးမှု ၀.၂ ရှိပြီး နည်းစနစ်နှင့် စိတ်အားထက်သန်မှုတို့သည် သဘာဝအားဖြင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်သည်။

ရင်းနှီးမှုနည်းပါးခြင်းကို ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။

ရင်းနှီးမှုသည် ဘာကိုအကျိုးသက်ရောက်သနည်း။ စကားပြောဆိုမှုအစီအစဥ်- ရင်းနှီးမှုမြင့်မားသူများသည် အခြားတစ်ဖက်၏ စကားကို ဆက်ပြောဆိုနိုင်ခြေပိုများသည်။ စကားပြောဆိုမှုလေသံ- ရင်းနှီးမှုနည်းပါးသော စုံတွဲများသည် ယဉ်ကျေးစွာဆွေးနွေးမည့်အစား တိုက်ရိုက်စိန်ခေါ်မှုဖြစ်နိုင်ခြေ ၂၅% ရှိသည်။ စနစ်သည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော တင်းမာမှုမြင့်မားသော စုံတွဲများမှ ပဋိပက္ခဖြေရှင်းရေး ဆွေးနွေးပွဲများကိုလည်း ရွေးချယ်မည်ဖြစ်သည်။

ပို၍စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည်မှာ ဆက်ဆံရေးသည် ပြောင်းလဲသွားနိုင်သည်။

စကားပြောဆိုမှုတစ်ခုစီအပြီးတွင် မှတ်ဉာဏ်ထုတ်ယူခြင်း၏ LLM ခေါ်ဆိုမှု (နောက်ထပ်ခေါ်ဆိုမှုမဟုတ်ဘဲ၊ အပိုဆောင်းအထွက်ဖြစ်သည်) သည် ဆက်ဆံရေးပြောင်းလဲမှုကို ပေးလိမ့်မည်။

`{ \**ပေါင်းစည်းထားသော Entry Point လုပ်ဆောင်ချက်** ပုံစံကို မှတ်သားထားသင့်သည်။ Multi-Agent စနစ်တွင် မတူညီသော အရင်းအမြစ်များမှ လုပ်ငန်းများကို ဖန်တီးနိုင်သည် (API၊ Trigger၊ Agent မှ ကိုယ်တိုင်အဆိုပြုခြင်း၊ တုံ့ပြန်မှုကွင်းဆက်)။ ပေါင်းစည်းထားသော စီမံဆောင်ရွက်မှု လမ်းကြောင်းတစ်ခုမရှိပါက လုပ်ငန်းစဉ်သည် တစ်ဝက်တစ်ပျက်တွင် ရပ်တန့်သွားရန် လွယ်ကူသည်။ သင်ကိုယ်တိုင် စမ်းကြည့်လိုပါက စာရေးသူသည် Agent ၃ ခုဖြင့် စတင်ရန် အကြံပြုသည်- ညှိနှိုင်းသူတစ်ဦး၊ အကောင်အထည်ဖော်သူတစ်ဦးနှင့် စာရင်းစစ်တစ်ဦး။ ဦးစွာ Role Card ကိုရေးပါ၊ တားမြစ်ချက်များမှ စတင်ရေးပါ။