Agent ทำงานกับระบบจริงได้
เชื่อม Application, API, Data และ Network tool ผ่าน Skill กับ Interface ที่กำหนดสิทธิ์ชัดเจน
เชื่อม Business workflow, Infrastructure data และ Network operations เพื่อให้ AI Agent เข้าใจบริบท ใช้ Skill ที่ได้รับอนุญาต และส่งมอบ Automation ที่ตรวจสอบย้อนหลังได้

เราเริ่มจากผลลัพธ์และข้อจำกัดขององค์กร แล้วจึงเลือก Architecture, Product และลำดับการเปลี่ยนผ่านที่เหมาะสม
เชื่อม Application, API, Data และ Network tool ผ่าน Skill กับ Interface ที่กำหนดสิทธิ์ชัดเจน
ใช้ Infrahub เป็น Source of Truth และ Knowledge Graph เพื่อให้ Agent อ้างอิงข้อมูล Infrastructure ที่ผ่านการควบคุม
กำหนด Approval, Scope, Human-in-the-loop, Audit และ Rollback ก่อนให้ Agent เปลี่ยนแปลงระบบสำคัญ
แปลง Runbook และความรู้ของผู้เชี่ยวชาญเป็น Workflow กับ Agent Skill ที่นำกลับมาใช้ซ้ำและวัดผลได้
เลือกงานที่ซ้ำ ใช้ข้อมูลหลายระบบ หรือมีขั้นตอนตัดสินใจชัดเจน พร้อมกำหนด Owner และผลลัพธ์
จัดโครงสร้างข้อมูล เชื่อม API และสร้าง Skill ที่จำกัด Input, Permission และ Action ของ Agent
ออกแบบ Agent workflow, Approval, Exception, Human handoff และ Rollback ก่อนใช้งานจริง
ติดตาม Outcome, Error, Cost, Latency และ Audit trail เพื่อปรับ Prompt, Skill และ Process อย่างต่อเนื่อง
แต่ละองค์ประกอบถูกออกแบบให้ทำงานร่วมกันและสามารถนำไปปรับใช้เป็น Phase ตามความพร้อมขององค์กร
Agent Studio, Enterprise MCP, Integration และ Workflow orchestration สำหรับงานธุรกิจ
ดูรายละเอียด ↗Graph-based Source of Truth, Schema, Branching และ Generators สำหรับ Automation
ดูรายละเอียด ↗Live Digital Twin, Network Intent และ Agent Skills สำหรับ Network operations
ดูรายละเอียด ↗Identity, Permission, Approval, Audit, Evaluation และ Exception handling ตลอด Agent lifecycle
เริ่มจาก Workshop เพื่อประเมินระบบเดิม เป้าหมาย ความเสี่ยง และลำดับการลงทุนที่เหมาะสม