ข้ามไปยังเนื้อหา
ติดอันดับใน The Agentic List 2026ดูข้อมูลเพิ่มเติม
Maven AGI
สร้างเองหรือซื้อ

ใครก็สร้างเอเจนต์ AI ได้ แต่คุณดูแลมันได้หรือไม่

การสร้างคือส่วนที่ง่าย แต่ก็ยังยากอยู่ดี ค่าใช้จ่ายจริงมาหลังเปิดใช้งาน เมื่อโมเดลเปลี่ยน API พัง ความรู้ล้าสมัย และคำตอบของเอเจนต์กลายเป็นความรับผิดชอบของคุณ นั่นคือการเป็นเจ้าของ

วงจรชีวิตของเอเจนต์ที่พัฒนาเอง
ตัวอย่างประกอบ
นับตั้งแต่คุณเปิดหน้านี้ ต้นทุนการเป็นเจ้าของระบบที่สร้างเองตามเครื่องคำนวณด้านล่างคือ
$0.00
แบบเรียลไทม์ ที่ $521 ต่อวันในการใช้งานจริง ปรับค่าในเครื่องคำนวณแล้วระบบจะคำนวณใหม่
วันที่สองไม่มีวันจบ

การสร้างคือโปรเจกต์ การดูแลคืองานประจำ

งานวิจัยด้านซอฟต์แวร์ยืนยันมาหลายทศวรรษว่า เงินส่วนใหญ่หมดไปกับการบำรุงรักษา ไม่ใช่การพัฒนา โดยเฉลี่ยราว 60% ของต้นทุนตลอดวงจรชีวิตระบบ และอยู่ระหว่าง 40% ถึง 80% ขึ้นอยู่กับระบบ [1]

เอเจนต์ AI เพิ่มงานดูแลรูปแบบใหม่ โมเดลอาจเปลี่ยนไปโดยที่โค้ดของคุณไม่ได้เปลี่ยนเลยแม้แต่บรรทัดเดียว [3] และเมื่อเอเจนต์ตอบผิด คำตอบนั้นคือความรับผิดชอบของคุณ [6]

agent-ops.log
สด
จ. 02:14ERROR
provider เวอร์ชันโมเดลถูกยกเลิก พรอมต์ที่ปรับไว้เริ่มให้ผลคลาดเคลื่อน
จ. 09:40WARN
eval ชุดทดสอบเดิม โมเดลบิลด์ใหม่: ความแม่นยำ 84.0% → 51.1% [3]
อ. 11:05ERROR
crm API ต้นทางเปลี่ยนฟิลด์ การสร้างทิกเก็ตล้มเหลว
อ. 16:32WARN
knowledge การซิงค์หยุดชะงัก เอเจนต์ตอบจากนโยบายที่ล้าสมัย
พ. 08:17ERROR
guardrail เอเจนต์อธิบายนโยบายค่าโดยสารที่สายการบินไม่มีอยู่จริง [6]
พ. 13:50WARN
infra ถึงขีดจำกัดอัตราการเรียกใช้ การสนทนาถูกพักไว้ในคิว
พฤ. 10:02INFO
ความปลอดภัย ทีม InfoSec เปิดการตรวจสอบรอบใหม่เรื่องการเข้าถึงข้อมูลของเอเจนต์
พฤ. 18:44WARN
ทีม วิศวกรผู้สร้างระบบ retrieval ลาออกแล้ว และไม่พบ runbook
ศ. 03:29ERROR
ต้นทุน ค่าใช้จ่าย token เกินงบอีกแล้ว
ตัวอย่างหนึ่งสัปดาห์ แต่ละบรรทัดคือประเภทความล้มเหลวที่บันทึกไว้ในแหล่งอ้างอิงด้านล่าง
เครื่องคำนวณต้นทุนการเป็นเจ้าของ

คำนวณต้นทุนการเป็นเจ้าของของคุณ

เริ่มจากแผนการสร้างของคุณ เราระบุค่าเริ่มต้นจากงานวิจัยไว้ให้แล้ว ส่วนสมมติฐานต่างๆ คุณปรับเปลี่ยนได้เอง

4
สมมติฐานของคุณ
6
สมมติฐานของคุณ
$133,000
ค่าเริ่มต้นจากงานวิจัย: $133,080 ซึ่งเป็นค่ามัธยฐานของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในสหรัฐฯ [7]
70%
ค่าเริ่มต้นจากงานวิจัย: 70% ส่วนที่เหลือคือสวัสดิการ [8]
60%
ค่าเริ่มต้นจากงานวิจัย: 60% อยู่ในช่วง 40% ถึง 80% [1]
3
สมมติฐานของคุณ
ต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของ
$950,000ต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของ: $950,000
สร้าง (วันแรก)
$380,000
ดูแล (ทุกวันหลังจากนั้น)
$570,000
ต้นทุนต่อวันในการใช้งานจริง
$521
ปีทำงานของวิศวกรที่ใช้ไป
5.0
ต้นทุนค่าเสียโอกาส

นั่นคือ 5.0 ปีทำงานของวิศวกรที่ไม่ได้ทุ่มให้กับผลิตภัณฑ์หลักของคุณ ทุก sprint ที่ใช้ไปกับโครงสร้างพื้นฐานของเอเจนต์ คือ sprint ที่ไม่ได้ใช้ส่งมอบฟีเจอร์ที่ขับเคลื่อนการเติบโตและรายได้

วิธีคำนวณ: ต้นทุนรวมต่อวิศวกร 1 คน คือเงินเดือนหารด้วยสัดส่วนค่าจ้าง ต้นทุนการสร้างคือจำนวนวิศวกร × ต้นทุนรวมต่อคน × ระยะเวลาสร้าง ส่วนต้นทุนการดูแลคำนวณจากสัดส่วนค่าบำรุงรักษา ดังนั้นที่ 60% จะเท่ากับ 1.5× ของต้นทุนการสร้าง ตัวเลขนี้รวมเฉพาะต้นทุนด้านบุคลากร หากรวมค่าใช้งานโมเดล โฮสติ้ง เครื่องมือ และค่าใช้จ่ายจากเหตุขัดข้อง ยอดรวมจะสูงขึ้นอีก

สิ่งที่คุณต้องดูแลจริงๆ

เอเจนต์เป็นแค่กล่องเล็กๆ

วิศวกรของ Google แสดงให้เห็นว่าในระบบ machine learning ที่ใช้งานจริง โค้ดของโมเดลเป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของทั้งระบบ ที่เหลือคือทุกอย่างที่อยู่รอบตัวโมเดล และนั่นคือจุดที่ต้นทุนการบำรุงรักษาสะสมพอกพูนขึ้นเรื่อยๆ [2]

การบำรุงรักษา
การอัปเกรดโมเดล
ผู้ให้บริการเลิกใช้และเปลี่ยนโมเดลตามกำหนดการของตัวเอง
คุณภาพ
Evals และ regression test
ทุกการเปลี่ยนแปลงต้องทดสอบซ้ำกับบทสนทนาจริง
เนื้อหา
การซิงค์ความรู้
นโยบายเปลี่ยนทุกวัน คำตอบที่ล้าสมัยคือคำตอบที่ผิด
ระบบ
การผสานรวม
ระบบ CRM ระบบทิกเก็ต และระบบคำสั่งซื้อ ปล่อยการเปลี่ยนแปลงที่ทำให้ระบบเดิมใช้งานไม่ได้
ของคุณ
ตรรกะของเอเจนต์
ส่วนที่คุณตั้งใจจะสร้างตั้งแต่แรก
ความเสี่ยง
Guardrails และการปฏิบัติตามข้อกำหนด
สิ่งที่เอเจนต์พูด ก็คือสิ่งที่คุณพูด
ปฏิบัติการ
การมอนิเตอร์และ on-call
ต้องมีคนถูกเรียกตัวเมื่อระบบล่มตอนตี 2
ความน่าเชื่อถือ
การตรวจสอบความปลอดภัย
การเข้าถึงข้อมูล การเก็บรักษา และการตรวจสอบ ที่ต้องทบทวนซ้ำแล้วซ้ำเล่า
บุคลากร
ความรู้ที่อยู่ในหัวคน
เมื่อคนสร้างลาออก บริบททั้งหมดก็หายไปด้วย
งานวิจัยอิสระ

ไม่ต้องเชื่อเราก็ได้

ข้อค้นพบ 9 ข้อจากแหล่งข้อมูลภายนอกที่เผยแพร่แล้ว ได้แก่ งานวิจัยเชิงวิชาการ งานวิจัยตลาด คำตัดสินทางกฎหมาย แหล่งอ้างอิงในอุตสาหกรรม และงานวิจัยของนักวิเคราะห์ ตัวเลขทั้งหมดรายงานตามที่เผยแพร่

ต้นทุนของการเป็นเจ้าของเอเจนต์ AI

แหล่งข้อมูลประกอบด้วย
Harvard Data Science Review
O’ReillyBC Civil Resolution Tribunal
ส่วนที่ 1 · งานวิจัยอิสระและบันทึกสาธารณะ

ต้นทุนการบำรุงรักษา

60%

การบำรุงรักษาคิดเป็นประมาณ 60% ของต้นทุนตลอดวงจรชีวิตของระบบซอฟต์แวร์โดยเฉลี่ย โดยอยู่ระหว่าง 40% ถึง 80% ตามประเภทของระบบ ส่วนใหญ่เป็นงานปรับปรุงที่เกิดจากความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไป

แหล่งที่มา: David Wood, “The 60/60 Rule,” ใน 97 Things Every Project Manager Should Know, O’Reilly Media [1]

Model drift

84% → 51%

ในงานแยกจำนวนเฉพาะกับจำนวนประกอบแบบเดียวกัน ความแม่นยำของ GPT-4 ลดลงจาก 84.0% ในเดือนมีนาคม 2023 เหลือ 51.1% ในเดือนมิถุนายน 2023 ผู้วิจัยสรุปว่าพฤติกรรมของ LLM เปลี่ยนแปลงได้อย่างมากในเวลาอันสั้น และต้องมีการติดตามอย่างต่อเนื่อง

แหล่งที่มา: L. Chen, M. Zaharia, J. Zou, “How Is ChatGPT’s Behavior Changing Over Time?” Harvard Data Science Review, 2024 [3]

อัตราความสำเร็จ: สร้างเองหรือซื้อ

67%

เครื่องมือ AI ที่ซื้อจากผู้ให้บริการเฉพาะทางประสบความสำเร็จ 67% ขณะที่โซลูชันที่สร้างขึ้นภายในองค์กรประสบความสำเร็จเพียงหนึ่งในสามของอัตรานั้น งานวิจัยนี้อ้างอิงจากการสัมภาษณ์ผู้บริหาร 150 คน แบบสำรวจพนักงาน 350 คน และการวิเคราะห์การใช้งาน AI ที่เปิดเผยต่อสาธารณะ 300 กรณี

แหล่งที่มา: MIT NANDA, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 ตามที่รายงานโดย Fortune, 18 สิงหาคม 2025 [4]

จากโครงการนำร่องสู่การใช้งานจริง

88%

88% ของ proof of concept ด้าน AI ที่สำรวจไม่ได้ไปถึงการใช้งานในวงกว้าง ทุก 33 proof of concept ด้าน AI ที่บริษัทเริ่มต้น มีเพียง 4 โครงการที่ได้ขึ้นสู่ production

แหล่งที่มา: งานวิจัยของ IDC ร่วมกับ Lenovo ตามที่รายงานโดย CIO.com, 25 มีนาคม 2025 [9]

ความรับผิดต่อเอเจนต์

C$812.02

คณะตุลาการแห่งบริติชโคลัมเบียสั่งให้ Air Canada จ่ายค่าเสียหาย ดอกเบี้ย และค่าธรรมเนียม หลังจากแชตบอตบนเว็บไซต์ให้ข้อมูลผิดเกี่ยวกับค่าโดยสารกรณีไว้ทุกข์แก่ลูกค้า และปฏิเสธข้อโต้แย้งที่ว่าแชตบอตเป็นหน่วยงานแยกที่ต้องรับผิดชอบต่อคำพูดของตนเอง

แหล่งที่มา: Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149, British Columbia Civil Resolution Tribunal, 14 กุมภาพันธ์ 2024 [6]
ส่วนที่ 2 · มุมมองนักวิเคราะห์: Gartner

การยกเลิกโครงการ

40%+

Gartner คาดการณ์ว่าโครงการ agentic AI มากกว่า 40% จะถูกยกเลิกภายในสิ้นปี 2027 เนื่องจากต้นทุนที่พุ่งสูงขึ้น มูลค่าทางธุรกิจที่ไม่ชัดเจน หรือการควบคุมความเสี่ยงที่ไม่เพียงพอ

แหล่งที่มา: Gartner, ข่าวประชาสัมพันธ์ “Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027,” 25 มิถุนายน 2025 [5]

ระยะเวลาสู่การใช้งานจริง

8.2 เดือน

Gartner พบว่า “โดยเฉลี่ยมีต้นแบบ AI เพียง 48% ที่ได้ขึ้นสู่ production” และการพัฒนาจากต้นแบบ AI ไปสู่ production ใช้เวลา “โดยเฉลี่ย 8.2 เดือน”

แหล่งที่มา: Gartner, Survey Shows How Generative AI Puts Organizational AI Maturity to the Test, Leinar Ramos, Anthony Mullen, Bern Elliot, 23 เมษายน 2024

เงินลงทุนเริ่มต้น

Gartner ประเมินเงินลงทุนเริ่มต้นในการสร้างเอเจนต์ AI เองไว้ที่ $2.5M ถึง $4.3M เทียบกับ $1.5M ถึง $2.7M หากซื้อ

แผนภูมิจัดทำโดย Maven AGI จากงานวิจัยของ Gartner แหล่งที่มา: Gartner, How to Calculate the Value and Cost of AI Agents, [ชื่อนักวิเคราะห์], [วันที่เผยแพร่]

ภาระที่ต่อเนื่อง

การดูแลโมเดล
บุคลากร AI ที่หาได้ยาก
ศักยภาพของทีม
การตรวจสอบด้าน compliance

การสร้างเองหมายถึงการรับผิดชอบดูแลโมเดลที่ผู้ให้บริการจะจัดการให้ การจ้างบุคลากร AI ที่หาได้ยาก และการรับภาระการตรวจสอบด้าน compliance ที่หนักขึ้น Gartner เตือนไม่ให้ประเมินศักยภาพของทีมในการดูแลระบบต่อเนื่องสูงเกินจริง

แหล่งที่มา: Gartner, How to Calculate the Value and Cost of AI Agents; Choosing Between an Agent Harness or Framework to Build AI Agents; 2027 Planning Guide for Software Architecture and Integration. [ชื่อนักวิเคราะห์], [วันที่เผยแพร่]

ระเบียบวิธี ตัวเลขทั้งหมดรายงานตามที่แต่ละแหล่งเผยแพร่ และไม่ได้ถูกปรับแก้โดย Maven AGI แผนภาพเป็นภาพประกอบที่ Maven AGI จัดทำจากตัวเลขที่อ้างอิง การอ้างอิงฉบับเต็มอยู่ในหัวข้อแหล่งที่มา

สิ่งพิมพ์งานวิจัยของ Gartner ประกอบด้วยความคิดเห็นขององค์กรวิจัยของ Gartner และไม่ควรตีความว่าเป็นข้อเท็จจริง GARTNER เป็นเครื่องหมายการค้าและเครื่องหมายบริการจดทะเบียนของ Gartner, Inc. และ/หรือบริษัทในเครือในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และนำมาใช้ในที่นี้โดยได้รับอนุญาต สงวนลิขสิทธิ์

ใครรับผิดชอบอะไร

เป็นเจ้าของประสบการณ์ ไม่ต้องแบกงานระบบเบื้องหลัง

งานที่ต้องทำต่อเนื่องหากคุณสร้างเองหากคุณซื้อ Maven AGI
การอัปเกรดและการยกเลิกโมเดลวิศวกรของคุณMaven AGI
การทำ regression testing หลังการเปลี่ยนแปลงทุกครั้งวิศวกรของคุณMaven AGI
การดูแลให้ความรู้เป็นปัจจุบันอยู่เสมอวิศวกรของคุณMaven AGI
การดูแลอินทิเกรชันเมื่อ API เปลี่ยนแปลงวิศวกรของคุณMaven AGI
Guardrails การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการตรวจสอบวิศวกรของคุณMaven AGI
การตรวจสอบความปลอดภัยและการควบคุมข้อมูลวิศวกรของคุณMaven AGI
การมอนิเตอร์และ on-callวิศวกรของคุณMaven AGI
นโยบาย น้ำเสียงของแบรนด์ และประสบการณ์ลูกค้าของคุณคุณยังคงเป็นคุณ
การซื้อไม่ใช่กล่องดำ
ต่อยอดสิ่งที่เป็นของคุณเองได้

ผ่าน developer portal ของ Maven ลูกค้าได้สร้างประสบการณ์แชตของตนเองและการเชื่อมต่อแบบกำหนดเอง เช่น WhatsApp คุณได้การควบคุมเหมือนสร้างเอง บนแพลตฟอร์มที่มีผู้อื่นดูแลให้ทำงานอยู่เสมอ

ให้วิศวกรของคุณโฟกัสกับสิ่งที่สร้างความแตกต่างให้ธุรกิจ

Maven AGI มอบเอเจนต์ที่คุณควบคุมได้เอง โดยไม่ต้องรับภาระดูแลให้ระบบทำงานได้ตลอดเวลา ลูกค้าของเราเริ่มใช้งานจริงได้ภายในไม่กี่วันหรือไม่กี่สัปดาห์ ไม่ใช่หลายเดือน

แหล่งอ้างอิง

  1. David Wood, “The 60/60 Rule,” ใน 97 Things Every Project Manager Should Know, O’Reilly. oreilly.com
  2. D. Sculley และคณะ (Google), “Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems,” NeurIPS 2015. neurips.cc
  3. L. Chen, M. Zaharia, J. Zou, “How Is ChatGPT’s Behavior Changing Over Time?” Harvard Data Science Review, 2024. hdsr.mitpress.mit.edu
  4. MIT NANDA, “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025,” รายงานโดย Fortune, 18 สิงหาคม 2025. fortune.com
  5. Gartner, ข่าวประชาสัมพันธ์, “Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027,” 25 มิถุนายน 2025. การรายงานข่าว: sdtimes.com
  6. Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149: ค่าเสียหาย ดอกเบี้ย และค่าธรรมเนียมรวม C$812.02 mondaq.com
  7. U.S. Bureau of Labor Statistics, Occupational Outlook Handbook: ค่ามัธยฐานค่าจ้างรายปีของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ พฤษภาคม 2024. bls.gov
  8. U.S. Bureau of Labor Statistics, Employer Costs for Employee Compensation, มิถุนายน 2026: ค่าจ้างและเงินเดือนคิดเป็น 70.0% ของต้นทุนนายจ้างในภาคเอกชน bls.gov
  9. งานวิจัยของ IDC ร่วมกับ Lenovo: จาก AI proof of concept ทุก 33 โครงการ มีเพียง 4 โครงการที่ไปถึงขั้นใช้งานจริง รายงานโดย CIO.com, 25 มีนาคม 2025. cio.com