วิธีสร้าง AI Operator Agent ส่วนตัวใช้งานฟรีบนคอมพิวเตอร์ของคุณ

เอเจนต์ AI แบบครบวงจรของคุณ: ประหยัดกว่า $200 ต่อเดือน ปลดล็อกความเป็นไปได้ไร้ขีดจำกัด!

ลองนึกภาพว่าคุณมีเอเจนต์ AI ที่ไม่เสียค่าใช้จ่ายรายเดือน ทำงานบนเครื่องคอมพิวเตอร์ของคุณโดยตรง และไม่มีการจำกัดความสามารถใดๆ OpenAI Operator เรียกเก็บเงินสูงถึง $200/เดือน สำหรับการเรียก API ที่จำกัด และยังจำกัดการเข้าถึงงานหลายอย่าง เช่น การเยี่ยมชมเว็บไซต์นับพันแห่ง ด้วย DeepSeek-R1 และ Browser-Use คุณจะ:

• ประหยัดเงินในขณะที่ทุกอย่างทำงานในเครื่องของคุณและเป็นส่วนตัว

• ทำให้การเยี่ยมชมเว็บไซต์มากกว่า 100,000 แห่ง การรวบรวมข้อมูล การกรอกแบบฟอร์ม และการนำทางเหมือนมนุษย์เป็นไปโดยอัตโนมัติ

• ได้รับอิสระอย่างเต็มที่ในการสำรวจ ดึงข้อมูล และโต้ตอบกับเว็บได้อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

คุณอาจเคยได้ยินเกี่ยวกับ Operator จาก OpenAI ที่ทำงานบนเครื่องของพวกเขาในระบบคลาวด์บางแห่ง โดยคุณต้องส่งข้อมูลส่วนตัวให้ AI ของพวกเขาเพื่อทำสิ่งที่มีประโยชน์ และคุณยังต้องจ่ายเงินเพื่อรับสิทธิ์นั้นอีกด้วย ไม่ใช่เรื่องหวาดระแวงที่คุณไม่อยากแชร์รหัสผ่าน ข้อมูลเข้าสู่ระบบ และรายละเอียดส่วนตัวของคุณ OpenAI คิดค่าบริการจำนวนมากสำหรับสิ่งที่จำกัดเว็บไซต์ที่คุณสามารถเยี่ยมชมได้ เช่น YouTube เป็นต้น ด้วยวิธีนี้ คุณจะเริ่มต้นบอก AI อย่างชัดเจนว่าคุณต้องการให้มันทำอะไร ด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย และดูมันนำทางบนเว็บ รวบรวมข้อมูล และตัดสินใจ—ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว

ในคู่มือนี้ เราจะแสดงวิธีสร้างเอเจนต์ AI ที่ทำงานต่างๆ เช่น การดึงข้อมูลข่าวสาร การวิเคราะห์การกล่าวถึงบนโซเชียลมีเดีย และการคาดการณ์ โดยใช้ DeepSeek-R1 และ Browser-Use แต่แทนที่จะเขียนสคริปต์ Python คุณจะโต้ตอบกับ AI โดยตรงผ่านคำแนะนำ (prompts)

คำแนะนำเหล่านี้มีการปรับปรุงอยู่ตลอด เนื่องจาก DeepSeek R1 เพิ่งเปิดตัวได้ไม่กี่วัน ส่วน Browser Use เป็นมาตรฐานที่ใช้มาระยะหนึ่งแล้ว วิธีนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ยังใหม่ต่อ AI และการเขียนโปรแกรม อาจดูเหมือนเทคนิคในตอนแรก แต่เมื่ออ่านคู่มือนี้จบ คุณจะรู้สึกมั่นใจในการใช้เอเจนต์ AI ของคุณเพื่อทำงานต่างๆ มากมาย เพียงแค่พูดคุยกับมัน อย่างไรก็ตาม หากคุณดูคำแนะนำเหล่านี้แล้วรู้สึกว่ายุ่งยากเกินไป โปรดรอสักครู่ เราจะมีแอปพลิเคชันดาวน์โหลดเดี่ยวๆ ที่ใช้งานง่ายเร็วๆ นี้ ขณะนี้อยู่ในขั้นตอนการทดสอบ

นี่คือคำแนะนำเวอร์ชัน 3.0 วันที่ 26 มกราคม 2025

คู่มือนี้จะแนะนำคุณทีละขั้นตอนในการติดตั้ง DeepSeek-R1 8B (4-bit) และ Browser-Use Web UI เพื่อให้แน่ใจว่าแม้แต่ผู้ใช้มือใหม่ก็สามารถทำตามได้สำเร็จ

สิ่งที่คุณจะได้รับ

เมื่อทำตามคู่มือนี้ คุณจะ:

1. ติดตั้ง DeepSeek-R1 ซึ่งเป็น AI ที่ใช้เหตุผล ซึ่งทำงานแบบส่วนตัวบนเครื่องคอมพิวเตอร์ของคุณ

1. กำหนดค่า Browser-Use Web UI ซึ่งเป็นเครื่องมือสำหรับทำให้การดึงข้อมูลเว็บ การกรอกแบบฟอร์ม และการโต้ตอบแบบเรียลไทม์เป็นไปโดยอัตโนมัติ

1. สร้างเอเจนต์ AI ที่สามารถค้นหาข่าวหุ้น รวบรวมการกล่าวถึงบน Reddit และคาดการณ์แนวโน้มหุ้น—ทั้งหมดนี้ทำงานโดยไม่มีข้อจำกัดจากระบบคลาวด์

รายละเอียดเชิงลึกเร็วๆ นี้ที่ ReadMultiplex.com

เราจะมีบทความเจาะลึกเกี่ยวกับวิธีใช้แพลตฟอร์มนี้สำหรับกรณีการใช้งาน AI ขั้นสูงที่น้อยคนจะนึกถึงหรือเคยเห็นมาก่อน เข้าร่วมกับเราที่ ReadMultiplex.com และเป็นสมาชิกที่ไม่เพียงแต่มองเห็นอนาคตได้เร็วขึ้น แต่ยังมีแนวทางที่เป็นรูปธรรมและใช้งานได้จริงเพื่อทำกำไรจากอนาคต

ข้อกำหนดของระบบ

ฮาร์ดแวร์

• RAM: ขั้นต่ำ 8 GB (แนะนำ 16 GB)

• โปรเซสเซอร์: Quad-core (Intel i5/AMD Ryzen 5 หรือสูงกว่า)

• พื้นที่จัดเก็บ: พื้นที่ว่าง 5 GB

• กราฟิก: GPU เป็นตัวเลือกสำหรับการประมวลผลที่เร็วขึ้น

ซอฟต์แวร์

• ระบบปฏิบัติการ: macOS, Windows 10+ หรือ Linux

• Python: เวอร์ชัน 3.8 หรือสูงกว่า

• Git: ติดตั้งแล้ว

ขั้นตอนที่ 1: เตรียมเครื่องมือของคุณ

เราจะต้องใช้ Python, Git และเทอร์มินัล/พร้อมท์คำสั่งเพื่อดำเนินการต่อ ทำตามคำแนะนำเหล่านี้อย่างระมัดระวัง

ติดตั้ง Python

1. ตรวจสอบการติดตั้ง Python:

• เปิดเทอร์มินัล/พร้อมท์คำสั่งของคุณแล้วพิมพ์:

python3 --version

• หากติดตั้ง Python แล้ว คุณจะเห็นเวอร์ชันเช่น:

Python 3.9.7

1. หากยังไม่ได้ติดตั้ง Python:

• ดาวน์โหลด Python จาก python.org

• ระหว่างการติดตั้ง ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้เลือก "Add Python to PATH" บน Windows

1. ยืนยันการติดตั้ง:

python3 --version

ติดตั้ง Git

1. ตรวจสอบการติดตั้ง Git:

• รัน:

git --version

• หากติดตั้งแล้ว คุณจะเห็น:

git version 2.34.1

1. หากยังไม่ได้ติดตั้ง Git:

• Windows: ดาวน์โหลด Git จาก git-scm.com และทำตามคำแนะนำ

• Mac/Linux: ติดตั้งผ่านเทอร์มินัล:

sudo apt install git -y # สำหรับ Ubuntu/Debian

brew install git # สำหรับ macOS

ขั้นตอนที่ 2: ดาวน์โหลดและสร้าง llama.cpp

เราจะใช้ llama.cpp เพื่อรันโมเดล DeepSeek-R1 ในเครื่อง

1. เปิดเทอร์มินัล/พร้อมท์คำสั่งของคุณ

1. ไปยังตำแหน่งที่เหมาะสมสำหรับไฟล์โปรเจกต์ของคุณ:

mkdir ~/AI_Project

cd ~/AI_Project

1. โคลน repository ของ llama.cpp:

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git

cd llama.cpp

1. สร้างโปรเจกต์:

• Mac/Linux:

make

• Windows:

• ติดตั้ง C++ compiler (เช่น MSVC หรือ MinGW)

• รัน:

mkdir build

cd build

cmake ..

cmake --build . --config Release

ขั้นตอนที่ 3: ดาวน์โหลดโมเดล DeepSeek-R1 8B 4-bit

1. ไปที่ หน้าโมเดล DeepSeek-R1 8B บน Hugging Face

1. ดาวน์โหลดไฟล์โมเดลแบบ 4-bit quantized:

• ตัวอย่าง: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-8B-Q4_K_M.gguf

1. ย้ายโมเดลไปยังโฟลเดอร์ llama.cpp ของคุณ:

mv ~/Downloads/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-8B-Q4_K_M.gguf ~/AI_Project/llama.cpp

ขั้นตอนที่ 4: เริ่มต้น DeepSeek-R1

1. ไปยังโฟลเดอร์ llama.cpp ของคุณ:

cd ~/AI_Project/llama.cpp

1. รันโมเดลด้วยตัวอย่างคำสั่ง:

./main -m DeepSeek-R1-Distill-Qwen-8B-Q4_K_M.gguf -p "What is the capital of France?"

1. ผลลัพธ์ที่คาดหวัง:

The capital of France is Paris.

ขั้นตอนที่ 5: ติดตั้ง Browser-Use Web UI

1. กลับไปยังโฟลเดอร์โปรเจกต์ของคุณ:

cd ~/AI_Project

1. โคลน repository ของ Browser-Use:

git clone https://github.com/browser-use/browser-use.git

cd browser-use

1. สร้างสภาพแวดล้อมเสมือน:

python3 -m venv env

1. เปิดใช้งานสภาพแวดล้อมเสมือน:

• Mac/Linux:

source env/bin/activate

• Windows:

env\Scripts\activate

1. ติดตั้ง dependencies:

pip install -r requirements.txt

1. เริ่ม Web UI:

python examples/gradio_demo.py

1. เปิด URL ในเครื่องในเบราว์เซอร์ของคุณ:

http://127.0.0.1:7860

ขั้นตอนที่ 6: กำหนดค่า Web UI สำหรับ DeepSeek-R1

1. ไปที่แผงการตั้งค่า (Settings) ใน Web UI

1. ระบุเส้นทางของโมเดล DeepSeek:

~/AI_Project/llama.cpp/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-8B-Q4_K_M.gguf

1. ปรับการตั้งค่า Timeout:

• เพิ่มค่า timeout เป็น 120 วินาทีสำหรับโมเดลขนาดใหญ่

1. เปิดใช้งานโหมดประหยัดหน่วยความจำ (Memory-Saving Mode) หากระบบของคุณมี RAM น้อยกว่า 16 GB

ขั้นตอนที่ 7: รันงานตัวอย่าง

มาสร้างเอเจนต์ที่:

1. ค้นหาข่าวหุ้น Tesla

1. รวบรวมการกล่าวถึงบน Reddit

1. คาดการณ์แนวโน้มหุ้น

ตัวอย่างคำสั่ง (Prompt):

ค้นหา "Tesla stock news" บน Google News และสรุป 3 หัวข้อข่าวหลัก จากนั้นตรวจสอบ Reddit เพื่อหาการกล่าวถึง "Tesla stock" ล่าสุด และคาดการณ์ว่าหุ้นจะขึ้นหรือไม่ตามข่าวและการสนทนา

--

ยินดีด้วย! คุณได้สร้างเอเจนต์ AI ที่ทรงพลังและเป็นส่วนตัว ซึ่งสามารถทำงานบนเว็บโดยอัตโนมัติและใช้เหตุผลแบบเรียลไทม์ ซึ่งแตกต่างจากเครื่องมือที่มีค่าใช้จ่ายสูงและมีข้อจำกัดอย่าง OpenAI Operator คุณไม่ได้ใช้จ่ายอะไรเลยนอกจากเวลา ปลดปล่อยเอเจนต์ AI ของคุณให้ทำงานที่เคยเป็นไปไม่ได้ และจินตนาการถึงความเป็นไปได้สำหรับโปรเจกต์ส่วนตัว การวิจัย และธุรกิจ คุณไม่มีข้อจำกัดอีกต่อไป คุณเป็นเจ้าของเว็บ—เอเจนต์ AI ของคุณเพิ่งปลดล็อกมัน! 🚀

คอยติดตามแอปพลิเคชันเดี่ยวที่ใช้งานง่ายและฟรี ซึ่งจะทำทุกอย่างนี้และมากกว่านั้น