Synapse: แดชบอร์ดสำหรับพัฒนาและตรวจสอบ Laravel AI SDK Agents

• 1. Synapse คืออะไร
• 2. ความสามารถที่ใช้ระหว่างพัฒนา
• 3. วงจรการพัฒนาเมื่อใช้ Synapse
• 4. สิ่งที่ต้องเตรียม
• 5. ติดตั้ง Synapse
• 6. Workshop: Agent ช่วยออกแบบกรณีทดสอบ API
  • 6.1 สร้าง Agent
  • 6.2 ทดลองข้อความแรก
  • 6.3 ตรวจผลในแดชบอร์ด
  • 6.4 ทดลองข้อจำกัดเรื่องความจำ
  • 6.5 ปรับ Prompt แล้วเปรียบเทียบ
• 7. Workshop ต่อเนื่อง: ตรวจ Tool Calling
• 8. ออกแบบการทดลองสำหรับชั้นเรียน
• 9. การตั้งค่าที่ควรรู้
• 10. ขอบเขตการใช้งานและข้อมูลที่จัดเก็บ
• 11. แก้ปัญหาเบื้องต้น
• 12. สิ่งที่ควรส่งท้าย Workshop
• เอกสารอ้างอิงและสถานะการตรวจสอบ

ทดลอง Prompt ตรวจการเรียกเครื่องมือ และติดตามการทำงานของ AI Agent ผ่านเบราว์เซอร์

#1. Synapse คืออะไร

Synapse เป็นแพ็กเกจของ Redberry ชื่อ redberry/synapse สำหรับทดลองและตรวจสอบ Agent ที่พัฒนาด้วย Laravel AI SDK (laravel/ai) นักพัฒนาสามารถเลือก Agent ส่งคำถาม และดูข้อมูลประกอบคำตอบได้จากเว็บเดียวกัน

Laravel AI SDK รับหน้าที่สร้างและเรียกใช้งาน Agent ส่วน Synapse เพิ่มหน้าจอสำหรับทำงานระหว่างการพัฒนา เช่น ดู System Prompt ตรวจอาร์กิวเมนต์ที่โมเดลส่งให้เครื่องมือ และย้อนดูบทสนทนาที่เคยทดลอง [1][2]

ตัวอย่างปัญหาที่เหมาะกับเครื่องมือนี้ ได้แก่ Agent ไม่เรียกเครื่องมือที่ต้องการ เรียกด้วยพารามิเตอร์ผิด ตอบช้า ใช้โทเคนมาก หรือเกิดข้อผิดพลาดระหว่างเรียกผู้ให้บริการโมเดล

ขอบเขตสำคัญ: Synapse บันทึกการสนทนาที่เกิดใน Playground ของตนเอง เอกสารระบุว่าไม่ได้เก็บทุกคำขอ AI จากระบบ Production โดยอัตโนมัติ [2]

#2. ความสามารถที่ใช้ระหว่างพัฒนา

ข้อมูล Reasoning หรือ Thinking ที่แสดงขึ้นอยู่กับโมเดลและข้อมูลที่ Provider/SDK ส่งกลับ ไม่ควรตีความว่าเป็นการเข้าถึงกระบวนการคิดภายในทั้งหมดของทุกโมเดล รายละเอียดโทเคนที่บาง Provider ไม่ส่งกลับก็อาจไม่ปรากฏ [2]

#3. วงจรการพัฒนาเมื่อใช้ Synapse

เริ่มจากเขียน Agent ใน Laravel เปิด Synapse เพื่อทดลองคำถาม ตรวจคำตอบและข้อมูลการเรียกเครื่องมือ แล้วปรับ Instructions, Tool Schema หรือโค้ดก่อนทดลองซ้ำ

จุดที่ควรตรวจแยกกันมีสามระดับ:

1. ผลลัพธ์: ตอบถูกต้องและตรงรูปแบบหรือไม่
2. การใช้เครื่องมือ: เลือกเครื่องมือและส่งข้อมูลถูกต้องหรือไม่
3. การทำงานของระบบ: ใช้เวลาและโทเคนเท่าใด มีข้อผิดพลาดอะไร

การตอบสำเร็จในระดับ HTTP หรือการแสดงสถานะสำเร็จของ Tool ไม่ได้ยืนยันว่าคำตอบถูกต้องตามงาน ผู้ทดสอบยังต้องกำหนดเกณฑ์คุณภาพของผลลัพธ์เอง

#4. สิ่งที่ต้องเตรียม

ข้อกำหนดที่ตรวจจาก composer.json ของโครงการ ณ วันที่เขียน [3]:

เตรียมโปรเจกต์ Laravel ที่มีฐานข้อมูลพร้อมใช้งาน Composer และข้อมูลเชื่อมต่อผู้ให้บริการ AI ข้อกำหนดข้างต้นเป็นของ Synapse; Laravel รุ่นที่เลือกอาจกำหนด PHP ขั้นต่ำสูงกว่านี้ ให้ Composer ตรวจความเข้ากันได้ของทั้งโปรเจกต์

ตรวจสภาพแวดล้อมจากโฟลเดอร์โปรเจกต์:

php -v
composer --version
php artisan --version
composer show laravel/ai

หากยังไม่มี AI SDK ให้ติดตั้งรุ่นที่เข้ากันได้กับ Synapse และโปรเจกต์ ตัวอย่างเริ่มต้นสำหรับช่วงเวอร์ชันที่ตรวจสอบนี้:

composer require laravel/ai:"^0.11"
php artisan vendor:publish --provider="Laravel\Ai\AiServiceProvider"
php artisan migrate

ตั้งค่า API key ใน .env และตรวจ Provider กับ Model ใน config/ai.php ให้ตรงกัน เช่น เมื่อเลือก OpenAI:

OPENAI_API_KEY=ใส่คีย์ของคุณในเครื่องที่ใช้ทดลอง

ตัวแปรนี้ไม่ได้ทำให้ Provider เริ่มต้นเปลี่ยนเองโดยอัตโนมัติ ต้องตรวจค่าคอนฟิกที่โปรเจกต์ใช้ด้วย ขั้นตอนติดตั้งและการตั้งค่า SDK อ้างอิงเอกสาร Laravel [4]

#5. ติดตั้ง Synapse

รันจากโฟลเดอร์ Laravel:

composer require redberry/synapse --dev
php artisan synapse:install
php artisan serve --host=127.0.0.1 --port=8000

เปิด http://127.0.0.1:8000/synapse

Installer จัดเตรียม config/synapse.php, Migration และ SynapseServiceProvider สำหรับแอป พร้อมรัน Migration ส่วน Frontend ของแดชบอร์ดคอมไพล์มาในแพ็กเกจแล้ว จึงไม่ต้องรัน npm เพื่อใช้งาน Synapse [1]

ตรวจข้อมูลการติดตั้งเพิ่มเติม:

php artisan about
php artisan route:list --path=synapse

ผลที่คาดหวัง: เปิดหน้า Discovery ได้ หากยังไม่มี Agent หน้ารายการอาจว่าง ซึ่งเป็นเรื่องปกติในขั้นตอนนี้

#6. Workshop: Agent ช่วยออกแบบกรณีทดสอบ API

#6.1 สร้าง Agent

php artisan make:agent ApiTestCoach

ปรับไฟล์ app/Ai/Agents/ApiTestCoach.php เป็นตัวอย่างต่อไปนี้:

<?php

namespace App\Ai\Agents;

use Laravel\Ai\Contracts\Agent;
use Laravel\Ai\Promptable;

class ApiTestCoach implements Agent
{
    use Promptable;

    public function instructions(): string
    {
        return <<<'PROMPT'
คุณเป็นผู้ช่วยออกแบบกรณีทดสอบ REST API สำหรับนักศึกษาวิศวกรรมซอฟต์แวร์
ตอบเป็นภาษาไทย โดยอ้างอิงเฉพาะข้อกำหนดที่ผู้ใช้ให้
หากข้อมูลไม่พอ ให้ระบุข้อมูลที่ต้องถามเพิ่มและแยกสมมติฐานอย่างชัดเจน
นำเสนอเป็นตาราง: ID | เป้าหมาย | Input | Expected Result
ครอบคลุมกรณีปกติ ค่าขอบเขต และข้อมูลไม่ถูกต้องตามข้อกำหนด
อย่าอ้างว่าได้เรียก API หรือรันการทดสอบจริง
PROMPT;
    }
}

ตัวอย่างนี้ใช้ Agent contract และ Promptable ของ SDK โดยตั้งใจให้เป็น Agent แบบ Stateless และไม่มี Tools เพื่อเริ่มทดลองจากพฤติกรรมที่ตรวจได้ง่าย Provider และ Model ใช้ตามการตั้งค่าของโปรเจกต์

#6.2 ทดลองข้อความแรก

รีเฟรชหน้า Discovery เลือก ApiTestCoach และส่งข้อความ:

ช่วยออกแบบกรณีทดสอบ POST /api/products

ข้อกำหนด:
- name เป็น string จำเป็นต้องมี ความยาว 1–100 ตัวอักษร
- price เป็นตัวเลข จำเป็นต้องมี อยู่ระหว่าง 0.01 ถึง 999999.99 รวมค่าขอบเขต
- stock เป็น integer จำเป็นต้องมี อยู่ระหว่าง 0 ถึง 100000 รวมค่าขอบเขต
- สำเร็จตอบ 201 และ JSON มี id, name, price, stock
- validation ไม่ผ่านตอบ 422 พร้อมรายละเอียด field ที่ผิด

สร้างกรณีทดสอบ 12 กรณี และห้ามสมมติว่าต้องมี authentication

#6.3 ตรวจผลในแดชบอร์ด

• มีกรณีปกติและค่าขอบเขตจริงตามโจทย์หรือไม่
• กรณี stock = -1 คาดหวัง 422 หรือไม่
• กรณี price = 0.01 ผ่านการตรวจช่วงค่าหรือไม่ เมื่อฟิลด์อื่นถูกต้อง
• มีการแต่งเงื่อนไข Authentication ที่โจทย์ไม่ได้ระบุหรือไม่
• Info Panel แสดง Instructions ตามที่เขียนหรือไม่
• Model, Token Usage และเวลาที่แสดงตรงกับการทดลองครั้งนี้หรือไม่

Agent นี้ไม่มี Tools ดังนั้นการไม่พบ Tool Call Card จึงเป็นพฤติกรรมที่คาดหวัง ไม่ใช่ข้อผิดพลาดของการติดตั้ง

#6.4 ทดลองข้อจำกัดเรื่องความจำ

ส่งข้อความใหม่ว่า:

จากข้อกำหนดก่อนหน้า ช่วยเพิ่มอีก 3 กรณี

Agent ตัวอย่างไม่ได้ implement Conversational จึงไม่ได้รับบริบทก่อนหน้าแบบบทสนทนาต่อเนื่องจาก Synapse การเห็นประวัติบนหน้าจอไม่ได้แปลว่าประวัติถูกส่งเข้าโมเดลทุกครั้ง

หากต้องการหลายเทิร์น ให้พัฒนา Agent ให้รองรับ Conversational ตามเอกสาร SDK เช่น ใช้ร่วมกับ RemembersConversations เมื่อ Agent รองรับแล้ว Synapse จะส่งประวัติจากตารางของตนเองสำหรับการทดลอง [2][4]

#6.5 ปรับ Prompt แล้วเปรียบเทียบ

เพิ่มข้อกำหนดใน Instructions ว่า:

ในแต่ละกรณีให้ทดสอบเงื่อนไขหลักเพียงหนึ่งเรื่อง
กรณี invalid ให้ฟิลด์อื่นทั้งหมดอยู่ในค่าที่ถูกต้อง
แยก Expected HTTP Status ออกจากรายละเอียด Expected JSON

เริ่มบทสนทนาใหม่ ใช้โจทย์เดิมและโมเดลเดิม แล้วเปรียบเทียบผลกับรอบแรก การเริ่มใหม่ช่วยควบคุมผลของบริบทสะสม

#7. Workshop ต่อเนื่อง: ตรวจ Tool Calling

เมื่อมี Agent ที่รองรับ Tools อยู่แล้ว เช่น เครื่องมือค้นข้อมูลสินค้า ให้ทดลองโจทย์สองกลุ่ม: คำถามทั่วไปที่ไม่จำเป็นต้องเรียก Tool และคำถามที่จำเป็นต้องอ่านข้อมูลล่าสุดจาก Tool

เอกสารระบุกรณีพิเศษว่า Sub-agent ที่ล้มเหลวอาจแสดง Tool Call เป็น Success เพราะ SDK จับ Exception และคืนข้อความ Agent failed: ... เป็นผลลัพธ์ปกติ ผู้ทดสอบจึงต้องเปิดดู Result ด้วย [2]

สำหรับแล็บ ให้เริ่มจากเครื่องมืออ่านข้อมูลหรือข้อมูลจำลอง เพราะ Playground เรียก Agent และ Tool จริงตามโค้ดของแอป

#8. ออกแบบการทดลองสำหรับชั้นเรียน

กิจกรรมต่อไปนี้เป็นแนวทางที่ผู้เขียนเสนอ ไม่ใช่ระบบประเมินอัตโนมัติที่ Synapse มีให้สำเร็จรูป

กำหนดโจทย์คงที่ 5 ข้อ เช่น ออกแบบ Test Case, ตรวจ Test Case ที่ขาด, วิเคราะห์ Validation, แยกสมมติฐาน และอธิบายผลลัพธ์จาก Tool ให้แต่ละกลุ่มทดลอง Prompt สองแบบ แบบละ 3 รอบ รวม 30 คำตอบต่อกลุ่ม

Rubric ที่เสนอให้คะแนนหัวข้อละ 0–2 รวม 10 คะแนน: ความตรงข้อกำหนด ความครอบคลุมค่าขอบเขต ความถูกต้องของ Expected Result การไม่เพิ่มข้อกำหนดเอง และความชัดเจนของรูปแบบ

แบบบันทึกสำหรับนำไปใช้:

อย่าใช้โทเคนต่ำที่สุดเป็นเกณฑ์ตัดสินเพียงอย่างเดียว เพราะคำตอบที่สั้นแต่ขาดกรณีทดสอบสำคัญอาจทำให้คุณภาพลดลง และจำนวนโทเคนไม่ใช่ยอดค่าใช้จ่ายโดยตรง ต้องคิดตามราคาโมเดลและประเภทโทเคนที่ใช้จริง

#9. การตั้งค่าที่ควรรู้

ค่าหลักอยู่ใน config/synapse.php [1][2]

ตัวอย่างเปิดการล้างประวัติเก่ารายวัน:

SYNAPSE_AUTO_PRUNE=true
SYNAPSE_PRUNE_DAYS=7

การตั้งค่านี้ต้องมี Laravel Scheduler ทำงาน จึงจะเกิดงานตามเวลาที่กำหนด หากต้องการลบข้อมูลเก่าด้วยตนเอง:

php artisan synapse:prune --days=7

คำสั่งนี้ลบประวัติที่เก่ากว่าเกณฑ์พร้อมข้อมูลและไฟล์แนบที่เกี่ยวข้อง ควรเก็บผลการทดลองที่ต้องใช้สอนก่อนล้างข้อมูล

#10. ขอบเขตการใช้งานและข้อมูลที่จัดเก็บ

Synapse เก็บข้อมูลในตาราง synapse_conversations, synapse_messages และ synapse_tool_invocations แยกจากตารางบทสนทนาของ SDK แต่ยังใช้ฐานข้อมูลของแอปตาม Connection ที่กำหนด ประวัติของ Synapse ใช้ร่วมกันในระดับฐานข้อมูลแอป ไม่ได้แยกเป็นประวัติส่วนตัวของผู้ใช้แต่ละคน [2]

ใน Local แดชบอร์ดเปิดเข้าได้โดยไม่ต้อง Authentication ส่วน Production ปิดเป็นค่าเริ่มต้น การเปิดใช้นอก Local ต้องตรวจทั้งการลงทะเบียน Provider และ Gate viewSynapse ให้ครบ ดังนั้น Workshop นี้จึงผูกเซิร์ฟเวอร์ไว้ที่ 127.0.0.1 และใช้สภาพแวดล้อมพัฒนา [1][2]

Structured-output Agent มีพฤติกรรมเฉพาะใน Synapse รุ่นที่อ้างอิง: ผลแสดงเป็น JSON แบบจบครั้งเดียว และไม่แนบประวัติก่อนหน้าแม้คลาสจะรองรับ Conversation ด้วย ควรทดสอบพฤติกรรมนี้แยกจาก Agent สนทนาปกติ [2]

#11. แก้ปัญหาเบื้องต้น

README ระบุ php artisan serve, nginx/PHP-FPM และ FrankenPHP เป็น Runtime ที่ตรวจสอบ Streaming แล้ว และระบุข้อจำกัด Laravel Octane ใน v0.1.0 หากใช้รุ่นอื่นควรตรวจ Release และเอกสารของรุ่นที่ติดตั้งอีกครั้ง [1]

#12. สิ่งที่ควรส่งท้าย Workshop

1. คลาส ApiTestCoach พร้อม Instructions ที่ปรับปรุงแล้ว
2. ตัวอย่างคำตอบก่อนและหลังปรับ Prompt
3. ตารางผลทดลองพร้อม Model, Tokens, Time และคะแนนคุณภาพ
4. คำอธิบายกรณี Stateless กับ Conversational
5. หากมี Tool: ตัวอย่าง Arguments และ Result ที่วิเคราะห์แล้ว

Synapse ช่วยให้วงจรทดลองและตรวจสอบ Agent มองเห็นได้จากเว็บเดียวกัน ส่วนการตัดสินว่า Agent ทำงานถูกต้องยังต้องอาศัยข้อกำหนดและเกณฑ์ประเมินที่ชัดเจน

#เอกสารอ้างอิงและสถานะการตรวจสอบ

1. RedberryProducts/Synapse — README
2. Synapse — คู่มือ GOAL.md
3. Synapse — composer.json
4. Laravel AI SDK — เอกสารทางการ
5. Laravel News — Synapse: A Dev Dashboard for Laravel AI SDK Agents — บทความแนะนำหัวข้อนี้ เผยแพร่ 6 ตุลาคม 2026