วันที่ 27 พฤษภาคม 2026 ห้องปฏิบัติการ IT ของโรงเรียนประถมศึกษาแห่งหนึ่งในเซินเจิ้นกำลังเผชิญปัญหาวิกฤต ระบบจัดซื้อเดิมที่ใช้มา 3 ปีล่มสลายกลางคัน พนักงานบัญชีแจ้งว่าไม่สามารถเชื่อมต่อ API เก่าได้ และทีมโภชนาการต้องจัดเมนูสัปดาห์หน้าให้เด็กนักเรียน 1,200 คนภายใน 48 ชั่วโมง ทีมงานตัดสินใจสร้าง HolySheep 中小学营养餐 Agent ขึ้นมาใหม่ โดยใช้ Gemini สำหรับระบุวัตถุดิบ ผสมผสานกับ Claude สำหรับสร้างสูตรอาหาร และรวบรวมเป็นรายการจัดซื้อที่ครอบคลุมตามข้อกำหนดของกระทรวงศึกษาธิการ ในบทความนี้เราจะอธิบายทุกขั้นตอน พร้อมโค้ดที่พร้อมใช้งานจริง และวิธีแก้ไขปัญหาที่พบบ่อย
ทำไมต้องใช้ Multi-Agent Architecture สำหรับโภชนาการโรงเรียน
ระบบโภชนาการโรงเรียนในประเทศจีนมีความซับซ้อนสูง เพราะต้องรองรับข้อกำหนดหลายประการพร้อมกัน ได้แก่ มาตรฐานโภชนาการที่กระทรวงศึกษาธิการกำหนด ข้อจำกัดด้านงบประมาณต่อหัว ความต้องการอาหารที่หลากหลายตามภูมิภาค และการตรวจสอบย้อนกลับแหล่งที่มาของวัตถุดิบ แนวทาง Multi-Agent ที่ใช้ Gemini สำหรับ Vision Recognition และ Claude สำหรับ Creative Generation ช่วยให้แต่ละส่วนทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องเสียสมดุลระหว่างความแม่นยำในการระบุวัตถุดิบกับความสร้างสรรค์ในการออกแบบสูตรอาหาร
โครงสร้างระบบ HolySheep 营养餐 Agent
ระบบประกอบด้วย 3 Agent หลักที่ทำงานประสานกัน Agent แรกใช้ Gemini 2.5 Flash สำหรับวิเคราะห์รูปภาพวัตถุดิบและระบุชื่อ ปริมาณ และคุณภาพ Agent ที่สองใช้ Claude Sonnet 4.5 สำหรับสร้างสูตรอาหารที่สอดคล้องกับมาตรฐานโภชนาการ Agent ที่สามใช้ DeepSeek V3.2 สำหรับรวบรวมรายการจัดซื้อและคำนวณต้นทุน การออกแบบนี้ช่วยให้ประหยัดค่าใช้จ่ายได้มาก เพราะ Gemini 2.5 Flash มีราคาเพียง $2.50 ต่อล้านโทเค็น ขณะที่ Claude Sonnet 4.5 ราคา $15 ต่อล้านโทเค็น แต่ให้คุณภาพการสร้างสูตรอาหารที่เหนือกว่า
การตั้งค่า Environment และ API Client
ก่อนเริ่มต้น ให้ติดตั้งไลบรารีที่จำเป็นและกำหนดค่า API Key ของ HolySheep ซึ่งรองรับการชำระเงินผ่าน WeChat และ Alipay พร้อมอัตราแลกเปลี่ยนที่คุ้มค่ามาก
pip install httpx pillow python-dotenv opencv-python matplotlib# holy_sheep_config.py
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
HolySheep API Configuration
base_url ต้องเป็น https://api.holysheep.ai/v1 เท่านั้น
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
Model Selection
Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok - สำหรับ Vision Recognition
Claude Sonnet 4.5: $15/MTok - สำหรับ Recipe Generation
DeepSeek V3.2: $0.42/MTok - สำหรับ Cost Calculation
VISION_MODEL = "gemini-2.5-flash"
RECIPE_MODEL = "claude-sonnet-4.5"
PROCUREMENT_MODEL = "deepseek-v3.2"
Chinese School Nutrition Standards (GB/T 14963-2011)
DAILY_NUTRITION_REQUIREMENTS = {
"protein": {"min": 30, "max": 50, "unit": "g"},
"fat": {"min": 20, "max": 35, "unit": "g"},
"carbohydrate": {"min": 150, "max": 250, "unit": "g"},
"calcium": {"min": 800, "max": 1200, "unit": "mg"},
"iron": {"min": 12, "max": 20, "unit": "mg"},
"vitamin_a": {"min": 500, "max": 800, "unit": "μg"},
"vitamin_c": {"min": 60, "max": 100, "unit": "mg"}
}
Budget constraints per student per day
BUDGET_PER_STUDENT = 15.0 # RMB
print(f"Configuration loaded: HolySheep API endpoint = {BASE_URL}")
print(f"Vision Model: {VISION_MODEL}, Cost: $2.50/MTok")
print(f"Recipe Model: {RECIPE_MODEL}, Cost: $15/MTok")
print(f"Procurement Model: {PROCUREMENT_MODEL}, Cost: $0.42/MTok")Agent 1: ระบบระบุวัตถุดิบด้วย Gemini Vision
ปัญหาจริงที่พบบ่อยในโรงเรียนคือ พนักงานครัวมักจะรับวัตถุดิบที่ไม่ตรงกับใบสั่งซื้อ หรือผักผลไม้ไม่สดใหม่ตามที่ต้องการ ระบบ Vision Agent นี้ช่วยแก้ปัญหานี้โดยการวิเคราะห์รูปภาพวัตถุดิบที่ส่งมาจากห้องเก็บอาหาร และตรวจสอบว่าตรงกับมาตรฐานหรือไม่
# ingredient_recognition_agent.py
import httpx
import base64
import json
from PIL import Image
import io
class IngredientRecognitionAgent:
"""ใช้ Gemini 2.5 Flash สำหรับระบุวัตถุดิบจากรูปภาพ"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.model = "gemini-2.5-flash"
def encode_image_to_base64(self, image_path: str) -> str:
"""แปลงรูปภาพเป็น base64 string"""
with Image.open(image_path) as img:
if img.mode != 'RGB':
img = img.convert('RGB')
buffer = io.BytesIO()
img.save(buffer, format='JPEG', quality=85)
return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode('utf-8')
def recognize_ingredients(self, image_path: str, batch_id: str) -> dict:
"""
วิเคราะห์รูปภาพวัตถุดิบและคืนค่าข้อมูลที่วิเคราะห์ได้
Returns:
{
"batch_id": str,
"ingredients": [
{
"name": str,
"quantity": float,
"unit": str,
"quality_score": float (0-100),
"freshness": str,
"issues": list[str]
}
],
"total_items": int,
"analysis_timestamp": str
}
"""
image_base64 = self.encode_image_to_base64(image_path)
prompt = """คุณคือผู้เชี่ยวชาญด้านการตรวจสอบคุณภาพวัตถุดิบสำหรับโภชนาการโรงเรียน
วิเคราะห์รูปภาพนี้และระบุวัตถุดิบทั้งหมดที่พบ ให้ข้อมูลดังนี้:
1. ชื่อวัตถุดิบ (ภาษาไทย)
2. ปริมาณโดยประมาณ
3. คะแนนคุณภาพ (0-100)
4. ระดับความสด (สดมาก/สด/พอใช้/ไม่สด)
5. ปัญหาที่พบ (ถ้ามี)
ตอบกลับเป็น JSON format เท่านั้น"""
payload = {
"model": self.model,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": prompt},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}"
}
}
]
}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
try:
response = httpx.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
headers=headers,
timeout=30.0
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
content = result["choices"][0]["message"]["content"]
# ตัด JSON ออกจาก markdown block ถ้ามี
if "```json" in content:
content = content.split("``json")[1].split("``")[0]
elif "```" in content:
content = content.split("``")[1].split("``")[0]
return json.loads(content.strip())
except httpx.TimeoutException:
raise ConnectionError("Timeout: เซิร์ฟเวอร์ใช้เวลาตอบสนองเกิน 30 วินาที")
except httpx.HTTPStatusError as e:
if e.response.status_code == 401:
raise ConnectionError("401 Unauthorized: API Key ไม่ถูกต้องหรือหมดอายุ")
elif e.response.status_code == 429:
raise ConnectionError("429 Rate Limited: จำนวนคำขอเกินขีดจำกัด กรุณารอแล้วลองใหม่")
else:
raise ConnectionError(f"HTTP Error {e.response.status_code}: {e.response.text}")
ตัวอย่างการใช้งาน
if __name__ == "__main__":
agent = IngredientRecognitionAgent(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
# วิเคราะห์รูปภาพวัตถุดิบ
result = agent.recognize_ingredients(
image_path="warehouse_inventory_2026_05_27.jpg",
batch_id="BATCH-20260527-001"
)
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))Agent 2: ระบบสร้างสูตรอาหารด้วย Claude Recipe Generation
หลังจากได้รายการวัตถุดิบแล้ว Agent ที่สองจะใช้ Claude Sonnet 4.5 สร้างสูตรอาหารที่สอดคล้องกับมาตรฐานโภชนาการของกระทรวงศึกษาธิการ พร้อมคำนวณคุณค่าทางโภชนาการแต่ละเมนู และแนะนำทางเลือกที่เหมาะสมกับเด็กวัยประถมศึกษา
# recipe_generation_agent.py
import httpx
import json
from datetime import datetime
from typing import List, Dict
class RecipeGenerationAgent:
"""ใช้ Claude Sonnet 4.5 สำหรับสร้างสูตรอาหารโภชนาการโรงเรียน"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.model = "claude-sonnet-4.5"
def generate_weekly_menu(
self,
available_ingredients: List[Dict],
nutrition_requirements: Dict,
budget_per_student: float,
student_count: int,
region: str = "ภาคใต้"
) -> dict:
"""
สร้างเมนูอาหารประจำสัปดาห์ที่สอดคล้องกับมาตรฐานโภชนาการ
Args:
available_ingredients: รายการวัตถุดิบที่มีจาก Agent 1
nutrition_requirements: ความต้องการโภชนาการรายวัน
budget_per_student: งบประมาณต่อคนต่อวัน (RMB)
student_count: จำนวนนักเรียน
region: ภูมิภาคสำหรับปรับรสชาติ
Returns:
{
"weekly_menu": [
{
"day": str,
"breakfast": {...},
"lunch": {...},
"dinner": {...}
}
],
"nutrition_summary": {...},
"cost_breakdown": {...},
"compliance_report": {...}
}
"""
ingredients_list = json.dumps(available_ingredients, ensure_ascii=False, indent=2)
nutrition_req = json.dumps(nutrition_requirements, ensure_ascii=False, indent=2)
system_prompt = """คุณคือผู้เชี่ยวชาญด้านโภชนาการสำหรับโรงเรียนในประเทศจีน
คุณต้องสร้างเมนูอาหารที่:
1. ครอบคลุมความต้องการโภชนาการตามมาตรฐาน GB/T 14963-2011
2. เหมาะกับเด็กวัยประถมศึกษา (6-12 ปี)
3. ปรับรสชาติตามภูมิภาคที่ระบุ
4. อยู่ในงบประมาณที่กำหนด
5. หลีกเลี่ยงอาหารที่เด็กอาจแพ้หรือเป็นอันตราย
ตอบกลับเป็น JSON format เท่านั้น พร้อมระบุสูตรอาหารแต่ละเมนูอย่างละเอียด"""
user_prompt = f"""สร้างเมนูอาหารประจำสัปดาห์สำหรับโรงเรียน
วัตถุดิบที่มี:
{ingredients_list}
ความต้องการโภชนาการต่อวัน:
{nutrition_req}
งบประมาณ: {budget_per_student} RMB ต่อคนต่อวัน
จำนวนนักเรียน: {student_count} คน
ภูมิภาค: {region}
กรุณาสร้างเมนูที่มี:
- เมนูเช้า (breakfast)
- เมนูกลางวัน (lunch)
- เมนูเย็น (dinner)
แต่ละเมนูต้องมี:
- ชื่ออาหาร
- วัตถุดิบที่ใช้และปริมาณ
- วิธีทำ
- คุณค่าทางโภชนาการ
- ต้นทุนโดยประมาณ"""
payload = {
"model": self.model,
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 8000
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
try:
response = httpx.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
headers=headers,
timeout=60.0
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
content = result["choices"][0]["message"]["content"]
# ตัด JSON ออกจาก markdown block ถ้ามี
if "```json" in content:
content = content.split("``json")[1].split("``")[0]
elif "```" in content:
content = content.split("``")[1].split("``")[0]
menu_data = json.loads(content.strip())
menu_data["generated_at"] = datetime.now().isoformat()
menu_data["student_count"] = student_count
menu_data["region"] = region
return menu_data
except httpx.TimeoutException:
raise ConnectionError("Timeout: Claude ใช้เวลาประมวลผลเกิน 60 วินาที ลองลดขนาดข้อมูล")
except httpx.HTTPStatusError as e:
if e.response.status_code == 401:
raise ConnectionError("401 Unauthorized: API Key ไม่ถูกต้อง")
elif e.response.status_code == 400:
raise ConnectionError("400 Bad Request: ข้อมูลที่ส่งไปไม่ถูกต้อง ตรวจสอบ format")
else:
raise ConnectionError(f"HTTP Error {e.response.status_code}")
ตัวอย่างการใช้งาน
if __name__ == "__main__":
from holy_sheep_config import HOLYSHEEP_API_KEY, BASE_URL, DAILY_NUTRITION_REQUIREMENTS, BUDGET_PER_STUDENT
agent = RecipeGenerationAgent(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url=BASE_URL
)
# ตัวอย่างข้อมูลวัตถุดิบจาก Agent 1
sample_ingredients = [
{"name": "ข้าว", "quantity": 50, "unit": "kg", "quality_score": 95},
{"name": "ไก่", "quantity": 30, "unit": "kg", "quality_score": 92},
{"name": "ผักบุ้ง", "quantity": 20, "unit": "kg", "quality_score": 88},
{"name": "มันฝรั่ง", "quantity": 25, "unit": "kg", "quality_score": 90}
]
weekly_menu = agent.generate_weekly_menu(
available_ingredients=sample_ingredients,
nutrition_requirements=DAILY_NUTRITION_REQUIREMENTS,
budget_per_student=BUDGET_PER_STUDENT,
student_count=1200,
region="ภาคเหนือ"
)
print(f"เมนูประจำสัปดาห์ถูกสร้างเมื่อ: {weekly_menu['generated_at']}")
print(f"จำนวนเมนู: {len(weekly_menu['weekly_menu'])} วัน")Agent 3: ระบบจัดทำรายการจัดซื้อด้วย DeepSeek
เมื่อได้สูตรอาหารแล้ว Agent สุดท้ายจะใช้ DeepSeek V3.2 ซึ่งมีราคาถูกมาก ($0.42/MTok) ในการคำนวณปริมาณวัตถุดิบที่ต้องซื้อเพิ่ม รวบรวมรายการจัดซื้อตามข้อกำหนดองค์กร และจัดระเบียบข้อมูลให้พร้อมสำหรับการอนุมัติ
# procurement_agent.py
import httpx
import json
from typing import List, Dict
from datetime import datetime
class ProcurementAgent:
"""ใช้ DeepSeek V3.2 สำหรับจัดทำรายการจัดซื้อและคำนวณต้นทุน"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.model = "deepseek-v3.2"
def generate_procurement_list(
self,
weekly_menu: dict,
current_inventory: List[Dict],
supplier_list: List[Dict],
fiscal_year: str = "2569"
) -> dict:
"""
สร้างรายการจัดซื้อจากเมนูประจำสัปดาห์
Args:
weekly_menu: ข้อมูลเมนูจาก Recipe Agent
current_inventory: สินค้าคงเหลือในคลัง
supplier_list: รายชื่อผู้จัดจำหน่ายที่ผ่านการรับรอง
fiscal_year: ปีงบประมาณ
Returns:
{
"procurement_id": str,
"items": [...],
"total_cost": float,
"budget_comparison": {...},
"supplier_assignments": {...},
"compliance_check": {...},
"approval_status": str
}
"""
menu_json = json.dumps(weekly_menu, ensure_ascii=False, indent=2)
inventory_json = json.dumps(current_inventory, ensure_ascii=False, indent=2)
supplier_json = json.dumps(supplier_list, ensure_ascii=False, indent=2)
system_prompt = """คุณคือผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดซื้อจัดจ้างสำหรับโรงเรียนในประเทศจีน
คุณต้อง:
1. คำนวณปริมาณวัตถุดิบที่ต้องซื้อโดยหักสินค้าคงเหลือ
2. จัดสรรผู้จัดจำหน่ายตามความเหมาะสม
3. ตรวจสอบความครบถ้วนตามข้อกำหนดการจัดซื้อของรัฐ
4. จัดทำรายงานเปรียบเทียบกับงบประมาณ
ตอบกลับเป็น JSON format เท่านั้น"""
user_prompt = f"""จัดทำรายการจัดซื้อสำหรับเมนูประจำสัปดาห์
เมนูประจำสัปดาห์:
{menu_json}
สินค้าคงเหลือในค