บทนำ: ทำไมต้องตรวจสอบ LangGraph

เมื่อคุณสร้าง AI Agent ด้วย LangGraph บางครั้ง Agent อาจทำงานผิดพลาด ตอบไม่ตรงคำถาม หรือทำงานวนซ้ำไม่รู้จบ การตรวจสอบและแก้ไขปัญหาจึงเป็นสิ่งสำคัญมาก ในบทความนี้ผมจะสอนคุณตั้งแต่เริ่มต้นว่าจะดูได้อย่างไรว่า Agent ทำอะไรอยู่ ตรงไหนที่ผิดพลาด และจะแก้ไขอย่างไร โดยใช้ [HolySheep AI](https://www.holysheep.ai) ซึ่งมีความเร็วต่ำกว่า 50 มิลลิวินาที และราคาถูกกว่าถึง 85 เปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับบริการอื่น หมายเหตุ: ก่อนอ่านบทความนี้ คุณควรมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Python และการติดตั้งโปรแกรมเล็กน้อย แต่ไม่ต้องมีประสบการณ์เรื่อง API เลยก็ได้ครับ

ขั้นตอนที่ 1: ติดตั้งโปรแกรมที่จำเป็น

ก่อนอื่นคุณต้องติดตั้ง LangChain และ LangGraph ก่อน เปิดหน้าต่างคำสั่งขึ้นมาแล้วพิมพ์คำสั่งต่อไปนี้ 
pip install langchain-core langchain-openai langgraph
จากนั้นติดตั้งไลบรารีสำหรับแสดงผลการตรวจสอบ 
pip install langgraph-checkpoint

ขั้นตอนที่ 2: ตั้งค่า HolySheep API

สำหรับผู้ที่ยังไม่มีบัญชี คุณสามารถ สมัครที่นี่ ได้ฟรี และรับเครดิตฟรีเมื่อลงทะเบียน ซึ่งราคาของ GPT-4.1 อยู่ที่ 8 ดอลลาร์ต่อล้านคำ และ Claude Sonnet 4.5 อยู่ที่ 15 ดอลลาร์ต่อล้านคำ เมื่อเทียบกับการใช้บริการอื่นจะประหยัดได้มากถึง 85 เปอร์เซ็นต์ คุณต้องตั้งค่า API key ก่อนโดยการสร้างไฟล์ .env แล้วใส่ข้อมูลดังนี้ 
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI


ตั้งค่า API key ของคุณ

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.holysheep.ai/v1"


สร้างโมเดล AI

llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4.1",
    temperature=0.7
)


ทดสอบว่าเชื่อมต่อได้หรือไม่

response = llm.invoke("ทดสอบการเชื่อมต่อ ตอบว่า OK")
print(response.content)
ถ้าขึ้นข้อความ OK แสดงว่าการเชื่อมต่อใช้งานได้แล้วครับ

ขั้นตอนที่ 3: สร้าง Agent แบบง่ายที่สุด

เราจะมาสร้าง Agent ง่ายๆ กันก่อนเพื่อดูว่าการตรวจสอบทำงานอย่างไร 
from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict, Annotated
import operator


กำหนดโครงสร้างสถานะของ Agent

class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[list, operator.add]
    step: int


ฟังก์ชันสำหรับ Agent คิดและตอบ

def agent_node(state: AgentState) -> AgentState:
    messages = state["messages"]
    last_message = messages[-1].content if messages else ""
    step = state.get("step", 0)
    
    # ให้ AI คิด
    response = llm.invoke(f"ขั้นตอนที่ {step}: {last_message}")
    
    return {
        "messages": [response],
        "step": step + 1
    }


สร้างกราฟ

graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("agent", agent_node)
graph.set_entry_point("agent")
graph.add_edge("agent", END)


คอมไพล์

app = graph.compile()


รัน Agent และดูผลลัพธ์

result = app.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "บอกวิธีทำกาแฟสักแก้ว"}],
    "step": 0
})

print("ผลลัพธ์:", result)

ขั้นตอนที่ 4: การบันทึกและดูเส้นทางการทำงาน

ต่อไปคือการดูว่า Agent ทำอะไรบ้างในแต่ละขั้นตอน ซึ่งจะช่วยให้เห็นว่าผิดพลาดตรงไหน 
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver


สร้างตัวบันทึกความจำ

memory = MemorySaver()


คอมไพล์ใหม่พร้อมบันทึก

app = graph.compile(checkpointer=memory)


กำหนด thread id สำหรับติดตามการทำงาน

config = {"configurable": {"thread_id": "test-session-001"}}


รัน Agent

result = app.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "1 + 1 เท่ากับเท่าไหร่"}], "step": 0},
    config=config
)


ดึงข้อมูลการทำงานทั้งหมด

checkpoint = app.get_state(config)
print("สถานะล่าสุด:", checkpoint)
print("ข้อความ:", checkpoint.values["messages"])

ขั้นตอนที่ 5: ดูประวัติการทำงานทั้งหมด

หลังจาก Agent ทำงานเสร็จ คุณสามารถดูประวัติทั้งหมดได้โดยใช้คำสั่งนี้ 
# ดึงประวัติทั้งหมดของการสนทนา
history = app.get_state_history("test-session-001")

print("จำนวนขั้นตอนที่ทำ:", len(list(history)))


วนดูทีละขั้นตอน

for i, state in enumerate(history):
    print(f"\n=== ขั้นตอนที่ {i + 1} ===")
    print(f"ข้อความ: {state.values['messages']}")
    print(f"ขั้นตอนปัจจุบัน: {state.values['step']}")
การดูประวัติแบบนี้จะช่วยให้คุณเห็นว่า Agent คิดอย่างไร ตอบอะไร และใช้เวลาทำงานนานแค่ไหน

ขั้นตอนที่ 6: แสดงผลเป็นรูปภาพ

LangGraph สามารถแสดงโครงสร้างของ Agent เป็นรูปภาพได้ ใช้คำสั่งนี้ 
# แสดงโครงสร้างกราฟเป็นรูปภาพ
graph_image = app.get_graph().draw_mermaid_png()


บันทึกเป็นไฟล์

with open("agent_graph.png", "wb") as f:
    f.write(graph_image)

print("บันทึกรูปภาพเรียบร้อย: agent_graph.png")
หลังจากรันแล้วคุณจะได้ไฟล์รูปภาพชื่อ agent_graph.png เปิดดูได้เลยครับ

ขั้นตอนที่ 7: การแก้ไขปัญหาด้วย LangSmith

ถ้าต้องการเครื่องมือที่ทรงพลังกว่า สามารถใช้ LangSmith ได้ โดยตั้งค่า environment variables เพิ่มเติม 
import os


ตั้งค่า LangSmith (ถ้ามีบัญชี)

os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "your-langsmith-key"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "my-agent-debug"


รันใหม่อีกครั้ง - ข้อมูลจะถูกส่งไปที่ LangSmith

result = app.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "อธิบายเรื่อง AI Agent แบบเข้าใจง่าย"}], "step": 0},
    config={"configurable": {"thread_id": "test-session-002"}}
)

print("รันเสร็จแล้ว ไปดูผลที่ LangSmith Dashboard ได้เลย")
หมายเหตุ: LangSmith เป็นบริการแยกต่างหาก อาจมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม

ตัวอย่าง: Agent ที่มีการตัดสินใจหลายขั้นตอน

มาลองดูตัวอย่างที่ซับซ้อนขึ้น เป็น Agent ที่มีหลายขั้นตอนในการทำงาน 
# Agent ที่มีการตัดสินใจ 2 แบบ
def analyze_node(state: AgentState) -> AgentState:
    """ขั้นตอนวิเคราะห์"""
    question = state["messages"][-1].content
    response = llm.invoke(f"วิเคราะห์คำถามนี้: {question}")
    return {"messages": [response], "step": state["step"] + 1}

def respond_node(state: AgentState) -> AgentState:
    """ขั้นตอนตอบ"""
    response = llm.invoke("ตอบคำถามอย่างกระชับ")
    return {"messages": [response], "step": state["step"] + 1}


สร้างกราฟใหม่

graph2 = StateGraph(AgentState)
graph2.add_node("analyze", analyze_node)
graph2.add_node("respond", respond_node)
graph2.set_entry_point("analyze")
graph2.add_edge("analyze", "respond")
graph2.add_edge("respond", END)

app2 = graph2.compile(checkpointer=MemorySaver())


รันและดูประวัติ

result = app2.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "ทำไมท้องฟ้าถึงเป็นสีฟ้า"}], "step": 0},
    config={"configurable": {"thread_id": "multi-step-001"}}
)


แสดงทุกขั้นตอน

for i, state in enumerate(app2.get_state_history("multi-step-001")):
    print(f"ขั้นตอน {i}: {state.values['messages']}")

ข้อมูลราคาของบริการ AI ต่างๆ

สำหรับผู้ที่สนใจใช้งาน HolySheep AI ราคาในปี 2026 มีดังนี้ (คิดเป็นดอลลาร์สหรัฐต่อล้านโทเค็น) การใช้งานผ่าน HolySheep รองรับ WeChat และ Alipay ในการชำระเงิน และมีความเร็วในการตอบสนองต่ำกว่า 50 มิลลิวินาที ซึ่งเร็วกว่าบริการอื่นมาก

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและวิธีแก้ไข

ปัญหาที่ 1: ข้อผิดพลาด API Key ไม่ถูกต้อง ถ้าคุณได้รับข้อความแจ้งข้อผิดพลาดว่า "Invalid API key" ให้ตรวจสอบดังนี้ 
# วิธีแก้ไข

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
บทความที่เกี่ยวข้อง