แกร์รี แทน เพิ่งเผยแพร่บทความฉบับยาว “Meta-Meta-Prompting: The Secret to Making AI Agents Work” ซึ่งเปิดเผยอย่างละเอียดว่าเขาสร้างระบบ “สมองที่สอง” ขับเคลื่อนด้วย AI agent อย่างไร เขาระบุว่าในช่วง 5 เดือนที่ผ่านมา AI ทำให้เขากลับมาเป็นนักสร้าง (builder) อีกครั้ง และถึงขั้นเปลี่ยนวิธีทำงานประจำวันของเขาในฐานะซีอีโอ/ประธานของ Y Combinator อย่างสิ้นเชิง
ซีอีโอ YC: อนาคตเป็นของคนที่สร้าง compound AI systems
แกร์รี แทนมองว่า คนส่วนใหญ่ยังใช้ AI เป็นเหมือนหน้าต่างแชท แต่โอกาสที่แท้จริงคือการมอง AI เป็น “ระบบปฏิบัติการ (operating system)”: ระบบที่จำได้ต่อเนื่อง สะสม อัปเดต และเชื่อมโยงความรู้ส่วนตัว การประชุม การอ่าน และเวิร์กโฟลว์ เขายังพูดตรงๆ ว่า “อนาคตเป็นของคนที่สร้าง compound AI systems ไม่ใช่คนที่แค่ใช้เครื่องมือ AI แบบรวมศูนย์ของบริษัทยักษ์”
(หุ้นส่วนของ YC แบ่งปันวิธีใช้งาน AI ตั้งแต่เริ่มต้นเพื่อสร้างบริษัท โดยสตาร์ทอัปควรมอง AI เป็นระบบปฏิบัติการ ไม่ใช่เป็นเครื่องมือ)
เรื่องนี้สอดคล้องกับรายงานก่อนหน้าของเรา ไม่ว่าจะเป็น Y Combinator Summer 2026 Requests for Startups (RFS) หรือที่หุ้นส่วน YC อย่าง Diana กล่าวถึงใน Startup School ต่างก็ระบุว่า การทำสตาร์ทอัปด้วย AI กำลังเปลี่ยนจาก “การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานส่วนบุคคล” ไปสู่ “การรื้อโครงสร้างองค์กรและกระบวนการของอุตสาหกรรม” AI ไม่ควรเป็นแค่เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่บริษัทใช้เป็นครั้งคราว แต่ควรได้รับการออกแบบให้เป็นระบบปฏิบัติการของทั้งบริษัทตั้งแต่วันแรก
(YC เผย 15 ทิศทางสตาร์ทอัปใหม่ที่ตั้งใจจะลงทุนใน Summer 2026: การทำสตาร์ทอัปด้วย AI ไม่ใช่แค่เอา Chatbot ใส่เข้าไปในผลิตภัณฑ์)
AI ช่วยเขาแปลงหนังสือพุทธให้เป็น “กระจกส่องชีวิต”
แกร์รี แทนเล่าว่า เมื่อเร็วๆ นี้ตอนที่เขาอ่านหนังสือ When Things Fall Apart ของนักเขียนพุทธ Pema Chödrön เขาเพิ่งตระหนักถึงพลังของ personal AI อย่างแท้จริงเป็นครั้งแรก เขาให้ระบบ AI ของตัวเองรันขั้นตอนแบบ “book mirror”: แยกย่อยทั้งเล่มซึ่งมี 22 บท ก่อน จากนั้นให้ sub-agent หลายตัวทำสองสิ่งพร้อมกัน ได้แก่ สรุปมุมมองของผู้เขียน และแมปแต่ละมุมมองเข้ากับชีวิตของแกร์รี แทนเอง
และไม่ใช่คำปลอบใจแบบกว้างๆ แต่เป็นการเชื่อมโยงแบบลงลึกกับ:
ภูมิหลังครอบครัว
ประวัติการเริ่มต้นธุรกิจ
งานของ YC
บันทึกช่วงดึก
ประวัติการอ่าน
เนื้อหาที่คุยกับ therapist
บทสนทนากับผู้ก่อตั้ง
สุดท้ายจะได้ผลลัพธ์เป็น “brain page” ความยาว 30,000 คำ
เช่น ตอนที่หนังสือพูดถึง groundlessness (ความไร้ราก) ระบบก็จะเชื่อมโยงไปยังบทสนทนาที่เฉพาะเจาะจงกับ founder เมื่อสัปดาห์ก่อน ตอนที่พูดถึง fear ก็จะอ้างถึงรูปแบบพฤติกรรมที่ therapist ชี้ไว้ และตอนที่พูดถึง letting go ก็จะเชื่อมโยงไปยังความรู้สึกเรื่องอิสระในการสร้างสรรค์ที่เขาเขียนไว้ดึกๆ
แกร์รี แทนบอกว่ากระบวนการทั้งหมดใช้เวลาราว 40 นาทีเท่านั้น เขามองว่า ต่อให้เป็นนักจิตบำบัดที่คิดค่าใช้จ่าย 300 ดอลลาร์ต่อชั่วโมง ก็ไม่สามารถทำการวิเคราะห์ลักษณะเดียวกันภายใน 40 ชั่วโมง เพราะมนุษย์ไม่สามารถโหลดบริบทของงานทั้งหมดพร้อมกัน ประวัติการอ่าน บันทึกการประชุม หรือแผนผังความสัมพันธ์ระหว่างผู้คนได้ แต่ AI ทำได้
กุญแจสำคัญไม่ใช่โมเดล แต่คือ “ระบบทักษะ”
อย่างไรก็ตาม แกร์รี แทนเชื่อว่า สิ่งที่ทำให้ AI agent สำคัญจริงไม่ใช่โมเดลเดี่ยวๆ แต่คือ “skills” ปัจจุบันระบบของเขามี AI skills มากกว่า 100 รายการ และคลังความรู้ประมาณ 100,000 หน้า
เขาเรียกสถาปัตยกรรมแบบนี้ว่า:
Fat skills. Fat code. Thin harness.
แปลความคือ:
Harness (runtime/router) ควรบาง
Skills ควรหนา
คุณค่าอยู่ที่ความรู้ เวิร์กโฟลว์ และข้อมูลจริงๆ
ตอนนี้เขาใช้ Anthropic Claude Opus 4.7 สำหรับ precision, GPT-5.5 สำหรับ recall และ extraction, DeepSeek V4-Pro สำหรับงานเชิง creative, Groq + Llama สำหรับการอนุมานความเร็วสูง ส่วน OpenClaw และ Hermes Agent ทำหน้าที่ routing
แกร์รี แทนมองว่า: “โมเดลคือแค่อีโหน่ง เครื่องยนต์ ที่เหลือคือส่วนของรถ” AI agent ไม่ได้เป็นแค่ prompt อีกต่อไป แต่มันคือเวิร์กโฟลว์ที่ทำให้เกิดผลทบต้น (compounding) แกร์รี แทนย้ำว่า ตอนนี้เขาแทบไม่ต้อง prompt AI แล้ว สิ่งที่สำคัญคือ skill system
ตัวอย่าง:
meeting-ingestion
media-ingest
enrich
perplexity-research
investor-update-ingest
email-triage
calendar-check
แต่ละ skill คือเวิร์กโฟลว์ที่ทำซ้ำได้ ทดสอบได้ และประกอบเป็นชุดโมดูลได้ และที่สำคัญที่สุดคือ เขายังสร้าง meta-skill ชื่อ “Skillify” พอเขาพบว่าเวิร์กโฟลว์บางอย่างจะกลับมาเกิดซ้ำ ก็แค่ป้อนคำสั่ง: skillify this
ระบบจะวิเคราะห์การทำงานที่เพิ่งทำไป แยกแพตเทิร์นที่ทำซ้ำได้ สร้าง skill file ใส่ resolver routing system และสะสมไว้สำหรับเวิร์กโฟลว์ทั้งหมดในอนาคต
คลังความรู้ 100,000 หน้า: AI เริ่มเป็นเหมือนระบบประสาท ไม่ใช่ตู้เอกสาร
แกร์รี แทนกล่าวว่า ปัจจุบันเขาดูแลคลังความรู้เชิงโครงสร้างประมาณ 100,000 หน้า โดยแต่ละบุคคล บริษัท การประชุม หนังสือ Podcast บทความ และความคิด จะมีหน้าของตัวเอง และทุกครั้งหลังจบการประชุม AI จะสร้าง transcript อัตโนมัติ สร้างสรุป อัปเดตรายชื่อบุคคล อัปเดตหน้าองค์กร อัปเดตไทม์ไลน์ อัปเดต open threads และอัปเดต relationship context
นี่หมายความว่า AI ไม่ได้แค่เก็บข้อมูลแล้ว แต่มันกำลังเริ่มทำตัวเหมือน “ระบบประสาท” เขาเปรียบว่า ตู้เอกสารแค่เก็บของไว้ แต่ระบบประสาทจะเชื่อมโยง เตือน อัปเดต และช่วยสรุป/อนุมาน
สิ่งที่สำคัญที่สุดในยุค AI คือ personal compound system
ในตอนท้าย แกร์รี แทนสรุปมุมมองหลักอย่างชัดเจนว่า คนที่เก่งที่สุดในอนาคต อาจไม่จำเป็นต้องเป็นคนที่ใช้โมเดลที่ดีที่สุด แต่คือคนที่สามารถสร้าง:
knowledge graph ของตัวเอง
workflows ของตัวเอง
skill system ของตัวเอง
personal AI OS ของตัวเอง
เพราะเมื่อการสะสมเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องจากทุกเล่มที่อ่าน ทุกการประชุม ทุกครั้งที่ปรับปรุง skill และทุกครั้งที่อัปเดตข้อมูล ทั้งระบบ AI จะเริ่มเกิด compound effect เขายังระบุด้วยว่า ตอนนี้ทุกวันตอนตี 2 ยังอยู่กับการ coding ไม่ใช่เพราะงานเยอะเกินไป แต่เป็นเพราะ: “AI คืนความสุขของการเป็น builder ให้ฉัน”
บทความนี้ของ Garry Tan: ตอนนี้ผมน้อยมากที่จะต้องพิมพ์คำสั่งให้ AI! ซีอีโอ YC อธิบาย “เวิร์กโฟลว์ AI ที่ทำให้เกิดผลทบต้น” ต้นฉบับปรากฏใน 鏈新聞 ABMedia
