Agentic Commerce:自主化采购系统的未来(2026 年完整指南)

什么是 Agentic Commerce?

Agentic Commerce(自主化电商)是一种由 AI 智能代理代表用户或企业进行采购决策、优化流程并执行交易的数字化商业模式。

在传统电商中,人类需要手动搜索、比较、下单与支付。而在 Agentic Commerce 模式下,AI 可以自主完成:

  • 实时价格监控
  • 供应商自动比价
  • 批量采购条件优化
  • 自动生成采购订单(Purchase Order)
  • 判断最佳采购时机
  • 通过安全 API 执行交易

这代表电商模式的演进路径:

Recommendation → Automation → Autonomous Execution

Continue reading “Agentic Commerce:自主化采购系统的未来(2026 年完整指南)”

Agentic Commerce:自律型購買システムの未来(2026年完全ガイド)

Agentic Commerceとは?

Agentic Commerceとは、AIエージェントがユーザーや企業に代わって購買プロセスを計画・最適化・実行するデジタルコマースの新しい形です。

従来のEコマースでは、人間が検索・比較・決済を行いますが、Agentic CommerceではAIが以下を自律的に実行します。

  • リアルタイム価格監視
  • サプライヤー自動比較
  • 大量購入条件の最適化
  • 自動発注(Purchase Order生成)
  • 最適な購入タイミングの判断
  • セキュアなAPI経由での取引実行

これは次の進化段階を意味します:

Recommendation → Automation → Autonomous Execution

Continue reading “Agentic Commerce:自律型購買システムの未来(2026年完全ガイド)”

Agentic Commerce: อนาคตของระบบการสั่งซื้ออัตโนมัติ (คู่มือฉบับสมบูรณ์ ปี 2026)

Agentic Commerce คืออะไร?

Agentic Commerce คือระบบการค้าดิจิทัลที่ใช้ AI Agent ในการวางแผน เพิ่มประสิทธิภาพ และดำเนินการตัดสินใจสั่งซื้อแทนผู้ใช้หรือองค์กรได้แบบอัตโนมัติ

ต่างจากอีคอมเมิร์ซแบบดั้งเดิมที่มนุษย์ต้องค้นหา เปรียบเทียบ และกดสั่งซื้อเอง Agentic Commerce ทำให้ AI สามารถ:

  • ตรวจสอบราคาสินค้าแบบเรียลไทม์
  • เปรียบเทียบผู้จำหน่ายอัตโนมัติ
  • ต่อรองเงื่อนไขการสั่งซื้อจำนวนมาก
  • สร้างใบสั่งซื้อ (Purchase Order) อัตโนมัติ
  • เลือกช่วงเวลาที่เหมาะสมในการสั่งซื้อ
  • ดำเนินธุรกรรมผ่าน API ที่ปลอดภัย

นี่คือการเปลี่ยนผ่านจาก:

Recommendation → Automation → Autonomous Execution

Continue reading “Agentic Commerce: อนาคตของระบบการสั่งซื้ออัตโนมัติ (คู่มือฉบับสมบูรณ์ ปี 2026)”

Agentic Commerce: The Future of Autonomous Buying Systems (Complete 2026 Guide)

What Is Agentic Commerce?

Agentic Commerce refers to AI-powered autonomous systems that can plan, optimize, and execute purchasing decisions on behalf of users or businesses.

Unlike traditional e-commerce systems that require humans to manually search, compare, and checkout, Agentic Commerce enables AI agents to:

  • Monitor pricing in real time
  • Compare suppliers automatically
  • Negotiate bulk conditions
  • Trigger purchase orders
  • Optimize procurement timing
  • Execute transactions through secure APIs

It represents a shift from:

Recommendation → Automation → Autonomous Execution

Continue reading “Agentic Commerce: The Future of Autonomous Buying Systems (Complete 2026 Guide)”

現代 SOC における Automated Decision Logic の構築方法(Shuffle + SOC Integrator 編)

はじめに

現代の Security Operations Center(SOC)において、「迅速な対応」と「一貫性のある判断」は非常に重要です。アナリストによる手動トリアージは時間がかかり、判断のばらつきも発生します。

そこで必要になるのが Automated Decision Logic(自動意思決定ロジック) です。構造化されたルールやスコアリングモデルに基づき、セキュリティアラートを自動評価し、次のアクションを決定します。

本記事では、以下の構成を前提に解説します:

  • Shuffle(SOAR 自動化プラットフォーム)
  • Wazuh(SIEM)
  • DFIR-IRIS(インシデント対応管理)
  • PagerDuty(オンコール通知)
  • 自社開発 SOC Integrator(Django ベース)

実践的な例と、実運用可能なアーキテクチャを紹介します。

Continue reading “現代 SOC における Automated Decision Logic の構築方法(Shuffle + SOC Integrator 編)”

如何在现代 SOC 中构建 Automated Decision Logic(基于 Shuffle + SOC Integrator)

引言

在现代 Security Operations Center(SOC)中,“响应速度”与“决策一致性”是核心竞争力。依赖人工分析告警不仅效率低,而且容易产生误判与不一致。

解决方案是构建 Automated Decision Logic(自动化决策逻辑) —— 通过结构化规则与评分模型,对安全告警进行自动评估,并自动决定后续处置动作。

本文将基于以下技术栈进行讲解:

  • Shuffle(SOAR 自动化平台)
  • Wazuh(SIEM 平台)
  • DFIR-IRIS(事件响应系统)
  • PagerDuty(值班通知系统)
  • 自研 SOC Integrator(Django 后端)

通过真实示例与可落地架构,展示如何构建企业级自动化决策体系。

Continue reading “如何在现代 SOC 中构建 Automated Decision Logic(基于 Shuffle + SOC Integrator)”

วิธีสร้าง Automated Decision Logic ใน SOC ยุคใหม่ (ด้วย Shuffle + SOC Integrator)

บทนำ

ใน Security Operations Center (SOC) ยุคใหม่ “ความเร็ว” และ “ความสม่ำเสมอ” คือหัวใจสำคัญ การวิเคราะห์เหตุการณ์แบบ Manual นั้นช้า ไม่สม่ำเสมอ และมีต้นทุนสูง

ทางออกคือ Automated Decision Logic — โครงสร้างการตัดสินใจอัตโนมัติที่ประเมิน Alert และกำหนดการดำเนินการโดยไม่ต้องรอมนุษย์

บทความนี้อธิบายวิธีออกแบบระบบตัดสินใจอัตโนมัติโดยใช้:

  • Shuffle (SOAR Platform)
  • Wazuh (SIEM)
  • DFIR-IRIS (Incident Response)
  • PagerDuty (On-call Alerting)
  • SOC Integrator แบบพัฒนาเอง (Django Backend)

เราจะอธิบายด้วยตัวอย่างจริงและสถาปัตยกรรมที่สามารถนำไปใช้งานได้จริง


ทำความเข้าใจองค์ประกอบของ Shuffle

ก่อนออกแบบระบบตัดสินใจอัตโนมัติ เราควรเข้าใจองค์ประกอบหลักของ Shuffle และการทำงานร่วมกันของแต่ละส่วน

1. Backend (Core Engine)

Backend คือหัวใจของระบบอัตโนมัติ ทำหน้าที่:

  • รัน Workflow
  • รับ Trigger
  • จัดการ Integration App
  • เก็บประวัติการทำงาน

นี่คือจุดที่ Playbook ถูกประมวลผลจริง

2. Frontend (Web UI)

หน้าเว็บสำหรับ:

  • สร้าง Workflow แบบ Drag-and-drop
  • ตั้งค่า API และ Credentials
  • ตรวจสอบ Execution Log
  • จัดการสิทธิ์ผู้ใช้งาน

เปรียบเสมือน Control Panel ของ SOC Automation

3. Apps (Integration Modules)

Apps คือ Connector ที่รันใน Container ใช้เชื่อมต่อระบบภายนอก เช่น:

  • Wazuh (SIEM)
  • DFIR-IRIS (Case Management)
  • PagerDuty (On-call)
  • VirusTotal หรือ Threat Intelligence Platform

แต่ละ App จะเรียก API และส่งผลลัพธ์กลับเข้า Workflow

4. Workflows (Playbooks)

Workflow คือ Logic ของระบบ ประกอบด้วย:

  • Trigger (Webhook, Schedule, Manual)
  • Condition (IF/ELSE)
  • Action (Enrichment, สร้าง Case, แจ้งเตือน)

Workflow คือสมองของ SOAR

5. Orborus (App Runner)

Orborus ทำหน้าที่รัน Container ของ Apps และเชื่อมต่อ Backend กับ Docker เพื่อให้แต่ละ Integration ทำงานแยกจากกันอย่างปลอดภัย

การทำงานร่วมกันของ Shuffle

Flow ปกติ:

Wazuh → Webhook → Shuffle Backend → Workflow → App Execution → ระบบภายนอก

เมื่อเข้าใจส่วนประกอบเหล่านี้ จะสามารถออกแบบ Automated Decision Architecture ได้อย่างเป็นระบบ


Automated Decision Logic คืออะไร?

Automated Decision Logic คือระบบ Rule-based หรือ Score-based ที่ตอบคำถามว่า:

"เมื่อมี Security Alert นี้เข้ามา เราควรทำอะไรต่อ?"

แทนที่ Analyst จะตัดสินใจเอง ระบบจะตัดสินใจอัตโนมัติ เช่น:

  • Ignore (ไม่ทำอะไร)
  • Enrich เท่านั้น
  • สร้าง Incident Case
  • สร้าง Case + แจ้ง On-call
  • Append เข้า Case เดิม

เป้าหมายคือการจัดการ Incident ที่รวดเร็ว สม่ำเสมอ และวัดผลได้


ตัวอย่างสถานการณ์: Suspicious VPN Login

Alert จาก Wazuh

ระบบตรวจพบการ Login VPN สำเร็จ โดยมีข้อมูล:

  • Country: Russia
  • User: admin
  • Severity: 12
  • Source IP: 185.199.108.153

เราต้องการให้ระบบตัดสินใจอัตโนมัติ


ระดับที่ 1: IF / ELSE แบบพื้นฐาน

Rule:

IF

  • country != "Thailand"
  • AND severity >= 10

THEN

  • Enrich IP
  • สร้าง IRIS Case
  • แจ้ง PagerDuty

ELSE

  • บันทึก Log และจบ

เหมาะสำหรับองค์กรที่เพิ่งเริ่มต้นทำ Automation


ระดับที่ 2: Risk Scoring Model (แนะนำ)

การใช้ IF เดียวแข็งเกินไป ควรใช้ Scoring

ตัวอย่าง Risk Model

ปัจจัย คะแนน
ประเทศนอกประเทศไทย +40
IP มี Reputation อันตราย +30
User ใหม่ +25
Login เวลาผิดปกติ +15
ไม่มี MFA +20

เกณฑ์การตัดสินใจ

  • คะแนน >= 70 → Critical (สร้าง Case + Page)
  • คะแนน 40–69 → Medium (สร้าง Case อย่างเดียว)
  • คะแนน < 40 → Log เท่านั้น

แนวทางนี้ยืดหยุ่นและอธิบายได้


ระดับที่ 3: Stateful Decision (Correlation + Deduplication)

SOC ระดับสูงต้องลด Duplicate Case

ตัวอย่าง Rule:

"ถ้า IP เดิมเกิด Alert ซ้ำใน 30 นาที ไม่ต้องสร้าง Case ใหม่ ให้ Append เข้า Case เดิม"

ต้องมีการจัดเก็บ State เช่น:

  • เก็บ Correlation ใน Django Database
  • ใช้ Redis สำหรับ State ชั่วคราว
  • Query IRIS ก่อนสร้าง Case ใหม่

ช่วยลด Alert Fatigue อย่างมาก


สถาปัตยกรรมที่แนะนำ (แยกหน้าที่ชัดเจน)

แยกความรับผิดชอบดังนี้:

SOC Integrator (Django)

  • Risk Scoring
  • Correlation
  • Deduplication
  • ส่งผลลัพธ์การตัดสินใจ

Shuffle

  • รัน Workflow
  • เรียก Integration ต่าง ๆ
  • จัดการ Trigger

Flow

Wazuh → Shuffle Webhook → SOC Integrator /decide → Decision Response → Shuffle Execute Actions

Sequence Diagram (System Interaction)

sequenceDiagram
    autonumber

    participant WZ as Wazuh
    participant SH as Shuffle (Webhook/Workflow)
    participant SI as SOC Integrator (Django /decide)
    participant TI as Threat Intel (VT/AbuseIPDB)
    participant IR as DFIR-IRIS
    participant PD as PagerDuty

    WZ->>SH: POST Webhook (alert JSON)
    SH->>SI: POST /decide (normalized alert)
    SI-->>SH: Decision {ignore|enrich_only|create_case|create_case_and_page|append_case}

    alt decision == ignore
        SH-->>WZ: Tag/Comment: ignored + reason
    else decision == enrich_only
        SH->>TI: Enrich src_ip/domain
        TI-->>SH: Enrichment result
        SH-->>WZ: Tag/Comment: enriched + summary
    else decision == append_case
        SH->>IR: Add note to existing case (case_id)
        IR-->>SH: OK
        SH-->>WZ: Tag/Comment: appended_case + case_id
    else decision == create_case
        SH->>TI: Enrich src_ip/domain
        TI-->>SH: Enrichment result
        SH->>IR: Create case (title, description, severity)
        IR-->>SH: case_id
        SH-->>WZ: Tag/Comment: case_created + case_id
    else decision == create_case_and_page
        SH->>TI: Enrich src_ip/domain
        TI-->>SH: Enrichment result
        SH->>IR: Create case (title, description, severity)
        IR-->>SH: case_id
        SH->>PD: Trigger incident (critical) + case link
        PD-->>SH: incident_key
        SH-->>WZ: Tag/Comment: paged + case_id + incident_key
    end

แนวทางนี้ช่วยให้ Business Logic อยู่ในโค้ด และ Automation อยู่ใน SOAR อย่างชัดเจน


ตัวอย่าง Decision API Response

SOC Integrator ควรส่งผลลัพธ์เป็นโครงสร้างที่ชัดเจน

ตัวอย่าง 1 – สร้าง Case และ Page:

{
"decision": "create_case_and_page",
"severity": "critical",
"reason": "High risk VPN login",
"risk_score": 85,
"case_payload": {
"title": "Suspicious VPN Login – admin",
"description": "Login from Russia with malicious IP score"
}
}

ตัวอย่าง 2 – Append เข้า Case เดิม:

{
"decision": "append_case",
"case_id": 1234,
"reason": "Repeated event within 30 minutes"
}

ตัวอย่าง 3 – Ignore:

{
"decision": "ignore",
"reason": "Low risk score"
}

Shuffle จะทำ Branch ตามค่า "decision"


ทำไมสถาปัตยกรรมนี้จึงขยายได้ในระดับองค์กร

ข้อดี:

  • Logic อยู่ใน Version Control
  • Test Scoring ได้
  • ปรับ Tuning ได้ง่าย
  • ลด False Positive
  • มี Audit Trail ชัดเจน

รองรับ Service Tier เช่น:

C1 – Automation พื้นฐาน
C2 – Risk Scoring + Enrichment
C3 – Correlation + Adaptive Decision Logic


บทสรุป

Automated Decision System ไม่ได้มีเป้าหมายแค่ “เร็ว” แต่ต้อง “สม่ำเสมอ” และ “วัดผลได้”

เริ่มจาก IF ง่าย ๆ
พัฒนาไปสู่ Scoring
และเพิ่ม Correlation + State Awareness

นี่คือเส้นทางจาก Reactive SOC ไปสู่ Intelligent SOC


หากองค์กรของคุณกำลังวางแผนพัฒนา SOC Automation หรือสร้าง SOC Integrator Layer บทความนี้คือพื้นฐานที่สามารถนำไปใช้จริงใน Production ได้

How to Build Automated Decision Logic in a Modern SOC (Using Shuffle + SOC Integrator)

Introduction

In a modern Security Operations Center (SOC), speed and consistency are everything. Manual triage is slow, inconsistent, and expensive. The solution is automated decision logic — a structured way to evaluate alerts and decide what action should happen automatically.

This article explains how to build automated decision systems using:

  • Shuffle (SOAR platform)
  • Wazuh (SIEM)
  • DFIR-IRIS (Incident Response)
  • PagerDuty (On-call alerting)
  • A custom SOC Integrator (Django backend)

We’ll walk through concrete examples and recommended architecture.

Continue reading “How to Build Automated Decision Logic in a Modern SOC (Using Shuffle + SOC Integrator)”

为什么我们选择设计 SOC Integrator,而不是直接进行 Tool-to-Tool 集成

现代 SOC(Security Operations Center,安全运营中心)通常由多种强大的安全工具组成。

例如:

  • Wazuh(检测与关联分析)
  • Shuffle(SOAR 自动化)
  • IRIS(事件与案件管理)
  • PagerDuty(告警升级与值班通知)

从技术上看,这些工具之间可以直接进行集成。

但许多组织在系统上线运行数月后,都会遇到同一个问题:

工具之间的直接集成会随着时间推移变得越来越复杂,最终难以控制。

因此,我们没有采用简单的工具直连模式,而是引入了一个关键架构组件:

SOC Integrator —— API 编排与控制层(API Orchestration Layer)

Continue reading “为什么我们选择设计 SOC Integrator,而不是直接进行 Tool-to-Tool 集成”

なぜ私たちは Tool-to-Tool ではなく SOC Integrator を設計したのか

現代のSOC(Security Operations Center)は非常に強力なツール群で構成されています。

例えば以下のような構成が可能です。

  • Wazuh(検知・相関分析)
  • Shuffle(SOAR自動化)
  • IRIS(インシデント管理)
  • PagerDuty(エスカレーション/オンコール対応)

しかし、多くの組織が運用開始から数か月後に直面する問題があります。

ツール同士を直接接続する構成は、時間とともに複雑化し、制御不能になりやすい という点です。

そこで私たちは、単純なツール間連携ではなく、以下のアーキテクチャを採用しました。

SOC Integrator — APIオーケストレーション層

Continue reading “なぜ私たちは Tool-to-Tool ではなく SOC Integrator を設計したのか”