การเปรียบเทียบ

Proof of Actor เทียบกับ Mixpanel: product analytics และ actor evidence วางเทียบกัน

Mixpanel ช่วยทีมเข้าใจว่าผู้ใช้เริ่มใช้งานและกลับมาใช้งานผลิตภัณฑ์อย่างไร Proof of Actor บอก application ของคุณว่าใครหรืออะไรเป็นผู้กระทำในแต่ละ interaction พร้อมหลักฐานประกอบ และให้ code ของคุณตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อไป นี่คือวิธีที่ทั้งสองเปรียบเทียบกันและวิธีที่ทำงานร่วมกันได้

ขอสิทธิ์เข้าถึงก่อนใคร สำรวจวิธีการทำงาน

โดย Toshendra Sharmaผู้ก่อตั้งและ CEO, AgentCredia · Updated November 13, 2026

คำตอบสั้น

Mixpanel เป็นเครื่องมือ product analytics ที่วัดว่าผู้ใช้เคลื่อนไหวผ่านผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไร และติดป้าย event จาก agent และ bot ที่รู้จักตาม user agent ส่วน Proof of Actor จัดประเภททุก interaction เป็น Human, Human + AI, Agent หรือ Unknown พร้อม basis ของหลักฐาน และให้ application ของคุณ route ตามผลนั้น ใช้ Mixpanel ต่อไปสำหรับ product analytics และเพิ่ม Proof of Actor เมื่อคุณต้องรู้ว่าใครเป็นผู้กระทำและต้องตัดสินใจว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป

Mixpanel เป็นแพลตฟอร์ม product analytics ทีมใช้มันเพื่อดูว่าคนใช้งานฟีเจอร์ใด ตรงไหนที่พวกเขาหลุดออกจาก funnel และใครกลับมาในสัปดาห์ถัดไป มันทำงานได้ยอดเยี่ยมสำหรับงานนั้น และสำหรับหลายทีม product มันคือที่ที่คำถามเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้ใช้ได้รับคำตอบ

ตอนนี้มีคำถามใหม่เข้ามาอยู่ข้างๆ คำถามเดิมบางส่วนในผลิตภัณฑ์ของคุณไม่ได้เกิดจากคนคลิกอีกต่อไป แต่เกิดจาก AI agents ที่ทำงานแทนลูกค้าจริง จากคนที่ทำงานร่วมกับ AI assistant และจากระบบอัตโนมัติที่คุณยังอธิบายไม่ได้ ก่อนที่คุณจะอ่าน funnel คุณจำเป็นต้องรู้มากขึ้นว่าใครหรืออะไรเป็นผู้สร้าง events ใน funnel นั้น และในขณะเดียวกัน application ของคุณต้องรู้สิ่งเดียวกันในทันทีเพื่อจะตอบสนองได้ นั่นคือสิ่งที่ Proof of Actor จาก AgentCredia ถูกสร้างมาเพื่อทำ

หน้านี้เปรียบเทียบทั้งสองอย่างอย่างเป็นธรรม ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับ Mixpanel ด้านล่างมาจากเอกสารของ Mixpanel เอง ณ เดือนพฤศจิกายน 2026

เวอร์ชันสั้น

	Mixpanel	Proof of Actor
คำถามหลัก	ผู้ใช้เริ่มใช้งาน แปลงเป็นลูกค้า และคงอยู่ต่ออย่างไร?	ใครหรืออะไรเป็นผู้กระทำใน interaction นี้ และหลักฐานคืออะไร?
เก็บข้อมูลที่ไหน	client และ server SDK พร้อม ingestion APIs; Mixpanel แนะนำการติดตามฝั่ง server เมื่อทำได้	server middleware, edge, HTTP API, MCP servers และ browser collector ที่อนุมัติแล้ว
ป้ายกำกับ agent และ bot	`$mp_actor_type` ของ agent, bot หรือ none โดยจัดประเภทจาก user agent	Human, Human + AI, Agent หรือ Unknown พร้อม basis ที่ระบุไว้
identity ของ agent ที่ยืนยันแล้ว	ไม่มีคำอธิบายในเอกสาร bot traffic ของ Mixpanel	verified basis เมื่อ request signature ตรวจสอบผ่านกับ published key
คนที่ใช้ AI ช่วย	ไม่มีการอธิบายเป็น class แยก	ผลลัพธ์ระดับแรก: Human + AI
ทราฟฟิกที่ไม่ชัดเจน	ติดป้าย none เมื่อไม่พบการจับคู่กับ agent หรือ bot	รายงานเป็น Unknown พร้อม fallback ที่คุณเลือก
ลงมือจัดการทราฟฟิก	ไม่ มันวิเคราะห์ events	route ตาม policies ของคุณใน code ของคุณเอง หลังจาก observation

ส่วนที่เหลือของหน้านี้จะอธิบายแต่ละแถว

โมเดล event ของ Mixpanel ถูกสร้างมาเพื่ออะไร

Mixpanel ถูกสร้างรอบๆ events และ properties ที่แนบมากับ events นั้น คุณ instrument การกระทำเช่น sign up, create project หรือ invite teammate เพิ่ม properties เช่น plan หรือ platform จากนั้นสร้าง funnels, retention curves, flows และ cohorts โดยแยก events ตาม properties เหล่านั้น ใน Mixpanel คำถามการวิเคราะห์ทุกข้อจะกลายเป็นคำถามว่า events ใดเกิดขึ้น กับใคร และมีค่า property อะไร

โมเดลนั้นเองคือเหตุผลว่าทำไม actor context จึงเหมาะอย่างยิ่งที่จะอยู่ภายในมัน ป้าย actor เป็นเพียง property อีกตัวหนึ่ง และเมื่อมันอยู่บน events ของคุณ ทุก funnel และกราฟ retention ก็สามารถแยกตามมันได้ Mixpanel ได้เดินไปในทิศทางนี้แล้วด้วยการติดป้าย actor ของตัวเอง คำถามที่ยังเปิดอยู่คือ property นั้นอิงกับอะไร และ application ของคุณสามารถใช้คำตอบเดียวกันนั้นได้หรือไม่ในขณะที่ request ยังถูกจัดการอยู่

Proof of Actor สร้างคำตอบนั้นในเส้นทางของ request interaction แต่ละรายการจะได้หนึ่งในสี่ class: Human เมื่อสัญญาณบ่งชี้ว่าเป็นคน, Human + AI เมื่อคนได้ทำงานร่วมกับการช่วยเหลือของ AI ที่มีการประกาศไว้หรือสังเกตได้ผ่าน integration ที่รองรับ, Agent สำหรับ interaction ที่เป็นอัตโนมัติหรือมีต้นกำเนิดจาก agent, และ Unknown เมื่อหลักฐานไม่สนับสนุนการระบุที่น่าเชื่อถือ ผลลัพธ์แต่ละรายการระบุ evidence basis ของมันว่า verified, declared, inferred หรือ unknown ซึ่งทำให้ property นี้ไม่ใช่แค่ป้าย แต่เป็นป้ายที่มีระดับความหนักแน่นระบุไว้

แต่ละตัวทำงานที่ไหน

Mixpanel มีทั้งการติดตามฝั่ง client และฝั่ง server เอกสารของมันเกี่ยวกับ การเลือกวิธีติดตาม แนะนำให้ติดตามจาก servers ของคุณให้มากที่สุดและเสริมด้วย client-side tracking เมื่อจำเป็น พร้อมระบุว่า client-side tracking ได้รับผลกระทบจาก ad blockers

Proof of Actor ก็ทำงานฝั่ง server เช่นกัน แต่ตำแหน่งของมันต่างออกไป มันอยู่ใน request path ของ application คุณ: Node.js middleware, Next.js, edge layer ที่คุณควบคุม, generic HTTP API หรือ MCP server ของคุณ พร้อม browser collector ที่เป็นตัวเลือกบนหน้าที่อนุมัติแล้ว สิ่งนี้ทำให้มันมองเห็นสัญญาณในขณะที่ request กำลังเกิดขึ้น เช่น client ส่ง signature มาหรือไม่ client ประกาศตัวเองหรือไม่ และ assistant ของคุณเองเป็นผู้ทำ action นั้นหรือไม่ ดูหน้า integrations สำหรับรายการทั้งหมด

Mixpanel จัดการ bot และ AI agents อย่างไร

Mixpanel ได้เพิ่มการรองรับจริงในส่วนนี้ และสมควรได้รับเครดิต ตาม เอกสาร bot traffic ของมัน:

ไลบรารี JavaScript ของ Mixpanel จะกรองรายชื่อ crawler ที่รู้จักสั้นๆ ออกตามค่าเริ่มต้น รวมถึง Googlebot และ Bingbot
event ใดก็ตามที่ส่งด้วย property $ignore จะถูกทิ้งที่ ingestion ดังนั้นคุณจึงเขียน logic การกรองของคุณเองได้
ingestion APIs ของ Mixpanel จะจัดประเภท user agent ของแต่ละ event และตั้งค่า $mp_actor_type (Actor Type) เป็น agent สำหรับ request จาก LLM ที่ทำงานแทนผู้ใช้คนหนึ่ง, bot สำหรับทราฟฟิกอัตโนมัติทั่วไป เช่น crawler และ search indexer, หรือ none เมื่อไม่มีเงื่อนไขใดใช้ได้ เมื่อ type เป็น agent หรือ bot $mp_actor_name (Actor Name) จะเก็บ identity ที่ถูกจัดประเภทไว้ เช่น GPTBot หรือ ClaudeBot
เมื่อใช้ server-side tracking การจัดประเภทจะใช้ user agent ของ request ที่ไปถึง Mixpanel ซึ่งก็คือ HTTP library ของ server คุณ เว้นแต่คุณจะส่ง user agent ของ end user ต่อไปด้วย เช่นใน $mp_raw_user_agent Mixpanel ระบุว่าหากไม่ทำเช่นนั้นการจัดประเภทอาจไม่ถูกต้อง
events ใน Mixpanel เปลี่ยนแปลงไม่ได้ ดังนั้น bot events ที่บันทึกไปแล้วจึงถูกจัดการโดยการกรองออกจากการวิเคราะห์แทนที่จะลบ

นั่นเป็นป้ายรายงานที่มีประโยชน์ และในขณะเดียวกันก็เป็นป้ายที่ได้มาจาก user agent string โดยตั้งใจ user agent strings เป็นข้อมูลที่ประกาศตัวเองและปลอมแปลงได้ง่าย ซึ่งเป็นปัญหาที่อธิบายไว้ในหัวข้อ user agent spoofing และเอกสารไม่ได้อธิบาย class สำหรับคนที่ทำงานร่วมกับ AI assistance หรือวิธีบอกว่าหลักฐานอ่อนเกินไปที่จะสรุปได้

`$mp_actor_type` และ Proof of Actor class วางเทียบกัน

เพราะผลลัพธ์ทั้งสองสามารถอยู่บน Mixpanel event เดียวกันได้ จึงช่วยให้เห็นได้ว่ามันสัมพันธ์กันอย่างไร:

`$mp_actor_type`	อิงจากอะไร	Proof of Actor class สามารถเพิ่มอะไรได้
`agent`	user agent ที่ตรงกับ LLM ที่ทำงานแทนผู้ใช้	Agent พร้อม verified basis เมื่อ request มี signature ที่ถูกต้อง หรือ basis แบบ declared หรือ inferred ในกรณีอื่น
`bot`	user agent ที่ตรงกับ crawler และ indexer	Agent เมื่อหลักฐานสนับสนุน หรือ Unknown เมื่อ user agent แบบ crawler ไม่มีหลักฐานอื่นรองรับ
`none`	ไม่พบการจับคู่ agent หรือ bot บน user agent	Human, Human + AI หรือ Unknown ดังนั้นคนที่ใช้ AI ช่วยและทราฟฟิกที่อธิบายไม่ได้จึงไม่ถูกซ่อนรวมอยู่ใน bucket เดียวกัน

ความแตกต่างหลักมาจากที่ที่แต่ละคำตอบถูกสร้างขึ้น

หลักฐานที่มากกว่า user agent string $mp_actor_type มาจาก user agent ซึ่งเป็นข้อมูลที่ประกาศตัวเองและปลอมแปลงได้ง่าย ดังที่อธิบายในหัวข้อ user agent spoofing ผลลัพธ์ Proof of Actor แบบ verified หมายความว่า request signature ได้รับการตรวจสอบกับ published key โดยใช้ HTTP Message Signatures ตามที่กำหนดใน RFC 9421 และใช้โดย Web Bot Auth

class สำหรับคนที่ใช้ AI ช่วย ภายใต้ $mp_actor_type คนที่ร่างงานด้วย assistant จะถูกจัดอยู่ใน none ไปพร้อมกับผู้ใช้อื่นทั้งหมด Proof of Actor รายงาน Human + AI เมื่อการช่วยเหลือนั้นถูกประกาศหรือสังเกตได้ผ่าน integration ที่รองรับ ดังนั้น Mixpanel funnel จึงแสดงได้ว่าผู้ใช้ที่มี AI ช่วยเริ่มใช้งานเร็วขึ้นหรือสะดุดในจุดต่างๆ กันหรือไม่

Unknown แทน none none หมายถึงไม่พบการจับคู่ Unknown หมายถึงหลักฐานไม่แข็งแรงพอที่จะสรุป ซึ่งเป็นข้อความที่แตกต่างและมีประโยชน์มากกว่า คุณสามารถติดตามอัตรา Unknown แยกตาม route ได้ และคู่มือเกี่ยวกับ การจัดการทราฟฟิก Unknown ครอบคลุมรูปแบบ fallback

events ที่ไม่เคยผ่าน tracking ของคุณ agents มักเรียก APIs และ MCP servers แทนที่จะคลิกผ่าน UI Proof of Actor จัดประเภท interaction เหล่านั้นในที่ที่มันเกิดขึ้น รวมถึง MCP tool calls ดู use case MCP servers

การตัดสินใจในเวลาที่ request เกิดขึ้น Mixpanel events เปลี่ยนแปลงไม่ได้และถูกวิเคราะห์ภายหลัง ซึ่งเหมาะสำหรับ analytics Proof of Actor ยังให้ application ของคุณ allow, adapt, challenge, ส่งไป review หรือ rate-limit แยกตาม route, class และ basis ได้ด้วย มันเริ่มใน observation mode ดังนั้นไม่มีอะไรเปลี่ยนจนกว่าคุณจะเลือก enforce

การใช้ Mixpanel และ Proof of Actor ร่วมกัน

จัดประเภทในตอน request. Proof of Actor ส่งคืน class และ basis สำหรับ interaction แต่ละรายการใน application, API หรือ MCP server ของคุณ
เพิ่ม event properties สองตัว. แนบ class และ basis เป็น properties เช่นตัวที่คุณตั้งชื่อว่า actor_class และ actor_basis บน Mixpanel events ที่คุณส่งอยู่แล้ว การติดตามฝั่ง server ทำให้เรื่องนี้ง่ายเพราะ application ของคุณถือผลลัพธ์ไว้
เก็บ $mp_actor_type ไว้ด้วย. ส่งต่อ user agent ของ end user เพื่อให้ป้ายของ Mixpanel เองยังคงถูกต้อง และเปรียบเทียบ property ทั้งสอง เมื่อมันไม่ตรงกัน basis ของ Proof of Actor จะบอกคุณว่าควรเชื่อหลักฐานใด
แยกรายงานที่คุณใช้อยู่แล้ว. แยก funnels, retention และ flows ตาม actor class เพื่อดูว่า sign up ที่ขับเคลื่อนด้วย agent คงอยู่ต่อเหมือนกับของคนหรือไม่ หรือผู้ใช้ที่มี AI ช่วยไปถึง activation เร็วขึ้นหรือไม่ use case SaaS apps แสดงให้เห็นว่าสิ่งนี้สำคัญที่สุดตรงไหน
ลงมือเฉพาะจุดที่สำคัญ. เขียน policies สำหรับ routes ที่ actor class ควรเปลี่ยนประสบการณ์ คู่มือเกี่ยวกับ การเปิดใช้ actor-aware policies อย่างปลอดภัย ครอบคลุมขั้นตอนนี้

เมื่อไรควรเลือกอันไหน

เลือก Mixpanel เมื่อคำถามของคุณเกี่ยวกับพฤติกรรมผลิตภัณฑ์: activation, conversion, retention, การเริ่มใช้ฟีเจอร์ และเส้นทางที่ผู้ใช้เดินผ่าน ป้าย $mp_actor_type ของมันเป็นการแบ่งขั้นต้นที่ดีสำหรับการแยก agent และ bot ภายใน analytics นั้น

เพิ่ม Proof of Actor เมื่อคุณต้องให้ป้ายดังกล่าวมีหลักฐานรองรับ เมื่อผู้ใช้ที่มี AI ช่วยมีความสำคัญต่อผลิตภัณฑ์ของคุณ เมื่อทราฟฟิกของ agent จำนวนมากมาถึงผ่าน APIs หรือ MCP servers หรือเมื่อ application ของคุณต้องตอบสนองในเวลาที่ request เกิดขึ้นแทนที่จะตอบในรายงาน Mixpanel บอกคุณว่าผลิตภัณฑ์ของคุณถูกใช้อย่างไร Proof of Actor บอกคุณว่าใครกำลังใช้งานมันในแต่ละ interaction พร้อมหลักฐาน และให้ code ของคุณมีวิธีตอบสนองต่อมัน

เริ่มต้นใช้งาน

Proof of Actor อยู่ใน private beta ผ่าน founding developer program ทีมที่ได้รับเลือกสามารถรับสิทธิ์ใช้งานฟรีได้นานสูงสุด 12 เดือนภายในขอบเขตการใช้งานที่ตกลงร่วมกัน โดยไม่มีการเรียกเก็บเงินอัตโนมัติ สมัครขอ early access และบอกเราเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของคุณและ interaction ที่คุณต้องการทำความเข้าใจ

Mixpanel เป็นเครื่องหมายการค้าของ Mixpanel, Inc.

สำหรับนักพัฒนา

What your code receives

Every interaction resolves to one result record. Your application reads the class and the basis and applies its own policy.

Result record

{
  "route": "GET /api/v1/catalog",
  "class": "agent",
  "basis": "verified",
  "evidence": [
    { "signal": "http_message_signature", "result": "valid", "keyid": "assistant.example" },
    { "signal": "client_declaration", "value": "assistant.example" }
  ],
  "observed_at": "2026-11-13T10:42:07Z"
}

class: Human, Human + AI, Agent หรือ Unknown
basis: ระดับความแข็งแรงของหลักฐาน: Verified, Declared, Inferred หรือ Unknown
evidence: สัญญาณที่อยู่เบื้องหลังผลลัพธ์ เพื่อให้ทีมของคุณเห็นเหตุผล

เริ่มในโหมด observation: บันทึกผลลัพธ์ไว้ข้าง log ของคุณ และไม่เปลี่ยนแปลงอะไรจนกว่าคุณจะเลือกนโยบาย อ่านคู่มือการเชื่อมต่อ Node.js

คำถามที่พบบ่อย

ฉันต้องแทนที่ Mixpanel ด้วย Proof of Actor หรือไม่?

ไม่ต้อง Mixpanel ยังเป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับ funnel, retention และการวิเคราะห์ product event อยู่ Proof of Actor เพิ่มการจัดประเภท actor แบบราย interaction พร้อม basis ของหลักฐาน และให้ application ของคุณ route ตามผลนั้น ส่วนใหญ่ทีมจะใช้ Mixpanel ต่อและเพิ่ม Proof of Actor เข้าไป

ฉันส่ง actor class เข้าไปใน Mixpanel ได้ไหม?

ได้ Application ของคุณจะรับผลลัพธ์จาก Proof of Actor แต่ละรายการ ดังนั้นคุณสามารถเพิ่ม actor class และ basis เป็น event หรือ user property บน events ที่คุณติดตามอยู่แล้วได้ จากนั้นคุณสามารถแยก Mixpanel funnels และ retention ตาม Human, Human + AI, Agent และ Unknown ได้

Mixpanel ก็มีป้ายกำกับ agent อยู่แล้ว ทำไมต้องเพิ่ม Proof of Actor?

ตามเอกสารของ Mixpanel ณ เดือนพฤศจิกายน 2026 property Actor Type ของมันถูกจัดประเภทจาก user agent Proof of Actor ระบุ basis ของทุกผลลัพธ์ สามารถยืนยัน identity ของ agent ด้วย HTTP Message Signatures รายงานคนที่ใช้ AI ช่วยเป็น Human + AI คืนค่า Unknown เมื่อ evidence บางเกินไป และให้ policy แก่ code ของคุณสำหรับการจัดการผลลัพธ์

Mixpanel กรอง bot ตามค่าเริ่มต้นหรือไม่?

ตามเอกสารของ Mixpanel ไลบรารี JavaScript ของมันจะกรองรายชื่อ crawler ที่รู้จักสั้นๆ ตามค่าเริ่มต้น และคุณสามารถทิ้ง events อื่นได้โดยตั้งค่า property $ignore ingestion APIs ของมันยังเพิ่ม Actor Type เป็น agent, bot หรือ none ซึ่งคุณสามารถกรองในรายงานได้

Proof of Actor บล็อกอะไรบางอย่างหรือไม่?

ไม่ มันเริ่มในโหมด observation และไม่เปลี่ยนแปลงอะไรตอนติดตั้ง คุณ preview policies กับทราฟฟิกจริง และ enforce ทีละ route ใน code ของคุณเอง

Proof of Actor ใช้กับ server-side tracking ได้หรือไม่?

ได้ Proof of Actor ทำงานใน Node.js middleware, Next.js, edge, generic HTTP API และ MCP servers ดังนั้นจึงจัดประเภท interaction ที่ไม่เคยแตะ browser

รู้ว่าใครกำลังใช้แอปของคุณ

private beta สำหรับกลุ่มเล็กๆ ของ founding developers

ขอสิทธิ์เข้าถึงก่อนใคร ดูราคา

อยากคุยก่อนหรือไม่ พูดคุยกับผู้ก่อตั้ง