TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
Google Cloud เปิดตัว Gemini agent ในงาน Gemini at Work 2026 ซึ่งเป็นเอเจนต์ AI ตัวเดียวที่รวมการตอบคำถาม งาน knowledge work การสร้างภาพและสื่อ ไปจนถึงการเขียนและรันโค้ดไว้ใน prompt box และ API เดียว พร้อมระบบ identity, governance และการควบคุมค่าใช้จ่ายสำหรับองค์กร
Google Cloud ระบุว่าในปีที่ผ่านมามีลูกค้าเกือบ 500 รายที่ประมวลผลมากกว่า 1 ล้านล้าน token ต่อราย ปัจจุบันลูกค้าเกือบ 80% ใช้ผลิตภัณฑ์ AI ของ Google Cloud และเกือบ 90% ของบริษัทใน Fortune 100 ใช้ Gemini Enterprise แนวคิดของ Gemini agent คือผู้ใช้งานกำหนดเป้าหมายแทนการสั่งทีละขั้น จากนั้นเอเจนต์จะวางแผน เรียกใช้ skills และ tools เชื่อมต่อระบบขององค์กร แล้วส่งงานที่เสร็จกลับมาในเอกสาร อีเมล หรือ developer environment ที่ใช้อยู่ Gemini agent ใช้งานได้ทั้งบนเว็บ, iOS, Android, Windows และ Mac รวมถึง command line, Google Workspace, Microsoft 365 และ Slack และทำงานแบบ headless ฝังเข้ากับแอปพลิเคชัน 3rd-party ได้ เนื่องจากเอเจนต์รันอยู่บน cloud จึงเก็บ memory และ context ชุดเดียวไม่ว่าจะเข้าถึงจากอุปกรณ์ใด และงานที่ใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวันยังทำงานต่อได้แม้ผู้ใช้งานปิดเครื่องไปแล้ว
ในด้านสถาปัตยกรรม Gemini agent สามารถสร้าง sub-agent ชั่วคราวที่มี identity ของตัวเองเพื่อแบ่งงานหลายขั้นตอน และสร้าง coworker agent ที่มีบทบาทถาวรในทีม โดยได้รับ Workspace account ของตัวเองทั้งอีเมล @agents.company.com ปฏิทิน และ Drive ทำงานภายใต้ identity ของตัวเอง ไม่ใช่ identity ของผู้ใช้งาน และเข้าถึงได้เฉพาะข้อมูลที่ทีมแชร์ให้ ส่วนโมเดลเบื้องหลังเป็นตัวเลือกที่แยกจากตัวเอเจนต์ โดยระบบจะเลือกโมเดลที่เหมาะกับงาน ทั้งตระกูล Gemini และโมเดล Claude จาก Anthropic และมีแผนรองรับโมเดลแบบ private และ open อื่น ๆ ในอนาคต Gemini agent เชื่อมต่อระบบอย่าง Confluence, Slack, Jira, Salesforce, BigQuery, Snowflake และ MCP server ทั้งภายในและภายนอกเครือข่ายองค์กร พร้อม tools registry และ skills registry ให้ทีมเผยแพร่เครื่องมือและ workflow ใช้ร่วมกันทั้งบริษัท นอกจากนี้ยังทำงาน inline ใน Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat และ Calendar โดยใช้ memory, skills และการควบคุมชุดเดียวกับช่องทางอื่น
Google Cloud ยังเพิ่ม skills เฉพาะด้านข้อมูล ให้ Data และ ML engineer สั่งงานด้วยภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างโค้ด PySpark, notebook, train โมเดล และแก้ปัญหา pipeline ส่วนผู้ใช้งานฝั่งธุรกิจสามารถสร้าง operational report ได้ด้วยการถามคำถาม โดย Gemini จะอ้างอิง Knowledge Catalog ซึ่งเก็บนิยามทางธุรกิจที่กำหนดครั้งเดียวให้ทุกเอเจนต์ใช้ร่วมกัน แล้วสร้าง query บน BigQuery ที่บันทึกไว้รันซ้ำได้โดยไม่เสียค่า token ด้าน Borderless Lakehouse เปิดให้ Gemini query ข้อมูลบน Amazon S3 และ Azure Data Lake โดยไม่มีค่า egress แบบผันแปร นอกจากนี้ Gemini เวอร์ชันเฉพาะอุตสาหกรรมเปิดให้ใช้งานแบบ preview แล้วสำหรับ Financial Services ซึ่งดึงข้อมูลจาก FactSet, LSEG, S&P Global และ SEC filings พร้อม data lineage สำหรับการตรวจสอบ และ Legal ซึ่งรับสิทธิ์ระดับ matter และ ethical wall จาก NetDocuments และ iManage โดยเวอร์ชันสำหรับ Government, Healthcare และ Retail จะตามมาในอนาคต
ด้านความปลอดภัย เอเจนต์ทุกตัวได้รับ identity ที่รับรองด้วย cryptography และบริหารจัดการแบบ least privilege เหมือนพนักงาน สิทธิ์การเข้าถึงกำหนดแบบ role-based ผ่านการอนุมัติของผู้ดูแลระบบด้านความปลอดภัย และเมื่อเชื่อมต่อระบบภายนอก identity ของเอเจนต์จะถูกส่งต่อผ่านมาตรฐานอย่าง OAuth ทุก action ถูกบันทึกใน audit trail ในนามของเอเจนต์ เอเจนต์ทุกตัวรันใน Agent Sandbox ที่มี network boundary ของตัวเอง และ traffic ทั้งขาเข้า ขาออก และระหว่างเอเจนต์ต้องผ่าน Agent Gateway ซึ่งเป็น AI network firewall ที่บังคับใช้ policy ที่เขียนครั้งเดียวกับเอเจนต์ทุกตัวในองค์กร ส่วนการควบคุมค่าใช้จ่ายมี Smart Routing ที่เลือกโมเดลต้นทุนต่ำสุดที่ยังให้ประสิทธิภาพตามต้องการ และ real-time spend cap ใน Cloud Billing Console ที่จะพักการทำงานของเอเจนต์ในโปรเจกต์นั้นเมื่อถึงเพดาน และกลับมาทำต่อได้ด้วยคลิกเดียว พร้อมแยกค่าใช้จ่ายรายโปรเจกต์เพื่อ charge back ไปยังแต่ละแผนก ผู้ที่สนใจเอเจนต์และ connector จากผู้ให้บริการ SaaS ที่ใช้ร่วมกับ Gemini agent สามารถค้นหาได้ที่ AI Solution Finder
ที่มา: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/welcome-to-gemini-at-work-2026
