Postman เปิดตัว AI Agent Builder เครื่องมือพัฒนา AI Agent แบบครบวงจร พร้อม API กว่า 18,000 รายการ

Postman ก้าวสู่ตลาด AI Agent ด้วยแพลตฟอร์มพัฒนาที่ผสานความสามารถของ Large Language Model เข้ากับ API และ Workflow

Credit: Postman

Postman Inc. ผู้นำด้านการพัฒนา API ได้ประกาศเปิดตัว AI Agent Builder เครื่องมือใหม่ที่ช่วยให้องค์กรสามารถพัฒนา ทดสอบ และปรับใช้งานแอปพลิเคชัน AI Agent ได้อย่างรวดเร็ว โดยการผสานความสามารถของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model) เข้ากับ API และ Workflow ในแพลตฟอร์มเดียว

AI Agent Builder มาพร้อมกับการเข้าถึง API จากบริษัทชั้นนำกว่า 18,000 รายการ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถป้อนข้อมูลจำนวนมากให้กับ AI Agent ได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังมีสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบ No-code ที่เรียกว่า Postman Flows และระบบทดสอบแบบครบวงจร ซึ่งช่วยเร่งกระบวนการพัฒนา AI Agent ให้เร็วขึ้น

Abhinav Asthana ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Postman กล่าวว่า API เป็นหนึ่งในองค์ประกอบพื้นฐานที่สำคัญสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI เมื่อ AI Agent ได้รับความนิยมมากขึ้น เราอาจเห็นการใช้งาน API เพิ่มขึ้น 10 ถึง 100 เท่า เนื่องจากระบบซอฟต์แวร์จะสามารถทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น ในที่สุดมนุษย์จะสามารถถอนตัวหรือมอบหมายงานบางอย่างให้ AI Agent ทำงานแทนได้โดยอัตโนมัติ ตราบใดที่ AI Agent เหล่านั้นถูกสร้างขึ้นมาพร้อมกับการควบคุมที่เหมาะสม

AI Agent Builder ช่วยให้นักพัฒนาสามารถค้นหาและรวม LLM และ API เข้าด้วยกันได้จากที่เดียว โดยสามารถเลือกใช้ API ที่ผ่านการตรวจสอบแล้วจาก Catalog หรือสร้าง API ส่วนตัวผ่านแพลตฟอร์ม Postman ได้ นอกจากนี้ยังรวมการทำงานเข้ากับ Postman Collection Runner Client และ Flows เพื่อทดสอบการตอบสนองของ LLM โดย API ทั้งหมดพร้อมใช้งานได้ทันทีโดยไม่ต้องเขียนโค้ดพื้นฐานใหม่

ที่มา: https://siliconangle.com/2025/01/22/api-collaboration-startup-postman-wants-lead-charge-ai-agent-development/

About เด็กฝึกงาน TechTalkThai หมายเลข 1

นักเขียนผู้มีความสนใจใน Enterprise IT ด้วยประสบการณ์กว่า 10 ปีในไทย ปัจจุบันใช้ชีวิตอยู่ที่ Cupertino, CA แต่ยังคงมุ่งมั่นในการแบ่งปันความรู้และประสบการณ์ด้านเทคโนโลยีให้กับทุกคน

Check Also

Google Cloud เพิ่ม BigQuery datasets บน Marketplace แล้ว

Google Cloud ประกาศเปิดให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงชุดข้อมูล BigQuery datasets ผ่าน Google Cloud Marketplace ด้วยการผสานการทำงานร่วมกับ BigQuery Analytics Hub เพื่อเพิ่มช่องทางการเข้าถึงข้อมูลสำหรับองค์กร

Goldman Sachs คาดการณ์การใช้พลังงานของศูนย์ข้อมูลจะเพิ่มขึ้นกว่า 2 เท่าภายในปี 2030 เหตุจาก AI

การแข่งขันด้าน AI ส่งผลให้ความต้องการใช้พลังงานในศูนย์ข้อมูลทั่วโลกพุ่งสูงขึ้นอย่างมาก โดย Goldman Sachs คาดว่าจะเพิ่มขึ้นจาก 55 GW เป็น 122 GW ภายในปี 2030