กูเกิลเปิดตัว API ใหม่สำหรับเอเจนต์ Deep Research ที่อัปเดตแล้วแก่ผู้พัฒนา
กูเกิลได้ประกาศเปิดตัวเวอร์ชันอัปเดตของเอเจนต์ Deep Research ซึ่งเป็นเครื่องมือวิจัยเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย Gemini 2.0 โดยเปิดให้ผู้พัฒนาสามารถเข้าถึงผ่าน API ใหม่ใน Google AI Studio และ Vertex AI เอเจนต์นี้เดิมทีมีให้บริการเฉพาะในแอปพลิเคชัน Gemini สำหรับสมาชิก Gemini Advanced เท่านั้น แต่ปัจจุบันผู้พัฒนาสามารถนำไปผสานรวมในแอปพลิเคชันของตนเองได้อย่างเป็นโปรแกรม ทำให้เกิดโอกาสใหม่ในการสร้างโซลูชันอัจฉริยะที่ต้องการการวิจัยเว็บไซต์เชิงลึก
Deep Research เป็นเอเจนต์อัตโนมัติที่ออกแบบมาเพื่อจัดการงานวิจัยที่ซับซ้อน โดยสามารถวางแผน ค้นหาข้อมูลจากเว็บไซต์หลายขั้นตอน และสังเคราะห์ผลลัพธ์เป็นรายงานหลายหน้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ เอเจนต์นี้ใช้โมเดล Gemini 2.0 Flash Thinking (experimental) ซึ่งเป็นเวอร์ชันทดลองที่ปรับปรุงความสามารถในการคิดเชิงเหตุผลและการจัดการงานหลายขั้นตอน ผู้ใช้สามารถส่งคำถามที่ต้องการการวิจัยเชิงลึก เช่น “วิเคราะห์แนวโน้มตลาดรถยนต์ไฟฟ้าในเอเชียปี 2025” และเอเจนต์จะจัดการทั้งหมดโดยอัตโนมัติ ตั้งแต่การแบ่งงานย่อย การค้นหาเว็บ การตรวจสอบข้อมูล และการสรุปรายงานพร้อมอ้างอิงแหล่งที่มา
ในการใช้งานผ่าน Google AI Studio ผู้พัฒนาสามารถเลือกโมเดล gemini-2.0-flash-exp-thinking-001 และเปิดใช้งาน Deep Research ได้ทันที โดยมีโควตาฟรีสำหรับการทดลอง นอกจากนี้ยังรองรับการกำหนดพารามิเตอร์ เช่น sys_instruction เพื่อกำหนดบทบาทหรือรูปแบบผลลัพธ์ และ safety_settings เพื่อควบคุมเนื้อหาที่ละเอียดอ่อน สำหรับ Vertex AI ซึ่งเหมาะสำหรับการใช้งานในระดับองค์กร ผู้พัฒนาสามารถปรับขนาดการใช้งานได้ตามต้องการ โดยมีราคาที่ชัดเจนและการสนับสนุน SLA (Service Level Agreement) เพื่อความน่าเชื่อถือในสภาพแวดล้อมการผลิต
กระบวนการทำงานของ Deep Research แบ่งออกเป็นขั้นตอนหลัก ดังนี้ ประการแรกคือการวางแผน (Planning) โดยเอเจนต์จะวิเคราะห์คำถามและแบ่งเป็นงานย่อยหลายส่วน เช่น การค้นหาข้อมูลพื้นฐาน แหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ และการเปรียบเทียบ จากนั้นเข้าสู่ขั้นตอนการค้นหา (Searching) ซึ่งใช้ Google Search เพื่อดึงข้อมูลจากเว็บไซต์จริง โดยสามารถทำหลายรอบเพื่อความครบถ้วน ตามด้วยการสังเคราะห์ (Synthesis) ที่รวมข้อมูลเข้าด้วยกัน สร้างโครงสร้างรายงาน และเพิ่มการอ้างอิงแบบคลิกได้เพื่อตรวจสอบแหล่งที่มา สุดท้ายคือการปรับปรุง (Iteration) หากจำเป็น เพื่อให้ผลลัพธ์แม่นยำยิ่งขึ้น
เวอร์ชันอัปเดตนี้มีจุดเด่นหลายประการที่เหนือกว่าเวอร์ชันก่อนหน้า โดยเฉพาะในด้านความแม่นยำและความสามารถในการจัดการหัวข้อที่ซับซ้อน เช่น การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ การวิเคราะห์ตลาด หรือการสำรวจคู่แข่ง เอเจนต์สามารถอ่านและสรุปเนื้อหาจากเอกสารยาวหลายหน้าได้ดีขึ้น รวมถึงการหลีกเลี่ยงข้อมูลที่ล้าสมัยโดยอาศัยการค้นหาแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ยังผสานรวมกับ Google Search ได้อย่างแนบเนียน ทำให้ผลลัพธ์มีคุณภาพสูงและน่าเชื่อถือ ผู้พัฒนาสามารถดูกระบวนการทำงานทั้งหมดผ่าน “thinking trace” ซึ่งเป็นบันทึกการคิดทีละขั้นตอน เพื่อความโปร่งใสและการดีบัก
ตัวอย่างการใช้งานที่ชัดเจน ได้แก่ การสร้างเครื่องมือวิจัยตลาดอัตโนมัติสำหรับทีมธุรกิจ โดยส่งคำสั่งให้ Deep Research สร้างรายงานเกี่ยวกับคู่แข่งหลักในอุตสาหกรรม โดยรวมข้อมูลจากเว็บไซต์ทางการ รีวิวลูกค้า และรายงานอุตสาหกรรม หรือในด้านการศึกษา สามารถใช้สร้างสรุปวิจัยทางวิชาการพร้อมอ้างอิง นอกจากนี้ยังเหมาะสำหรับนักข่าวหรือนักวิเคราะห์ที่ต้องการข้อมูลเชิงลึกอย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องค้นหาด้วยตนเอง
ด้านราคาและข้อจำกัด ใน Google AI Studio มีโควตาฟรี 5 คำขอต่อวันสำหรับ Deep Research แต่สำหรับ Vertex AI มีการคิดค่าบริการตามจำนวนโทเค็น โดย input อยู่ที่ 7 ดอลลาร์สต่อ 1,000 คำขอ และ output 35 ดอลลาร์สต่อ 1,000 คำขอ ซึ่งคำขอแต่ละครั้งอาจใช้เวลานานถึง 10 นาที ขึ้นอยู่กับความซับซ้อน ข้อจำกัดอื่นๆ รวมถึงการไม่อนุญาตให้ใช้ในเนื้อหาที่ละเอียดอ่อน เช่น การเมืองหรือสุขภาพ และจำกัดที่ 10,000 โทเค็นต่อคำขอ นอกจากนี้ Google ยังกำหนดให้ผู้พัฒนาต้องปฏิบัติตามนโยบายเนื้อหาเพื่อป้องกันการใช้งานที่ไม่เหมาะสม
ในอนาคต Google วางแผนขยายความสามารถของ Deep Research ให้รองรับข้อมูลหลายรูปแบบ (multimodal) เช่น รูปภาพ วิดีโอ และไฟล์เอกสาร รวมถึงการผสานรวมกับเครื่องมืออื่นๆ ใน Google Cloud เพื่อสร้างระบบ AI agentic ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น การเปิด API นี้ถือเป็นก้าวสำคัญที่ช่วยให้ผู้พัฒนาไทยและทั่วโลกสามารถนำเทคโนโลยี Gemini ไปประยุกต์ใช้ในธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ สร้างมูลค่าใหม่ให้กับอุตสาหกรรมดิจิทัล
(จำนวนคำประมาณ 720 คำ)
This Article is sponsored by Gnoppix AI (https://www.gnoppix.org)