Google อัปเดต Opal เครื่องมือสร้าง AI Agent ไม่ง้อโค้ด ฉลาดขึ้นจนน่ากลัว!

ตลอดปีที่ผ่านมา วงการ Enterprise AI เหมือนตกอยู่ในสงครามเย็นทางความคิด ฝั่งหนึ่งก็กลัวว่าถ้าให้อิสระ AI น้อยไป มันก็เป็นแค่ระบบ Automation ราคาแพงที่เรียกตัวเองว่า Agent แต่ถ้าให้มากไป ก็กลัวจะเกิดหายนะข้อมูลรั่วไหลแบบที่เคยเกิดขึ้นกับเครื่องมือยุคแรก ๆ

ล่าสุด Google Labs ได้ปล่อยอัปเดตเงียบ ๆ ให้กับ Opal เครื่องมือสร้าง Visual Agent แบบไม่ต้องเขียนโค้ด (No-code) ซึ่งดูเผิน ๆ เหมือนแค่การอัปเดตฟีเจอร์ธรรมดา แต่นี่คือการวาง "พิมพ์เขียว" ใหม่สำหรับการสร้าง AI Agent ในระดับองค์กรที่ IT Leader ทุกคนต้องรีบศึกษาครับ

หัวใจสำคัญของอัปเดตนี้คือสิ่งที่ Google เรียกว่า "Agent Step" ซึ่งเปลี่ยนจากเดิมที่เราต้องมานั่งลากเส้นโยงกล่อง Workflow แบบตายตัว (Static) ว่าต้องทำอะไรก่อนหลัง กลายมาเป็นการกำหนด "เป้าหมาย" (Goal) แล้วปล่อยให้ Agent ที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลสุดโหดอย่าง Gemini 3 เป็นคนหาเส้นทางที่ดีที่สุดเอง ไม่ว่าจะเลือกใช้เครื่องมือ เรียกโมเดลสร้างวิดีโออย่าง Veo หรือหันมาถามผู้ใช้งานเมื่อข้อมูลไม่พอ

3 เสาหลักที่ทำให้ Opal กลายเป็นต้นแบบของ Agent ปี 2026

สิ่งที่ Google ใส่มาให้ ไม่ใช่แค่ลูกเล่น แต่เป็นสถาปัตยกรรมอ้างอิง (Reference Architecture) ของระบบ Agent ยุคใหม่ ประกอบด้วย:

1. Adaptive Routing (การหาเส้นทางแบบยืดหยุ่น):
หมดยุค "Agents on rails" หรือการเขียนโปรแกรมสั่งงาน AI แบบแข็งทื่อที่ต้องดักทุกเคส (If-else) ล่วงหน้า เพราะโมเดลรุ่นใหม่อย่าง Gemini 3 หรือ Claude Opus 4.6 ฉลาดพอที่จะ "วางแผน" และ "แก้ไขตัวเอง" ได้แล้ว ฟีเจอร์นี้อนุญาตให้คนสร้างกำหนดแค่เงื่อนไขเป็นภาษามนุษย์ แล้วให้ AI ตัดสินใจเองว่าจะวิ่งไปทางไหน เช่น ถ้าคุยกับลูกค้าใหม่ให้ไปค้นข้อมูลในเว็บ แต่ถ้าเป็นลูกค้าเก่าให้ไปดึงข้อมูลจาก Meeting Note เป็นต้น

2. Persistent Memory (ความจำระยะยาว):
สิ่งที่แยก "Demo สวยหรู" ออกจาก "ของที่ใช้จริงได้" คือความจำครับ Google อัปเดตให้ Opal จำบริบทข้าม Session ได้ ไม่ใช่คุยจบแล้วลืมใหม่หมด ซึ่งเรื่องนี้เป็นโจทย์หินของฝั่ง Enterprise ที่ต้องจัดการความจำของผู้ใช้หลายพันคนพร้อมกันโดยที่ข้อมูลไม่ตีกันมั่ว

3. Human-in-the-loop (มนุษย์ยังต้องคุมเกม):
อันนี้เด็ดมาก ปกติเรามักจะเขียนโค้ดสั่งให้ AI หยุดรอคนอนุมัติเป็นจุด ๆ (Checkpoint) แต่ใน Opal ใหม่ AI จะเป็นคนตัดสินใจเองว่า "เฮ้ย เรื่องนี้ไม่ชัวร์ ถามคนดีกว่า" (Dynamic) ซึ่งเป็นรูปแบบการทำงานที่เป็นธรรมชาติและปลอดภัยกว่ามาก

บทสรุปส่งท้าย

Google กำลังส่งสัญญาณบอกเราว่า ยุคของการมานั่งเขียน Logic แข็ง ๆ เพื่อคุม AI กำลังจะจบลง เรากำลังเข้าสู่ยุคที่เปลี่ยนจากการ "Program" Agent มาเป็นการ "Manage" Agent แทน โดยใช้โมเดลฉลาด ๆ เป็นตัวขับเคลื่อน ใครที่ยังยึดติดกับการทำ Workflow แบบเดิม ๆ อาจจะต้องรีบปรับตัว ก่อนที่จะพบว่าระบบที่ตัวเองสร้าง มันล้าหลังไปแล้วตั้งแต่ยังไม่ทันได้ Go Live ครับ