เจาะลึก Google Agent Development Kit (ADK) ตัวช่วยสร้าง Agent อัจฉริยะจาก Google
เวลาอ่านโดยประมาณ: 6 นาที
บทความนี้มีอะไรบ้าง (Key Takeaways)
- Google Agent Development Kit (ADK) คืออะไร: ทำความรู้จักเฟรมเวิร์ก Open-Source ล่าสุดจาก Google ที่จะช่วยให้การสร้าง AI Agent เป็นเรื่องง่ายและมีแบบแผนมากขึ้น
- ฟีเจอร์เด่นที่ทำให้ ADK ทรงพลัง: เจาะลึกความสามารถในการสร้าง Agent แบบหลายตัว (Multi-agent), การวางลำดับการทำงานที่ยืดหยุ่น (Flexible Orchestration) และระบบนิเวศเครื่องมือที่ครบครัน
- การทำงานร่วมกับเครื่องมืออื่น: ADK ไม่ได้มาเพื่อแทนที่ แต่มาเพื่อทำงานร่วมกับเฟรมเวิร์กยอดนิยมอย่าง LangChain และ CrewAI ได้อย่างไร้รอยต่อ
- แนวทางสู่การใช้งานจริง (Production): สำรวจเส้นทางตั้งแต่การพัฒนาบนเครื่องไปจนถึงการ Deploy ใช้งานจริงผ่านบริการอย่าง Vertex AI Agent Engine
ปฏิเสธไม่ได้ว่าชั่วโมงนี้ กระแสของ AI Agent หรือโปรแกรมปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถทำงานอัตโนมัติได้อย่างซับซ้อนกำลังมาแรงขึ้นเรื่อยๆ ธุรกิจและนักพัฒนาต่างมองหาเครื่องมือที่จะช่วยสร้าง Agent อัจฉริยะเหล่านี้ให้เกิดขึ้นได้จริงและรวดเร็ว ล่าสุด Google ก็ได้ลงมาเล่นในสมรภูมินี้อย่างเต็มตัวด้วยการเปิดตัว Google Agent Development Kit (ADK) ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์ก Open-Source ที่จะเข้ามาปฏิวัติวงการสร้าง AI Agent เลยก็ว่าได้
ในบทความนี้ เราจะพาไปเจาะลึกว่า ADK คืออะไร มีความสามารถอะไรที่น่าสนใจ และจะช่วยยกระดับการสร้าง AI Automation Workflows ให้กับธุรกิจของคุณได้อย่างไรครับ
Google ADK คืออะไร?
Google Agent Development Kit (ADK) คือเฟรมเวิร์ก Open-Source ที่มีลักษณะเป็นโมดูล (Modular) ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยนักพัฒนาในการสร้าง, จัดการลำดับการทำงาน (Orchestrate), ประเมินผล และ Deploy AI Agent ได้อย่างเป็นระบบ[1] หัวใจสำคัญของ ADK คือความยืดหยุ่น แม้ว่าจะถูกปรับแต่งมาให้ทำงานได้ดีที่สุดกับโมเดลภาษาอย่าง Gemini แต่ ADK ก็ถูกออกแบบมาให้เป็นกลาง (Model-agnostic) สามารถทำงานร่วมกับโมเดลภาษาอื่นๆ หรือเฟรมเวิร์กอื่นๆ ได้เป็นอย่างดี
พูดง่ายๆ ก็คือ Google ต้องการสร้างเครื่องมือที่เป็นมาตรฐานกลาง ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้าง Agent ที่ซับซ้อนได้อย่างมีโครงสร้าง ทดสอบได้ และนำไปใช้งานจริงได้อย่างมั่นใจ ไม่ว่าจะบน Infrastructure ของตัวเองผ่าน Container หรือจะใช้บริการ Managed Service อย่าง Vertex AI Agent Engine ของ Google ก็ตาม[5]
เจาะลึกฟีเจอร์เด่นของ ADK
ADK มาพร้อมกับความสามารถที่น่าสนใจมากมาย ซึ่งออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาที่นักพัฒนา AI Agent มักจะเจอครับ
1. การวางลำดับการทำงานที่ยืดหยุ่น (Flexible Orchestration)
เราสามารถกำหนด Workflow หรือลำดับการทำงานของ Agent ได้หลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นการทำงานเรียงตามลำดับ (Sequential), การทำงานพร้อมกัน (Parallel) หรือการทำงานวนซ้ำ (Loop) สำหรับงานที่มีขั้นตอนชัดเจน[1] แต่ในกรณีที่งานมีความซับซ้อนและต้องปรับเปลี่ยนไปตามสถานการณ์ ADK ก็รองรับการตัดสินใจแบบไดนามิกโดยใช้ LLM เข้ามาช่วยเลือกเส้นทางการทำงาน (LLM-driven dynamic routing) ได้อีกด้วย
2. สถาปัตยกรรมแบบ Multi-Agent
นี่คือหนึ่งในไฮไลท์สำคัญ ADK ถูกออกแบบมาให้รองรับการสร้างระบบที่ประกอบด้วย Agent หลายตัวทำงานร่วมกัน (Multi-agent Architecture) เราสามารถสร้าง Agent ที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะทางหลายๆ ตัว แล้วให้มันมาทำงานร่วมกัน ประสานงานกัน หรือมอบหมายงานต่อกันเป็นทอดๆ ได้[1] ซึ่งเป็นแนวทางเดียวกับเฟรมเวิร์กยอดนิยมอย่าง CrewAI ทำให้เราสามารถสร้างทีมงาน AI ที่มีความสามารถรอบด้านเพื่อจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนมากๆ ได้
3. ระบบนิเวศเครื่องมือที่ครบครัน (Rich Tool Ecosystem)
Agent จะไร้ความสามารถหากไม่มีเครื่องมือ (Tools) ที่ดี ADK มาพร้อมกับเครื่องมือพื้นฐาน เช่น การค้นหาเว็บ (Web Search), การรันโค้ด (Code Execution) และที่สำคัญคือ เราสามารถสร้างฟังก์ชันหรือเครื่องมือของเราเองขึ้นมาได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ยังสามารถผนวกเข้ากับ Library ยอดนิยมอย่าง LangChain และ CrewAI หรือแม้กระทั่งเรียกใช้ Agent ตัวอื่นให้เป็นเหมือนเครื่องมืออีกชิ้นหนึ่งก็ยังได้[1]
4. พร้อมสำหรับการใช้งานจริง (Deployment-Ready)
เมื่อพัฒนา Agent เสร็จแล้ว เราสามารถแพ็กมันในรูปแบบของ Container เพื่อนำไปรันที่ไหนก็ได้ ไม่ว่าจะเป็นบนเครื่อง Local, บน Cloud Run หรือนำไปขยายสเกลบนแพลตฟอร์มระดับ Production อย่าง Vertex AI Agent Engine ซึ่งเป็นบริการ Serverless ของ Google ที่จะช่วยจัดการเรื่องยากๆ อย่าง Session Management, Memory และการรันโค้ดให้โดยอัตโนมัติ[5]
5. ใส่ใจประสบการณ์นักพัฒนา (Developer Experience)
Google รู้ดีว่าการ Debug หรือการตรวจสอบการทำงานของ Agent เป็นเรื่องที่ท้าทาย ADK จึงมีเครื่องมือสำหรับ Debugging แบบ Local มาให้ในตัว พร้อมหน้าจอ UI ที่ช่วยให้เราเห็นการทำงานทีละขั้นตอน (Step-by-step trajectories) ทำให้การพัฒนาและแก้ไขปัญหารวดเร็วยิ่งขึ้น[3]
ADK ทำงานร่วมกับเครื่องมืออื่นอย่างไร?
คำถามสำคัญคือ ADK จะมาแทนที่ LangChain, LlamaIndex หรือ CrewAI หรือไม่? คำตอบคือ “ไม่” แต่ ADK ถูกออกแบบมาเพื่อ “ทำงานร่วมกัน”
ADK มีความเป็นกลางและสามารถทำงานร่วมกับเฟรมเวิร์กอื่นๆ ได้เป็นอย่างดี โดย Vertex AI Agent Engine ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับรัน Agent ของ Google ก็ประกาศชัดเจนว่ารองรับ Agent ที่สร้างจากหลากหลายเครื่องมือ ไม่ว่าจะเป็น ADK, LangGraph, LlamaIndex, LangChain หรือ Crew.ai[5] นอกจากนี้ Google ยังผลักดันโปรโตคอลกลางอย่าง MCP (Model Context Protocol) สำหรับการเชื่อมต่อเครื่องมือ และ Agent2Agent (A2A) สำหรับการสื่อสารระหว่าง Agent ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการพัฒนา Ecosystem ที่ประกาศในงาน Google I/O ที่ผ่านมา
💡 ในความเห็นของผม: การที่ Google สร้าง ADK ให้เป็น Open-source และทำงานร่วมกับเครื่องมืออื่นได้ คือสัญญาณที่ดีมากๆ มันแสดงให้เห็นว่า Google ไม่ได้ต้องการสร้างกำแพงล้อมรอบเทคโนโลยีของตัวเอง แต่ต้องการสร้างมาตรฐานและเครื่องมือกลางที่ช่วยให้ Ecosystem ของ AI Agent ทั้งหมดเติบโตไปพร้อมกัน ซึ่งเป็นประโยชน์กับทั้งนักพัฒนาและธุรกิจในระยะยาว
นำไปปรับใช้กับธุรกิจได้อย่างไร?
สำหรับเจ้าของธุรกิจ SME หรือหัวหน้าทีม อาจจะสงสัยว่าแล้วเราจะเอา ADK ไปใช้ประโยชน์อะไรได้บ้าง?
- สร้างระบบบริการลูกค้าอัตโนมัติที่ซับซ้อน: ลองจินตนาการถึง Agent ที่รับเรื่องจากลูกค้า, วินิจฉัยปัญหาเบื้องต้น, หากต้องการข้อมูลเชิงลึกก็ส่งต่อให้ Agent อีกตัวไปดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล แล้วสรุปแนวทางแก้ไขกลับมาให้ลูกค้าได้ทันที
- ระบบวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างรีพอร์ต: สร้าง Agent ที่คอยจับตาดูข้อมูลการตลาดจากหลายๆ แหล่ง (Google Analytics, Facebook Ads, ยอดขายจากระบบ E-commerce) แล้วนำมาวิเคราะห์หา Insight พร้อมสร้างเป็นรีพอร์ตสรุปสำหรับผู้บริหารโดยอัตโนมัติทุกเช้า
- ผู้ช่วยส่วนตัวสำหรับทีม: พัฒนา Agent ที่ช่วยจัดการงาน Routine เช่น การจองห้องประชุม, การสรุปการประชุมจากไฟล์เสียง หรือการติดตามโปรเจกต์ที่ค้างอยู่ แล้วแจ้งเตือนผู้ที่เกี่ยวข้อง
ADK ช่วยให้การสร้างโซลูชันเหล่านี้มีความเป็นไปได้สูงขึ้น เพราะมันมีโครงสร้างที่ชัดเจนสำหรับการพัฒนา, ทดสอบ และดูแลรักษาในระยะยาว
บทสรุป
Google Agent Development Kit (ADK) ถือเป็นการเคลื่อนไหวครั้งสำคัญของ Google ในโลกของ AI Agent มันไม่ใช่แค่เครื่องมืออีกตัวหนึ่ง แต่เป็นเฟรมเวิร์กที่ครบวงจร, ยืดหยุ่น และเปิดกว้าง ซึ่งจะช่วยลดความซับซ้อนและสร้างมาตรฐานใหม่ให้กับการพัฒนา AI Agent ตั้งแต่ต้นจนจบ
สำหรับธุรกิจและนักพัฒนาในไทย นี่คือโอกาสสำคัญในการเริ่มศึกษาและนำเครื่องมือระดับโลกมาปรับใช้เพื่อสร้าง AI Automation Workflows ที่จะช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันและสร้างการเติบโตอย่างยั่งยืน
แล้วคุณล่ะ พร้อมที่จะสร้างทีมงาน AI อัจฉริยะมาช่วยขับเคลื่อนธุรกิจของคุณแล้วหรือยัง?
สนใจนำ AI Agent ไปยกระดับธุรกิจของคุณ? ติดต่อเราที่ www.data-espresso.com หรือ Line: @data-espresso เพื่อรับคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญได้เลยครับ 🚀
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
1. ADK ใช้งานได้ฟรีหรือไม่?
ตัวเฟรมเวิร์ก ADK เป็น Open-Source สามารถดาวน์โหลดและใช้งานได้ฟรี[2] อย่างไรก็ตาม คุณยังต้องเสียค่าใช้จ่ายสำหรับส่วนประกอบอื่นๆ เช่น ค่าเรียกใช้งาน API ของโมเดลภาษา (เช่น Gemini API) และค่าบริการคลาวด์หากคุณนำ Agent ไป Deploy บนบริการอย่าง Google Cloud Run หรือ Vertex AI Agent Engine
2. ต้องใช้กับโมเดล Gemini เท่านั้นหรือเปล่า?
ไม่จำเป็นครับ ADK ถูกออกแบบมาให้เป็น Model-agnostic[1] หมายความว่าคุณสามารถเชื่อมต่อกับโมเดลภาษาจากผู้ให้บริการรายอื่นได้ เช่น โมเดลจาก OpenAI, Anthropic (Claude) หรือโมเดล Open-Source อื่นๆ ผ่าน Vertex AI Model Garden[2] แม้ว่าการใช้งานร่วมกับ Gemini จะได้รับการปรับแต่งมาดีที่สุดก็ตาม
3. ADK แตกต่างจาก LangChain หรือ CrewAI อย่างไร?
ADK, LangChain, และ CrewAI มีเป้าหมายคล้ายกันคือช่วยสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM แต่มีจุดเน้นต่างกันเล็กน้อย LangChain เป็นเหมือนชุดเครื่องมือขนาดใหญ่ที่ครอบคลุมการทำงานกับ LLM แทบทุกด้าน CrewAI เน้นไปที่การสร้าง Agent หลายตัวมาทำงานร่วมกัน (Collaborative Agents) โดยเฉพาะ ส่วน ADK คือเฟรมเวิร์กที่พยายามจะครอบคลุมทั้งกระบวนการตั้งแต่การสร้าง, การทดสอบ, การประเมินผล ไปจนถึงการ Deploy ใช้งานจริง โดยมีความได้เปรียบที่การเชื่อมต่อกับระบบของ Google อย่าง Vertex AI ได้อย่างราบรื่น และที่สำคัญ ADK สามารถทำงาน “ร่วมกับ” LangChain และ CrewAI ได้ด้วย[1]
อ้างอิง:
