Google Cloud เปิดตัว Gemini agent เอเจนต์ AI ตัวเดียวสำหรับงานองค์กร คุมสิทธิ์และงบได้
Google Cloud เปิดตัว Gemini agent ในงาน Gemini at Work 2026 เมื่อ 8 ต.ค. 2026 เอเจนต์ตัวเดียวที่ตอบคำถาม ทำงานเอกสาร เขียนโค้ด เลือกโมเดลเอง และคุมงบได้
โดย กองบรรณาธิการ THAI DATA อ่าน 6 นาที

สรุปประเด็นสำคัญ
- Google Cloud เปิดตัว Gemini agent ในงาน Gemini at Work 2026 เมื่อ 8 ตุลาคม 2026 วางเป็นเอเจนต์ตัวเดียวที่ตอบคำถาม ทำงานเอกสาร สร้างภาพและสื่อ และเขียนกับรันโค้ด ผ่านช่องสั่งงานเดียวและ API เดียว
- Gemini agent ทำงานบนคลาวด์ต่อเนื่องได้หลายวันหลังผู้ใช้ปิดเครื่อง ทำงานตรงในแอป Workspace 7 ตัวตั้งแต่ Gmail ถึง Calendar และสร้าง coworker agent ที่มีอีเมล @agents.company.com ปฏิทิน และ Drive ของตัวเอง
- เอเจนต์เลือกโมเดลให้แต่ละงานเองจากตระกูล Gemini และ Claude ของ Anthropic ส่วน Google ระบุว่าราคาต่อโทเคนลดลง 98% นับจากปี 2024 แต่ปริมาณการใช้พุ่ง จึงเพิ่มเพดานค่าใช้จ่ายรายโปรเจกต์ใน Cloud Billing Console ที่สั่งให้เอเจนต์หยุดเมื่อถึงเพดาน
- กลไกกำกับดูแลตอบ 4 คำถาม คือเอเจนต์เป็นใคร ทำอะไรได้ ทำอะไรไปแล้ว และห้ามแตะอะไร ผ่านตัวตนที่พิสูจน์ด้วยวิทยาการเข้ารหัส audit trail, Agent Sandbox และ Agent Gateway ที่ Google เรียกว่าไฟร์วอลล์เครือข่ายสำหรับ AI
- Google ระบุว่ามีลูกค้าเกือบ 500 ราย ที่ประมวลผลรายละกว่า 1 ล้านล้านโทเคนในปีที่ผ่านมา ส่วน Gemini agent อยู่ในช่วง early access กับลูกค้า SMB และจะเปิดให้ลูกค้าทุกรายเร็ว ๆ นี้ โดยยังไม่ประกาศราคา
Google Cloud เปิดตัว Gemini agent ในงาน Gemini at Work 2026 เมื่อวันที่ 8 ตุลาคม 2026 (ตรงกับค่ำวันเดียวกันตามเวลาไทย) เป็นเอเจนต์ AI ตัวเดียวที่ตอบคำถาม ทำงานเอกสาร สร้างภาพ และเขียนกับรันโค้ด จากช่องสั่งงานช่องเดียว ผลคือองค์กรที่ใช้ Gemini Enterprise จะมอบหมายงานหลายขั้นตอนให้เอเจนต์ทำต่อเนื่องได้ ภายใต้ตัวตน สิทธิ์ และเพดานค่าใช้จ่ายที่ฝ่ายไอทีกำหนด
Thomas Kurian ซีอีโอของ Google Cloud สรุปแนวคิดไว้ในปาฐกถาว่า "You give it objectives, not instructions." หมายถึงผู้ใช้บอกผลลัพธ์ที่ต้องการ ไม่ต้องสั่งทีละขั้น แล้วกลับมารับงานที่เสร็จแล้ว
Gemini agent ทำงานอย่างไร
บล็อกของ Google Cloud อธิบายว่า Gemini agent ทำหน้าที่ได้ทั้งผู้ช่วยส่วนตัวและสมาชิกในทีม เช่น เป็นผู้จัดการโครงการของทีม หรือเป็นนักวิเคราะห์ประจำฝ่ายการเงิน หลักการออกแบบที่ Google ระบุมีดังนี้
- เอเจนต์ตัวเดียว แชตถามตอบ รับเป้าหมายไปทำเอง และเขียนโค้ดได้จากหน้าจอเดียว ตั้งเวลางานหรือให้ทำงานเมื่อเกิดเหตุการณ์ก็ได้
- เข้าถึงได้ทุกช่องทาง ทั้งเว็บ iOS Android Windows Mac บรรทัดคำสั่ง Google Workspace, Microsoft 365 และ Slack รวมถึงทำงานแบบ headless ในแอปของบริษัทอื่นโดยไม่ต้องมีหน้าจอของตัวเอง
- ทำงานต่อเนื่องบนคลาวด์ มีความจำชุดเดียวไม่ว่าจะสั่งจากอุปกรณ์ใด งานที่ใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวันจะทำต่อแม้ผู้ใช้ปิดแล็ปท็อป
- แตกงานให้เอเจนต์ย่อย สร้างเอเจนต์ชั่วคราวที่มีตัวตนของตัวเองมาช่วยงานหลายขั้นตอน ทั้งแบบขนานและแบบต่อเนื่อง
- แยกเอเจนต์ออกจากโมเดล เลือกโมเดลที่เหมาะกับแต่ละงาน วันนี้เลือกได้จากตระกูล Gemini และ Claude ของ Anthropic ส่วนโมเดลรายอื่นจะตามมา

ส่วนที่ทำให้ Gemini agent รู้จักองค์กรมีสามชั้น ได้แก่ tools ที่เชื่อมกับระบบเดิม เช่น Confluence, Microsoft Office, Teams, Slack, Git, Jira, Salesforce, ServiceNow, BigQuery, Databricks, Postgres และ Snowflake รวมถึง MCP server ใด ๆ ทั้งในและนอกเครือข่ายบริษัท ชั้นที่สองคือ skills หรือชุดคำสั่งและขั้นตอนงานที่ทีมเผยแพร่ใน registry กลางให้ทั้งบริษัทใช้ซ้ำได้ และชั้นที่สามคือความจำสี่แบบ ได้แก่ ความจำของงานที่กำลังทำ ฐานความรู้ที่สะสมจากเอกสาร วิธีทำงานที่เรียนรู้ และประวัติงานที่เคยทำ
Gemini agent ในบทบาท coworker agent ที่มีอีเมลของตัวเอง
ใน Google Workspace Gemini agent ทำงานตรงใน Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat และ Calendar ฟีเจอร์ที่ฝ่ายไอทีควรจับตาคือ coworker agent ผู้ใช้บรรยายบทบาทที่ต้องการ แล้วเอเจนต์จะได้บัญชี Workspace ของตัวเอง มีอีเมลรูปแบบ @agents.company.com ปฏิทิน Drive และชื่อในสมุดรายชื่อบริษัท เพื่อนร่วมงานเรียกใช้ได้ด้วยการเพิ่มเข้าห้องแชตหรือ @mention และการแก้ไขเอกสารจะขึ้นชื่อของเอเจนต์ในประวัติเวอร์ชัน
Google ระบุว่าเอเจนต์ประเภทนี้ทำงานภายใต้ตัวตนของตัวเอง ไม่ใช่ตัวตนของผู้สร้าง เห็นเฉพาะสิ่งที่ผู้ใช้แชร์ให้ และสิทธิ์การเข้าถึงเป็นไปตามการแชร์และสมาชิกภาพของทีมที่มีอยู่เดิม
ด้านข้อมูล ผู้ใช้ทั่วไปถามเป็นภาษาธรรมดาแล้วให้ Gemini agent สร้าง query บน BigQuery ร่วมกับ Knowledge Catalog ที่นิยามคำทางธุรกิจไว้กลาง เมื่อบันทึกเป็นรายงานแล้ว การรันซ้ำจะไม่เสียค่าโทเคน Google อ้างว่า Bloomberg Media ใช้วิธีนี้แล้วความแม่นยำของ SQL ดีขึ้น 63% ช่วงพัฒนา นอกจากนี้ Borderless Lakehouse ให้ Gemini query ข้อมูลใน Amazon S3 และ Azure Data Lake ได้โดยไม่มีค่า egress แบบผันแปร และมีรุ่นเฉพาะอุตสาหกรรมที่เปิดทดลองแล้วสำหรับบริการการเงินกับงานกฎหมาย ส่วนภาครัฐ สุขภาพ และค้าปลีกจะตามมา
กลไกกำกับดูแลและเพดานค่าใช้จ่ายของ Gemini agent
Google ตั้งคำถาม 4 ข้อที่องค์กรต้องตอบได้ก่อนปล่อย Gemini agent คือเอเจนต์เป็นใคร ทำอะไรได้ ทำอะไรไปแล้ว และห้ามแตะอะไร คำตอบที่ประกาศมีดังนี้
| คำถาม | สิ่งที่ Google ประกาศ |
|---|---|
| เอเจนต์เป็นใคร | ทุกเอเจนต์มีตัวตนที่พิสูจน์ด้วยวิทยาการเข้ารหัส บริหารเหมือนพนักงาน ได้สิทธิ์น้อยที่สุดเท่าที่จำเป็น |
| ทำอะไรได้ | สิทธิ์แบบ role-based ที่ผู้ดูแลความปลอดภัยอนุมัติ ส่งต่อตัวตนไประบบภายนอกผ่านมาตรฐานอย่าง OAuth |
| ทำอะไรไปแล้ว | ทุกการกระทำลง audit trail ในชื่อของเอเจนต์ ไม่ใช่ชื่อคน รวมถึงใน VM ที่เอเจนต์สร้างขึ้นมารันโค้ด |
| ห้ามแตะอะไร | งานทั้งหมดรันใน Agent Sandbox ทราฟฟิกเข้า ออก และระหว่างเอเจนต์ผ่าน Agent Gateway ที่บังคับนโยบายแบบเรียลไทม์ |
ด้านต้นทุน Google ยอมรับว่าแม้ราคาต่อโทเคนลดลง 98% นับจากปี 2024 ปริมาณการใช้ AI ในองค์กรกลับพุ่งขึ้นจนงบบานปลายได้ง่าย จึงใส่การเลือกโมเดลหลายตัวในงานเดียว Smart Routing ที่ส่งงานไปยังโมเดลราคาเหมาะสม และเพดานค่าใช้จ่ายแบบตายตัวรายโปรเจกต์ใน Cloud Billing Console ที่นับทั้งค่าโทเคนและค่า sandbox เมื่อถึงเพดาน Gemini agent ของโปรเจกต์นั้นจะหยุดจนกว่าผู้ดูแลจะกดให้ทำต่อ SiliconANGLE รายงานว่าการกดทำต่อหมายถึงยอมรับว่าค่าใช้จ่ายจะเกินเพดานที่ตั้งไว้

ทำไม Gemini agent จึงสำคัญ
ประกาศนี้ตามมาหลังจาก OpenAI เปิดตัว Dots เอเจนต์ที่ทำงานตลอดเวลา และ Microsoft เปิดใช้ MXC คอนเทนเนอร์จำกัดสิทธิ์เอเจนต์ ภาพรวมจึงชัดว่าผู้ให้บริการรายใหญ่กำลังเปลี่ยนแชตบอตเป็นเอเจนต์ที่ทำงานต่อเนื่อง มีตัวตนในระบบองค์กร และต้องถูกจำกัดสิทธิ์ จุดต่างของ Google คือการวางตัวเป็นชั้นเอเจนต์ที่เลือกโมเดลได้ รวมถึงโมเดลของคู่แข่งอย่าง Claude และผูกกับข้อมูลใน BigQuery กับ Workspace ที่หลายองค์กรใช้อยู่แล้ว
Google อ้างตัวเลขการใช้งานว่าในปีที่ผ่านมามีลูกค้าเกือบ 500 รายที่ประมวลผลรายละกว่า 1 ล้านล้านโทเคน ลูกค้า Google Cloud เกือบ 80% ใช้ผลิตภัณฑ์ AI ของบริษัท และบริษัทใน Fortune 100 เกือบ 90% ใช้ Gemini Enterprise ตัวอย่างในเอเชียมีทั้ง DBS Bank ที่ใช้เอเจนต์เฉพาะทาง 70–80 ตัวต่อกันเป็นสายงานเพื่อร่างบันทึกสินเชื่อโดยมีคนตรวจ SOMPO ที่สร้างเอเจนต์กว่า 10,000 ตัวสำหรับพนักงาน 34,000 คน และ Tata Steel ที่ใช้เอเจนต์กว่า 300 ตัวในเก้าเดือน ตัวเลขทั้งหมดนี้เป็นข้อมูลของ Google และลูกค้าเอง

สิ่งที่องค์กรไทยควรทำก่อนใช้ Gemini agent
- ตรวจสิทธิ์ก่อนวางแผน บล็อกสำหรับลูกค้า SMB ของ Google Cloud ระบุเพียงว่า Gemini agent อยู่ในช่วง early access และจะเปิดให้ลูกค้าทุกรายเร็ว ๆ นี้ ประกาศที่เผยแพร่ยังไม่ระบุวันเปิดทั่วไป รายชื่อประเทศ หรือราคา ควรถามผู้ดูแลบัญชี Google Cloud ก่อนตั้งงบ
- วางทะเบียนตัวตนเอเจนต์ตั้งแต่วันแรก coworker agent มีอีเมลและ Drive ของตัวเอง ฝ่ายไอทีควรกำหนดว่าใครสร้างได้ ใช้ชื่อแบบใด เข้าถึงข้อมูลชั้นใด และใครเป็นเจ้าของเมื่อพนักงานผู้สร้างลาออก
- ประเมิน PDPA ก่อนเชื่อมข้อมูลส่วนบุคคล เอเจนต์ที่จำงานไว้หลายวันและอ่านอีเมลได้ต้องผ่านการประเมินการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคล ดูแนวทางล่าสุดได้ในข่าวแนวทาง PDPA สำหรับ AI ของ สคส.
- ตั้งเพดานงบรายโปรเจกต์และปันค่าใช้จ่ายกลับแผนก เริ่มจากเพดานต่ำในงานทดลอง และวัดต้นทุนต่องานที่สำเร็จ ไม่ใช่ต่อโทเคน
- เขียนนโยบายห้ามแตะไว้ล่วงหน้า เช่น ห้ามเปิดเอกสารลับชั้นสูงหรือห้ามส่งอีเมลออกนอกองค์กรโดยไม่ขออนุมัติ แล้วทดสอบว่า Agent Gateway บังคับได้จริงก่อนขยายผล ติดตามข่าว AI สำหรับองค์กรเพิ่มเติมได้ที่หมวด AI
คำถามที่พบบ่อย
Gemini agent คืออะไร?
Gemini agent คือเอเจนต์ AI สำหรับงานองค์กรที่ Google Cloud เปิดตัวเมื่อ 8 ตุลาคม 2026 รวมการตอบคำถาม งานเอกสาร การสร้างภาพและสื่อ และการเขียนกับรันโค้ดไว้ในเอเจนต์ตัวเดียว ผู้ใช้มอบเป้าหมายแล้วรับงานที่เสร็จแล้วกลับมา โดยเอเจนต์เชื่อมกับระบบขององค์กรและอยู่ใต้การกำกับดูแลของฝ่ายไอที
Gemini agent ใช้ได้เมื่อไร และองค์กรไทยใช้ได้หรือยัง?
Google ระบุว่า Gemini agent อยู่ในช่วง early access กับลูกค้า SMB และจะเปิดให้ลูกค้าทุกรายเร็ว ๆ นี้ โดยยังไม่ระบุวันเปิดทั่วไป รายชื่อประเทศ หรือราคา ส่วนรุ่นเฉพาะอุตสาหกรรมเปิดทดลองแล้วสำหรับบริการการเงินและงานกฎหมาย องค์กรไทยควรสอบถามสิทธิ์จากบัญชี Google Cloud ของตนเอง
Gemini agent ใช้โมเดลอะไร และใช้ Claude ได้หรือไม่?
Google แยก Gemini agent ออกจากโมเดล เอเจนต์จะเลือกโมเดลที่เหมาะกับแต่ละงานเอง ปัจจุบันเลือกได้จากตระกูล Gemini เช่น Flash และ Argon และโมเดล Claude ของ Anthropic ส่วนโมเดลแบบปิดและแบบเปิดรายอื่นจะตามมาภายหลัง
องค์กรคุมค่าใช้จ่ายของ Gemini agent ได้อย่างไร?
สำหรับ Gemini agent ผู้ดูแลตั้งเพดานค่าใช้จ่าย AI แบบตายตัวรายโปรเจกต์ใน Cloud Billing Console ได้ ระบบนับทั้งการใช้โทเคนและค่า sandbox เมื่อถึงเพดาน เอเจนต์ของโปรเจกต์นั้นจะหยุดจนกว่าผู้ดูแลกดให้ทำต่อ และเพราะติดตามรายโปรเจกต์ จึงปันค่าใช้จ่ายกลับไปที่แต่ละแผนกได้
แหล่งอ้างอิง
- Welcome to Gemini at Work 2026: Introducing the Gemini agent — Google Cloud
- Google Cloud introduces the Gemini agent. — Google
- Empowering SMBs to do more with Gemini — Google Cloud
- Google Cloud introduces Gemini agent to change enterprise work — SiliconANGLE
พบข้อมูลคลาดเคลื่อน? แจ้งกองบรรณาธิการ