Gemini Enterprise Agent Platform (เดิม Vertex AI)

Vertex AI คือชื่อเดิมของแพลตฟอร์ม AI ระดับองค์กรของ Google Cloud ที่รวมทุกขั้นตอนการใช้งานโมเดล AI ไว้ในที่เดียว ตั้งแต่เรียกใช้โมเดลตระกูล Gemini ผ่าน API การปรับแต่งโมเดลให้เข้ากับงานเฉพาะทาง (fine-tuning) ไปจนถึงนำโมเดลขึ้นใช้งานจริง (deploy) จุดขายหลักคือ Model Garden คลังรวมโมเดลกว่า 200 ตัวจากหลายค่ายให้เลือกใช้ผ่านหน้าจอเดียว ทั้งของ Google เอง (Gemini, Gemma) ของ Anthropic (Claude) และโมเดลเปิดอย่าง Llama เมื่อวันที่ 23 เมษายน 2026 ในงาน Google Cloud Next Google ประกาศว่า Vertex AI จะวิวัฒนาการไปเป็นแพลตฟอร์มใหม่ชื่อ Gemini Enterprise Agent Platform โดย Google ใช้คำว่า evolution ไม่ใช่การเปลี่ยนชื่อเฉยๆ และระบุว่าบริการของ Vertex AI ทั้งหมดจะถูกส่งมอบผ่าน Agent Platform เท่านั้น ไม่มีสถานะเป็นบริการเดี่ยวอีกต่อไป หน้าเว็บทางการตอนนี้ขึ้นชื่อว่า Gemini Enterprise Agent Platform (formerly Vertex AI) และชื่อ Vertex AI หายจากเมนูใน Google Cloud Console ตั้งแต่ 21 พฤษภาคม 2026 · สิ่งที่ยังใช้ชื่อเดิมและไม่ต้องแก้: API endpoint ยังเป็น aiplatform.googleapis.com เหมือนเดิม proto namespace ยังเป็น aiplatform เหมือนเดิม และ Model Garden ก็ยังชื่อ Model Garden · ส่วนที่เปลี่ยนชื่อจริงคือ Vertex AI Search กลายเป็น Agent Search และ Vertex AI Agent Builder ย้ายไปอยู่ใต้เมนู Agents

จุดที่ทำให้ Vertex AI ต่างจากการเปิดแอป Gemini ใช้ฟรี หรือ Gemini for Google Workspace ที่ผูกมากับแพ็กเกจออฟฟิศอยู่แล้ว คือรูปแบบสัญญาและการควบคุมข้อมูล การใช้งานผ่าน Vertex AI ต้องผูกกับบัญชี Google Cloud ขององค์กรและระบบสิทธิ์การเข้าถึงแบบ IAM เชื่อมต่อกับข้อมูลใน BigQuery หรือ Pub/Sub ได้โดยตรง และมีเอกสารของ Google ระบุชัดว่าข้อมูลลูกค้าที่ใช้ใน Agent Search จะไม่ถูกนำไปเทรน foundation model ของ Google (เป็นข้อความแบบไม่มีเงื่อนไข ไม่ใช่แค่ต้องขออนุญาตก่อน) ข้อควรระวังคือเอกสารฉบับนี้พูดถึง Agent Search เท่านั้น บริการอื่นบนแพลตฟอร์มต้องไล่อ่านเงื่อนไขแยกเอง และคนละเรื่องกับ zero data retention ที่หมายถึงการไม่เก็บข้อมูลไว้เลย และเลือกได้ว่าจะให้ประมวลผลข้อมูลอยู่ในภูมิภาคไหน (data-residency) โดยต้องเลือกใช้ endpoint แบบ jurisdictional multi-region เช่น สหรัฐหรือสหภาพยุโรป ML processing จึงจะอยู่ในเขตนั้นจริง · ข้อที่พลาดกันบ่อยคือถ้าใช้ global endpoint ซึ่งเป็นค่าเริ่มต้นในหลายกรณี จะไม่มีการรับประกัน region เลย เอกสารของ Google เตือนตรงๆ ว่าอย่าใช้ global endpoint ถ้ามีข้อกำหนดเรื่องภูมิภาคการประมวลผล ฟีเจอร์ระดับองค์กรที่ใช้กันจริงคือการทำ grounding ให้โมเดลตอบโดยอ้างอิงเอกสารภายในองค์กรเอง (คล้ายเทคนิค rag) และชุดเครื่องมือสร้าง agent ที่ปัจจุบัน Google เรียกว่า Agent Studio (อินเทอร์เฟซแบบ low-code เน้นลากวาง) คู่กับ Agent Development Kit หรือ ADK (เฟรมเวิร์กแบบเขียนโค้ดสำหรับสร้าง agent หลายตัวทำงานร่วมกัน) รวมถึงฟีเจอร์ Agent Identity ที่ให้ agent แต่ละตัวมีรหัสยืนยันตัวตนแบบเข้ารหัสของตัวเอง ผูกกับ authorization policy ที่กำหนดไว้ ทำให้ตามรอยได้ว่า agent ตัวไหนทำอะไร อีกชิ้นที่ลูกค้าองค์กรถามบ่อยคือ Agent Gateway ที่มี Model Armor คอยป้องกัน indirect prompt injection และการรั่วไหลของข้อมูล พร้อม audit logging ผ่าน Google Cloud IAM

สิ่งที่คนทำงานองค์กรควรรู้คือ ค่า token ของโมเดล Gemini ผ่าน Agent Platform กับผ่าน Gemini API ตรง ราคาฐานใกล้เคียงกันมาก ไม่ใช่ว่าฝั่งองค์กรบวกค่าธรรมเนียม IAM หรือค่า log เข้าไปในราคาโมเดล · ส่วนที่ทำให้บิลต่างกันจริงคือประเภท endpoint ที่เลือก การซื้อ provisioned throughput ส่วนลดตามปริมาณ และบริการรอบข้างอย่าง Cloud Logging ที่คิดเงินแยกของมันเอง · ก่อนเทียบราคาให้ดึงตารางราคาปัจจุบันมาอ่านเองทุกครั้ง เพราะตัวเลขขยับบ่อย

ตัวอย่างจากบทสนทนาจริง

ฝ่าย IT: "เข้า Google Cloud Console แล้วหาเมนู Vertex AI ไม่เจอ โปรเจกต์ที่เชื่อมไว้หายไปไหน"

ทีม Data: "ชื่อหายจาก Console ตั้งแต่ 21 พฤษภาคม 2026 ครับ Google ประกาศตั้งแต่เมษายนในงาน Cloud Next ว่าจะยุบเข้า Gemini Enterprise Agent Platform ไม่ได้ปิดบริการ ของเดิมไปอยู่ใต้เมนู Models กับ Agents แทน API endpoint ยังเป็น aiplatform.googleapis.com เหมือนเดิม ระบบที่ยิง API ตรงจึงไม่พัง แต่ที่ต้องเช็คจริงจังคือโค้ด Python ที่ import vertexai.generative_models หรือ vertexai.tuning เพราะโมดูลชุดนั้นถูกลบไปแล้วเมื่อ 24 มิถุนายน 2026 ต้องย้ายไปใช้ google-genai"

ระวังสับสนกับ

• gemini : Vertex AI เป็นช่องทางเรียกใช้โมเดล Gemini แบบสัญญาองค์กร ต่างจากแอป Gemini ฟรีที่ใครก็เปิดใช้ได้ทันทีโดยไม่ต้องผูกบัญชี Google Cloud
• azure-openai : บริการลักษณะเดียวกันแต่เป็นของ Microsoft ให้เรียกโมเดลตระกูล GPT ผ่านสัญญาระดับองค์กรบน Azure แทนที่จะเป็น Google Cloud
• amazon-bedrock : บริการรวมโมเดลหลายค่ายให้เรียกผ่าน API เดียวเหมือนกัน แต่อยู่ในระบบนิเวศของ AWS