Google Information Agent: ค้นหาทุกสิ่งด้วย AI Search

Google Search เพิ่งได้ AI คู่หูที่ทำงานในขณะที่คุณหลับ ในงาน Search I/O 2026 Google เปิดตัว Information Agents ซึ่งเป็นเลเยอร์ใหม่ของ AI Mode ที่ทำงานตลอดเวลา สแกนเว็บสาธารณะและฟีดข้อมูลล่าสุดของ Google แล้วแจ้งเตือนเมื่อมีข้อมูลตรงกับคำค้นหาที่คุณตั้งไว้ล่วงหน้าเป็นวัน สัปดาห์ หรือเดือน นี่คือการเปลี่ยนแปลงสำคัญของ Search หลังยุค AI Overviews

ลองใช้ Apidog วันนี้

ถ้าคุณเคยติดตามประกาศอพาร์ตเมนต์ ราคาตั๋วเครื่องบิน การเปิดตัวรองเท้าผ้าใบ หน้าราคาคู่แข่ง หรือเอกสารวิจัยที่ยังไม่เผยแพร่ด้วยตัวเอง คุณจะคุ้นกับปัญหาเดิม: แท็บที่บันทึกไว้จำนวนมาก, RSS แบบทำเอง, IFTTT ที่ทำงานได้ไม่ครบ และการรีเฟรชหน้าซ้ำ ๆ Information Agents เปลี่ยนงานนี้ให้เป็นคำสั่งเดียว: บอก Google ว่าคุณต้องการติดตามอะไร แล้วให้เอเจนต์เฝ้าดูแทน

บทความนี้สรุปวิธีทำงานของ Information Agents, สถาปัตยกรรมเบื้องหลัง, ความต่างจาก Search และ AI Overviews ปกติ, การเปรียบเทียบกับ Perplexity และ ChatGPT Search และสิ่งที่ทีม API ควรเตรียมเมื่อการค้นหาแบบ agentic ถูกใช้งานในวงกว้าง หากคุณต้องเชื่อมการแจ้งเตือนเข้ากับ workflow ปลายทาง เช่น webhook, Slack หรือ dashboard ภายใน คุณสามารถใช้ Apidog เพื่อออกแบบและทดสอบ endpoint ล่วงหน้าได้

สรุป (TL;DR)

Information Agents คือผู้ช่วย AI เบื้องหลังของ Google ที่ประกาศในงาน I/O Search 2026 ทำงานต่อเนื่อง ตรวจสอบเว็บและข้อมูลเรียลไทม์ของ Google เช่น การเงิน, การช็อปปิ้ง และกีฬา แล้วแจ้งเตือนเชิงรุกเมื่อพบข้อมูลตรงกับเกณฑ์ที่คุณกำหนด ระบบขับเคลื่อนโดย Gemini 3.5 Flash และจะเปิดตัวในฤดูร้อนปี 2026 สำหรับสมาชิก Google AI Pro และ Ultra โดยรองรับเกือบ 200 ประเทศและ 98 ภาษาที่ AI Mode เปิดให้ใช้งาน

Information Agent คืออะไร

Information Agent คือ query แบบต่อเนื่อง คุณอธิบายสิ่งที่ต้องการติดตาม จากนั้นเอเจนต์จะสแกนเว็บและข้อมูลของ Google อย่างต่อเนื่อง และส่งอัปเดตเมื่อมีสิ่งที่เกี่ยวข้อง

คุณสมบัติหลักมี 3 ข้อ:

1. ทำงานต่อเนื่อง — ต่างจาก search query ปกติที่รันครั้งเดียว Information Agent จะทำงานต่อไปจนกว่าคุณจะยกเลิก
2. แจ้งเตือนเชิงรุก — เอเจนต์ตัดสินใจว่าเมื่อไรควรแจ้งเตือน คุณไม่ต้องกลับมา refresh หน้าเอง
3. หลายแหล่งข้อมูล — ตรวจสอบบล็อก เว็บไซต์ข่าว โพสต์โซเชียล และข้อมูลล่าสุดของ Google เช่น Google Finance, Google Shopping และ Google Sports

โมเดลเดิมของ Google Search คือ “คุณถาม → ได้ลิงก์ → อ่านเอง” แต่ Information Agents เปลี่ยนเป็น “คุณตั้งเงื่อนไขครั้งเดียว → เอเจนต์เฝ้าดูให้ตลอดช่วงเวลา”

Google อธิบายว่าเอเจนต์จะ “มองหาข้อมูลจากทุกสิ่งบนเว็บอย่างชาญฉลาด” รวมถึงข้อมูลล่าสุดของ Google เพื่อดูการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องกับคำถามเฉพาะของคุณ จุดสำคัญคือคำว่า “คำถามเฉพาะ” เพราะ query ที่กว้างเกินไปจะสร้าง noise ส่วน query ที่แม่นจะให้ alert ที่มีประโยชน์กว่า

ตัวอย่าง prompt ที่แย่:

แจ้งเตือนเรื่องอพาร์ตเมนต์ในบรูคลิน

ตัวอย่าง prompt ที่ดีกว่า:

แจ้งเตือนเมื่อมีอพาร์ตเมนต์ 2 ห้องนอนในบรูคลิน ราคาไม่เกิน 4,500 ดอลลาร์ต่อเดือน มีเครื่องล้างจาน และพร้อมเข้าอยู่ภายในเดือนกรกฎาคม

เบื้องหลังการทำงาน

Information Agents สร้างอยู่บน 3 ชั้นหลัก

ชั้นที่ 1: Gemini 3.5 Flash

Google ระบุว่า Gemini 3.5 Flash เป็นโมเดลเบื้องหลัง Information Agents จุดเด่นของ Flash คือราคาถูกกว่า, เร็วกว่า และเหมาะกับ workload ที่ต้องรันต่อเนื่อง การเลือก Flash จึงสมเหตุสมผล เพราะ agent ที่ทำงานตลอดเวลาต้องควบคุมต้นทุนและ latency ได้

ชั้นที่ 2: การรวบรวมข้อมูลอย่างต่อเนื่อง

Google มีระบบ crawl และ index เว็บอยู่แล้ว Information Agents เพิ่มแนวคิดของการเฝ้าดูข้อมูลแบบต่อเนื่องสำหรับแหล่งที่เกี่ยวข้องกับ agent นั้น ๆ เช่น ถ้าคุณติดตามเว็บประกาศอพาร์ตเมนต์เฉพาะ ระบบจะต้องตรวจจับความเปลี่ยนแปลงของโดเมนนั้นให้เร็วขึ้น

ชั้นที่ 3: กลไกการแจ้งเตือน

เมื่อเอเจนต์พบการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้อง ระบบจะส่ง notification พร้อมสรุปข้อมูลและขั้นตอนถัดไปที่ผู้ใช้ทำได้ เช่น จองนัดดูอพาร์ตเมนต์, ซื้อสินค้า, ตั้ง price alert หรืออ่านแหล่งข้อมูลต้นทาง

มองเป็นสแต็กได้แบบนี้:

User intent
   ↓
Persistent query
   ↓
Gemini 3.5 Flash reasoning
   ↓
Google Index + realtime feeds
   ↓
Change detection
   ↓
Synthesized notification
   ↓
User action / downstream automation

นี่ต่างจาก Perplexity ที่ค้นหาเมื่อผู้ใช้ร้องขอ และต่างจาก OpenAI Deep Research ที่ทำงานเป็นรอบต่อคำขอ ใช้เวลาหลายนาที แล้วส่งรายงานกลับมา

Information Agents สามารถค้นหาอะไรให้คุณได้บ้าง

ตัวอย่างจาก Google เน้น consumer use case เช่น:

• หาอพาร์ตเมนต์ — “หาอพาร์ตเมนต์สองห้องนอนในบรูคลินราคาต่ำกว่า 4,500 ดอลลาร์พร้อมเครื่องล้างจาน”
• ติดตามการเปิดตัวรองเท้าผ้าใบ — “แจ้งเตือนฉันเมื่อ LeBron James ประกาศความร่วมมือกับ Nike”
• ติดตามข้อมูลเฉพาะบุคคล — ทุกกรณีที่ข้อมูลใหม่มีความสำคัญ และคุณอธิบายเงื่อนไขของ “ข้อมูลใหม่” ได้ชัดเจน

สำหรับนักพัฒนา use case ที่น่าสนใจกว่า ได้แก่:

• ติดตามหน้าราคาคู่แข่ง

แจ้งฉันหาก Stripe เปลี่ยนแปลงราคาในระดับ API access

• ติดตาม release ของโอเพนซอร์ส

แจ้งเตือนเมื่อ llama.cpp มี release tag ใหม่

• ติดตาม paper ใหม่

แจ้งเตือนเมื่อมี paper เกี่ยวกับ retrieval-augmented agents ถูกโพสต์บน arXiv

• ติดตาม compliance

แจ้งฉันเมื่อแนวทางการบังคับใช้ GDPR มีการอัปเดต

• ติดตาม product launch

แจ้งเตือนเมื่อ OpenAI ประกาศโมเดลใหม่

เอเจนต์ไม่ได้ส่งแค่ลิงก์ แต่สังเคราะห์ข้อมูลเป็นสรุปสั้นพร้อม action ถัดไป รูปแบบคล้าย AI Overviews แต่เปลี่ยนจาก pull เป็น push

สมองของ Gemini 3.5 Flash

เหตุผลที่ Google ใช้ Flash แทน Pro น่าจะมาจาก 4 ปัจจัยหลัก:

• ต้นทุน — Information Agents ต้องทำงานต่อเนื่องสำหรับผู้ใช้จำนวนมาก โมเดลที่ต้นทุนต่ำกว่าจึงเหมาะกว่า
• ความหน่วง — การแจ้งเตือนควรรู้สึกทันเวลา Flash ถูกออกแบบมาให้ตอบสนองเร็ว
• การใช้เครื่องมือ — agent ต้องเรียกใช้เครื่องมือ เช่น ค้น index, ตรวจหน้าเว็บ, อ่าน feed หรือประมวลผล structured data
• เหมาะกับงาน agentic ระยะยาว — Google อธิบายว่า Flash มีประสิทธิภาพระดับแนวหน้าสำหรับ agent ซึ่งสอดคล้องกับงานที่ต้องรันซ้ำและประเมินเงื่อนไขต่อเนื่อง

ถ้าคุณกำลังสร้างระบบ agent ของตัวเอง บทเรียนคืออย่าใช้โมเดลที่ใหญ่ที่สุดเสมอไป ให้เริ่มจากโมเดลที่ต้นทุนและ latency เหมาะกับ workload จริง แล้ววัดผลด้วย test case ที่ใกล้ production

ตัวอย่าง checklist สำหรับทีม API:

[ ] query ต้องรันถี่แค่ไหน
[ ] ต้องตรวจแหล่งข้อมูลกี่ประเภท
[ ] ต้องเก็บ state ของแต่ละ user หรือไม่
[ ] เกณฑ์การแจ้งเตือนคืออะไร
[ ] จะส่ง notification ไปที่ไหน
[ ] ต้องมี human approval ก่อน action หรือไม่

คุณสามารถใช้ Apidog เพื่อออกแบบ endpoint, mock webhook และทดสอบ payload ก่อนเชื่อมกับระบบจริง

Information Agents จะอยู่ที่ใด

Information Agents เปิดตัวภายใน AI Mode ซึ่งเป็นพื้นผิวการค้นหาของ Google ที่อยู่ใกล้กับผลลัพธ์ปกติ รายละเอียดที่ประกาศมีดังนี้:

รายละเอียด	ค่า
เปิดตัว	ฤดูร้อนปี 2026
การเข้าถึงเริ่มต้น	สมาชิก Google AI Pro และ Ultra
ประเทศ/ดินแดน	เกือบ 200
ภาษา	98
พื้นผิว	AI Mode ใน Google Search
โมเดล	Gemini 3.5 Flash

รายละเอียด “98 ภาษา” สำคัญมากสำหรับ developer เพราะการค้นหาแบบ agentic หลายภาษาไม่ใช่แค่แปล query แต่ต้องเข้าใจแหล่งข้อมูลหลายภาษา สรุปผลให้ตรงกับภาษาของผู้ใช้ และลด false positive จากบริบทที่ต่างกัน

การเข้าถึงเริ่มต้นจำกัดเฉพาะแผน AI Pro และ Ultra แบบชำระเงิน ผู้ใช้ Search ฟรียังใช้ AI Mode สำหรับคำถามแบบครั้งเดียวได้ แต่จะยังไม่สามารถตั้งค่า agent แบบถาวรในการเปิดตัว

ราคาและการวางจำหน่าย

ข้อมูลที่มีในตอนนี้:

• ผู้ใช้ฟรี — ไม่มี Information Agents ตอนเปิดตัว แต่ AI Mode ยังใช้สำหรับคำถามครั้งเดียวได้
• Google AI Pro — มีจำนวน agent slot จำกัด โดยขึ้นกับ quota รายเดือนที่ Google ยังไม่ได้เผยแพร่
• Google AI Ultra — มีขีดจำกัดสูงกว่าและ priority ดีกว่าสำหรับการแจ้งเตือน
• ระดับองค์กร / Google Cloud — ยังไม่มีประกาศอย่างเป็นทางการ

ยังไม่มี Information Agent SKU แบบแยกเดี่ยว ฟีเจอร์นี้ถูกรวมอยู่ในระดับ AI Pro และ Ultra ซึ่งเป็นแผนเดียวกับที่รวมการเข้าถึง Gemini Omni และ Antigravity 2.0 ที่ประกาศในช่วงเดียวกัน

เปรียบเทียบกับ Perplexity, ChatGPT Search และ Claude

ตารางนี้สรุปความต่างเมื่อใช้กับงาน “ติดตามข้อมูลต่อเนื่อง”:

ผลิตภัณฑ์	การค้นหาแบบครั้งเดียว	การติดตามต่อเนื่อง	การแจ้งเตือน	แหล่งที่มา
Google Information Agent	ใช่ ผ่าน AI Mode	ใช่ ทำงานเบื้องหลัง	Push notification	เว็บ + ข้อมูลของ Google
Perplexity AI	ใช่	จำกัด เช่น Spaces และ workflow แบบ manual	ไม่มี push notification ในตัว	เว็บ
ChatGPT Search	ใช่	ไม่	ไม่	เว็บ
Claude with web search	ใช่	ไม่	ไม่	เว็บ

การติดตามต่อเนื่องคือพื้นที่ที่ Google กำลังผลักดันอย่างชัดเจน Perplexity AI มี Spaces สำหรับเก็บบริบท แต่ไม่ได้ทำงานเป็น agent อัตโนมัติเต็มรูปแบบ ChatGPT Search เป็นการค้นหาแบบครั้งเดียว ส่วน Claude web search เป็น on-demand เช่นกัน

ข้อได้เปรียบของ Google คือดัชนีเว็บรวมกับฟีดข้อมูลของตัวเอง เช่น Google Shopping, Google Finance และ Google Sports ถ้างานติดตามเกี่ยวข้องกับการค้า การเงิน หรือกีฬา Information Agents อาจเข้าถึงข้อมูลที่ระบบค้นหา AI อื่นไม่มี

ถ้างานของคุณเป็นการวิจัยบนเว็บล้วน ๆ เช่น paper, blog post หรือ GitHub release ความต่างจะใกล้ขึ้น Perplexity ยังเหมาะกับ deep research แบบครั้งเดียว ส่วน Information Agents เหมาะเมื่อคุณต้องการ monitoring ต่อเนื่อง

สิ่งนี้มีความหมายอย่างไรสำหรับนักพัฒนาและทีม API

แม้ผลิตภัณฑ์ช่วงแรกจะเน้น consumer use case แต่ผลกระทบต่อทีม developer และ API มีหลายจุด

1. SEO จะเปลี่ยนจาก “ติดอันดับ” เป็น “ถูก agent อ้างอิง”

ถ้า query ที่มี intent สูงจำนวนมากกลายเป็น agent ที่ทำงานต่อเนื่อง เนื้อหาของคุณต้องอ่านง่ายสำหรับระบบสังเคราะห์ ไม่ใช่แค่ติดอันดับบนลิงก์สีน้ำเงิน

สิ่งที่ควรทำ:

[ ] ใช้ structured data ที่ถูกต้อง
[ ] อัปเดตหน้า pricing / changelog / docs ให้สดใหม่
[ ] ทำ canonical URL ให้ชัด
[ ] ใส่วันที่อัปเดตและ version ให้ machine อ่านได้
[ ] ลดเนื้อหาคลุมเครือในหน้าสำคัญ

2. Webhook จะเป็นจุดเชื่อมต่อสำคัญ

Information Agents ส่ง notification หากในอนาคตมี API หรือ integration สำหรับ developer รูปแบบที่น่าจะเกิดขึ้นคือ event-driven workflow เช่น:

Information Agent
   ↓
Webhook endpoint
   ↓
Queue / worker
   ↓
Slack / CRM / internal dashboard
   ↓
Human review หรือ automated action

คุณสามารถเตรียม endpoint mock ใน Apidog ได้ตั้งแต่ตอนนี้ เพื่อทดสอบ payload และ flow ก่อนมี API จริง

ตัวอย่าง webhook payload ที่ใช้สำหรับออกแบบภายในทีม:

{
  "agent_id": "agent_competitor_pricing",
  "event_type": "match_found",
  "query": "แจ้งฉันหาก Stripe เปลี่ยนแปลงราคาในระดับ API access",
  "summary": "พบการเปลี่ยนแปลงบนหน้าราคา API access",
  "sources": [
    {
      "title": "Pricing page",
      "url": "https://example.com/pricing",
      "observed_at": "2026-07-15T09:30:00Z"
    }
  ],
  "confidence": 0.87,
  "suggested_actions": [
    "ตรวจสอบ diff ของหน้า pricing",
    "แจ้งทีม product marketing"
  ]
}

3. Agent design pattern จะกลายเป็นทักษะพื้นฐาน

รูปแบบของ Information Agents คือ:

persistent query + low-cost reasoning model + event trigger + notification

แม้คุณไม่ได้ใช้ Information Agents โดยตรง pattern นี้นำไปใช้กับระบบของคุณเองได้ เช่น:

• monitor changelog ของ vendor
• alert เมื่อ dependency ออก version ใหม่
• ตรวจราคา SaaS คู่แข่ง
• ติดตาม regulatory update
• สรุป incident report จากหลายแหล่ง

เราเคยอธิบายแนวคิดนี้ใน สถาปัตยกรรม AI แบบเอเจนต์

4. จับตา developer API

Google ยังไม่ได้ยืนยัน API สำหรับ Information Agents ตอนเปิดตัว แต่ถ้ามี endpoint สำหรับ developer ภายหลัง ทีม API ควรพร้อมเรื่อง schema, authentication, webhook retry และ monitoring

สิ่งที่ควรเตรียม:

[ ] endpoint สำหรับรับ event
[ ] signature verification
[ ] idempotency key
[ ] retry policy
[ ] dead-letter queue
[ ] audit log
[ ] rate limit
[ ] human approval step สำหรับ action ที่มีผลกระทบสูง

คุณสามารถ ดาวน์โหลด Apidog แล้วตั้ง placeholder collection สำหรับ endpoint เหล่านี้ไว้ก่อน รูปแบบ endpoint อาจใกล้กับ generateContent ของ Gemini แต่เพิ่ม field ที่เกี่ยวกับ monitor และ notify

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์

เมื่อ Information Agents เปิดตัว คุณภาพของผลลัพธ์จะขึ้นกับคุณภาพของ prompt และเงื่อนไขที่คุณตั้งไว้เป็นหลัก แนวทางที่ควรใช้:

1. ระบุเงื่อนไขให้ละเอียด

ไม่ดี:

อพาร์ตเมนต์ในบรูคลิน

ดีกว่า:

แจ้งเตือนเมื่อมีอพาร์ตเมนต์ 2 ห้องนอนในบรูคลิน ราคาไม่เกิน 4,500 ดอลลาร์ต่อเดือน มีเครื่องซักผ้าในยูนิต และพร้อมเข้าอยู่ภายในเดือนกรกฎาคม

2. จำกัดแหล่งที่มาเมื่อจำเป็น

ถ้าคุณต้องการเฉพาะ domain หรือ source บางประเภท ให้ระบุให้ชัด:

ติดตามเฉพาะประกาศจากเว็บไซต์ทางการของโครงการและ Zillow เท่านั้น

3. กำหนดจังหวะการแจ้งเตือน

ใช้คำสั่งที่บอก urgency:

แจ้งเตือนทันทีเมื่อพบรายการที่ตรงทั้งหมด

หรือ:

สรุปผลทุกวันศุกร์ เวลา 9:00 น.

4. ใช้เงื่อนไขยกเว้น

การบอกสิ่งที่ “ไม่ต้องการ” ช่วยลด noise:

อย่าแจ้งเตือนรายการที่ราคาเกิน 5,000 ดอลลาร์ หรือไม่มีเครื่องล้างจาน

5. ตั้งวันสิ้นสุด

เพื่อไม่ให้ agent ทำงานเกินความจำเป็น:

ติดตามจนถึงวันที่ 15 สิงหาคม หรือจนกว่าฉันจะเลือกอพาร์ตเมนต์ได้

สรุป

Information Agents เปลี่ยนข้อตกลงระหว่างผู้ใช้กับ Search จากเดิมที่คุณต้องถามซ้ำและตรวจเอง เป็นการตั้งเงื่อนไขครั้งเดียวแล้วให้ Google เฝ้าดูเว็บแทน จุดต่างสำคัญคือความต่อเนื่อง, การแจ้งเตือนเชิงรุก และการใช้หลายแหล่งข้อมูลร่วมกัน

สำหรับผู้บริโภค use case ชัดเจน: อพาร์ตเมนต์, รองเท้าผ้าใบ, ข้อเสนอ, ข่าวสาร แต่สำหรับนักพัฒนา คำถามสำคัญกว่าคือจะเชื่อม notification เหล่านี้เข้ากับ workflow อย่างไร ส่วนที่ Google ให้คือพื้นผิวการแจ้งเตือน ส่วนที่คุณควบคุมคือ automation ปลายทาง เช่น Slack, CRM, monitoring dashboard หรือระบบอนุมัติภายใน เตรียม webhook และ API contract ให้พร้อมก่อน API จริงจะมาถึง.