สร้าง AI Agent ส่วนตัวบน Windows PC ด้วยเครื่องมือใหม่จาก Microsoft และ NVIDIA

สร้าง AI Agent ส่วนตัวบน Windows PC ด้วยเครื่องมือใหม่จาก Microsoft และ NVIDIAยุคของ AI Agent กำลังเข้ามาเปลี่ยนวิธีการโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์ของคุณ ไม่ว่าคุณจะเป็นครีเอเตอร์ นักพัฒนา หรือผู้ที่สนใจด้าน AI ก็สามารถนำ AI Agent ไปใช้ช่วยเหลืองานประจำวันได้หลากหลาย ตั้งแต่การเขียนโค้ด การตัดต่อวิดีโอ ไปจนถึงการจัดการคอนเทนต์ล่าสุด NVIDIA และ Microsoft ได้ผนึกกำลังกันเพื่อปลดล็อกศักยภาพการสร้าง AI Agent บนเครื่องคอมพิวเตอร์ Windows โดยตรง ด้วยเครื่องมือใหม่ที่ช่วยให้การตั้งค่าทำได้ง่ายขึ้น ปลอดภัยยิ่งขึ้น และสามารถทำงานร่วมกับแอปพลิเคชันที่คุณใช้อยู่แล้วได้อย่างราบรื่นความปลอดภัยขั้นสูงสำหรับ AI Agent ในเครื่อง ด้วย Microsoft eXecution Containers (MXC) และ NVIDIA OpenShellหนึ่งในความท้าทายสำคัญของการพัฒนา AI Agent คือความเสี่ยงด้านความปลอดภัย เมื่อ Agent ต้องเข้าถึงไฟล์ส่วนตัวหรือทำงานร่วมกับแอปพลิเคชันต่างๆ Microsoft ได้เปิดตัว Microsoft eXecution Containers (MXC) ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่ช่วยกำหนดและควบคุมขอบเขตการทำงานของ Agent ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยอาศัยโครงสร้างพื้นฐานของระบบปฏิบัติการ Windows เอง ทำให้ Agent ไม่สามารถเข้าถึงระบบทั้งหมดได้NVIDIA ได้ร่วมมือกับ Microsoft เพื่อนำ NVIDIA OpenShell ซึ่งเป็น Runtime สำหรับ Windows มาใช้ร่วมกับ MXC การผสานรวมนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถติดตั้งและใช้งาน AI Agent แบบอัตโนมัติได้อย่างปลอดภัย พร้อมความสามารถเพิ่มเติม เช่น การจัดการนโยบาย การจัดการการเรียกใช้ Inference และการปกปิดข้อมูลส่วนบุคคล (PII)แอปพลิเคชัน AI Agent ชั้นนำหลายตัวกำลังพิจารณาใช้ MXC และ OpenShell เพื่อเสริมความแข็งแกร่งด้านความปลอดภัยบน Windows เช่น OpenClaw และ Hermes Agent ที่เป็นที่นิยมในกลุ่มโอเพนซอร์สNVIDIA RTX Spark: ขุมพลังสำหรับ AI Agent ส่วนตัวNVIDIA ได้เปิดตัวตระกูลผลิตภัณฑ์ NVIDIA RTX Spark ซึ่งประกอบด้วยเดสก์ท็อปและแล็ปท็อปขนาดกะทัดรัด ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการทำงานของ AI Agent ส่วนตัวโดยเฉพาะ เครื่องเหล่านี้ให้พลังประมวลผล AI สูงสุดถึง 1 Petaflop พร้อมหน่วยความจำสูงสุด 128 GB และ Framework AI ที่เร่งความเร็วด้วย CUDA ทำให้สามารถรันโมเดล AI ขนาดใหญ่ควบคู่ไปกับการทำงานประจำวันได้อย่างมีประสิทธิภาพMicrosoft กำลังเตรียม Surface RTX Spark Dev Box ซึ่งเป็นเวอร์ชันพิเศษสำหรับนักพัฒนา โดยจะมาพร้อมกับ Windows ที่ปรับแต่งมาเพื่อนักพัฒนาโดยเฉพาะ และเครื่องมือชั้นนำที่จำเป็นสำหรับการเริ่มต้นสร้างสรรค์ AI Agentขยายขีดความสามารถของ AI Agent ด้วย NVIDIA NemoClaw, Hermes Agent และ H CompanyNVIDIA NemoClaw เครื่องมือสำหรับสร้าง AI Agent แบบอัตโนมัติ ตอนนี้รองรับระบบ Client ของ NVIDIA ทุกประเภท ทั้ง GeForce RTX, NVIDIA RTX PRO, NVIDIA DGX Spark และ NVIDIA DGX Station สำหรับ Windows ผ่าน WSL (Windows Subsystem for Linux) ทำให้การตั้งค่าและ Sandbox Agent ทำได้ง่ายขึ้น พร้อมโมเดลที่ปรับแต่งมาสำหรับฮาร์ดแวร์ของคุณโดยเฉพาะHermes Agent ได้เปิดตัวการรองรับ Native บน Windows แล้ว ทั้งในรูปแบบ Command-line Interface และแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปใหม่ที่สวยงาม ช่วยให้การใช้งานราบรื่นขึ้น และทำงานร่วมกับแอปพลิเคชัน, API และไฟล์ต่างๆ ของ Windows ได้ง่ายขึ้นนอกจากนี้ H Company ซึ่งเป็นบริษัทวิจัยและพัฒนา AI ได้เปิดตัวโมเดล Holo 3.1 รุ่นใหม่ ที่ปรับแต่งมาสำหรับ "Computer Use" ซึ่งเป็นโหมดที่ช่วยให้ Agent สามารถโต้ตอบกับหน้าจอและคลิกได้ ทำให้ขยายขีดความสามารถของ Agent ไปสู่แอปพลิเคชันที่หลากหลายยิ่งขึ้น โมเดลนี้ยังมาพร้อมกับ Checkpoints ที่ถูก Quantize เพื่อลดการใช้หน่วยความจำลงถึง 35% เมื่อเทียบกับ FP8เร่งความเร็ว Inference สำหรับ Local AI Agent ด้วย NVIDIA และชุมชน Open Sourceเมื่อ AI Agent ต้องทำงานตลอด 24 ชั่วโมงกับงานที่ซับซ้อน การประมวลผลบนเครื่องที่มีประสิทธิภาพจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง NVIDIA ได้ร่วมมือกับชุมชน Open Source เพื่อปรับปรุง Inference Backend ชั้นนำอย่าง llama.cpp และ vLLMllama.cpp สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 2 เท่า สำหรับโมเดล Qwen 3.5 และ 3.6 ขนาด 27B และ 1.6 เท่า สำหรับโมเดล Qwen 3.5 และ 3.6 ขนาด 35B (Mixture-of-Experts) ด้วยเทคนิค Multi-Token Prediction (MTP) ที่ช่วยให้โมเดลร่าง (Draft Model) เสนอโทเค็นล่วงหน้าหลายตัว และให้โมเดลเป้าหมายตรวจสอบในครั้งเดียว ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่เร็วขึ้นโดยที่คุณภาพไม่ลดลงvLLM ได้นำ MTP มาใช้ และยังได้รับการปรับปรุงเพิ่มเติมที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ Inference ได้ถึง 2.6 เท่า ด้วยการเลือก Kernel BF16 ที่ดีขึ้นสำหรับโมเดล MoE และลด Overhead ของ Runtimeคุณสามารถเริ่มทดลองใช้การอัปเดตเหล่านี้ได้แล้วผ่าน LM Studio, llama.cpp และ vLLMการรองรับ Multi-GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ AI บน RTX PCการใช้ GPU หลายตัวเป็นวิธีที่นิยมในการรัน AI บนเครื่อง เพื่อเพิ่มหน่วยความจำและพลังประมวลผล แม้ว่า Framework บนคลาวด์อย่าง vLLM จะปรับแต่งมาสำหรับ Multi-GPU เป็นอย่างดี แต่ Framework บน PC อย่าง llama.cpp และ ComfyUI ใน PyTorch ยังขาดการปรับแต่งในส่วนนี้NVIDIA ได้ร่วมมือกับ llama.cpp และ ComfyUI เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพสำหรับ RTX PC ที่มี GPU สองตัว ทำให้คุณสามารถรันโมเดลที่ใหญ่ขึ้น และใช้พลังประมวลผลจาก GPU ทั้งสองตัวได้อย่างเต็มที่llama.cpp รองรับ Tensor Parallelism (TP) แล้ว ทำให้ใช้งาน GPU ทั้งสองตัวได้อย่างเต็มที่ เพิ่มความจุหน่วยความจำได้ถึง 2 เท่า และประสิทธิภาพการประมวลผลสูงสุด 1.8 เท่า LM Studio ได้นำการเปลี่ยนแปลงนี้มาให้ใช้งานผ่านแอปพลิเคชันแล้วComfyUI ได้รวมวิธีการ Classifier-Free Guidance (CFG) เข้ามา ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลได้ถึง 2 เท่า เมื่อใช้ GPU สองตัว นอกจากนี้ ผู้ใช้ยังสามารถแบ่งส่วนของโมเดลไปยัง GPU แต่ละตัว เพื่อให้หน่วยความจำเต็มประสิทธิภาพ และหลีกเลี่ยงปัญหา Memory Swappingอัปเดตใหม่สำหรับนักพัฒนาสื่อและวิดีโอNVIDIA AI for Media SDK (AI4M) เปิดให้ใช้งานแบบ Private Access แล้ว สำหรับนักพัฒนาที่สร้าง Pipeline วิดีโอและ Broadcast ด้วย AILipSync: รองรับภาษาฝรั่งเศส เยอรมัน และสเปน ทำให้การพากย์และการแปลเนื้อหาคุณภาพสูงขึ้นActive Speaker Detection (ASD): รองรับการทำงานกับกล้องและไมโครโฟนหลายตัว พร้อมการระบุผู้พูดข้ามวิดีโอ ช่วยให้การทำงานอัตโนมัติ เช่น การพากย์ Lip-sync, การตัดต่อวิดีโอ และการบันทึกข้อมูล ทำได้ง่ายขึ้นเครื่องมือเพิ่มเติมสำหรับการพัฒนาและติดตั้ง AI บน Windowsแพลตฟอร์ม AI สำหรับ Windows รวมถึง Windows ML กำลังเติบโตอย่างต่อเนื่อง โดยได้รับพลังจาก NVIDIA TensorRT สำหรับ RTX บน GPU ของ NVIDIA ทำให้นักพัฒนาสามารถส่งมอบ AI ที่เร่งความเร็วด้วย GPU ไปยังแอปพลิเคชัน Windows ได้อย่างหลากหลายWindows AI Foundry และ Windows AI APIs รองรับการเร่งความเร็วด้วย GPU แล้ว เมื่อเรียกใช้ API ที่รองรับบนฮาร์ดแวร์ RTX ข้อมูลจะถูกส่งไปยัง NVIDIA GPU เพื่อการประมวลผล Inference ในเครื่องที่ประสิทธิภาพสูง โมเดลแรกที่รองรับคือ Phi-Silica ซึ่งเป็น Small Language Model (SLM) ขนาด 3.3B สำหรับงานสรุปความ, เขียนใหม่, สร้างโค้ด และงาน AI อื่นๆ บนเครื่องพันธมิตรหลายรายได้อัปเกรดจากการใช้ DirectML มาใช้ Windows ML และ TensorRT for RTX เช่น:Voicemod: ประมวลผลการแปลงเสียง AI แบบเรียลไทม์เร็วขึ้น 42%Topaz: เร่งความเร็วการอัปสเกล 1080p เป็น 4K ได้ 20% พร้อมลดขนาด Engine ลง 3-4 เท่าDxO PhotoLab 9.7: ประมวลผลภาพถ่ายด้วย AI ได้เร็วขึ้นCamo Streamlight: ฟีเจอร์ Autotune ปรับแสงแบบเรียลไทม์สำหรับผู้ที่ต้องการรันแอปพลิเคชัน Linux บน Windows Windows Subsystem for Linux Containers (WSL-C) เป็นวิธีที่ง่ายในการสร้าง, รัน และโต้ตอบกับ Linux AI Containers จากแอปพลิเคชัน Windows โดยตรงเริ่มต้นสร้าง AI Agent ส่วนตัวบน Windows PCAI Agent กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการสร้าง, ใช้งาน และติดตั้งซอฟต์แวร์ และ Local AI Stack บน NVIDIA RTX ก็พร้อมแล้ว ด้วยการ Sandbox Agent ที่ปลอดภัย, Inference ที่เร็วขึ้น, การขยายประสิทธิภาพด้วย Multi-GPU และแพลตฟอร์ม AI บน Windows ที่กำลังเติบโต นักพัฒนาที่สร้างสรรค์บน NVIDIA RTX PC กว่า 100 ล้านเครื่องทั่วโลก มีโครงสร้างพื้นฐานที่พร้อมสำหรับแอปพลิเคชัน AI ยุคใหม่เรียนรู้เพิ่มเติมและเริ่มพัฒนาสำหรับ NVIDIA RTX AI PCs ได้แล้ววันนี้#AI #WindowsPC #NVIDIA #Microsoft #AIAGENThttps://developer.nvidia.com/blog/build-personal-ai-agents-on-windows-pcs-with-new-tools-from-microsoft-and-nvidia/