AgentCamp Bangkok — Global AI Community (16 พ.ค. 2569)

สรุป Session: Building Open Source AI Agents with Google Gemma & ADK จากงาน AgentCamp Bangkok, Thailand ของ Global AI Community โดยคุณบีท ปุณณ์สิริ บุณยเกียรติ, Google Developer Expert · Lead Data Engineer @Central Food Retail

🔶 Cloud LLM vs Local LLM ต่างกันอย่างไร

คุณบีท บอกว่า ปกติที่เราคุยกับ AI ผ่านหน้าเว็บ Gemini หรือ ChatGPT ข้อความทุกตัวอักษรจะถูกส่งออกทาง Network เป็น Bit/Byte ไปประมวลผลบน Server ที่อาจอยู่ถึง US แล้วค่อยส่งคำตอบกลับมา

Local LLM คือ การเอา Language Model มารันบนเครื่องตัวเองเลย ไม่ว่าจะเป็นมือถือ, Desktop หรือ Server ในบริษัท ข้อมูลไม่ออกไปไหน ทุกอย่างอยู่ในเครื่องเรา
🔹 ข้อมูลไม่ออกจากเครื่อง
🔹 รันบนเครื่องตัวเอง
🔹 ไม่ติด Token Limit
🔹 ฟรี / จ่ายแค่ Hardware

Cloud LLM
🔹 ข้อมูลส่งออกทาง Network
🔹 ประมวลผลบน Server ต่างประเทศ
🔹 มี Token Limit
🔹 ต้องเสีย Subscription

ทำไมถึงควรพิจารณาใช้ Local LLM?

1. ความเป็นส่วนตัว Privacy 100%
- ข้อมูลองค์กรหรือข้อมูลส่วนตัวไม่ถูกส่งออกไปยัง Server ภายนอกเลย
2. ไม่ติด Token Limit
- ถ้ามี Resource เพียงพอ เรื่อง Context Window ยาวๆ ก็ไม่ใช่ปัญหาอีกต่อไป
3. ใช้งานออฟไลน์ได้
- โมเดลเล็กๆ รันบนมือถือได้เลย จะอยู่บนเครื่องบินก็ยังคุยกับ AI ได้ปกติ
4. ประหยัดค่าใช้จ่าย
- งานง่ายๆ ไม่ต้องจ่าย Subscription แพงๆ ใช้ Local LLM ฟรีแทนได้

💻 Tools สำหรับรัน Local LLM ที่มีในตลาด

ปัจจุบันมีเครื่องมือให้เลือกเยอะมาก แบ่งได้เป็น 2 กลุ่มหลัก

1. สำหรับ Desktop (Mac / Windows / Linux)
🔹 LM Studio: โปรแกรม UI สวยงาม โหลดโมเดลผ่าน GUI ได้เลย เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น
🔹 Jan AI: คล้าย LM Studio, มี Desktop App ให้เลือกโมเดลและคุยได้ทันที
🔹 Ollama: Developer-friendly, ใช้ Command Line, เหมาะสำหรับต่อยอดกับ AI Agent
🔹 vLLM: เน้น Performance สูง เหมาะสำหรับระดับ Production Server

2. สำหรับมือถือ ลองเลยตอนนี้ได้เลย!
🔹 Google AI Edge Gallery
- หาได้ใน App Store / Google Play, มี Gemma 4 ล่าสุดให้ใช้, รองรับการถามเกี่ยวกับรูปภาพด้วย
🔹 Locally AI
- มีโมเดลจากหลายค่าย ทั้ง Google, Qwen และอื่นๆ ให้เลือกใช้บนมือถือ

💎 Gemma 4 — Open Source Model จาก Google

คุณบีท บอกว่า Gemma คือ Open Source Language Model ของ Google ปัจจุบันมาถึงเวอร์ชัน 4 แล้ว มีความสามารถที่น่าสนใจหลายอย่าง

🔹 Multi-modal: เข้าใจทั้งข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ ไม่ใช่แค่อ่าน Text อย่างเดียวเข้าใจทั้งข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ ไม่ใช่อ่าน Text อย่างเดียว
🔹 Reasoning & Thinking: มี Thinking Process ก่อนตอบ ช่วยให้คำตอบแม่นยำและมีเหตุผลมากขึ้น
🔹 เข้าใจ 140 ภาษา รองรับไทย สามารถคุยไทยหรืออังกฤษก็ได้ตามสะดวก
🔹 Fine-tune ได้ เพื่อเอาไปต่อยอด Train เพิ่มเติมให้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านได้ตามต้องการ

💻 มีให้เลือก 4 ขนาด ตามความต้องการและ Resource ที่มี
1. 2B — เบาสุด เหมาะกับมือถือ
2. 4B — ฉลาดขึ้น ยังเร็วอยู่
3. 12B — สมดุลระหว่างขนาดและความสามารถ
4. 27B (MoE) — Mix of Expert เหมาะกับงานซับซ้อน

คุณบีทเสริมว่า task ง่ายๆ ใช้ Local LLM ฟรี ส่วน Task ยากค่อยจ่าย Subscription แพงๆ

💻 ลอง Gemma ได้ที่ไหน?
1. AI Studio
- ลอง Prompt Gemma ก่อน Self-Host โดยไม่ต้องติดตั้งอะไรเลย
2. Cloud Run
- Host บน Google Cloud ด้วย Ollama เลือก GPU / Memory ได้เอง
3. Model Garden - Vertex AI
- ใน Agent Platform ของ GCP รวมโมเดลทุกค่าย ทั้ง Gemini, Gemma, Claude (Anthropic), DeepSeek, OpenAI ฯลฯ เหมาะสำหรับองค์กรที่อยากควบคุม Cost จาก Single Source และจัดการ Cost ที่เดียว

💎 Agent Development Kit (ADK) คืออะไร?

คุณบีทบอกว่า Framework สร้าง AI Agent / Chatbot เป็นของตัวเอง — เหมือน LangChain แต่เป็นบ้าน Google รองรับ
- Python: สาย Data / ML คุ้นเคยอยู่แล้ว รองรับเต็มที่
- Go: รองรับล่าสุด! สาย Web Dev ก็เล่นได้เลย
- Java: Enterprise ใช้ Java อยู่ก็ไม่ต้องเปลี่ยนภาษา
- JavaScript: สาย Backend ที่ใช้ Go ก็รองรับเช่นกัน

🔶 ใช้ทำอะไรได้บ้าง?
- จำกัด Context ให้ตอบแค่เรื่องที่เราต้องการ
- บริหาร Session Memory เอง
- ต่อ MCP Tools เพิ่มความสามารถ
- ใช้กับโมเดลหลายค่ายได้ (Gemma / Gemini / Claude)

💻 สถาปัตยกรรม Demo วันนี้

User App → ADK → LiteLLM → Ollama → Gemma 4 (Local) → AI Enterprise → AI Response

โดย LiteLLM ทำหน้าที่เป็น Proxy Gateway เชื่อม ADK Framework กับ Ollama

Step-by-Step: สร้าง AI Agent ของตัวเอง
1. ติดตั้ง Ollama + ดึงโมเดล
- ติดตั้ง Ollama (Mac/Windows/Linux) แล้ว Pull โมเดลที่ต้องการ

# Install Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh หรือกด Download for macOS ที่ ollama.com (ต้องการ macOS 14 Sonoma ขึ้นไป)

# ดูโมเดลที่มีในเครื่องอยู่แล้ว
ollama list

# โหลด Gemma 4 มาเก็บไว้ในเครื่อง
ollama pull gemma4:latest โมเดลก็อยู่ในเครื่องเราแล้ว

2. ติดตั้ง Python Libraries
- ต้องการ 3 ตัว: google-adk, litellm, Pillow (สำหรับ Multi-modal)

pip install google-adk litellm Pillow หรือ

# ติดตั้ง virtual environment (Mac or Unix)
python -m venv venv && source venv/bin/activate

# ติดตั้ง Agent Development Kit
pip install google-adk

# ติดตั้งl LiteLLM (Proxy Gateway)
pip install litellm

# ติดตั้ง Pillow for image handling (Multi-modal)
pip install Pillow

3. สร้าง Agent ด้วย adk create
- พิมพ์ adk create my-first-agent → เลือกโมเดล → ได้โฟลเดอร์พร้อม Agent file ทันที

🔶 รวมคำสั่ง Command:
1. create: สร้าง Agent ใหม่ในโฟลเดอร์ปัจจุบัน
2. run: รัน Agent แบบ Interactive CLI
3. web: รัน FastAPI Server พร้อม Web UI
4. eval: ทดสอบ Agent ด้วย Eval Sets
5. deploy: Deploy Agent ขึ้น Hosted Environment
6. api_server: รัน FastAPI Server สำหรับ Agent
7. optimize: ปรับ Root Agent Instructions อัตโนมัติ
8. migrate: ADK Migration Commands

4. ตั้ง Instruction + รันทดสอบ
- ระบุ Description + Instruction → adk web → ได้ Web UI พร้อมแชทที่ Port 8000 ทันที

5. ต่อ MCP Tools เพิ่มความสามารถ
- ใส่ Parameter MCP เข้าไป เช่น Airbnb MCP (ค้นที่พัก) หรือ YouTube MCP (ค้นหาวิดีโอ)

✨ ตัวอย่าง: ต่อ Airbnb MCP Tool เข้ากับ AI Agent

airbnb_tools = MCPToolset(
connection_params=StdioServerParameters(
command="npx",
args=[
"-y",
"@openbnb/mcp-server-airbnb",
"--ignore-robots-txt",
],
),
)

tools_list = [airbnb_tools]

model = LiteLlm(model="ollama/gemma4:e4b")

💎 ผลลัพธ์จาก Demo — สิ่งที่ทำได้จริง

1. Chat ปกติ
- ถาม Are you...? ตอบว่า เป็น Gemma 4 ที่เทรนโดย Google — เชื่อมต่อสำเร็จ!
2. Multi-modal
- ส่งรูป Stylus Pen เข้าไป → AI อธิบายได้ว่าคืออะไร ใช้ทำอะไร ใช้ยังไงได้เลย
3. MCP: Airbnb
- ถามหาที่พักในเชียงใหม่ → Agent ไปเสิร์ชและเอาผลลัพธ์กลับมาให้ได้จริง
4. MCP: YouTube
- ขอให้หาคลิป Hilux → Agent ใช้ YouTube Tool ค้นหาและส่ง URL คลิปกลับมา

👉 โลก AI มันไปไวมาก มีเครื่องมือใหม่ขึ้นทุกวัน แต่ไม่ต้องกลัวว่า ตามไม่ทัน ให้มองมันเป็น ทางเลือก ที่เพิ่มขึ้นมาให้เรา แล้วค่อยๆ เรียนรู้ไปด้วยกัน งานง่ายๆ ก็ลอง Local LLM ฟรีดูก่อน แล้วค่อยพิจารณาว่างานไหนที่ต้องการโมเดลแรงกว่า ความสำคัญอยู่ที่การทดลองเล่น ไม่ใช่การรู้ทุกอย่าง

💛 ติดตามเพจเราไว้ เพื่อรับความรู้สาระดี ๆ แบบนี้ได้ประจำครับ

#insightist #AI #EventInsight #ADK #AgentCamp #Microsoft #GlobalAICommunity #Google #Gemma4