
ทาง Cloudflare ทำการปล่อย Kitesurf beta version ออกมาให้ลองใช้งานซึ่งเป็น web browser ตัวใหม่ที่ทำงานบน workersและแน่นอนว่าถูกออกแบบมาสำหรับ AI Agent โดยเฉพาะ

ปัญหาที่ตัวผมเองเจอประจำ ยิ่งช่วงนี้ต้องเขียน และ generate test script ตาม test cases ที่ออกแบบด้วย Playwright นั่นก็คือการหาและตรวจสอบว่า locator ของ element ที่ต้องการเข้าถึงว่ามีอะไรบ้าง ?ทำตาม หรือ ตั้งชื่อตามที่ออกแบบไว้หรือไม่ ?และถ้าต้องใช้ AI Agent ทำการสร้าง test script ขึ้นมา จะต้องเตรียม context ให้อย่างไร ?ถึงจะเกิดประโยชน์สูงสุด และ ไม่เปลือง token มากเกินไป

จากการเปลี่ยนแปลง Specification ของ MCP 2026-07-28 หรือ MCP 2.0ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่จากการทำงานแบบ Stateful มาเป็น Statelessโดยพื้นฐานของ MCP (Model Context Protocol) นั้นคือ protocol มาตรฐาน เกิดมาตั้งแต่ปี 2024 โดย Anthropic (Agent Skills ก็มาจากที่นี่)ในการ expose tool ต่าง ๆ เพื่อทำงานร่วมกับ AI Agent หรือ LLM Agent framework ต่าง ๆซึ่งก่อนหน้า MCP มันคือ tool/function calling นั่นเอง ตัว MCP tool นั้นช่วยให้ง่ายต่อการควบคุม audit และการใช้งาน LLM model

เนื่องจากต้องพัฒนาระบบงานด้วย Quarkus ซึ่งทำงานอยู่บน JVMแน่นอนว่าถูกสร้างมาเพื่อ optimized การใช้งาน resourceและปรับปรุง performance ของระบบตั้งแต่เริ่มต้น แต่ปัญหาหนึ่งสำหรับการเริ่มต้นคือ เรื่องพื้นฐานในการพัฒนา ทดสอบ และ deploymentตลอดจน best practice และ pitfall ต่าง ๆ ที่ต้องใช้งานและระมัดระวัง

มาลองทำความรู้จักกับ IBM Bob v2ซึ่งเป็น AI Agent for coding จากทาง IBMโดยถูกออกแบบมาสำหรับการพัฒนา software โดยตรงตั้งแต่การวางแผน การ generate code ให้ปลอดภัย การ review ต่าง ๆและแน่นอนว่าสนับสนุนการ enterprise application ทั้ง COBOL, RPG และ Javaตรงนี้คือจุดเด่นหลัก ๆ เลย ซึ่งทาง IBM คือกลุ่มลูกค้าแรกที่ใช้งาน Bob นั่นเอง

ทาง Kaggle และ Google ได้ปล่อยเอกสารต่าง ๆ ของ Course 5-Day AI Agents: Intensive Vibe Coding Course With Google ออกมาเพื่อให้เรียนรู้ได้ด้วยตัวเองแล้วซึ่งเป็น course ที่สอนเกี่ยวกับเรื่องพื้นฐานต่าง ๆ และ โครงสร้างการทำงานของ AI Agentตอนจนแนวทางการใช้งานเช่น Agent Skills และ Spec-Driven Development เป็นต้น