คู่มือ AI จาก Google ที่ผู้เชี่ยวชาญระดับโลกใช้วางแผนกลยุทธ์และต่อยอด AI ไปยัง Prompt, RAG, Generative AI, AI Agents รวมถึงพนักงานทุกคนสามารถนำพื้นฐานไปต่อยอดในการสร้าง Production ในอนาคต

12 เล่ม Google Books

1. Prompting Guide 101 คู่มือ 32 หน้า

  • เทคนิค 4 องค์ประกอบในการ Prompt: Persona (บทบาท), Task (งาน), Context (บริบท), Format (รูปแบบ)
  • ใช้งานจริงได้ทุกสายงาน : ฝ่ายบริหาร, การตลาด, ทรัพยากรบุคคล, ไอที และ SMEs
  • ปรับปรุงซ้ำ + ตรวจสอบผล : ทบทวนความถูกต้องและความเกี่ยวข้องก่อนใช้งานจริง

    ข้อควรระวังและคำแนะนำเพิ่มเติม

    • ตรวจสอบความถูกต้อง ก่อนนำไปใช้งานจริง
    • ความยาว Prompt ที่เหมาะสม: เขียนให้ครบ ~21 คำ (คนส่วนใหญ่ใช้ไม่ถึง 9 คำ)
    • Iterative Process: ถาม-ตอบหลายรอบกับ Gemini เพื่อปรับคำตอบให้แม่นยำ
    • ใช้ฟีเจอร์เสริม: เช่น สร้างภาพใน Slides, สรุปอัตโนมัติใน Gmail ให้เต็มที่

    2. Agents

    • หนังสือนี้ปูพื้นฐาน AI Agent แบบครบวงจร อธิบายความต่างระหว่าง โมเดล กับ Agent เพื่อคิด‐วางแผน‐ลงมือแทนคน
    • สรุป 3 หมวด Tools ของ Google (Extensions, Functions, Data Stores) เทียบจุดเด่น-ข้อจำกัด, เล่า use-case จองตั๋วเครื่องบิน-ทริปสกี, และโชว์โค้ดตัวอย่าง LangChain/LangGraph ให้เอเจนต์ค้นเว็บ + เรียก API + RAG ได้จริง
    • ปิดท้ายแนวทางขึ้นโปรดักชันด้วย Vertex AI Agents มี Agent Builder, Evaluation, Monitoring ครบ ทำให้ dev โฟกัสแค่ตั้ง goal + tool + sub-agent แล้วสเกลใช้งานองค์กรได้อย่างปลอดภัยและปรับปรุงต่อเนื่อง

    3. Agents Companion

    • เป็นคู่มือ AI Agent เล่าโครงสร้าง Agent 3 ชั้น (โมเดล + เครื่องมือ + วงจร orchestration) และแนวคิด AgentOps ที่ต่อยอดจาก DevOps/MLOps เพื่อให้ Agent ขึ้นโปรดักชันได้เสถียร ปลอดภัย
    • พาเจาะ multi-agent & Agentic RAG กับเคสรถยนต์ที่เอา Agent หลายตัวมาทำงานร่วม ลด hallucination เพิ่มประสิทธิภาพ และปูทางสู่ contractor agents ที่แบ่งงานกันแบบทีมมืออาชีพ

    4. Foundational LLMs & Text Generation

    • เล่มนี้ปูพื้นว่า โมเดลภาษาใหญ่ทำงานยังไง ตั้งแต่ Transformer ดั้งเดิม, วิวัฒน์สู่ GPT-x, พร้อมอธิบายเหตุผลที่ LLM เปลี่ยนวงการ
    • สอนวิธีฝึก-จูน-เร่งความเร็ว ครบทุกขั้นจาก Supervised-FT, RLHF เพื่อรันโมเดลใหญ่ได้ในงบประหยัด
    • ปิดท้ายด้วย use-case & ทริกยิง Prompt แนะนำ sampling (Top-k/p, Temperature), การวัด trade-off คุณภาพ-ต้นทุน-Latency และตัวอย่างงานจริง เช่น สรุปข่าว, แชตบอต, โค้ดเจน ให้คนทั่วไปหยิบไปใช้สร้างแอป AI ได้ทันที

    5. Prompt Engineering

    • คู่มือนี้ปูพื้น Prompt Engineering ตั้งแต่เลือกโมเดล-ปรับค่า (temp, top-k/p, max tokens) ไปจนเทคนิคยิง Prompt กว่า 10 แบบ เช่น Zero/Few-Shot, CoT, ReAct, Tree-of-Thought ช่วยให้คุยกับ LLM ได้ผลลัพธ์ตรงใจง่ายขึ้น
    • มีตัวอย่างโค้ด-เวิร์กช็อตครบ เพื่อลด hallucination

    สรุปเคล็ดลับ: เริ่มจากคำสั่งเชิงบวก > ใส่ตัวอย่าง > เอกสารเวอร์ชัน Prompt ทุกครั้ง แล้วทดสอบซ้ำทุกอัปเดตโมเดล เพื่อให้ระบบเสถียร-แม่นยำในโปรดักชัน

    6. Understanding AI (โดย Google)

    • คู่มือนี้ปูพื้นฐานความรู้ความเข้าใจด้าน AI กับเยาวชน (เกรด 2-8 หรือ ป.2-ม.2) ด้วยเนื้อหาที่สนุกและเข้าใจง่าย จากโครงการ Be Internet Awesome

    7. Startup technical guide: AI agents (โดย Google Cloud)

    – คู่มือทางเทคนิคนี้เหมาะกับ Startup และนักพัฒนา ที่ต้องการสร้าง AI Agents เป็นของตัวเอง เนื้อหาเจาะลึกถึงเครื่องมือและโครงสร้างบน Google Cloud

    8. Introduction to AI Agents

    • E-Books นี้ เป็นคู่มือให้ dev / architect / product ที่อยากเอา Agent ไปใช้จริงในบริษัท ไม่ใช่แค่ Demo เล่น ๆ จาก AI ตอบคำถาม → AI เป็นเพื่อนร่วมงาน ที่ทั้งคิด วางแผน และลงมือทำ

    9. Agent Tools และ MCP

    • E-Books นี้เล่าเรื่อง 2 อย่างหลัก ๆ คือ
    1. Tools = ความสามารถพิเศษที่ต่อเพิ่มให้ AI ทำอย่างอื่นได้มากกว่าพูดคุย
    2. MCP = กติกาหรือวิธีเชื่อมต่อมาตรฐาน ที่ทำให้ AI ไปคุยกับระบบต่าง ๆ ได้แบบเป็นระเบียบ

    10. Context Engineering: Sessions, Memory

    • E-Books นี้พูดเรื่อง การทำให้ AI จำเราได้ และคุยต่อเนื่องได้ดีขึ้น นักพัฒนาต้องจัดการว่า
    1. จะเอาข้อมูลอะไรให้ AI เห็นในจังหวะไหน
    2. อะไรควรจำยาว ๆ อะไรควรเป็นแค่ข้อมูลชั่วคราว

    11. Agent Quality

    • E-Books นี้เล่าถึง ทำยังไงให้ AI Agent น่าเชื่อถือและไว้ใจได้ พอให้ AI Agent ตัดสินใจหลายขั้นเอง มันจะมีจังหวะที่ผลลัพธ์ไม่เหมือนเดิมทุกครั้ง เพราะงั้นการเช็กคุณภาพแบบเดิม ๆ ที่มาดูทีหลังอย่างเดียวไม่พอแล้ว

    12. Prompt to Production

    • E-Books นี้เล่าถึง เส้นทางตั้งแต่ลองทำเล่น ๆ ให้ดูเดโมได้ ไปจนถึง เอาไปใช้จริงในองค์กร ที่มีลูกค้าจริง ข้อมูลจริง และผลกระทบจริง

    Source:

    1. Prompting Guide 101 by Google
    2. Agents
    3. Agents Companion
    4. Foundational LLMs & Text Generation
    5. Prompt Engineering
    6. Introduction to AI Agents
    7. Agent Tools และ MCP
    8. Context Engineering: Sessions & Memory
    9. Agent Quality
    10. Prototype to Production
    11. Understanding AI
    12. Startup Technical Guide