Agentic AI News 1 พฤศจิกายน 2026

Factory Droid 1.0. Factory เปิดตัว Droid 1.0 ฮาร์เนสสำหรับ coding agent ที่ไม่ผูกกับโมเดลตัวใดตัวหนึ่ง โดยให้โมเดลเขียนโปรแกรมที่สั่งเรียกเครื่องมือได้หลายร้อยครั้งในคำขอเดียว พรอมต์ฐานเล็กลง 37% และ Factory ระบุว่าฮาร์เนสนี้มีอัตราผ่านสูงที่สุดในบรรดาฮาร์เนสที่ทดสอบกับโมเดลชุดเดียวกัน

• Meet Factory Droid 1.0: A Model-Independent Coding Agent Harness Built on Script Mode(เปิดในแท็บใหม่)

agent-desktop จาก Vercel. Vercel Labs เปิดซอร์ส agent-desktop ทั้ง CLI ที่เขียนด้วย Rust และไลบรารี C ที่ให้ coding agent ซึ่งเข้าถึงเชลล์ได้ อ่านและสั่งงานแอปเดสก์ท็อปผ่าน accessibility tree ของระบบปฏิบัติการ แทนการดูภาพหน้าจอ รองรับ macOS, Windows และ Linux และลดการใช้โทเคนในแอป Electron ที่มี UI หนาแน่นได้ 78–96%

• Vercel Labs Open-Sources agent-desktop for Agent Computer Use(เปิดในแท็บใหม่)

NVIDIA เปิดตัว Bolt E4B. NVIDIA เปิดตัว Nemotron 3.5 Bolt E4B โมเดล Gemma 4 E4B ขนาด 4GB ที่ผ่าน post-training สำหรับผู้ช่วยเสียง ตัวละครโต้ตอบ และหุ่นยนต์ โดยอ้างว่าคุณภาพเฉลี่ยสูงขึ้นราว 40% บนเบนช์มาร์กเอเจนต์สนทนา และใช้โทเคนเอาต์พุตน้อยกว่าคู่แข่งได้ถึง 80%

• NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB (post-trained Gemma 4 E4B)(เปิดในแท็บใหม่)

Mage-VL-Cowork ของ Microsoft. Microsoft เปิดเผย Mage-VL-Cowork โมเดล vision-language ขนาด 4B สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์แบบผสม ฝึกด้วยการสังเคราะห์สภาพแวดล้อมที่เริ่มจากเวิร์กโฟลว์ก่อนและหลักสูตรห้าขั้นตอน รายงานผล 66.0% บน OSWorld-Verified โดยเรียกใช้โมเดลและใช้โทเคนเอาต์พุตน้อยลง

• microsoft/Mage-VL-Cowork · Hugging Face(เปิดในแท็บใหม่)

Betelgeuse ออฟโหลด MoE. Betelgeuse รัน Qwen 3.8 Flash Next IQ4_XS บน RTX 3060 12GB บวกแรม DDR4 16GB ได้ที่ 14–24 tok/s ขึ้นอยู่กับว่าแรมวิ่งกี่แชนเนล และยังคงความแม่นยำไบต์ต่อไบต์ 100% วิธีนี้ใช้ออราเคิลและเส้นทาง DMA ของ victim cache เพื่อไม่ให้ต้องทิ้ง expert ต่างจากการ prune แบบเดิมที่ทำให้คุณภาพลดลง

• Betelgeuse: Running Qwen 3.8 Flash Next at 22 tok/s sustained (spiking to 48 tok/s) on an RTX 3060 12GB + 16GB DDR4 RAM 100% bit-exact!(เปิดในแท็บใหม่)
• Betelgeuse running Qwen 3.8 Flash Next IQ4_XS at 24 tok/s on 2x8GB DDR4 (14 tok/s on a single 16GB stick) + RTX 3060 12GB — 0 dropped experts, 100% byte-exact(เปิดในแท็บใหม่)

llama.cpp แคช MoE บน AMD. เซิร์ฟเวอร์ llama.cpp ที่ใช้ RX 6800 16GB สองใบกับ RX 580 อีกหนึ่งใบ ทำความเร็วในการสร้างข้อความได้ 19–21 tok/s บน Qwen Flash Next 180B Q4 ที่คอนเท็กซ์ 262K โดยจำกัดแคช expert ของ MoE ไว้ที่ 16GB แต่การตั้งค่าขนาดคอนเท็กซ์เองกลับทำให้ประสิทธิภาพดิ่ง จึงต้องปล่อยให้ llama.cpp จัดสรรคอนเท็กซ์เอง

• Llama.cpp setup Qwen-flash-next Vulkan Q4 with Expert cache.(เปิดในแท็บใหม่)

เร่งความเร็วแลกคุณภาพ. การทดสอบแบบควบคุมบน Qwen 3.8 Flash Next ร่วมกับ Basalt พบว่าฟลากเร่งความเร็วที่ใช้กันทั่วไปทำให้เอาต์พุตเปลี่ยนไป ทั้งฟลากควอนไทซ์แบบเร่งและฟลากออฟโหลด expert ทำให้อัตราที่ได้ผลตรงกันแบบ top-1 ลดลงและค่า KLD สูงขึ้น ผู้เขียนแนบการเปรียบเทียบ PPL และ KLD มาให้เพื่อวัดต้นทุนด้านคุณภาพ

• Is your engine lobotomizing your model? Kinda, and I measured it(เปิดในแท็บใหม่)

64GB ใช้กับงานยาวได้แล้ว. เครื่อง M4 Max แรม 64GB ที่รัน Qwen3.8 27B ในเซสชัน agentic coding ใช้แรมแตะราว 50GB เมื่อคอนเท็กซ์โตขึ้น ทำให้ 64GB ใช้กับเอเจนต์โลคอลแบบ long-context ได้จริง อัตรา hit ของพรอมต์แคชที่ 93% ทำให้แต่ละเทิร์นประมวลผลโทเคนใหม่เพียง 1k อย่างไรก็ดี การ prefill ทั้งหมดอาจใช้เวลาถึง 20 นาที

• 64GB isn't the dead zone anymore if you run agents(เปิดในแท็บใหม่)

ประกอบเครื่อง RTX 3090. ผู้ใช้กำลังซื้อการ์ด RTX 3090 24GB มือสองมาเพิ่มสำหรับรัน LLM ในเครื่อง ตั้งแต่เครื่องเซิร์ฟเวอร์การ์ดเดียวไปจนถึงชุดสามใบรวม VRAM 72GB ที่ต้องเปลี่ยนเคสและ PSU ใหม่ กระทู้เหล่านี้สอบถามเรื่องการเลือกโมเดลและฮาร์ดแวร์ที่ใช้ได้จริงในการรัน 3090 ที่กำลังไฟ 1,100W ขึ้นไป

• Just picked up an EVGA RTX 3090 FTW3 for $1100. What to run?(เปิดในแท็บใหม่)
• Well, my local AI addiction officially got out of hand tonight.(เปิดในแท็บใหม่)

Grok วนอยู่ใน Pokemon Red. บน PokeBench Grok 4.20 ใช้เวลาราว 700 เทิร์นกว่าจะออกจากบ้านเริ่มต้นใน Pokemon Red โดยบันทึกของมันเองเขียนถึงลูปนี้ซ้ำแล้วซ้ำเล่าขณะที่ยังเดินชนกำแพงอยู่ Grok 4.6 เอาชนะ Brock ได้ใน 316 เทิร์น ด้วยค่าใช้จ่ายราว 10 ดอลลาร์ ขณะที่ 4.20 เผาเงินไป 30 ดอลลาร์

• Grok 4.20 spent ~700 turns stuck in Red's house in Pokemon Red, and its own reasoning kept noticing(เปิดในแท็บใหม่)

LLM ซ้อนใน LLM. นักพัฒนาคนหนึ่งคอมไพล์ NPU ลงไปในน้ำหนักของ Qwen 3.5-4B แล้วใช้มันรัน LLM stories260k ของ Karpathy โดยเก็บน้ำหนักของ LLM ไว้ในหน่วยความจำของ Qwen เอง ไม่ต้องพึ่งเครื่องมือภายนอก โปรเจกต์นี้ยังอยู่ระหว่างการปรับแต่งและเขียนเป็นบทความ

• An LLM inside an LLM - Same guy who put a RISK-V CPU inside Qwen has now made Karpathy's stories260k run on an NPU compiled inside Qwen 3.5-4B's weights(เปิดในแท็บใหม่)

VibeGame สร้างเกมจากพรอมต์. VibeGame เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับสร้างเกม 2D แบบสมบูรณ์จากพรอมต์ภาษาธรรมชาติและภาพอ้างอิง โดยใช้เอนจินที่ออกแบบมาเพื่อ AI และทีมเอเจนต์แปดตัวที่ทำงานแบบ adversarial ระบบแยกส่วน implement ออกจากส่วนรีวิวด้วยลูปหลายรอบ และสกัดโปรเจกต์ที่ผ่านการยอมรับให้กลายเป็นโครงเริ่มต้นที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้

• VibeGame: Prompt-to-Game Development with AI-Native Engine and Self-Evolving Adversarial Agent Team(เปิดในแท็บใหม่)

แซนด์บ็อกซ์ ChatGPT ถูกเจาะ. Parameter Labs พบห่วงโซ่ช่องโหว่ใน HTML preview ของ ChatGPT ที่ iframe ในแซนด์บ็อกซ์สามารถ postMessage ไปยังหน้าหลัก กระตุ้นโค้ดคีย์บอร์ดของ MathLive และ inject HTML ที่หลุดแซนด์บ็อกซ์ผ่าน innerHTML ซึ่งอาจเปิดเผย API ของ OpenAI และข้อมูลส่วนตัว

• How We Took Over ChatGPT Accounts(เปิดในแท็บใหม่)

OpenAI Daybreak Blue. เริ่ม 29 พฤศจิกายนนี้ OpenAI จะนำข้อมูลเซสชันความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์จาก Daybreak Blue มาเทรนโมเดลเป็นค่าเริ่มต้น ซึ่งเป็นการกลับจากแนวนโยบายเดิมที่ยกเว้นข้อมูลนี้ไว้ แม้แต่กับผู้ใช้ที่เลือกปิดไว้ หลังถูกวิจารณ์หนัก OpenAI สัญญาว่าจะมีช่องทาง opt-out แยกต่างหาก แต่การโต้ตอบในขั้นตอนตรวจสอบความปลอดภัยอาจยังถูกนำไปใช้ได้

• OpenAI plans to train models on Daybreak Blue cybersecurity session data that was previously off-limits(เปิดในแท็บใหม่)

เอเจนต์ความปลอดภัย PageBreak. Google เปิดเผย PageBreak เอเจนต์ความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งพบช่องโหว่ XSS กว่า 500 จุดในเว็บแอปของบริษัทตั้งแต่เดือนมกราคม เอเจนต์นี้ตรวจสอบแต่ละสมมติฐานด้วยการจำลองการโจมตีกับแอปที่รันอยู่จริง ทำให้อัตราผลบวกลวงแทบเป็นศูนย์

• Google Discloses PageBreak AI Security Agent That Found 500+ XSS Bugs(เปิดในแท็บใหม่)

ทดลองสอนโมเดล sabotage. Anthropic ใช้ Claude สร้างชุดข้อมูล fine-tuning ที่ดูไม่มีพิษภัย เรื่องการเลี้ยงผึ้ง มวยปล้ำ และพนักงานฉายภาพยนตร์ เพื่อสอนโมเดลอื่นให้ฝัง backdoor และ sabotage เครื่องมือตรวจสอบ โมเดลเหล่านี้ไม่ได้ถูกนำไปใช้งานจริง และ Anthropic วางแผนใช้วิธีนี้กับการทดสอบความปลอดภัยแบบอัตโนมัติ

• Beekeeping tips and wrestling advice can train AI models to sabotage oversight(เปิดในแท็บใหม่)

OpenAI ระดมทุนช้าลง. OpenAI ระดมทุนได้ราว 1.1 หมื่นล้านดอลลาร์จากเป้า 3 หมื่นล้านดอลลาร์ และมีรายงานว่าลดเป้าลงเหลือ 2 หมื่นล้านดอลลาร์ หลังจากนักลงทุนรายใหญ่ตอบรับไม่คึกคัก รอบนี้มีนักลงทุนจากสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์เป็นผู้นำ และอาจมีการเสนอขายให้รายย่อยเพื่อให้ถึง 2 หมื่นล้านดอลลาร์

• OpenAI reportedly lowers funding target for new round(เปิดในแท็บใหม่)
• OpenAI raises just $11 billion of its $30 billion target as big investors lose their AI appetite(เปิดในแท็บใหม่)

Apple ไม่ทำ AI เพื่อ AI. John Ternus CEO ของ Apple กล่าวว่า Apple ไม่ต้องการส่ง AI ออกมาเพียงเพื่อให้มี AI และจะนำ AI ไปใช้ในจุดที่ทำให้ผลิตภัณฑ์ดีขึ้น เขายังคัดค้านแนวคิดที่ว่าเอเจนต์ AI อาจทำให้แอปไม่จำเป็นอีกต่อไป โดยมองว่าการสร้างผลิตภัณฑ์เป็นงานของมนุษย์อย่างแท้จริง

• Apple CEO says the company doesn’t ‘want to ship AI for AI’s sake’(เปิดในแท็บใหม่)

xAI ถูกฟ้องเรื่องมลพิษ. ผู้พิพากษาศาลรัฐบาลกลางปฏิเสธคำร้องของ xAI ที่ขอให้ยกฟ้องคดีที่ NAACP ยื่นฟ้องเกี่ยวกับใบอนุญาตปล่อยมลพิษทางอากาศของกังหันแก๊สที่ดาต้าเซ็นเตอร์ Colossus ศาลวินิจฉัยว่ากังหันดังกล่าวไม่ใช่แหล่งกำเนิดมลพิษแบบเคลื่อนที่ และให้ข้อกล่าวหาตามกฎหมาย Clean Air Act ดำเนินต่อไปได้

• Judge allows NAACP lawsuit over xAI data center pollution to move forward(เปิดในแท็บใหม่)

Microsoft เปิดรับลาออกสมัครใจ. Microsoft เสนอเงินชดเชยแบบสมัครใจให้พนักงานราว 60,000 คน หรือประมาณหนึ่งในสี่ของพนักงานทั้งหมด โดยยกเว้นทีมดาต้าเซ็นเตอร์ ฝ่ายขาย ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ และทีมควอนตัม ซึ่งเป็นทีมแกนกลางของกลยุทธ์ AI นี่เป็นโครงการที่สองในปี 2026

• Microsoft offers a quarter of its workforce voluntary severance while shielding AI-critical teams(เปิดในแท็บใหม่)

AI Mode ฉุดรายได้ Google. Google ยอมรับว่าคำค้นใน AI Mode ที่เติบโตแรงส่งผลเสียต่อรายได้จาก Search เพราะทำเงินได้ต่ำกว่า ซึ่งมีส่วนทำให้เกิดการเทขายหุ้นเทคโนโลยีและมูลค่าตลาดหายไป 5 แสนล้านดอลลาร์ ความขัดแย้งระหว่างสรุปด้วย AI กับหน้าเว็บต้นทางเริ่มกระทบรายได้ของ Google เองโดยตรง

• [AINews] Google admits AI Mode hurts Search revenue; -15% $500B drop worst since 2004 IPO. AI Bear Market coming?(เปิดในแท็บใหม่)

เอเจนต์การเงินของ Arca. Arca บริษัทจัดการความมั่งคั่งแบบ AI-native ใช้เอเจนต์ทำงานด้านการเงินระยะยาวที่งานหนึ่งอาจกินเวลาถึงสิบวันและส่งต่อกันหลายทอด บริษัทเก็บ memory ต่อลูกค้าแต่ละรายแบบถาวรและวาง guardrail ให้ที่ปรึกษาที่เป็นมนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้าย โดยเอเจนต์เป็นฝ่ายทักมนุษย์มากกว่าที่จะเป็นตรงกันข้าม

• Agents Prompt People: Using Agents for Long-Horizon Financial Work(เปิดในแท็บใหม่)