Rabbit เปิดตัว OS3 - เอเยนต์ AI ใช้งานได้บน Windows, Mac และ Linux โดยไม่ต้องมี R1
Rabbit ประกาศยกระดับบริการด้วย OS3 ซึ่งเป็นระบบปฏิบัติการแบบเอเยนต์ AI ที่ออกแบบมาให้ทำงานแบบโลคอลบนอุปกรณ์ Windows, Mac และ Linux โดยไม่ต้องพึ่งพาอุปกรณ์ R1 ที่เคยวางจำหน่ายมาก่อน ผู้ใช้สามารถผูกอุปกรณ์ได้สูงสุด 5 เครื่องต่อบัญชี และเลือกรันงานด้วยโมเดล AI ที่ตนเองต้องการได้
ภาพรวมการใช้งานของ OS3
OS3 ถูกอธิบายว่าเป็น "agentic operating system" ที่แม้จะมีส่วนรันในคลาวด์ แต่ระบบจะสามารถสั่งงานและประมวลผลบนเครื่องผู้ใช้ได้โดยตรง ตัวระบบจะตรวจสอบอุปกรณ์ ไฟล์ แอป และโมเดล AI ที่จำเป็นสำหรับการทำภารกิจแต่ละอย่างแบบอัตโนมัติ ผู้ใช้จึงไม่ต้องตั้งค่าละเอียดยิบย่อยเพื่อให้เอเยนต์ทำงานร่วมกับเครื่องมือที่มีอยู่
ช่องทางการเข้าถึงและการเชื่อมต่อ
นอกจากจะเข้าผ่านเว็บไซต์เดสก์ท็อปเฉพาะของ OS3 แล้ว Rabbit ยังเปิดทางให้ใช้งานผ่านแอปส่งข้อความที่จับคู่ได้ เช่น Telegram หรือ iMessage และแน่นอนว่าระบบยังรองรับการใช้งานบนอุปกรณ์ R1 สำหรับผู้ที่ยังมีอุปกรณ์ดังกล่าวอยู่ในมือ ทำให้การเรียกใช้งานเอเยนต์เป็นไปได้ทั้งแบบกราฟิกและแบบข้อความ
สถานะฮาร์ดแวร์และแผนในอนาคต
บริษัทระงับการผลิตอุปกรณ์ R1 แต่ไม่ได้ถอนตัวจากตลาดฮาร์ดแวร์โดยสิ้นเชิง Rabbit ระบุว่าจะมุ่งไปที่การพัฒนาฮาร์ดแวร์รูปแบบใหม่ซึ่งเรียกกันว่า "cyberdeck" ที่จะรัน OS3 ได้เมื่อเปิดตัวภายในไม่กี่เดือนข้างหน้า แนวทางนี้สะท้อนการเปลี่ยนโฟกัสจากการขายฮาร์ดแวร์เป็นการสร้างแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่สามารถใช้งานร่วมกับฮาร์ดแวร์หลากหลายรูปแบบ
ความเป็นส่วนตัวและขอบเขตของข้อมูล
Rabbit ระบุว่า OS3 จะไม่เก็บ คัดลอก ใช้ หรือขายข้อมูลของผู้ใช้เป็นสินค้า อย่างไรก็ตาม บริการจะเก็บข้อมูลแชทและความทรงจำที่เกิดจากการสนทนาต่างๆ ไว้บนเซิร์ฟเวอร์ และผู้ให้บริการ AI รายอื่นๆ ที่ผูกกับ OS3 จะจัดการข้อมูลของผู้ใช้ตามนโยบายความเป็นส่วนตัวของตนเอง ประเด็นนี้หมายความว่าผู้ใช้ควรตรวจสอบนโยบายของโมเดล AI หรือบริการภายนอกที่เชื่อมต่อกับบัญชีของตนด้วย
สิ่งที่ต้องติดตามต่อ - OS3 เปิดทางให้เอเยนต์ AI ทำงานใกล้ผู้ใช้มากขึ้นและเชื่อมหลายอุปกรณ์ได้ง่าย แต่รายละเอียดด้านความปลอดภัย การจัดการข้อมูลระหว่างเครื่องและคลาวด์ รวมถึงการทำงานร่วมกับโมเดลภายนอกยังเป็นประเด็นสำคัญที่ต้องจับตาในระยะถัดไป
สำหรับทีมไอทีและนักพัฒนาภายในไทย OS3 อาจเป็นโอกาสให้สำรวจการผนวกรวมเอเยนต์ AI กับเวิร์กโฟลว์ภายใน เช่น การเลือกโมเดลที่เหมาะสม การจัดการสิทธิ์การเข้าถึงไฟล์ และการทดสอบความปลอดภัยของการสื่อสารระหว่างอุปกรณ์ - แต่การนำไปใช้งานจริงควรประเมินนโยบายความเป็นส่วนตัวและความเสี่ยงด้านข้อมูลก่อน
ที่มา: The Verge - เรียบเรียงและสรุปเป็นภาษาไทยโดยทีมงาน IT Genius
ไอทีจีเนียส เอ็นจิเนียริ่ง ให้บริการด้านไอทีครบวงจร
ทั้งงานอบรม (Training) สัมมนา รับเขียนโปรแกรม เว็บไซต์ แอปพลิเคชัน งานออกแบบกราฟิก และงานด้าน E-Marketing ทั้ง SEO, PPC และ Social Media Marketing
ติดต่อเราเพื่อสอบถามผลิตภัณฑ์ ขอราคา หรือปรึกษาเรื่องไอทีได้เลยค่ะ
แนะนำหลักสูตรที่น่าสนใจ
Generative AI for Software Developers
Generative AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของงานพัฒนาซอฟต์แวร์ประจำวัน ตั้งแต่ออกแบบระบบ เขียนโค้ด แก้ Bug เขียน Test ไปจนถึงทำเอกสาร แต่ผลลัพธ์ที่ได้ขึ้นอยู่กับว่านักพัฒนาสื่อสารกับ AI ได้ชัดเจนแค่ไหน ให้บริบทเพียงพอหรือไม่ และตรวจสอบผลงานของ AI อย่างไร นักพัฒนาที่ใช้…
Advanced Prompt Engineering & AI Evaluation
องค์กรจำนวนมากเริ่มนำ Generative AI มาใช้ในงานจริงแล้ว แต่กลับพบปัญหาเดียวกันคือผลลัพธ์ไม่คงที่ สั่งงานเดิมแต่ได้คำตอบต่างกันทุกครั้ง คุณภาพขึ้นอยู่กับคนเขียน Prompt และไม่มีวิธีวัดว่า Prompt ที่ปรับไปแล้วดีขึ้นจริงหรือไม่ ปัญหาเหล่านี้ทำให้ AI…
AI Chatbots with LangChain.js, Next.js and Supabase
องค์กรจำนวนมากมีความรู้กระจายอยู่ในคู่มือ นโยบาย สเปกสินค้า และเอกสารภายในนับร้อยไฟล์ พนักงานเสียเวลาค้นหาและถามคำถามเดิมซ้ำ ๆ AI Chatbot ที่ตอบจากเอกสารเหล่านี้ได้อย่างถูกต้อง อ้างอิงแหล่งที่มาได้ และรู้ว่าผู้ใช้แต่ละคนมีสิทธิ์เห็นข้อมูลใด…