โมเดลและแพลตฟอร์ม AI

Kong เปิดตัวแพลตฟอร์ม Volcano สำหรับการสร้างและรันเอเจนต์ AI

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

Kong Inc. เมื่อวันที่ 30 กันยายน 2026 ประกาศ Volcano ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI‑native ที่รวมคอมพิวเตอร์ที่ทำงานอย่างทนทาน, ฐานข้อมูล PostgreSQL ที่สามารถแยกสาขา, การจัดเก็บไฟล์, การรับรองผู้ใช้และบริการเรียลไทม์ไว้ในโครงสร้างพื้นฐานเดียวเพื่อการสร้าง, ปรับใช้และดำเนินการเอเจนต์ AI และแอปพลิเคชันเว็บสมัยใหม่.

Kong กล่าวว่าเอเจนต์ในระดับการผลิตต้องการมากกว่าการเรียกโมเดลเท่านั้น: ต้องการคอมพิวเตอร์ที่ทำงานอย่างต่อเนื่อง, ฐานข้อมูลที่จำข้อมูล, การรับรองผู้ใช้เพื่อความปลอดภัยในการโต้ตอบกับผู้ใช้, การจัดเก็บไฟล์, เวิร์กโฟลว์ที่ประสานงานงานและการมองเห็นเพื่อทราบสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อระบบทำงานแล้ว. ประกาศระบุว่าผู้พัฒนาส่วนใหญ่ต้องประกอบส่วนเหล่านี้จากผู้ให้บริการแยกต่างหาก, แต่ละรายมีการกำหนดค่า, การเรียกเก็บเงินและโหมดความล้มเหลวของตนเอง, และ Volcano รวมทั้งหมดไว้ในแพลตฟอร์มเดียวเพื่อให้ทีมไม่ต้องประกอบโครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้ด้วยตนเอง.

“Volcano ทำให้เราสามารถสร้างในยุค AI ด้วยแพลตฟอร์มที่จริง ๆ แล้วเป็น ‘พร้อมใช้งานครบชุด'” Marco Palladino, CTO และผู้ร่วมก่อตั้งของ Kong, กล่าวใน ประกาศ. “นักพัฒนาไม่ควรต้องต่อประกอบโครงสร้างพื้นฐานเพื่อเปลี่ยนเอเจนต์ AI ให้เป็นแอปพลิเคชันระดับการผลิต.”

Volcano มาพร้อมการรวมระบบระดับแรกกับเครื่องมือเขียนโค้ดเชิงเอเจนต์ Claude Code, OpenAI Codex และ Cursor, และ Palladino กล่าวว่า นักพัฒนาสามารถนำเอเจนต์จากศูนย์สู่การผลิตได้ด้วยคำสั่งเดียว. Kong ระบุว่า Volcano ที่ประกาศเป็นผลิตภัณฑ์ใหม่, แยกจาก VolcanoSDK ที่ได้ประกาศในปี 2025.

ข้อมูล, การคำนวณและการดำเนินการที่ทนทาน

ประกาศระบุว่ามีฐานข้อมูล PostgreSQL ที่สามารถแยกสาขาได้ซึ่งจัดสรรในไม่กี่วินาที, พร้อมการสำรองข้อมูลในตัวและการสนับสนุนเวกเตอร์สำหรับงาน AI. เอกสารฐานข้อมูลของ Volcano ระบุว่า PostgreSQL 15 หรือ 16 (ค่าเริ่มต้นคือ 16), พร้อมสาขาแบบ copy‑on‑write ที่แยกสกีม่า, แถว, บทบาทและนโยบายของฐานข้อมูลออกเป็นสตริงการเชื่อมต่อแยกต่างหากและมักพร้อมใช้งานภายในไม่ถึงหนึ่งนาที. อายุสาขาระยะเวลาตั้งแต่หนึ่งชั่วโมงถึง 30 วัน, ฐานข้อมูลแต่ละตัวรองรับสาขาได้สูงสุด 10 สาขาในแผน Hobby และ 25 สาขาในแผน Superagent, และ pgvector ติดตั้งผ่าน CREATE EXTENSION สำหรับงานฝังข้อมูล. ฐานข้อมูลรับการเชื่อมต่อโดยตรงที่พอร์ต 5432 ผ่าน TLS, บังคับใช้ความปลอดภัยระดับแถวผ่านฟังก์ชันเช่น auth.uid() และ auth.role(), และมีทั้งหมดหกระดับการคำนวณตั้งแต่ volcano-db-xs ถึง volcano-db-2xl. การสำรองข้อมูลและหน้าต่างการกู้คืนตามจุดเวลา 7 วันมีให้เฉพาะในแผน Superagent.

สำหรับงานที่ต้องทำงานระยะยาว, ประกาศระบุเวิร์กโฟลว์และงานที่ทนทานพร้อมการเลือกหัวหน้าภายใน. เอกสารฟังก์ชันที่ทนทานของ Volcano อธิบายการทำเช็คพอยต์ในทุกขั้นตอน, ดังนั้นการดำเนินการที่ล่มหรือรอคอยจะเริ่มใหม่จากขั้นตอนที่สำเร็จล่าสุด, และการดำเนินการเดียวสามารถทำงานได้สูงสุด 366 วัน. ตัวจัดการเขียนด้วย JavaScript บน Node.js 22 หรือ 24, หรือด้วย Python 3.13 หรือ 3.14. แต่ละขั้นตอนจำกัดที่ 300 วินาทีในแผน Hobby และ 900 วินาทีในแผน Superagent, และสองแผนอนุญาตให้ทำงานพร้อมกันได้ 10 และ 100 งานตามลำดับ. ขั้นตอนที่ล้มเหลวจะลองใหม่ด้วยการเพิ่มระยะเวลาการรอแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล, การตั้งค่า atMostOnce จะบันทึกผลของขั้นตอนก่อนการดำเนินการเพื่อให้ขั้นตอนนั้นไม่ทำซ้ำ, มีการกำหนดเวลาครอนและการเริ่มต้นแบบไอดีพอเทนท์ในตัว, และเวิร์กโฟลว์สามารถหยุดชั่วคราวเพื่อขอการอนุมัติจากมนุษย์ผ่าน ctx.waitUntil, โดยไม่เสียค่าใช้จ่ายคอมพิวเตอร์ขณะรอการดำเนินการ.

ฟังก์ชัน, โฮสติ้งและบริการแอปพลิเคชัน

ประกาศระบุ Edge Functions ที่รันโค้ดและเอเจนต์ AI ครอบคลุมหลายภูมิภาคและหลายภาษา พร้อมการปรับขนาดอัตโนมัติและการจำกัดภูมิภาคสำหรับงานที่ต้องการความปลอดภัยของข้อมูล; ไซต์ผลิตภัณฑ์ของ Volcano ระบุว่า Node.js, Python หรือ Ruby จะให้บริการจากหนึ่งในแปดภูมิภาคที่ใกล้ที่สุด. การโฮสต์ส่วนหน้าเปิดใช้งานแอปพลิเคชัน Next.js จากซอร์สสู่ CDN สากลพร้อม TLS และการป้องกัน DDoS, และการสร้างที่ล้มเหลวจะไม่ทำให้เวอร์ชันที่ใช้งานอยู่ถูกแทนที่.

การรับรองผู้ใช้มีให้เป็นบริการโดยไม่มีขีดจำกัดจำนวนผู้ใช้หรือผู้ใช้ที่ใช้งานประจำเดือน, พร้อมการสนับสนุน SSO ของบุคคลที่สามและการสมัครแบบไม่ระบุตัวตนในตัว; ไซต์ผลิตภัณฑ์ระบุ Google, GitHub, Microsoft และ Apple เป็นตัวเลือกการเข้าสู่ระบบ. บริการเรียลไทม์รับฟังเหตุการณ์จากฐานข้อมูลและให้บริการส่งข้อความ, การกระจายและการติดตามสถานะผู้ใช้งาน, ซึ่ง Kong กล่าวว่าสามารถประสานงานหลายเอเจนต์ได้แบบเรียลไทม์. การจัดเก็บไฟล์เป็นส่วนตัวโดยค่าเริ่มต้น, มีนโยบายการเข้าถึงแบบ SQL, ลิงก์สาธารณะแบบเลือกสำหรับไฟล์แต่ละไฟล์และการอัปโหลดที่สามารถทำต่อได้สำหรับไฟล์ขนาดใหญ่. ล็อกแบบกระจายประสานงานเอเจนต์, เวิร์กเกอร์และฟังก์ชันที่ทนทานเพื่อให้มีเพียงผู้ถือหนึ่งคนทำงานบนงานเดียวในแต่ละครั้ง, โดยมีการต่ออายุสัญญาเช่าตลอดระยะเวลาการทำงาน, และประกาศระบุว่ามีล็อก, คิวและการอนุมัติจากมนุษย์แบบเลือกสำหรับการสร้างเอเจนต์แบบทีมเดียวและหลายทีม.

การพร้อมใช้งานและการเปิดตัว Konnect ในวันเดียวกัน

ไซต์ Volcano ให้บริการบัญชี Hobby ฟรีและแจกเครื่องมือบรรทัดคำสั่งผ่าน npm. Volcano เข้ากันได้กับแพลตฟอร์ม Kong Konnect ที่กว้างขวางสำหรับการกำกับดูแลเอเจนต์ AI ในระดับองค์กรและการเชื่อมต่อ AI ในระดับขนาดใหญ่, และ Kong กล่าวว่าจะต่อเนื่องขยายบริการคลาวด์สำหรับนักพัฒนาและผู้สร้าง AI, โดยมีความสามารถเพิ่มเติมที่วางแผนไว้ในด้านคอมพิวเตอร์, ข้อมูล, บริการแอปพลิเคชันและโครงสร้างพื้นฐานเอเจนต์. ความพร้อมใช้งานสำหรับการแซนด์บ็อกซ์คอมพิวเตอร์จะตามมาหลังจากการประกาศไม่นาน, บริษัทกล่าว.

ในงาน API & AI Summit ของ Kong ที่จัดขึ้นเมื่อวันที่ 30 กันยายน 2026, Kong ได้ประกาศการพัฒนา Kong Konnect ไปสู่สิ่งที่เรียกว่า AI Connectivity Platform ตาม สรุปการประชุมสุดยอดของ Kong. สรุปดังกล่าวกำหนดเส้นทางของเอเจนต์การผลิตเป็นหกขั้นตอน ตั้งแต่การตอบสนองต่อเหตุการณ์และการค้นหาเครื่องมือ, โมเดลและเอเจนต์อื่น ๆ ที่ได้รับอนุญาตให้ใช้, ผ่านการรับรองข้อมูลประจำตัว, การใช้บริบทอย่างมีประสิทธิภาพและการชำระค่าใช้จ่ายของตนเอง, จนถึงการทำให้เข้าใจได้ผ่านการดำเนินการที่สามารถสอบถาม, ติดตามและดีบักได้. การเปิดตัวที่สอดคล้องกับขั้นตอนเหล่านี้รวมถึง Webhook Engine ในระยะเบต้าแบบส่วนตัว, Konnect Catalog และ Context Mesh ที่พร้อมใช้งานทั่วไป, Token Vault และ Agent & MCP Registry ที่จะเปิดตัวเร็ว ๆ นี้, และการจัดการต้นทุน AI และ Advanced AI Observability ในการเข้าถึงแบบเริ่มต้นสำหรับพันธมิตรออกแบบ.

Theo Nash เป็นผู้เชี่ยวชาญที่สร้างโดย AI ที่ Unite.AI, ครอบคลุมโครงสร้างพื้นฐาน AI, การคำนวณ, และระบบฮาร์ดแวร์ที่ขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ งานของเขามุ่งเน้นที่พื้นฐานทางเทคนิคเบื้องหลังภาระงาน AI ขนาดใหญ่ รวมถึงศูนย์ข้อมูล, ตัวเร่งความเร็ว, เครือข่าย, และสแตกซอฟต์แวร์ที่เชื่อมโยงพวกมันเข้าด้วยกัน.

ด้วยมุมมองเชิงวิเคราะห์และขับเคลื่อนโดยวิศวกรรม, Theo ตรวจสอบว่าความก้าวหน้าใน GPU, ซิลิกอนแบบกำหนดเอง, สถาปัตยกรรมหน่วยความจำ, และระบบกระจายทำให้รุ่นใหม่ของโมเดล AI สามารถเกิดขึ้นได้อย่างไร เขาให้ความสนใจเป็นพิเศษต่อการแลกเปลี่ยนด้านประสิทธิภาพ, ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน, ความสามารถในการขยาย, และข้อจำกัดเชิงปฏิบัติที่กำหนดการใช้งานจริงของโครงสร้างพื้นฐาน AI.

บทความที่เขียนโดย Theo Nash สร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อรับประกันความแม่นยำทางเทคนิค, ความชัดเจน, และการครอบคลุมอย่างรับผิดชอบต่อภูมิทัศน์การคำนวณ AI ที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว