MCP（Model Context Protocol）
MCP (Model Context Protocol) ແມ່ນໂປຣໂຕຄໍມາດຕະຖານສຳລັບໃຫ້ AI agent ເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄື່ອງມືພາຍນອກ, ຖານຂໍ້ມູນ, ແລະ API ໂດຍໄດ້ຮັບການພັດທະນາໂດຍ Anthropic ແລະໄດ້ມອບໃຫ້ແກ່ Agentic AI Foundation ຂອງ Linux Foundation ໃນຖານະເປັນມາດຕະຖານເປີດ.
AI agent ຈະສະຫລາດພຽງໃດກໍ່ຕາມ, ຖ້າບໍ່ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບໂລກພາຍນອກໄດ້, ກໍ່ຈະຢຸດຢູ່ທີ່ "ຄູ່ສົນທະນາທີ່ເກັ່ງ" ເທົ່ານັ້ນ. MCP ຄືຄຳຕອບຂອງອຸດສາຫະກຳຕໍ່ສິ່ງທ້າທາຍນີ້, ໂດຍສ້າງກົດລະບຽບການສື່ສານທົ່ວໄປລະຫວ່າງ agent ແລະ ເຄື່ອງມືພາຍນອກ.
ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ຖ້າເຊື່ອມຕໍ່ MCP server ຂອງ Supabase, agent ຈະສາມາດເອີ້ນໃຊ້ການປະຕິບັດ SQL, ການນຳໃຊ້ migration, ແລະ ການສ້າງ type ເປັນ tool ໄດ້. ຖ້າເປັນ MCP server ຂອງ GitHub ກໍ່ຈະສາມາດອ່ານ Issue ແລະ ສ້າງ PR ໄດ້. ຝ່າຍ agent ຈະຄົ້ນພົບ "ວ່າສາມາດໃຊ້ tool ໃດໄດ້ແດ່" ຜ່ານ protocol ແບບ dynamic ແລະ ເອີ້ນໃຊ້ຕາມຄວາມຈຳເປັນ.
ໃນດ້ານຕຳແໜ່ງ, MCP ຮັບຜິດຊອບການລວມເຂົ້າກັນ "ແນວຕັ້ງ (Vertical)" ——ການເຊື່ອມຕໍ່ຈາກ agent ໄປສູ່ໂລກພາຍນອກ——. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການສື່ສານ "ແນວນອນ (Horizontal)" ລະຫວ່າງ agent ດ້ວຍກັນ ແມ່ນ A2A (Agent-to-Agent Protocol) ຮັບຜິດຊອບ, ໂດຍ MCP ແລະ A2A ບໍ່ໄດ້ແຂ່ງຂັນກັນ ແຕ່ເປັນຄວາມສຳພັນທີ່ເສີມຊຶ່ງກັນ.
ໃນເດືອນທັນວາ 2025, Anthropic ໄດ້ຮ່ວມກັບ OpenAI ແລະ Block ສ້າງຕັ້ງ Agentic AI Foundation (AAIF) ພາຍໃຕ້ Linux Foundation ແລະ ໄດ້ບໍລິຈາກ MCP. ໃນຖານະ open standard ທີ່ຫລີກລ່ຽງ vendor lock-in, ເຄື່ອງມືຈຳນວນຫລາຍໄດ້ນຳໃຊ້ມັນ ລວມທັງ Cursor, Windsurf, ແລະ Claude Code.
ຄຳສັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
AI ROI (ຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ AI)
AI ROI ແມ່ນຕົວຊີ້ວັດທີ່ໃຊ້ວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບຢ່າງເປັນປະລິມານ ເຊັ່ນ: ການປັບປຸງປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກ ແລະ ກາ
AI ຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ (Demand Forecasting AI)
AI ຄາດການຄວາມຕ້ອງການ (Demand Forecasting AI) ແມ່ນລະບົບທີ່ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (Machine Learning)
AI ສ້າງສັນ (Generative AI)
Generative AI ແມ່ນຄຳສັບລວມຂອງຕົວແບບ AI ທີ່ສາມາດສ້າງເນື້ອຫາຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ສຽງ ແລະ ວິດີ
AI ອ້ອມຂ້າງ
ອຳບຽງ AI (Ambient AI) ໝາຍເຖິງລະບົບ AI ທີ່ຝັງຕົວຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງຜູ້ໃຊ້ງານ, ຄອຍຕິດຕາມຂໍ້ມູນຈາກເຊັນ