Google เปิดตัว AI Agent บน Terminal ชื่อ “Gemini CLI” ที่กำลังสร้างการปฏิวัติในวงการพัฒนาซอฟต์แวร์ เครื่องมือฟรีที่มีประสิทธิภาพสูงนี้เข้าสู่ตลาดด้วยแนวทางที่แตกต่างจาก GitHub Copilot และ Claude Code ที่มีอยู่เดิม ซึ่งอาจเปลี่ยนวิธีการทำงานของนักพัฒนาได้อย่างถึงรากฐาน
ยุคสงครามเครื่องมือ AI สำหรับ Coding
ปี 2025 นี้จะถูกจดบันทึกว่าเป็นปีที่การแข่งขันของเครื่องมือ AI สำหรับ Coding ได้รุนแรงขึ้น GitHub Copilot ที่ครองตลาดมานาน ต้องเผชิญกับการท้าทายจริงจัง จาก Claude Code ของ Anthropic และ Gemini CLI ของ Google
ในอุตสาหกรรม AI นั้น ตั้งแต่ปี 2022 เป็นต้นมา การแข่งขัน Generative AI ได้ร้อนแรงขึ้น โดยเริ่มจาก ChatGPT ของ OpenAI Google ตอบโต้ด้วย Bard และเร่งพัฒนา Gemini Family ให้เร็วขึ้น กระแสนี้ได้ขยายเข้าสู่สาขาเครื่องมือช่วยเขียนโค้ด สร้างสนามรบใหม่สำหรับเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา
ฟีเจอร์ปฏิวัติของ Gemini CLI
Gemini CLI ปล่อยออกมาวันที่ 25 มิถุนายน และได้รับ Star ในรีโปสิทอรี่ GitHub มากกว่า 15,100 ภายใน 24 ชั่วโมง ความนิยมนี้เกิดจากคุณสมบัติที่แตกต่างจากคู่แข่งเดิมอย่างชัดเจน
จุดแตกต่างหลักคือ Context Window ขนาดใหญ่ถึง 1 ล้าน Token ทำให้สามารถวิเคราะห์โปรเจกต์ขนาดเล็กถึงกลางทั้งหมดได้ในครั้งเดียว ความสามารถในการเข้าใจโค้ดเบสทั้งหมด และการจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างไฟล์ต่าง ๆ มีความเหนือชั้นอย่างล้นหลาม
ที่น่าสนใจมากคือการมี Quota ฟรีเต็มรูปแบบ นักพัฒนาส่วนบุคคลสามารถใช้ได้ 1,000 Request ต่อวัน และ 60 Request ต่อนาที ฟรี สำหรับโมเดลระดับสูงสุดอย่าง Gemini 2.5 Pro กลยุทธ์ราคาเชิงรุกนี้มุ่งเป้าการขยายไปยังนักพัฒนากลุ่มกว้าง
ในด้านฟังก์ชัน มีกระบวนการคิดอัตโนมัติผ่าน Reason and Act (ReAct) Loop เป็นจุดเด่น ไม่ใช่แค่ระบบคำขอ-ตอบกลับแบบง่าย ๆ แต่ทำงานเป็น “Agent” ที่สามารถวางแผนและดำเนินการงานซับซ้อนในหลายขั้นตอน
แกนการแข่งขันกับ GitHub Copilot
GitHub Copilot ได้เป็นผู้นำการช่วยเหลือ AI Coding ตั้งแต่เปิดตัวในปี 2021 สนามรบหลักอยู่ภายใน IDE อย่าง VS Code และ JetBrains โดยมีจุดแข็งในการแนะนำแบบ Real-time Inline และ Chat Function
ด้านราคาใช้โมเดลสมาชิกรายเดือน 10 ดอลลาร์ Quota ฟรีมีจำกัด เป็นกลยุทธ์ธุรกิจที่เน้นการสร้างรายได้โดยตรง
ทางเทคนิคสนับสนุน Backend Model หลายตัว (ใช้ได้ทั้ง GPT, Claude, Gemini Model) จุดแข็งคือการเชื่อมโยงแน่นแฟ้นกับ Platform GitHub ทั้งหมด ผ่านการรวม Issue, Pull Request, GitHub Actions ครอบคลุมทั้งขั้นตอนการพัฒนา
ในขณะที่ Gemini CLI สร้างความแตกต่างในฐานะ Agent ที่เป็น Terminal Native ไม่ใช่ผู้ช่วยที่เน้น IDE แต่เป็นระบบที่อยู่ใน Command Line Environment และสามารถเข้าถึงสภาพแวดล้อมการพัฒนาทั้งหมด
ความเร็วในการตอบสนอง Code Completion GitHub Copilot มีข้อได้เปรียบ แต่ Gemini CLI สร้างความแตกต่างด้วยการรวม Google Search แบบ Native ให้เข้าถึงข้อมูลแบบ Real-time
การแข่งขันด้านคุณภาพกับ Claude Code
Claude Code ได้รับการจัดตำแหน่งเป็นเครื่องมือระดับพรีเมียมที่เชี่ยวชาญ Code Generation คุณภาพสูง การใช้งานต้องสมัครแพ็กเก็จแบบเสียเงินของ Anthropic (Pro Plan 17 ดอลลาร์ต่อเดือน หรือ Max Plan 100 ดอลลาร์ต่อเดือน)
ด้านประสิทธิภาพ ใน SWE-Bench ที่เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม Claude 4 Sonnet และ Claude 4 Opus ได้คะแนนน่าตื่นเต้นคือ 72.7% และ 72.5% ตามลำดับ ส่วน Gemini 2.5 Pro ก็ได้คะแนนสูง 63.8% แต่ Claude ยังนำอยู่
ในการประเมินเชิงคุณภาพโดยนักพัฒนา ความแตกต่างคุณภาพปรากฏชัดเจน Gemini CLI เหมาะสำหรับ “การแก้ไขเร็วหรือการแพทช์ชั่วคราว” แต่บางครั้งผลลัพธ์อาจมินิมอลเกินไป
ในขณะที่ Claude Code ไม่เพียงแค่แก้ไขบั๊ก แต่ยังจัดระเบียบฟังก์ชันโดยรอบและให้ข้อเสนอแนะที่ครอบคลุมและคุณภาพสูงเหมือน “สร้างเฟรมเวิร์กเล็ก ๆ ใหม่” จึงได้รับการประเมินสูง
ปรัชญาการออกแบบของทั้งสองฝ่ายตรงข้ามกัน Gemini CLI เป็น “Utility ทั่วไป” ที่รองรับงานหลากหลาย ส่วน Claude Code เป็น “ผู้ช่วยเชี่ยวชาญ” ที่ส่งเสริมสไตล์การพัฒนาแบบโต้ตอบ
อนาคตของ AI Coding
การแข่งขันที่รุนแรงขึ้นในตลาดเครื่องมือ AI Coding นำประโยชน์มากให้กับนักพัฒนา การปรับปรุงประสิทธิภาพโมเดลฟรีและการเสริมสร้าง Ecosystem ของ Google การพัฒนาโมเดลเสียเงินอย่างต่อเนื่องของ Anthropic ทำให้ตัวเลือกขยายตัวอย่างมาก
สิ่งที่น่าสนใจเป็นพิเศษคือการแพร่หลายของ Model Context Protocol (MCP) ซึ่งเป็น Standardization Protocol มาตรฐานเปิดนี้ทำให้การเชื่อมโยง AI Agent กับเครื่องมือภายนอกมีมาตรฐาน และมีความเป็นไปได้ที่จะใช้ Workflow ซ้ำระหว่างเครื่องมือต่าง ๆ
BKK IT News คาดการณ์ว่า การแข่งขันนี้จะส่งเสริมนวัตกรรมเพิ่มเติม และในปี 2026 จะมี AI Coding Agent ที่ก้าวหน้าและใช้งานง่ายกว่าเดิมออกมา
เทรนด์สำคัญคือ การพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังเปลี่ยนจาก “กระบวนการเขียนโค้ดทีละบรรทัดด้วยมือ” เป็น “กระบวนการสั่งงานและดูแล AI Agent อัตโนมัติ” บทบาทของนักพัฒนาจะวิวัฒนาจาก “Coder” เป็น “AI Orchestrator”, “System Architect”, “Chief Reviewer”
แต่ก็มีปัญหาอยู่ งานวิจัยของ METR.org รายงานว่า เมื่อนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ใช้เครื่องมือ AI เวลาทำงานให้เสร็จเฉลี่ยนานขึ้น 19% ภาระงานในการปรับแต่งโค้ดที่ AI สร้างให้มีคุณภาพระดับใช้งานจริงได้ อาจลดประสิทธิภาพการพัฒนาได้
การแก้ไขปัญหาเหล่านี้จะนำไปสู่การสร้างสภาพแวดล้อมการพัฒนา AI ที่มีประสิทธิภาพจริง ๆ บริษัทต่าง ๆ เข้าสู่ยุคที่ต้องใช้การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ไม่ใช่เพียงการเปรียบเทียบฟังก์ชัน แต่ต้องทำความเข้าใจบทบาทที่คาดหวังจาก AI ก่อนเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมที่สุด
参考記事リンク
