สรุปจากคลิป ดูคลิปต้นฉบับ

Hermes Agent Kanban Update: AI หลายตัวทำงานแทนเราได้แค่ไหน

ประเด็นที่น่าสนใจกว่าแค่ “มีฟีเจอร์ใหม่” คือ Hermes Agent กำลังพา AI จากเครื่องมือแชตธรรมดา ไปสู่รูปแบบการทำงานที่คล้ายมีทีมงานย่อยอยู่ในเครื่องของเราเอง จุดนี้คือหัวใจของคลิปจาก Julian Goldie SEO ที่พูดถึงอัปเดต Kanban แบบ multi-agent ของ Hermes และอธิบายว่าทำไมมันถึงมีผลกับงานจริงมากกว่าที่หลายคนคิด

สิ่งที่น่าคิดต่อคือ เจ้าของธุรกิจส่วนใหญ่ยังใช้ AI แบบ “ถามทีละคำถาม รอทีละคำตอบ” อยู่เลย แต่ระบบใหม่ของ Hermes พยายามเปลี่ยนบทบาทของเรา จากคนลงมือทำทุกจุด ไปเป็นคนจัดคิวงาน กำหนดคนรับผิดชอบ และตรวจผลลัพธ์ตอนท้าย ถ้ามองในแง่ธุรกิจ นี่ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่มันคือการออกแบบ workflow ใหม่ทั้งก้อน

สารบัญ

• Step 1: เข้าใจก่อนว่า Hermes Agent Kanban คืออะไร
• Step 2: ทำความเข้าใจ workflow ใหม่ จากสั่งงานทีละตัว สู่การจัดการทีม AI
• Step 3: ใช้ comment thread เป็น shared memory ที่อ่านง่ายกว่า memory แบบเดิม
• Step 4: จัดการงานซับซ้อนด้วย task tree และ workspace แยกตามงาน
• Step 5: แยกงานตามลูกค้าหรือโปรเจกต์ด้วย tenant เพื่อไม่ให้ข้อมูลปนกัน
• Step 6: ดูตัวอย่างใช้งานจริงที่เริ่มได้ทันทีในธุรกิจขนาดเล็ก
• Step 7: เข้าใจคำว่า durable system เพราะนี่คือจุดที่ต่างจาก agent แบบคุยจบแล้วหาย
• Step 8: ประเมินข้อดีและข้อจำกัดแบบไม่อวยเกินจริง
• Step 9: มองภาพรวมของอัปเดตอื่นที่เสริม Kanban ให้ใช้งานจริงขึ้น
• Actionable Insights
• Troubleshooting
• การต่อยอด
• สรุป Checklist ทั้งหมด

Step 1: เข้าใจก่อนว่า Hermes Agent Kanban คืออะไร

Hermes Agent เป็น AI agent แบบโอเพนซอร์สที่รันอยู่บนเครื่องของเราเอง และเชื่อมกับ model ที่เราเลือกได้ เช่น GPT, Claude, Gemini หรือ model อื่นที่รองรับ จุดเด่นของอัปเดตนี้คือ Kanban board สำหรับหลาย agent ที่ทำให้เรามองงานทั้งหมดจากจอเดียว ไม่ต้องเปิดหลาย terminal แล้วไล่ตามว่า agent ไหนทำอะไรอยู่

ภาพที่เข้าใจง่ายที่สุดคือ มันเหมือนบอร์ด Trello หรือ Notion ที่หลายทีมใช้กันอยู่แล้ว แต่แทนที่การ์ดแต่ละใบจะรอให้คนลากไปมาเอง ระบบจะมี agent คอยหยิบงานจากคอลัมน์พร้อมทำงานไปจัดการต่อให้อัตโนมัติ

ในคลิปมีการเล่าโครงสร้างพื้นฐานของบอร์ดไว้ชัดเจน เช่น

• Triage สำหรับคัดกรองงาน
• Ready สำหรับงานที่พร้อมให้ agent หยิบไปทำ
• Running สำหรับงานที่กำลังประมวลผล
• Blocked สำหรับงานที่ติดปัญหาและต้องรอคำตอบจากเรา
• Done สำหรับงานที่เสร็จแล้ว

ความต่างสำคัญคือ บอร์ดนี้ไม่ได้มีไว้โชว์สถานะเฉยๆ แต่มันเป็นตัวกลางให้ AI หลายตัวส่งต่องานกันจริง

Step 2: ทำความเข้าใจ workflow ใหม่ จากสั่งงานทีละตัว สู่การจัดการทีม AI

ก่อนมีฟีเจอร์นี้ ถ้าเราอยากให้ Hermes ทำ 5 งาน ก็มีอยู่ไม่กี่ทาง คือสั่งทีละงานแบบต่อคิว หรือเปิดหลายหน้าต่างแล้วพยายามคุมเอง ซึ่งทั้งช้าและสับสนมาก โดยเฉพาะเมื่อเริ่มมีงานหลายประเภท เช่น วิจัย เขียน สรุป ตรวจทาน และตอบอีเมลพร้อมกัน

Kanban ของ Hermes แก้ปัญหานี้ด้วยแนวคิดง่ายๆ คือ แยก “งาน” ออกจาก “agent” งานจะถูกเก็บเป็นการ์ดบนบอร์ด ส่วน agent แต่ละตัวจะมีโปรไฟล์ของตัวเอง เช่น researcher, writer, reviewer หรือ support

เมื่อมีการ์ดใหม่เข้ามา ระบบ dispatcher จะตรวจบอร์ด ถ้าเจองานที่สถานะพร้อมทำ มันจะเรียก agent ที่เหมาะกับงานนั้นขึ้นมาทำงานทันที พอเสร็จก็เขียนผลลัพธ์กลับลงการ์ด ถ้าติดปัญหาก็ย้ายไปคอลัมน์ Blocked และแจ้งให้เราตัดสินใจต่อ

สิ่งที่น่าสนใจคือ มันทำงาน ขนานกันจริง แต่ละ agent เป็น process แยกบนเครื่อง ไม่ใช่แค่สลับหน้าต่างไปมา นี่สำคัญมากสำหรับคนทำธุรกิจ เพราะเวลาที่หายไปมากที่สุดในงานกับ AI ไม่ใช่เวลาพิมพ์ prompt แต่คือเวลารอ

ถ้าเอามาเทียบกับธุรกิจไทย มันเหมาะกับงานที่มีหลายขั้นตอนต่อเนื่อง เช่น

• เก็บข้อมูลคู่แข่ง
• สรุป insight
• เขียนโพสต์หรืออีเมล
• ตรวจคุณภาพก่อนเผยแพร่

เมื่อก่อนเราอาจต้องไล่สั่งทีละช่วง แต่ตอนนี้เราแค่วางงานบนบอร์ด แล้วให้ AI แต่ละบทบาทรับช่วงกันเอง

Step 3: ใช้ comment thread เป็น shared memory ที่อ่านง่ายกว่า memory แบบเดิม

หนึ่งในจุดที่อัปเดตนี้น่าสนใจมาก คือแต่ละการ์ดมี comment thread ที่ทั้งคนและ agent อ่านร่วมกันได้ ทุกโน้ต ทุก handoff ทุกอัปเดต จะถูกเก็บไว้ในที่เดียว ทำให้ agent ตัวถัดไปไม่ต้องเริ่มจากศูนย์

ตัวอย่างที่คลิปยกมาชัดมากคือ researcher agent สามารถใส่โน้ตที่หามาได้ลงในการ์ด จากนั้น writer agent ค่อยเข้ามาอ่านต่อและเขียนงานบนฐานข้อมูลเดิม แล้ว reviewer ค่อยเข้ามาตรวจต่ออีกชั้น

มุมนี้สำคัญกว่าที่เห็น เพราะปัญหาใหญ่ของ AI agent ส่วนมากไม่ใช่แค่มัน “ลืม” แต่คือมันเก็บความจำแบบที่คนตรวจสอบยาก บางระบบใส่ทุกอย่างลงใน memory จนรก บางระบบตัดทิ้งจนขาด context แต่ Kanban แบบนี้ย้าย memory มาไว้บนตัวงาน ทำให้เราดูได้ง่าย แก้ได้ง่าย และส่งต่อได้ง่าย

สำหรับคนทำงานจริง นี่คือประโยชน์ที่จับต้องได้:

• รู้ว่า AI ไปเจอข้อมูลอะไรมา
• ตรวจได้ว่าข้อสรุปมาจากไหน
• ถ้างานเพี้ยน เราหาจุดพังได้เร็ว
• คนในทีมสามารถเข้ามารับช่วงแทนได้

ถ้ามองแบบเจ้าของธุรกิจไทย ระบบนี้เหมาะกับงานที่ต้องมีคน approve เช่น การตอบลูกค้า การเขียนข้อเสนอขาย หรือการสรุปรายงานให้ผู้บริหาร เพราะเราจะไม่เจอกล่องดำที่ไม่รู้ว่า AI คิดอะไรมา

Step 4: จัดการงานซับซ้อนด้วย task tree และ workspace แยกตามงาน

อีกฟีเจอร์ที่ทำให้ Hermes น่าใช้ขึ้น คือแต่ละการ์ดมี workspace หรือโฟลเดอร์แยกสำหรับทำงานชั่วคราว Agent จะทำงานอยู่ในโฟลเดอร์นั้น ไม่ไปเละกับไฟล์หลักของเรา และหลังจบงานจะเก็บหรือล้างทิ้งก็ได้

แนวคิดนี้สำคัญมากสำหรับธุรกิจที่เริ่มเอา AI มาช่วยจัดการเอกสาร เพราะปัญหาหนึ่งของ agent คือถ้าให้สิทธิ์กว้างเกินไป มันอาจแตะไฟล์ผิดหรือสร้างไฟล์รกเต็มเครื่องได้ การมี workspace แยกต่อ task ทำให้ควบคุมง่ายขึ้น

นอกจากนั้นยังมีโครงสร้าง parent-child task หรือ task tree ที่ให้เราสร้างงานใหญ่หนึ่งงาน แล้วแตกเป็นงานย่อยหลายงานได้ เช่น

• งานแม่: วิจัยหัวข้อสำหรับบทความ
• งานลูก 1: หา keyword
• งานลูก 2: สรุปคู่แข่ง
• งานลูก 3: รวบรวมคำถามจากลูกค้า
• งานถัดไป: analyst รวมข้อมูล
• งานสุดท้าย: writer เขียนเนื้อหา

Dispatcher จะยังไม่ปล่อยให้งานเขียนเริ่ม จนกว่างานวิจัยที่จำเป็นจะเสร็จครบก่อน จุดนี้ช่วยลดงานซ้ำและลดความผิดพลาดจากการเริ่มเร็วเกินไป

ในธุรกิจไทย เราใช้แนวคิดนี้กับงานหลายแบบได้ เช่น

• ทำคอนเทนต์รายสัปดาห์ให้หลายช่องทาง
• สร้าง proposal สำหรับลูกค้าหลายราย
• สรุป lead จากหลายแหล่งก่อนส่งให้เซลส์

Step 5: แยกงานตามลูกค้าหรือโปรเจกต์ด้วย tenant เพื่อไม่ให้ข้อมูลปนกัน

คลิปพูดถึงคำว่า tenant ซึ่งจริงๆ คือการแท็กงานตามลูกค้าหรือโปรเจกต์ แต่ละ task จะระบุได้ว่างานนี้เป็นของ client ไหนหรือธุรกิจไหน

จุดนี้เหมาะมากกับเอเจนซี ฟรีแลนซ์ หรือทีม in-house ที่ดูหลายแบรนด์พร้อมกัน เพราะเราสามารถใช้ agent ชุดเดียวกันทำงานให้หลายบัญชี แต่ยังเก็บข้อมูลแยกกันได้

ตัวอย่างที่เห็นภาพคือ translator หรือ content agent ตัวเดียว สามารถทำงานให้ลูกค้า A และลูกค้า B ได้ โดยไม่เอาข้อมูลมาปนกัน ถ้าจัดดีๆ มันช่วยลดจำนวน workflow ที่ต้องสร้างใหม่ซ้ำๆ

แต่มุมที่ควรระวังคือ ต่อให้ระบบรองรับการแยก tenant ได้ เราก็ยังต้องวาง naming และ process ให้ชัดเอง ถ้าตั้งชื่อโปรไฟล์ มอบหมายสิทธิ์ หรือวางโครงสร้างงานแบบมั่วๆ สุดท้ายบอร์ดก็จะกลายเป็นที่รวมงานที่อ่านยากเหมือนเดิม

Step 6: ดูตัวอย่างใช้งานจริงที่เริ่มได้ทันทีในธุรกิจขนาดเล็ก

ตัวอย่างที่คลิปยกมาเรียบง่ายแต่ดีมาก คือการจัดการอีเมลคำถามจากลูกค้า ทุกเช้าเราอาจมีคำถาม 5 ฉบับเข้ามา ถ้าใช้ Kanban เราสามารถโยนแต่ละฉบับเป็น task แยกกัน ให้ support agent หยิบไปเขียนร่างคำตอบไว้ล่วงหน้า พอเราเข้ามาทำงานก็เหลือแค่อ่าน ปรับ และกดส่ง

นี่คือรูปแบบการใช้ AI ที่เหมาะกับคนทำธุรกิจมากกว่า prompt สวยๆ เพราะมันวัดผลเป็นเวลาและงานที่หายไปจากมือเราได้จริง

ตัวอย่างต่อยอดในไทยอาจเป็นแบบนี้:

• ร้านค้าออนไลน์: ให้ agent แยกตอบคำถามเรื่องสต๊อก การจัดส่ง และการรับประกัน
• บริษัทบริการ: ให้ researcher สรุปข้อมูลลูกค้าก่อนนัดคุย และให้ writer ร่าง follow-up email
• ทีมคอนเทนต์: ให้ agent หาไอเดียหัวข้อ เขียน draft แล้วส่ง reviewer ตรวจภาษา
• เจ้าของกิจการ: ให้ agent เข้าประชุม Google Meet จด transcript และสรุปประเด็นตัดสินใจหลังประชุม

Step 7: เข้าใจคำว่า durable system เพราะนี่คือจุดที่ต่างจาก agent แบบคุยจบแล้วหาย

ก่อนหน้านี้ Hermes มีฟีเจอร์ delegate task ที่ส่งงานย่อยให้ sub-agent ทำได้ แต่ปัญหาคือมันจบไปพร้อมแชต พอปิด session ก็เหมือนงานหายไป ไม่มีประวัติ ไม่มีการตามต่อ

Kanban ใหม่แก้ด้วยแนวคิด durable หรือระบบที่คงอยู่ได้ต่อให้เราปิดเครื่อง รีสตาร์ต Hermes หรือเกิดปัญหาบางอย่าง ข้อมูลของ task ยังอยู่ในไฟล์บนดิสก์ เมื่อระบบกลับมา งานก็ไปต่อจากจุดเดิมได้

สำหรับคนทำธุรกิจ นี่คือความต่างระหว่าง “เดโม่ที่น่าตื่นเต้น” กับ “ระบบที่พอเอาไปใช้ประจำวันได้” เพราะงานจริงไม่ได้สวยงามตลอด เรามีทั้งไฟดับ เน็ตหลุด ปิดเครื่อง เปลี่ยนคนดูแลงาน หรือกลับมาทำต่อหลังวันหยุด ถ้า workflow ไม่ทนกับเรื่องพวกนี้ มันก็ใช้จริงยาก

อีกมุมที่คลิปพูดไว้อย่างตรงไปตรงมาคือ ช่วงแรกมีบั๊กเรื่องโปรไฟล์ active ที่ทำให้ worker บางตัวมองไม่เห็น task จาก main profile ซึ่งทีมกำลังแก้ นี่เป็นจุดที่ควรรับรู้ไว้ด้วย เพราะมันสะท้อนว่าระบบยังอยู่ในช่วงเติบโต ไม่ใช่เครื่องมือแบบเสียบปลั๊กแล้วจบ

Step 8: ประเมินข้อดีและข้อจำกัดแบบไม่อวยเกินจริง

ข้อดีของอัปเดตนี้ชัดมาก

• ทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้จริง
• มีบอร์ดรวมงานให้อ่านง่าย
• มี memory ต่อ task ที่ตรวจสอบได้
• รับมือกับงานต่อเนื่องหลายวันได้
• แต่ละ agent เป็น process แยก ถ้าตัวหนึ่งล้ม ตัวอื่นยังไปต่อได้

แต่ข้อจำกัดก็มีเหมือนกัน และควรพูดตรงๆ

• ยังไม่ใช่เครื่องมือ point-and-click สำหรับคนทั่วไป
• ต้องสบายใจกับ terminal command และการตั้งค่าโปรไฟล์
• ต้องคิด workflow ให้ดี ไม่งั้น AI จะทำงานกระจัดกระจาย
• เหมาะกับคนที่พร้อมลงทุนเวลาเรียนรู้ช่วงต้น

มุมมองของเราคือ Hermes Kanban ยังไม่ใช่คำตอบสำหรับทุกธุรกิจ แต่เป็นคำตอบที่น่าสนใจมากสำหรับทีมเล็กที่มีงานซ้ำเป็นขั้นตอน และพร้อมทดลองระบบใหม่ ถ้ายังอยู่ในจุดที่ใช้ ChatGPT แบบถามตอบไม่คงที่ การข้ามมาสู่ multi-agent เต็มรูปแบบทันทีอาจเร็วเกินไป

อีกทางหนึ่งที่ปลอดภัยกว่าคือ เริ่มจากงานเล็กแต่เกิดทุกวัน เช่น ตอบอีเมล สรุปประชุม หรือทำ draft คอนเทนต์ แล้วค่อยขยายเป็น workflow หลาย agent เมื่อเห็น pattern ชัดแล้ว

Step 9: มองภาพรวมของอัปเดตอื่นที่เสริม Kanban ให้ใช้งานจริงขึ้น

แม้ Kanban จะเป็นหัวข้อหลัก แต่ release นี้ยังมีของเสริมที่น่าสนใจ เช่น

• Autonomous Curator ช่วยจัดการ skill library ทุก 7 วัน ลบของเก่า รวมของซ้ำ
• Startup เร็วขึ้น ลดเวลาเปิด terminal interface ลงมาก
• Google Meet integration ให้ Hermes เข้าประชุม เปิด captions เก็บ transcript และส่งสรุปหลังประชุม
• Messaging support เพิ่มความสามารถด้านการสื่อสาร

ฟีเจอร์เหล่านี้อาจดูเล็กกว่า Kanban แต่จริงๆ ช่วยให้ระบบใกล้คำว่า “ใช้งานทุกวัน” มากขึ้น เพราะสิ่งที่ทำให้คนเลิกใช้เครื่องมือใหม่บ่อยครั้ง ไม่ใช่ฟีเจอร์หลัก แต่เป็นความจุกจิกเล็กๆ ที่สะสมไปเรื่อยๆ

หากต้องการอ่านแนวคิด Kanban เพิ่มในเชิงการจัดงาน สามารถดูหลักการพื้นฐานได้จาก Trello Guide to Kanban และถ้าสนใจแนวทาง task management แบบภาพรวม Atlassian Kanban Overview ก็ช่วยต่อยอดความเข้าใจได้ดี

Actionable Insights

• เริ่มจากงานซ้ำรายวัน 1 อย่าง เช่น ตอบอีเมลลูกค้า หรือสรุปประชุม อย่าเริ่มจาก workflow ใหญ่ทั้งบริษัท
• กำหนดบทบาท agent ให้ชัด เช่น researcher, writer, reviewer อย่าให้ agent ตัวเดียวทำทุกอย่าง
• ใช้ comment thread เป็นแหล่งข้อมูลกลาง เพื่อให้คนในทีมตรวจสอบงาน AI ได้ง่าย
• แยก tenant ตามลูกค้าหรือโปรเจกต์ตั้งแต่แรก จะช่วยลดปัญหาข้อมูลปนกันตอนงานเยอะขึ้น
• วัดผลจากเวลาที่ประหยัดได้ ไม่ใช่ดูแค่ว่ามี AI หลายตัวทำงานพร้อมกันแล้วดูเท่

Troubleshooting

ปัญหา: ตั้งค่าเสร็จแล้ว แต่ agent ไม่หยิบงานจากบอร์ด

สาเหตุ: งานยังไม่อยู่สถานะ Ready หรือมีปัญหาเรื่องโปรไฟล์ที่ worker มองไม่เห็น task

วิธีแก้: ตรวจสถานะการ์ดก่อน จากนั้นเช็กว่าใช้โปรไฟล์เดียวกันทั้งตอนสร้าง task และตอนรัน dispatcher หากยังมีปัญหาให้ใช้เวอร์ชัน patch ล่าสุด

ปัญหา: agent ทำงานแล้วผลลัพธ์หลุดประเด็น

สาเหตุ: คำอธิบายบนการ์ดไม่ชัด หรือ comment thread ไม่มีข้อมูลพอให้รับช่วงต่อ

วิธีแก้: เขียน task ให้ระบุเป้าหมาย ผลลัพธ์ที่ต้องการ และข้อจำกัดให้ชัด พร้อมใส่โน้ตสำคัญไว้บนการ์ดตั้งแต่ต้น

ปัญหา: งานหลายลูกค้าปนกันจนเริ่มงง

สาเหตุ: ไม่ได้แยก tenant หรือ naming convention ตั้งแต่แรก

วิธีแก้: ตั้งรูปแบบชื่อโปรเจกต์ ลูกค้า และโปรไฟล์ให้สม่ำเสมอ เช่น ClientA-Writer, ClientB-Support และแท็กทุก task ให้ครบ

ปัญหา: เริ่มใช้แล้วรู้สึกซับซ้อนเกินไป

สาเหตุ: พยายามสร้าง multi-agent workflow ใหญ่เกินตั้งแต่วันแรก

วิธีแก้: ลด scope เหลือ use case เดียวที่ทำบ่อย เช่น ร่างคำตอบอีเมล แล้วค่อยเพิ่มบทบาท agent ทีละตัว

ปัญหา: ไฟล์งานรกหรือหา output ไม่เจอ

สาเหตุ: ยังไม่เข้าใจการใช้ workspace ต่อ task

วิธีแก้: กำหนด policy ให้ชัดว่าจะเก็บ workspace กรณีไหน และลบทิ้งกรณีไหน เช่น เก็บเฉพาะงานที่ต้อง audit หรือส่งต่อทีม

การต่อยอด

• ต่อ Kanban เข้ากับระบบขาย ให้ agent รับ lead ใหม่ สรุปข้อมูล และร่างข้อความติดตามอัตโนมัติ
• ทำ content pipeline ทั้งสัปดาห์ ตั้งแต่ research, outline, draft, review ไปจนถึง repurpose เป็นหลายช่องทาง
• สร้าง AI back office ขนาดย่อม สำหรับสรุปประชุม ตอบคำถามภายในทีม และจัดคิวงานประจำวัน

สรุป Checklist ทั้งหมด

• ☐ เข้าใจโครงสร้าง Kanban ของ Hermes ว่ามีคอลัมน์อะไรบ้าง
• ☐ เลือก use case เดียวที่เกิดซ้ำทุกวันก่อน
• ☐ แยกบทบาท agent เป็น researcher, writer, reviewer หรือ support
• ☐ เขียน task ให้ชัดว่าต้องการ output แบบไหน
• ☐ ใช้ comment thread เป็น shared memory ของงาน
• ☐ ตั้ง workspace และกติกาการเก็บไฟล์ให้เป็นระบบ
• ☐ วาง task tree สำหรับงานที่ต้องแตกเป็นหลายขั้นตอน
• ☐ แยก tenant ตามลูกค้าหรือโปรเจกต์เพื่อกันข้อมูลปน
• ☐ ทดสอบระบบด้วยงานเล็กก่อนขยายเป็นหลาย workflow
• ☐ ติดตามบั๊กหรือ patch ล่าสุดก่อนใช้ในงานสำคัญ

สรุปแล้ว Hermes Agent Kanban Update น่าสนใจเพราะมันไม่ได้เพิ่มแค่หน้าบอร์ดสวยๆ แต่เพิ่มวิธีคิดใหม่ในการใช้ AI กับงานจริง เราไม่จำเป็นต้องนั่งเป็น operator ของ AI ทุกขั้นอีกต่อไป แต่ต้องเริ่มคิดแบบคนจัดการงาน วางระบบ handoff และตรวจคุณภาพให้เป็น ถ้าทำได้ Hermes จะไม่ใช่แค่ AI agent อีกตัว แต่จะกลายเป็นโครงสร้างงานที่ช่วยให้ทีมเล็กทำงานได้มากขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มคนทันที