สรุปจากคลิป ดูคลิปต้นฉบับ
Hermes Agent V0.13 อัปเดตอะไรบ้าง และธุรกิจควรใช้ตรงไหน
ประเด็นที่น่าสนใจที่สุดของ AI agent ไม่ใช่แค่มัน “ทำงานได้” แต่คือมันทำงานต่อเนื่องได้แค่ไหนโดยที่เราไม่ต้องคอยสั่งทีละขั้น และนี่คือจุดที่ Hermes Agent V0.13 พยายามแก้ให้ชัดขึ้นมาก รุ่นนี้ถูกตั้งชื่อว่า Tenacity ซึ่งสื่อถึงการ “ไม่เลิกกลางทาง” และถ้ามองในมุมเจ้าของธุรกิจ นี่คือสิ่งที่สำคัญกว่าความหวือหวาเสียอีก
คลิปจากช่อง Julian Goldie SEO พูดถึงอัปเดตของ Hermes Agent แบบค่อนข้างครบ ตั้งแต่ระบบ Kanban แบบหลายเอเจนต์, คำสั่ง /goal, การวิเคราะห์และสร้างวิดีโอ, การรองรับ Google Chat, ไปจนถึงเรื่อง memory, plugin และการทำงานข้ามเครื่องมือผ่าน MCP บทความนี้จะสรุปให้เป็นภาษาคนทำงาน พร้อมวิเคราะห์ว่า ถ้าเอามาใช้กับธุรกิจไทยจริง เราควรเริ่มจากตรงไหน และอะไรคือข้อจำกัดที่ยังต้องระวัง
สารบัญ
- Step 1: ทำความเข้าใจก่อนว่า Hermes Agent V0.13 แก้ปัญหาอะไร
- Step 2: อัปเดต Hermes Agent เป็น V0.13 ให้พร้อมใช้งาน
- Step 3: ใช้ Multi-Agent Kanban เพื่อเปลี่ยน AI จาก “ตัวช่วย” เป็น “ทีมงาน”
- Step 4: ใช้คำสั่ง /goal เพื่อให้งานไม่หลุดเป้าระหว่างทาง
- Step 5: ใช้งานหลาย terminal พร้อมกัน เพื่อทำงานหลายอย่างในเวลาเดียวกัน
- Step 6: ใช้ฟีเจอร์วิดีโอและเสียง เมื่อธุรกิจต้องผลิตคอนเทนต์หลายรูปแบบ
- Step 7: ใช้ภาษาและช่องทางสื่อสารที่หลากหลายขึ้น เพื่อให้ทีมเข้าถึงง่ายกว่าเดิม
- Step 8: ให้ความสำคัญกับ memory, auto resume และการตรวจงานตัวเอง
- Step 9: ใช้ Plugin และ MCP เพื่อเชื่อม Hermes เข้ากับเครื่องมือที่มีอยู่
- Step 10: ประเมินให้ตรงว่า Hermes Agent เหมาะกับธุรกิจแบบไหน
- Actionable Insights
- Troubleshooting
- การต่อยอด
- สรุป Checklist ทั้งหมด
Step 1: ทำความเข้าใจก่อนว่า Hermes Agent V0.13 แก้ปัญหาอะไร
Hermes Agent เป็น AI agent แบบโอเพนซอร์สที่รันได้ในเครื่องและทำงานอัตโนมัติได้ จุดขายของมันไม่ใช่แค่ตอบแชต แต่คือสามารถ “รับเป้าหมายแล้วลงมือทำ” เช่น สร้างหน้าเว็บ, เขียนไฟล์, จัดการ task, หรือเชื่อมต่อเครื่องมืออื่นผ่าน plugin
สิ่งที่รุ่น V0.13 พยายามแก้ คือปัญหาคลาสสิกของ AI agent หลายตัวในตลาด
- เริ่มงานแล้วหลุดเป้า
- ทำงานต่อเนื่องไม่พอ
- พังแล้วลืม session เดิม
- ทำงานพร้อมกันหลายอย่างได้ไม่ลื่น
- เชื่อม workflow ธุรกิจจริงได้ยาก
มุมที่น่าสนใจคือ เวอร์ชันนี้ไม่ได้ขายฝันเรื่อง AGI หรือระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ แต่ขยับไปที่ “ความทน” ของระบบมากกว่า ซึ่งสำหรับธุรกิจ นี่เป็นทิศทางที่ถูกกว่า เพราะของจริงไม่ได้ชนะกันที่ demo สวย แต่ชนะกันที่งานเสร็จ
Step 2: อัปเดต Hermes Agent เป็น V0.13 ให้พร้อมใช้งาน
ถ้ามี Hermes Agent ติดตั้งอยู่แล้ว วิธีอัปเดตตรงไปตรงมามาก ใช้คำสั่ง Hermes Update ใน terminal แล้วระบบจะดึงเวอร์ชันล่าสุดมาให้ จากนั้นสามารถตรวจสอบได้ว่าอัปเดตเป็น V0.13 แล้วหรือยังด้วยการรัน Hermes Agent ตามปกติ
สำหรับคนที่ยังไม่เคยใช้มาก่อน ตัวระบบสามารถติดตั้งจาก GitHub ได้ และมี dashboard บนเว็บสำหรับจัดการงานมากกว่าการคุยใน terminal อย่างเดียว
ถ้ามองจากมุมคนทำงานทั่วไป ประเด็นสำคัญไม่ใช่คำสั่งติดตั้ง แต่คือ เราควรอัปเดตทุกครั้งหรือไม่ คำตอบคือไม่จำเป็นเสมอไป ถ้า workflow ปัจจุบันนิ่งและใช้งานได้อยู่แล้ว การอัปเดตบ่อยเกินไปอาจทำให้เจอพฤติกรรมใหม่ที่ต้องมาไล่แก้เพิ่ม รุ่นใหม่มักมีความสามารถเพิ่ม แต่ก็มาพร้อมความเสี่ยงเรื่องเสถียรภาพเช่นกัน
แนวทางที่ปลอดภัยสำหรับธุรกิจคือ
- มี environment ทดสอบแยกจากงานจริง
- ลองฟีเจอร์ใหม่กับงานย่อยก่อน
- ค่อยย้ายมาใช้กับ workflow หลักเมื่อมั่นใจ
Step 3: ใช้ Multi-Agent Kanban เพื่อเปลี่ยน AI จาก “ตัวช่วย” เป็น “ทีมงาน”
ฟีเจอร์ที่เด่นที่สุดในอัปเดตรอบนี้คือ Multi-Agent Kanban หรือกระดานงานที่มี AI หลายตัวช่วยกันทำงานในโปรเจกต์เดียวกันหรือหลายโปรเจกต์พร้อมกัน
หน้าตาของมันคล้าย Kanban board ทั่วไป มีคอลัมน์แบบ To Do, Doing, Done แต่จุดต่างคือแต่ละ task สามารถมี agent profile ต่างกันรับผิดชอบ และสลับบอร์ดหรือผู้รับผิดชอบได้
ทำไมเรื่องนี้สำคัญกับธุรกิจไทย? เพราะงานจำนวนมากในบริษัทไม่ได้เป็นงานใหญ่ชิ้นเดียว แต่เป็นงานย่อยที่ไหลต่อกัน เช่น
- เขียนบทความ SEO
- ทำภาพประกอบ
- อัปโหลดขึ้นเว็บ
- เช็กคุณภาพเนื้อหา
- ติดตามผลในช่องทางสื่อสาร
ถ้าใช้ AI chat แบบเดิม เราต้องคอยสั่งทีละเรื่อง แต่ถ้าใช้ Kanban ที่มีหลาย agent เราจะเริ่มเห็นภาพของ “สายการผลิตงาน” มากขึ้น ตัวหนึ่งร่าง ตัวหนึ่งตรวจ ตัวหนึ่ง deploy และอีกตัวหนึ่งเก็บ log หรือสรุปผล
ในคลิปมีตัวอย่างการใช้ Kanban เพื่อสร้างเว็บ AI SEO ทั้งชุด และถึงขั้นสร้างเว็บไซต์ขนาดประมาณ 50 หน้าได้ นี่เป็นตัวอย่างที่ทำให้เห็นศักยภาพของระบบได้ดี แม้ในทางปฏิบัติ เราควรมองมันเป็น เครื่องมือเร่งการผลิตต้นฉบับ มากกว่าจะเชื่อว่าผลลัพธ์สุดท้ายพร้อมใช้งานทันที
มุมวิเคราะห์ที่ควรพูดตรงๆ คือ Kanban แบบหลาย agent ฟังดูทรงพลังมาก แต่จะมีค่าจริงก็ต่อเมื่อเราออกแบบงานเป็นขั้นตอนได้ชัด ถ้างานยังคลุมเครือ AI หลายตัวก็แค่ช่วยกันงงเร็วขึ้นเท่านั้น
Step 4: ใช้คำสั่ง /goal เพื่อให้งานไม่หลุดเป้าระหว่างทาง
อีกฟีเจอร์สำคัญคือ /goal ซึ่งทำให้ Hermes โฟกัสกับเป้าหมายแบบ turn-based และพยายามวนทำงานต่อเนื่องสูงสุดประมาณ 20 รอบจนกว่าจะสำเร็จ พร้อมมีระบบตรวจว่าบรรลุเป้าหมายหรือยัง
นี่คือหัวใจของคำว่า Tenacity เพราะจุดอ่อนของ AI agent จำนวนมากคือเริ่มงานได้ดี แต่หลุดจากโจทย์เมื่อบทสนทนายาวขึ้น หรือไปติดขั้นตอนจุกจิกจนลืมว่าต้องส่งมอบอะไร
ตัวอย่างที่ถูกสาธิตคือสั่งให้ระบบออกแบบหน้า blog ด้วย HTML สำหรับเว็บไซต์สาย AI automation จากนั้น agent ก็เริ่มสร้างไฟล์ ทำหน้าเว็บ และเปิดให้ดูแบบ local ได้เลย
ถ้ามองในเชิงธุรกิจ คำสั่งแบบนี้เหมาะกับงานที่มี “ผลลัพธ์ปลายทางชัด” เช่น
- สร้าง landing page เวอร์ชันร่าง
- ร่างชุดคอนเทนต์ 5 หน้า
- สรุปข้อมูลจากเอกสารหลายชุด
- เตรียมโครงสร้างเว็บไซต์ก่อนส่งต่อทีมจริง
แต่ต้องเข้าใจให้ชัดว่า /goal ไม่ได้แปลว่า AI จะคิดแทนเราได้ทั้งหมด มันแปลว่า AI จะไม่เลิกง่ายๆ ระหว่างทำงานต่างหาก ความต่างนี้สำคัญมาก เพราะเจ้าของธุรกิจหลายคนมักคาดหวังเกินจริงว่าแค่พิมพ์โจทย์ครั้งเดียวแล้วจบเลย ซึ่งในโลกงานจริง ส่วนใหญ่ยังต้องมีรอบ feedback เพื่อปรับคุณภาพ
ข่าวดีคือ Hermes รองรับรูปแบบนี้ได้ดีขึ้น เพราะหลังจากสร้างงานแรกเสร็จแล้ว เราสามารถสั่งต่อให้ปรับดีไซน์หรือปรับเนื้อหาให้ดีขึ้นได้ทันที
Step 5: ใช้งานหลาย terminal พร้อมกัน เพื่อทำงานหลายอย่างในเวลาเดียวกัน
อีกจุดที่น่าสนใจมากคือสามารถเปิด Hermes หลายหน้าต่างและให้แต่ละตัวทำงานคนละอย่างได้พร้อมกัน ตัวอย่างที่เห็นชัดคือ หนึ่ง terminal กำลังสร้างวิดีโอ ขณะที่อีก terminal กำลังทำหน้าเว็บไซต์ตาม goal ที่ตั้งไว้
นี่คือภาพที่ใกล้กับ “ทีมงานดิจิทัล” มากกว่าการใช้ chatbot ทั่วไป เพราะแทนที่เราจะรอให้งานหนึ่งเสร็จแล้วค่อยเริ่มอีกงาน เราสามารถรัน parallel workflow ได้ทันที
ถ้าเอามาใช้กับธุรกิจไทย เราอาจออกแบบแบบนี้ได้
- หน้าต่างที่ 1 สรุปรายงานยอดขาย
- หน้าต่างที่ 2 ร่างโพสต์โซเชียลสำหรับสัปดาห์ถัดไป
- หน้าต่างที่ 3 เตรียม FAQ สำหรับทีมขาย
- หน้าต่างที่ 4 ติดตาม task ฝั่งคอนเทนต์ใน Kanban
อย่างไรก็ตาม ยิ่งเปิดหลายงานพร้อมกัน เรายิ่งต้องมีระบบตั้งชื่อ task และแยกโปรเจกต์ให้ดี ไม่เช่นนั้นจะเกิดปัญหา “งานเดิน แต่คนคุมไม่รู้ว่าอะไรคืออะไร”
Step 6: ใช้ฟีเจอร์วิดีโอและเสียง เมื่อธุรกิจต้องผลิตคอนเทนต์หลายรูปแบบ
V0.13 มีทั้ง video analyze tool และความสามารถด้านการสร้างวิดีโอผ่าน Hyperframes รวมถึงรองรับ XAI custom voices สำหรับ text-to-speech และการ clone เสียง
ถ้ามองแบบคนทำคอนเทนต์หรือเจ้าของแบรนด์ ฟีเจอร์พวกนี้น่าสนใจมาก เพราะช่วยขยาย Hermes จากเครื่องมือจัดการงาน ไปเป็นเครื่องมือผลิตสื่อได้ด้วย เช่น
- วิเคราะห์วิดีโอที่มีอยู่เพื่อสรุปสาระ
- สร้างวิดีโอสั้นสำหรับโปรโมตสินค้า
- ทำ voiceover อัตโนมัติจากสคริปต์
แต่ตรงนี้ควรระวังเรื่องความคาดหวัง คุณภาพของวิดีโอและเสียงที่ AI สร้างได้อาจเหมาะกับงานร่าง งานทดสอบ หรือโพสต์เร็ว มากกว่างานแบรนด์ที่ต้องการคุมโทนละเอียด ถ้าจะใช้จริงในตลาดไทย เราน่าจะได้ประโยชน์สูงสุดใน 3 กรณี
- ทำต้นฉบับให้ทีมตัดต่อไปเก็บงานต่อ
- ผลิตสื่อภายในองค์กร เช่น คู่มือหรือคลิปสอนงาน
- ทำคอนเทนต์ปริมาณมากที่ไม่ต้องคุมภาพลักษณ์แบบพรีเมียมทุกชิ้น
Step 7: ใช้ภาษาและช่องทางสื่อสารที่หลากหลายขึ้น เพื่อให้ทีมเข้าถึงง่ายกว่าเดิม
Hermes รองรับภาษาเพิ่มอีกหลายภาษา เช่น จีน ญี่ปุ่น เยอรมัน สเปน ฝรั่งเศส และยังเพิ่ม Google Chat เป็นอีกหนึ่ง messaging platform ที่รองรับ รวมแล้วประมาณ 20 แพลตฟอร์ม
จุดนี้มีผลกับธุรกิจมากกว่าที่คิด เพราะการเอา AI ไปใช้ในองค์กร มักไม่ได้ติดที่ model แต่ติดที่ “คนไม่อยากเปลี่ยนที่ทำงาน” ถ้า AI เข้าไปอยู่ในแอปที่ทีมใช้อยู่แล้ว การยอมรับจะง่ายขึ้นมาก
สำหรับทีมไทย ประโยชน์ชัดๆ คือ
- ลดแรงเสียดทานในการเริ่มใช้
- ทำให้ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของ workflow เดิม
- ไม่ต้องบังคับทุกคนให้เรียนเครื่องมือใหม่พร้อมกัน
แม้ในคลิปจะเน้น Google Chat แต่บทเรียนที่สำคัญกว่าคือ ถ้าอยากให้ AI ถูกใช้จริงในองค์กร เราควรพามันไปอยู่ตรงที่งานเกิดขึ้นอยู่แล้ว ไม่ใช่บังคับให้ทุกคนเปิดอีกระบบหนึ่งเพิ่ม
Step 8: ให้ความสำคัญกับ memory, auto resume และการตรวจงานตัวเอง
ของที่ดูไม่หวือหวา แต่มักสร้างผลกระทบกับการใช้งานจริงมากที่สุด คือฟีเจอร์กลุ่มนี้
- session อยู่ต่อหลัง restart
- auto resume
- security fixes
- post-write lint หรือการตรวจงานหลังเขียนเสร็จ
- checkpoints
เรื่อง session ที่ไม่หายเมื่อรีสตาร์ต คือการลดความเสี่ยงจากงานค้าง ซึ่งสำคัญมากสำหรับงานยาวๆ เช่น สร้างเว็บ, ร่างเอกสารหลายส่วน, หรือทำโปรเจกต์ใน Kanban ต่อเนื่องหลายวัน
ส่วนการตรวจงานหลังเขียนเสร็จ ก็เหมือนการมีชั้นตรวจเบื้องต้นก่อนส่งต่อ ช่วยลดของเสียจาก AI ได้ระดับหนึ่ง แม้จะไม่ได้แทนคนตรวจทั้งหมด แต่ก็ช่วยกัน error พื้นฐานได้ดี
ในเชิงผู้บริหาร จุดนี้น่าสนใจกว่าฟีเจอร์ว้าวๆ เสียอีก เพราะมันเกี่ยวกับ ต้นทุนแฝงของการใช้ AI ถ้าระบบชอบลืม ชอบพัง หรือส่งงานผิดบ่อย ต่อให้ใช้ฟรีก็แพง เพราะเราต้องเสียเวลามาคุมมันตลอด
Step 9: ใช้ Plugin และ MCP เพื่อเชื่อม Hermes เข้ากับเครื่องมือที่มีอยู่
Hermes dashboard มีหน้า Plugins สำหรับจัดการส่วนขยายและผู้ให้บริการ memory รวมถึงสามารถติดตั้ง plugin จาก GitHub หรือ Git URL ได้
ในระบบยังพูดถึงการใช้ Hermes เป็น MCP เพื่อเชื่อมเครื่องมือต่างๆ เข้าหากัน แนวคิดหลักคือ ถ้า Hermes มี skill หรือ tool ที่เราตั้งไว้ดีแล้ว เราไม่จำเป็นต้องไปติดตั้งทุกอย่างซ้ำในเครื่องมืออื่น แค่เชื่อมผ่าน MCP ให้คุยกันได้
สำหรับคนที่ไม่ใช่สาย developer ให้คิดง่ายๆ ว่า MCP คือ “สะพาน” ให้เครื่องมือ AI หลายตัวใช้ความสามารถร่วมกันได้
ถ้าเอามาใช้กับธุรกิจไทย รูปแบบที่น่าลองคือ
- ให้ Hermes เป็นศูนย์กลางจัดการงานและ memory
- เชื่อมกับเครื่องมือแชตหรือระบบเอกสารที่ทีมใช้อยู่
- ใช้ plugin เพิ่มความสามารถเฉพาะทาง เช่น ประชุม เพลง หรือเครื่องมือ productivity อื่น
ข้อจำกัดคือ ยิ่งเชื่อมเยอะ ความซับซ้อนก็ยิ่งสูง ดังนั้นธุรกิจไม่ควรเริ่มจาก ecosystem ใหญ่เกินไป เริ่มจาก use case เดียวที่เจ็บจริงก่อนจะดีกว่า
Step 10: ประเมินให้ตรงว่า Hermes Agent เหมาะกับธุรกิจแบบไหน
จากสิ่งที่โชว์ในคลิป Hermes V0.13 เหมาะกับงานที่มีลักษณะดังนี้
- งานซ้ำๆ ที่แตกเป็น task ย่อยได้
- งานที่ต้องวนทำต่อเนื่องจนกว่าจะเสร็จ
- งานคอนเทนต์ เว็บ หรือเอกสารที่มี output ชัด
- งานที่ต้องใช้หลาย agent หรือหลายขั้นตอนร่วมกัน
แต่ยังไม่ใช่คำตอบสมบูรณ์สำหรับทุกบริษัท ถ้าองค์กรยังไม่มี process ชัด ไม่มีเจ้าของงานชัด หรือยังไม่รู้ว่าจะวัดผลลัพธ์ AI อย่างไร ระบบที่เก่งขึ้นก็ไม่ได้ช่วยมากนัก
พูดอีกแบบคือ Hermes ไม่ได้แก้ปัญหา “ความไม่ชัดเจนของธุรกิจ” มันแค่ทำให้งานที่ชัดอยู่แล้วเดินเร็วขึ้น
สำหรับใครที่ทำ SEO, คอนเทนต์, เว็บ, งานสนับสนุนการขาย หรือโปรเจกต์ที่มีรายการงานชัดๆ รุ่นนี้ถือว่าน่าจับตา เพราะมันขยับจาก AI แบบสั่งแล้วตอบ ไปสู่ AI แบบรับผิดชอบงานต่อเนื่องได้มากขึ้น
Actionable Insights
- เริ่มจาก 1 workflow ก่อน เช่น ทำบทความ SEO หรือร่าง landing page อย่าเพิ่งเชื่อมทุกอย่างพร้อมกัน
- ใช้ /goal กับงานที่มี output ชัด เช่น “สร้างหน้าเว็บร่าง” ดีกว่างานกว้างๆ แบบ “ช่วยคิดการตลาด”
- ออกแบบ Kanban ให้เป็นขั้นตอนจริง แยก task ว่าใครร่าง ใครตรวจ ใครสรุป แม้คนทำจะเป็น AI ก็ตาม
- ให้ AI ไปอยู่ในช่องทางที่ทีมใช้อยู่แล้ว เช่น Google Chat จะช่วยให้ adoption ง่ายขึ้น
- ใช้ AI ทำร่างแรก ไม่ใช่งานสุดท้ายเสมอไป วิธีนี้คุมคุณภาพได้ดีกว่าและลดความผิดหวัง
Troubleshooting
- ปัญหา: AI ทำงานไปเรื่อยแต่ผลลัพธ์ไม่ตรงที่ต้องการ
สาเหตุ: เป้าหมายกว้างเกินไปหรือไม่มี output ที่ชัด
วิธีแก้: เขียน goal ใหม่ให้ระบุชิ้นงานปลายทาง เช่น จำนวนหน้า รูปแบบไฟล์ และเกณฑ์ขั้นต่ำของงาน
- ปัญหา: มีหลาย agent แล้วงานกลับยิ่งสับสน
สาเหตุ: แบ่ง task ไม่ชัด หรือให้หลาย agent ทำงานซ้ำกัน
วิธีแก้: ออกแบบ Kanban ใหม่ แยกบทบาทแต่ละ agent ให้ชัด เช่น ร่าง ตรวจ และเผยแพร่
- ปัญหา: งานที่ AI สร้างเสร็จแล้วใช้งานจริงไม่ได้ทันที
สาเหตุ: คาดหวังให้ AI ส่งงานเวอร์ชันสุดท้ายตั้งแต่รอบแรก
วิธีแก้: เปลี่ยนวิธีใช้เป็นให้ AI ทำ draft ก่อน แล้วค่อยมีรอบ feedback เพื่อเก็บงาน
- ปัญหา: อัปเดตแล้ว workflow เดิมรวน
สาเหตุ: ฟีเจอร์ใหม่หรือ dependency ใหม่ไปกระทบการตั้งค่าเดิม
วิธีแก้: ทดสอบใน environment แยกก่อน และอัปเดตเมื่อจำเป็น ไม่ต้องตามทุกเวอร์ชัน
- ปัญหา: ทีมไม่ยอมใช้ AI tool ตัวใหม่
สาเหตุ: ต้องเปลี่ยนวิธีทำงานมากเกินไป
วิธีแก้: เริ่มจาก integration กับช่องทางที่ทีมใช้อยู่ เช่น chat platform หรือ dashboard ที่เข้าถึงง่าย
การต่อยอด
- สร้าง “AI content desk” สำหรับธุรกิจไทย โดยให้ agent หนึ่งตัววางหัวข้อ อีกตัวร่างบทความ และอีกตัวเช็กโครงสร้าง SEO
- ใช้ Hermes เป็นศูนย์กลางงาน back office เช่น สรุปเอกสาร ประมวลผล task และติดตามงานผ่าน Kanban
- ทดลอง workflow แบบหลายสื่อ คือให้ระบบสรุปข้อมูล สร้างหน้าเว็บร่าง แล้วทำวิดีโอสั้นประกอบในสายงานเดียวกัน
สรุป Checklist ทั้งหมด
- ☐ ตรวจสอบว่า Hermes Agent อัปเดตเป็น V0.13 แล้ว
- ☐ เลือก 1 use case ทางธุรกิจที่เจ็บจริงและวัดผลได้
- ☐ ตั้ง goal ให้ชัดด้วยคำสั่ง /goal
- ☐ แตกงานออกเป็น task ย่อยใน Kanban board
- ☐ กำหนดบทบาทของแต่ละ agent ให้ไม่ทับกัน
- ☐ ทดลองรันหลายงานพร้อมกันเฉพาะงานที่แยกจากกันชัด
- ☐ ใช้ AI สร้าง draft แทนการหวังงานสุดท้ายตั้งแต่รอบแรก
- ☐ เปิดใช้ memory, session resume และการตรวจงานตัวเอง
- ☐ พิจารณา plugin หรือ MCP เฉพาะที่จำเป็นต่อ workflow
- ☐ เลือกช่องทางสื่อสารที่ทีมใช้อยู่แล้วเพื่อให้ adoption ง่ายขึ้น
- ☐ ทดสอบก่อนอัปเดตในระบบงานจริงทุกครั้ง
สรุปแล้ว Hermes Agent V0.13 เป็นอัปเดตที่น่าสนใจเพราะไม่ได้เพิ่มแค่ฟีเจอร์ใหม่ แต่พยายามทำให้ AI agent “รับผิดชอบงานจนจบ” ได้ดีขึ้น ทั้งผ่าน Kanban แบบหลาย agent, คำสั่ง /goal, การจำ session เดิม และการเชื่อม workflow กับเครื่องมือรอบตัว ถ้ามองจากมุมธุรกิจ สิ่งที่ควรโฟกัสไม่ใช่ว่ามันทำได้กี่อย่าง แต่คือเราเอามันไปลดงานซ้ำ ตัดคอขวด และเร่งงานที่กินเวลาทีมอยู่ทุกวันได้แค่ไหน
สำหรับใครที่อยากศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวคิด Kanban สามารถดูพื้นฐานได้จาก Kanban Guide และถ้าอยากเข้าใจภาพรวมของ AI agent มากขึ้น ลองอ่านมุมมองจาก Anthropic เพื่อเปรียบเทียบวิธีออกแบบ agent กับงานจริงได้เช่นกัน