Is Hermes Bot Mode Worth It?
สรุปย่อ
ประเด็นสำคัญจากวิดีโอ
> **ที่มา:** [YouTube — Wanderloots](https://www.youtube.com/watch?v=3RoK0rrOHCA) · เผยแพร่ 6 ก.ย. 2026 · ~35 นาที
# สรุปภาษาไทย — Is Hermes Bot Mode Worth It? 🧠 My Best Practices (So Far) > **ที่มา:** [YouTube — Wanderloots](https://www.youtube.com/watch?v=3RoK0rrOHCA) · เผยแพร่ 6 ก.ย. 2026 · ~35 นาที > *สรุปโดยอัตโนมัติ — เนื้อหาต้นฉบับ © Wanderloots* ## วิดีโอนี้เกี่ยวกับอะไร Callum (Wanderloots) ทดสอบฟีเจอร์ **bot mode** ใหม่ของ Hermes Agent ที่ทำให้เอเจนต์เฉพาะทางหลายตัวสื่อสารถึงกันได้ (agent-to-agent) โดยประกอบทีมงานวิจัย 3 ตัวแล้วรันงานวิจัยจริง 1 ชิ้นเพื่อดูข้อดีข้อเสีย ## ประเด็นหลัก 1. **Bot = Profile** — bot mode ไม่ใช่ primitive ใหม่ แค่ทำให้โปรไฟล์หลายตัวทำงานพร้อมกันและแท็กเรียกกันได้ (@mention) แต่ละ bot มี chat ถาวรของตัวเอง (พิมพ์ /new = compact ไม่ใช่สร้างใหม่) 2. **ทีมตัวอย่าง:** orchestrator (ประสานงาน/คุมคุณภาพ), researcher (สืบค้น+อ้างอิง), librarian (จัดเก็บลง LLM wiki) — ระบุหน้าที่ผ่าน description แล้ว Hermes สร้าง **soul.md อัตโนมัติ** ได้ หรือแก้เองเพื่อใส่ "team protocol" เช่น ห้ามทำงานข้ามบทบาท 3. **ประสิทธิภาพคือหัวใจ (ส่วนสำคัญที่สุด):** ตัดสิทธิ์/tools ที่ไม่จำเป็นออกทีละตัว — ตัวอย่างเด่น: researcher เคยวน task delegation 6 ครั้ง = เสียเวลา 20 นาที หลังตัด tools ทีมเร็วขึ้นมาก 4. **สมอง:** เลือกโมเดลแยกตามบทบาท — งานหนักใช้โมเดลสูง (orchestrator), งานจัดเก็บใช้ local model (librarian) เพื่อลดต้นทุน — Hermes ตอนนี้เช็กสเปกเครื่องและแนะนำ local model ให้อัตโนมัติ 5. **ความจำ:** เปิด persistent memory ทุกตัว แต่ให้ **ตัวเดียวเขียน external memory (hindsight)** กันข้อมูลขัดแย้งกันเอง 6. **Operations:** terminal backend รันใน Docker เพื่อ isolation, ใช้ workspace ร่วมเป็นที่ส่งไฟล์ถึงกัน, เปิด **keep bots warm** (เพิ่มจาก 3 เป็น 5) + idle timeout ≥10 นาที = ความเร็วต่างกันมาก 7. **3 วิธีสื่อสาร:** ① แชทรายตัว ② bot-to-bot DM (ระวังลูปไม่รู้จบเผาโควตา) ③ **group room** — มีจำกัดจำนวน turns ในตัว กันลูปอนันต์ 8. **ผลการทดลอง:** group chat "สีโปรด" ผ่านเร็วมาก ส่วนงานวิจัยจริง (10 แหล่ง / 500 คำ / ต้องมี citation) — orchestrator **ตีงานกลับเพราะไม่มีงานศึกษาปี 2026** แล้ว researcher แก้สำเร็จ (9 แหล่ง) → librarian เสนอโน้ต → อนุมัติ → ไฟล์โผล่ใน Obsidian เชื่อมกราฟความรู้สำเร็จ 9. **Takeaway ตรงๆ:** เอเจนต์เก่งตัวเดียวอาจทำงานนี้ได้ดีเท่า/ดีกว่า — คุณค่าจริงคือปรับแต่งทีมให้งานซ้ำๆ ถูกยกให้ local model ประหยัดต้นทุน และ bot จะ "จำ" ขั้นตอนที่ต้องทำเองหลังให้มัน refine memory (ผู้สร้างประหยัดไป 1 ขั้นการสื่อสาร) ## ใครควรดู คนที่ใช้ Hermes/agent harness อยู่แล้วและอยากต่อยอดเป็นทีมเอเจนต์ — เน้นแนวคิด "จำกัดสิทธิ์ให้เล็กลงเพื่อความเร็วและประหยัด" มากกว่าโชว์ฟีเจอร์ --- *Attribution: Is Hermes Bot Mode Worth It? — Wanderloots (youtube.com/watch?v=3RoK0rrOHCA), เผยแพร่ 6 ก.ย. 2026*
คำแปลเต็ม
แปลตามบทสนทนาต้นฉบับ ปรับเป็นภาษาไทยธรรมชาติ
ผมจะกดแท็กหา orchestrator ครับ ช่วยผมทำงานวิจัยชิ้นนี้หน่อย จากนั้น orchestrator ก็แท็กหา researcher และ researcher เริ่มคิดว่าตัวเองต้องทำอะไรบ้าง ปกติเวลาผมใช้เอเจนต์ต่างกันทำงานต่างกัน สุดท้ายคนที่ต้องคอยเชื่อมทุกอย่างเข้าด้วยกันคือผมเองแหละ คอยส่งงานระหว่างแชท คอยเช็กผลลัพธ์ แล้วก็ตัดสินใจเองว่าก้าวต่อไปคืออะไร แต่ถ้าเอเจนต์พวกนี้คุยกันเองได้ และประสานงานงานกันเองได้ล่ะ? Hermes มีฟีเจอร์ใหม่ที่เรียกว่า bot mode ที่ทำให้เอเจนต์เฉพาะทางสื่อสารและทำงานร่วมกันได้ วันนี้ผมจะลองใช้จริง โดยประกอบทีมผู้เชี่ยวชาญขึ้นมา ให้ภารกิจเดียวกัน แล้วดูว่าอะไรได้ผล อะไรไม่ได้ผล สวัสดีครับ ผมคอลัม หรือที่รู้จักกันในชื่อ Wanderloots ยินดีต้อนรับเข้าสู่วิดีโอเรื่อง Hermes bot mode การประกอบทีมเอเจนต์ และการสื่อสารแบบ bot-to-bot จบวิดีโอนี้แล้ว คุณจะเข้าใจวิธีสร้าง bot เฉพาะทาง วิธีเลือกความสามารถที่แต่ละตัวต้องใช้ และที่สำคัญกว่าคือ อะไรที่แต่ละตัว "ไม่" ต้องใช้ การตั้งค่าสำคัญๆ ที่ช่วยให้ทีมทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ และวิธีรวมพวกมันเข้าเป็นบทสนทนากลุ่มเดียว เพื่อรันการทดลองงานวิจัย การทดลองที่ผมทำวันนี้คือ ตั้ง researcher สร้าง orchestrator แล้วเชื่อมกับ librarian ที่มีอยู่แล้วของผม แต่วิธีนี้ใช้ได้กับเอเจนต์เฉพาะทางแบบไหนก็ได้ ใช้กับงานเขียนโค้ด งานเขียนบทความ งานการเงินก็ได้ เวิร์กโฟลว์ที่มีขั้นตอนชัดเจนและมีหน้าที่เฉพาะ ใช้กับระบบนี้ได้หมด การเชี่ยวชาญของเอเจนต์ไม่มีขีดจำกัด และนั่นแหละคือหัวใจของ bot mode ลองนึกว่าแต่ละ bot คือผู้เชี่ยวชาญที่มีโต๊ะทำงานของตัวเอง โปรไฟล์ของมันเก็บคำสั่ง โมเดล เครื่องมือ สกิล และความจำของมัน แทนที่จะให้ bot เดียวทำทุกอย่าง เรากระจายงานให้ผู้เชี่ยวชาญหลายตัวแล้วให้พวกมันประสานงานกันเอง ทำในสิ่งที่ตัวเองถนัดที่สุด และที่สำคัญคือเรายังถอดความสามารถที่ไม่จำเป็นออกได้ด้วย เพราะความสามารถที่เกินมาทำให้เกิด tool call ที่ไม่จำเป็น รันนานขึ้น กิน token มากขึ้น กินโควตากับงบประมาณของคุณ ฉะนั้นมันไม่ใช่แค่เรื่องความเชี่ยวชาญเท่านั้น แต่เป็นเรื่องประสิทธิภาพด้วย ในตัวอย่างนี้ orchestrator คือคนประสานงาน researcher คือคนสืบค้น librarian คือคนจัดระเบียบความรู้ที่ผ่านการอนุมัติ รายงานส่งกลับไปแก้ไขได้ แล้วผมเป็นคนตัดสินว่าเมื่อไหร่พร้อมจะไปต่อ เป็นทีมเอเจนต์ผู้เชี่ยวชาญ แต่มีมนุษย์อยู่ในกระบวนการด้วย (human in the loop) และนั่นคือสิ่งที่ผมอยากทดสอบวันนี้กับ Hermes bot mode การมอบหมายงานและความสามารถเฉพาะให้เอเจนต์ผู้เชี่ยวชาญ แล้วประสานพวกมันเป็นทีมเดียว ช่วยให้เวิร์กโฟลว์และประสิทธิภาพของผมดีขึ้นจริงไหม? ถ้าวิดีโอนี้มีประโยชน์ ฝากกดไลก์ กด hype และกดติดตามด้วยนะครับ ขอบคุณมากครับ ผมเขียนบทความบน Patreon แบบฟรีประกอบวิดีโอนี้ด้วย ลิงก์อยู่ในคอมเมนต์บนสุด ในบทความมีรายละเอียดการเซ็ตอัปเพิ่มเติม ตัวเวิร์กโฟลว์ และวิธีที่ทุกอย่างมารวมกัน เอาไว้ช่วยให้เซ็ตอัปของคุณเองมีประสิทธิภาพขึ้นครับ เอาล่ะ ไปดู Hermes bot mode กันเลย พอเข้ามาใน Hermes ด้านซ้ายบนเราจะเห็น sessions ซึ่งเป็นสิ่งที่คุณน่าจะคุ้นเคยแล้ว นี่คือที่ที่เราคุยกับเอเจนต์ Hermes ตรงๆ และแต่ละ session จะถูกเก็บไว้ด้านข้าง ภายใต้โปรเจกต์ของโปรไฟล์นั้นๆ แต่เราก็มีโหมดใหม่ที่ชื่อว่า bots และประเด็นสำคัญคือ นี่ไม่ใช่ primitive ใหม่ที่ต้องไปเรียนรู้เพิ่ม bot หนึ่งตัวก็คือ Hermes profile หนึ่งตัวนั่นเอง เดี๋ยวผมอธิบายความหมายของมันพร้อมฟีเจอร์เฉพาะตัวอีกมากมายในรอบสักครู่ แต่ความต่างสำคัญคือ แทนที่จะใช้ทีละหนึ่งโปรไฟล์ อย่างที่เห็นตอนนี้ผมสลับไปโปรไฟล์ librarian แล้วจะเพิ่มบทสนทนาได้แค่อันเดียว แล้วต้องย้อนกลับไปสลับโปรไฟล์อื่นเพื่อเปิดแชทใหม่อีกฝั่งหนึ่ง พวกมันทำงานขนานกันได้ แต่ผมต้องเป็นคนสลับไปมาเองเสมอ แต่ถ้าเข้าไปที่ bot mode แทนล่ะ ไปดูกันเลย ใน bot mode เราจะเห็นโปรไฟล์ต่างๆ ที่เพิ่งเห็นไป วางเรียงอยู่ด้านข้าง และแต่ละตัวจะมี bot chat เฉพาะของตัวเอง ดูสิ ถ้าคลิกขวาที่ Hermes ซึ่งเป็นโปรไฟล์เริ่มต้นของผม จะมีข้อความ open bot chat ซึ่งต่างจากการเปิดแชทใหม่กับ bot ตัวนี้ ตรงนี้ในแชทของ Hermes จะมีข้อความเริ่มต้นว่า hey, tell me about yourself ที่ถูกสร้างตอนผมเปิด bot ครั้งแรก และมันจะอธิบายว่า bot ตัวนี้ทำอะไรได้ โปรไฟล์นี้ทำอะไรได้ การสลับเข้า bot mode เปลี่ยนวิธีที่เราคิดเรื่องการสื่อสาร ตอนนี้เอเจนต์สื่อสารถึงกันและกันได้แล้ว เช่น ผมไปที่โปรไฟล์ Hermes เริ่มต้น พิมพ์ @librarian ก็จะแท็กและเมนชัน bot ตัวนั้นให้ทำสิ่งใดสิ่งหนึ่งได้เลย เดี๋ยวกลับมาเจาะลึกส่วนนี้อีกทีในอีกสักครู่ แค่อยากเน้นว่าเราไม่ได้แค่สร้าง bot ใหม่กับโปรไฟล์ใหม่ได้เท่านั้น แต่เรายังสร้าง group chat ใหม่ได้ด้วย การสื่อสาร agent-to-agent การส่งข้อความ bot-to-bot ในที่นี้ คือวิธีให้คุณเชี่ยวชาญจุดแต่ละ bot ให้รับผิดชอบเวิร์กโฟลว์ใดเวิร์กโฟลว์หนึ่ง แต่ยังคุยกันข้ามตัวได้ พวกมันไม่ใช่เอเจนต์สารพัดประโยชน์ตัวเดียว แต่เป็นทีมที่มีสกิลต่างกัน เอเจนต์เฉพาะทางตัวแรกที่ผมสร้างคือ librarian ซึ่งเล่าไว้ในวิดีโอที่แล้ว วันนี้ผมอยากเพิ่มอีกสองตัวเพื่อใช้สร้าง group chat แรกของเรา นั่นคือ orchestrator กับ researcher มาสร้าง bot ตัว orchestrator กันเลย ผมจะกด new bot ตรงนี้ ข้อความบอกว่า bot แต่ละตัวคือเพื่อนร่วมทีมที่มีชื่อ มีความจำ สกิล และแชทของตัวเอง และส่งข้อความถึงเอเจนต์ตัวอื่นของคุณได้ เดี๋ยวไล่ทีละส่วนครับ สิ่งแรกที่ทำได้คือคุมรูปโปรไฟล์ สร้างเองโดยพิมพ์บรรยาย อัปโหลดเอง หรือเลือกจาก pets ก็ได้ นี่คือ built-in pets เช่นค้นหาคำว่า Pikachu ก็ได้โปเกมอนมา หรือได้ Socky อะไรที่ชัดๆ ว่าคือ Dobby ซึ่งเป็นตัวละครแบบอนิเมชัน ทั้งหมดนี้มาจากสิ่งที่เรียกว่า pet decks ที่คุณสร้างเองก็ได้ มีให้ดาวน์โหลดเป็นพันเป็นหมื่นแบบ แล้วเอาอวตารนี้ให้ bot ของคุณ ผมว่าเป็นวิธีแต่ง bot ที่สนุกดีเลย งั้นเอาตัวนี้แหละสำหรับ orchestrator ของผม ทำไมจะไม่ได้ล่ะ ต่อไปต้องตั้งชื่อ ผมจะตั้งว่า orchestrator และตั้ง title เป็น Orchestrator ด้วย อันหนึ่งคือชื่อที่แสดงด้านข้าง อีกอันคือชื่อที่ใช้เมนชันด้วยสัญลักษณ์ @ จากนั้นก็ถึงคิว description ตรงนี้แหละที่ bot mode ถูกออกแบบให้ใช้ง่ายกว่าการสร้างโปรไฟล์แบบเดิมมาก เพราะเมื่อก่อนคุณต้องสร้างไฟล์ soul.md เองทั้งหมด เดี๋ยวโชว์ให้ดูว่ามันหน้าตาเป็นยังไง ลองมองว่า soul คือบุคลิกของตัวละคร มันนิยามว่าเพื่อนร่วมทีมตัวนี้ปฏิบัติตัวอย่างไร มันทำให้ bot เข้าใจความสามารถของตัวเอง เพื่อรู้ว่าทำอะไรได้จริง เช่น orchestrator ก็น่าจะเกี่ยวกับการประสานงาน การกำกับทิศทาง หรือเป็นเหมือนเสมียนใหญ่ (chief of staff) และที่เจ๋งคือ ถ้าเราปล่อยช่องนี้ว่างไว้ Hermes จะสร้าง soul ให้อัตโนมัติจากชื่อ title และ description แล้วเพิ่มเข้าไปใน roster ของการสื่อสารระหว่างเอเจนต์เลย แทนที่จะต้องแต่ง soul เอง เราแค่ใส่ description ตรงนี้ได้เลย ของ orchestrator จะเป็นประมาณว่า: ประสานงานทีมของฉัน ชี้ชัด outcome กับเกณฑ์การตรวจรับ (acceptance criteria) ให้ชัด มอบงานวิจัยให้ researcher ซึ่งจะสร้างต่อไป ตรวจงานที่ส่งกลับมาเรื่องความเกี่ยวข้อง ความครบถ้วน การอ้างอิง ความไม่ชัดเจน และช่องว่างที่ยังไม่ได้ข้อสรุป แล้วขอ revision แบบเจาะจงหนึ่งครั้งเมื่อจำเป็น เมื่องานผ่านแล้วค่อยส่งต่อให้ librarian ของฉัน แต่ไม่อนุมัติให้ librarian ทำอะไรเฉพาะเจาะจงโดยไม่มีฉันอนุมัติ ผมใส่เรื่อง hindsight กับ memory ในตัวที่มันทำได้ด้วย ถ้าจุดนี้งง ผมมีวิดีโอที่ลงลึกเรื่อง agent memory อยู่ โดยสรุปคือ ผมอยากให้ orchestrator เชื่อมกับ external memory ของผมได้ และจำกัด memory ของ researcher ให้ทำแบบนั้นไม่ได้ ให้มีเอเจนต์เดียวในระบบที่เขียน memory ที่ผ่านการอนุมัติได้ เรียบร้อย ต่อจาก description เลื่อนลงมา ผมจะกด clone from default ก่อน เพราะมันจะดึงสิ่งที่ผมสร้างไว้แล้วในโปรไฟล์ default มาให้ทั้งหมด รวมถึง provider ส่วนนี้คือการสร้างสมองของระบบ ถ้าโปรไฟล์คือการตั้งค่า provider ก็คือโมเดลที่เชื่อมเข้ากับมัน ผมจะปล่อยเป็น inherit from provider ไว้ก่อน เดี๋ยวอธิบายเพิ่มอีกที แล้วก็ปล่อย soul ว่างไว้ ยังมีตัวเลือกสร้างเป็นระบบว่างล้วนไม่มีสกิลในตัวมาด้วย แต่ตัวนี้ผมอยากได้ bundled skills เลยให้ไป กด create bot เอาล่ะ เห็นไหม กำลังปลุก orchestrator ขึ้นมา ตอนนี้ orchestrator ถูกสร้างแล้ว มุมบนซ้ายจะเห็นชื่อที่ผมตั้ง ส่วน @ คือชื่อสำหรับเมนชัน (ตัวพิมพ์เล็ก) และเห็นว่ามันทำงานอยู่บนเครื่องนี้ (on this device) จุดนี้ก็สำคัญมาก ไม่ใช่แค่ bot คุยกันเองได้ แต่เราเชื่อม bot ต่างตัวเข้ากับเครื่องต่างกันได้ เช่น bot หนึ่งรันบนแล็ปท็อป อีกตัวบนเดสก์ท็อป แล้วคุยกันผ่านกันและกันได้ แต่ละตัวอยู่คนละที่ แต่ส่งต่อข้อมูลถึงกันได้ เห็นไหมครับ ตอนนี้มันแนะนำตัวว่า: ฉันคือ orchestrator เพื่อนร่วมทีม AI ที่เน้นการประสานงานใน Hermes ถนัดชี้ชัดผลลัพธ์ มอบหมายงานวิจัย คุมคุณภาพ ประสานความรู้ ลงมือทำจริง ใช้เครื่องมือค้นคว้า สร้าง รัน และตรวจสอบของ ไม่ใช่แค่เสนอว่าควรทำอะไร ฟังดูเป็นปัญหานิดหน่อยนะครับ เพราะเราจะมี researcher เฉพาะทางอยู่แล้ว เราไม่ได้อยากให้มันทำแบบนี้ อาจต้องปรับนิดหน่อย ประโยคต่อมา: ฉันจะตัดสินใจเรื่องที่เสี่ยงต่ำด้วยตัวเอง แต่จะหยุดรอเมื่อเรื่องสำคัญต้องใช้ดุลพินิจของคุณ นี่แหละคือสิ่งที่ผมหวังจาก bot ประเภท orchestrator พอดี ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นใน bot chat ถ้ากลับไปที่ sessions แล้วเข้าไปที่ orchestrator จะเห็นว่า bot chat นี้ไม่ได้แสดงอยู่ตรงนั้น มันมีอยู่แค่ใน bot mode เท่านั้น แต่เราก็สร้าง session ใหม่ในโฟลเดอร์หรือโปรเจกต์ไหนก็ได้โดยใช้ bot ตัวนี้ bot chat นี้คือ canonical bot chat เป็นแชทตลอดกาล ถ้าพิมพ์ /new หรือ reset มันจะ compact แชทเดิม ไม่ได้สร้างแชทใหม่ แท็บ bots ไว้ใช้สื่อสารกับเอเจนต์และให้เอเจนต์คุยกันเอง แท็บ sessions ไว้ลงมือทำงานเฉพาะกับโปรไฟล์หรือ bot ตัวใดตัวหนึ่ง แต่ผมอยากกลับมาตรงนี้ เพราะตอนนี้แค่คลิกขวาที่โปรไฟล์นี้ ที่ bot นี้ แล้วกด edit soul.md ก็ได้เลย พอกดเข้าไป เราจะเห็นสิ่งที่ระบบสร้างขึ้นอัตโนมัติ มันสร้างจากชื่อกับ description ที่ผมให้ไป Hermes สร้างไฟล์ soul ให้เองอัตโนมัติ ตรงๆ นะ มันฟังดูคล้าย description ที่ผมเขียนให้ไปมาก อาจเพราะ description ของผมละเอียดอยู่แล้ว แต่ตรงนี้แหละ ถ้าอยากแก้ก็แก้ได้ ผมจะเพิ่ม team protocol เข้าไปหน่อยสำหรับ orchestrator ผมอยากให้มันระบุ outcome เกณฑ์ตรวจรับ ผู้รับผิดชอบ ของส่งมอบ และเงื่อนไขหยุดเสมอ เป็นการให้บริบทเพิ่มว่าผมอยากให้มันสื่อสารกับผมแบบไหน แล้วผมจะเพิ่มบรรทัดนี้ด้วย เพื่อจำกัดไม่ให้มันสืบค้นเอง ให้มันจำไว้เสมอว่าต้อง delegate งานวิจัยให้ researcher ไม่ใช่ไปทำงานของผู้เชี่ยวชาญคนอื่นเอง และใส่ว่าห้ามเขียนลง LLM wiki เพราะเป็นหน้าที่ของ librarian ตอนนี้กด save soul.md ได้เลย เห็นไหมว่าบันทึกให้ orchestrator แล้ว จากนั้นผม restart gateway เพื่อให้การเปลี่ยนแปลงมีผลแน่นอน สมบูรณ์ ผมบอกมันว่า "เพิ่งอัปเดตไฟล์ soul ของเธอ ความเข้าใจเปลี่ยนยังไงบ้าง?" มันตอบว่าเข้าใจแล้วว่าต้องทำตามนิยามการทำงานกับคนอื่น delegate งานวิจัยให้ผู้เชี่ยวชาญ และรอการอนุมัติจากผมก่อนส่งต่อให้ librarian ฟังดูยอดเยี่ยมมาก ถึงตอนนี้เราคุยเรื่องกายวิภาคของ bot หรือโปรไฟล์ไปพอสมควร เราพูดถึง identity ไปแล้ว ยังเหลือสมอง ความสามารถ ระบบความจำ และ operations แต่ก่อนเข้าส่วนนั้น อยากเพิ่มสมาชิกทีมคนต่อไปก่อน มาสร้าง researcher กันเลย สำหรับ researcher ผมอัปโหลดรูปโปรไฟล์เอง ตั้งชื่อแท็กว่า researcher ตั้ง title สำหรับแสดงด้านข้าง และ description ที่ผมให้คือ: สืบค้นคำถามเรื่องสถานการณ์ปัจจุบัน (current reality) โดยใช้แหล่งข้อมูลปัจจุบันและแหล่งต้นทาง ผลิต briefing ที่มีการอ้างอิง จุดนี้สำคัญ อยากให้มันยึดคำตอบกับงานวิจัยจริง และใส่ความไม่แน่นอน หลักฐานขัดแย้ง และช่องว่างมาด้วย แล้วส่งกลับให้ orchestrator ตรวจคุณภาพ ห้ามเขียนลง wiki เอ๊ะ กด create bot เลย โอเค ตอนนี้ researcher กำลังถูกปลุก ถ้ากลับลงไปที่ sessions แล้วเข้า researcher กด edit soul.md ได้ soul อันนี้ต่างจากเมื่อกี้ มันเขียนว่า สืบค้นคำถาม current reality ที่มีขอบเขต แล้วส่งกลับให้ orchestrator ห้ามเขียนลง wiki พร้อมรายละเอียดเรื่องความจำ สกิล และประวัติแชทของมันเอง ผมจะเพิ่มอีกนิด จะใส่ research protocol เข้าไป โดยเฉพาะสั่งให้มันเซฟงานวิจัยเป็นไฟล์ไว้ใต้ workspace/research เดี๋ยวโชว์ให้ดู พร้อมรายละเอียดวิธีทำงานที่ผมอยากให้ทำ นี่คือ soul ฉบับแรกของ researcher หยิบใจความทุกอย่างที่เห็นใน soul มาหมดเลย แล้วผมจะบอกมันว่า "อัปเดต soul.md แล้ว เข้าใจการเปลี่ยนแปลงไหม?" เห็นไหมว่ามันไล่ดู มันเปิดดู hermes-agent ซึ่งเป็นสกิลหลักที่ทำให้ Hermes เป็น Hermes ในระดับหนึ่ง และมันเข้าใจการเปลี่ยนแปลงแล้ว โดยเฉพาะจุดที่ว่า ผมไม่อยากให้มันส่งไฟล์ตรงถึง librarian ให้เป็นค่าเริ่มต้นว่าส่งให้ orchestrator แทน แค่อัปเดตไฟล์ soul.md ด้วยกติกาเพิ่มเติมแค่นี้ bot ตัวนี้เข้าใจตำแหน่งของตัวเองในทีมดีขึ้นแล้ว ตอนนี้ที่คุณเห็นเรื่อง bot, profile, identity และวิธีสลับ identity ระหว่าง bot แล้ว มาเข้าเรื่องสมอง ความสามารถ และความต่อเนื่อง (continuity) กัน ไปที่ settings มุมขวาบน จะเปิดหน้าตั้งค่าทั้งหมด เราปรับแยกตามโปรไฟล์หรือ bot แต่ละตัวได้ เช่นเข้าไปที่ researcher จะเห็นภาพรวมทั้งหมดใน "สมอง" ของ bot ตัวนี้ ตอนนี้มันต่อกับ ChatGPT ผ่านซับสคริปชัน Codex ของผม ตั้ง default เป็น 5.6 soul อ๊ะ ดูเหมือนผมเพิ่งได้สิทธิ์เข้าถึง Astra ระหว่างถ่ายวิดีโอนี้พอดี ไว้ทดสอบทีหลัง คุณเลือกได้ว่าจะให้ bot ใช้โมเดลอะไร ตั้งวงเงินเฉพาะ ตั้ง default reasoning ได้ นี่คือการควบคุมสมอง และ Hermes ทำเรื่องโมเดล local ง่ายกว่าเดิมมากแล้ว ตรงนี้คุณเลือกโมเดล local ให้ทำงานเฉพาะอย่างได้ เช่น librarian ของผม ไม่ได้ออกเน็ต แค่ประมวลข้อมูลจาก bot ตัวอื่น จะตั้งให้รันบนโมเดล local ก็ได้ กด configure จะเห็นว่า Hermes เช็กสเปกเครื่องของคุณให้อัตโนมัติแล้วเสนอโมเดลที่ลงตัวกับ GPU และงานของคุณ ลองค้นหาโมเดลอย่าง Gemma 4 เลือกตัวที่พอดีกับเครื่อง กด show files มันจะหาเวอร์ชัน local model ที่เหมาะกับเครื่องคุณให้เจอ ตอนนี้ง่ายกว่าเดิมมาก ไม่ใช่แค่สร้าง bot แต่เลือกต่อได้เลยว่าแต่ละ bot ใช้โมเดลอะไร แบบ cloud หรือ local สำหรับ researcher ผมว่าไม่จำเป็นต้องใช้ soul (โมเดลระดับสูง) ถือว่า overkill จะลดลงเป็น Terra กด apply ทำแบบเดียวกันกับตัวอื่นได้เลย เช่น orchestrator อยากได้โมเดลสูงกว่า ส่วน researcher กับ librarian ใช้ระดับต่ำกว่าได้ นั่นแหละคือเรื่องสมอง
ถัดไปคือความสามารถ (capabilities) ของเอเจนต์ soul บอกบทบาทของ bot และตำแหน่งของมันในทีม ส่วน skill คือวิธีทำงานที่ใช้ซ้ำได้ และ tools คือสิ่งที่ทำให้เวิร์กโฟลว์ลงมือทำจริงได้ และตรงนี้แหละที่ว่า bot เยอะไม่ได้แปลว่าดีกว่าเสมอไป แต่ละ bot ต้องมีหน้าที่ชัด ความรับผิดชอบชัด และเข้าใจว่าตัวเองเข้าไปอยู่ตรงไหนของภาพใหญ่ ถ้าย้อนกลับไปที่ sessions จะเห็น capabilities อยู่ด้านข้าง มีตัวเลือกเชื่อม skills, tools และ MCP ซึ่งก็คือ external tools จุดเด่นของ Hermes คือมันเรียนรู้สกิลของตัวเองไปเรื่อยๆ แต่ทุกเอเจนต์ไม่จำเป็นต้องเข้าถึงทุกสกิลและทุกเครื่องมือ เข้าไปที่ bot researcher เรารู้อยู่แล้วว่าไม่อยากให้มันแตะ LLM wiki เพราะเป็นความรับผิดชอบของ librarian คนเดียว กดปิดสกิลนี้ได้เลย สกิลไหนไม่อยากให้เข้าถึงก็ปิดทิ้ง ปรับแต่งได้หมด แต่ตัวที่ผมจะเปิดทิ้งไว้คือ grounded citations เพราะมันทำให้เอเจนต์ใส่เชิงอรรถไปตลอดงานวิจัย ตามย้อนที่มาของแหล่งข้อมูลได้ ฟังดูเป็นสกิลที่เหมาะกับ researcher ที่สุดเลย เรื่องที่ต้องจำเรื่องสกิลคือ มันไม่ได้โหลดพร้อมกันหมดตลอดเวลา มันถูก lazy load ค่อยๆ โหลดเอง เอเจนต์จะโหลดสกิลเมื่อรู้สึกว่าจำเป็นเท่านั้น สกิลเปรียบเสมือนเวิร์กโฟลว์ที่ทำซ้ำได้ ส่วน tools คือปฏิบัติการจริงอย่าง write file, read file, check browser ทั้งสองทำงานร่วมกัน สกิลสามารถเรียกใช้ tools ได้ แต่ tools ต่างกันตรงที่เอเจนต์เข้าถึงได้เมื่อไหร่ก็ได้ที่ต้องการ และตรงนี้ ผมกำลังอัดจากอนาคตอยู่นะครับ เพราะไปทดลองบางอย่างมาแล้ว เรามาดูกันว่า researcher ใช้ tools อะไรไปในการทดสอบรอบก่อน ประเด็นสำคัญคือ bot ที่ดีไม่ใช่เอเจนต์สารพัดประโยชน์ เป้าหมายคือแต่ละตัวมีหน้าที่เดียว แล้วเราให้ความสามารถที่จำเป็นสำหรับงานนั้นเท่านั้น ตัวเลขทั้งหมดที่เห็นนี่ ทั้ง researcher, orchestrator และ librarian เป็นตัวนับว่า bot พยายามเรียกใช้อะไรไป ตอนที่มันได้ค่า default กว้างๆ มาโดยเข้าถึงทุกเครื่องมือ แต่การใช้ tools ถี่ๆ แบบนี้ ตัวเลขสูงๆ ไม่ได้แปลว่า researcher จำเป็นต้องใช้จริง ฉะนั้น best practice ก่อนเริ่มรันทดสอบจริง ผมแนะนำให้กระชับความรับผิดชอบกับ tools ของเอเจนต์แต่ละตัว ไม่ให้มันเรียก tool call ที่ไม่จำเป็นออกมา เช่นในการทดสอบก่อนหน้า researcher รัน task delegation โดยพยายามสร้าง sub agent ถึง 6 ครั้ง ในการทดสอบของผม มันแปลว่าลูปต่อไปอีก 20 นาที ซึ่งไม่ใช่สิ่งที่เราอยากได้ นี่คือเหตุผลว่าทำไมการรู้ว่า "อะไรที่เราไม่ต้องใช้" สำคัญมาก บาง tools ใช้เวลา 10 15 20 นาทีต่อการรันหนึ่งครั้ง ทำให้ทุกอย่างช้าลงมากได้ ผมจะปิดทิ้งหลายตัว เช่น task delegation, code execution, session search และปิด cron jobs ด้วย ซึ่งพวกนี้เป็นสกิลระบบอัตโนมัติ ควรอยู่กับ orchestrator ไม่ใช่ researcher แต่จะเปิด vision กับ terminal ไว้ เพื่อให้ประมวลผลสิ่งต่างๆ ได้ เปิด skills ไว้ให้ค้นหาสกิลที่ผมให้เพิ่มในอนาคตได้ และความสามารถจัดการไฟล์ ความสามารถค้นเว็บ ก็เปิดไว้ ส่วน browser automation เปิดไว้ก่อนเผื่อจำเป็น เห็นไหมว่าแค่นี้ก็ตัด tools ที่มันเคยเรียกใช้ในการทดสอบก่อนไปได้เยอะแล้ว และต้องทำแบบนี้กับ orchestrator ด้วย ถ้าหน้าที่ของ orchestrator คือ delegate งานให้ researcher มันก็ไม่ควรต้องเข้าถึงเว็บ ผมจะปิดส่วนนั้น แต่อยากให้ค้นหาบทสนทนาเก่าๆ ได้ อันนี้เปิดไว้ ไม่อยากให้มัน delegate ไปหา sub agent เอง ไม่ต้องใช้ browser ไม่ต้องใช้เครื่องคอมพิวเตอร์ จะเห็นว่าผมไล่จำกัดสิ่งที่แต่ละ bot เข้าถึงได้ทีละตัวแบบนี้ จะทำต่อไปเรื่อยๆ แล้วจะใส่รายการเต็มว่าเปิดปิดอะไรไปบ้างสำหรับทั้งสามตัว ในบทความ Patreon ฟรีที่จะลิงก์ไว้ในคอมเมนต์บนสุด ต่อไปคือ MCP ย่อมาจาก Model Context Protocol เป็นวิธีเชื่อมต่อ external tools นั่นเอง วิดีโอหน้าผมจะโชว์วิธีนำเครื่องมือวิจัยเฉพาะทางเข้ามาผ่าน MCP กับสกิล เพื่อเชื่อม researcher กับ external tools ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น เท่านี้ก็จบเรื่อง capabilities แล้ว ต่อไปอยากพาเข้าเรื่อง continuity สั้นๆ ซึ่งก็คือความจำนั่นเอง เอเจนต์จำสิ่งที่กำลังทำได้อย่างไร? กลับไปที่ settings เลื่อนลงไปที่ memory and context ตอนนี้ยังอยู่ที่ bot researcher เห็นไหมว่าผมเปิด persistent memory กับ user profile ไว้ หมายความว่าจะมีไฟล์ memory.md กับ user.md ที่ researcher เขียนความจำ กับความเข้าใจว่าผมต้องการอะไร ทำให้มันพัฒนาตัวเองไปเรื่อยๆ ผมแนะนำให้เปิดสองอันนี้ไว้ แต่คุณยังต่อ external memory อย่าง hindsight ได้ด้วย hindsight เป็น memory engine ที่ทรงพลังกว่ามาก เชื่อมทุกโปรเจกต์ ทุก bot ทุก user เข้าด้วยกันในที่เดียว สกัดข้อมูลเชิงลึก อ้างอิงข้อมูลเก่าได้ จริงๆ เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังมาก แต่ researcher ของผมไม่จำเป็นต้องใช้ หน้าที่มันคือออกไปหาข้อมูลบนอินเทอร์เน็ตแล้วนำกลับมา ไม่ต้องเข้าถึงความจำอื่นๆ ของผม ตัวนี้ผมจะปล่อยเป็น built-in memory only นี่คือประเด็นสำคัญ เราไม่ควรให้ทุก bot เขียนลงระบบความจำเดียวกัน เพราะอาจขัดแย้งกันเองได้ ผมจะให้สิทธิ์ external memory provider กับ orchestrator เท่านั้น เวลา librarian กับ researcher ทำงานร่วมกับ orchestrator จะมีตัวเดียวที่เขียนลงระบบ external memory ได้คือ orchestrator เท่านี้ก็ตั้งเรื่องความจำส่วนตัว ความต่อเนื่อง และประวัติเรียบร้อย สุดท้ายคือ operations ซึ่งจะง่ายหรือซับซ้อนแค่ไหนก็ได้ เช่น เลื่อนลงไปที่ advanced ผมตั้ง terminal execution backend ให้ทุกโมเดลรันใน Docker อยู่ แปลว่าเอเจนต์แต่ละตัวมีพื้นที่แยกของตัวเองในการเขียนโค้ด รัน browser ทำสิ่งที่ผมต้องการ และมันช่วยปกป้องเครื่องของผมด้วย ผมมีวิดีโอเจาะลึก Docker อยู่ ถ้าสนใจเรื่องการแยกเอเจนต์ (isolation) นอกจากนี้ยังมี workspace อยู่ด้านบน ซึ่งก็คือ working directory หมายความว่าคุณคุมได้ว่าเอเจนต์เข้าถึงโฟลเดอร์ไหนได้ ของผมปล่อยทุกตัวอยู่ใน root workspace แต่คุณจำกัดก็ได้ ตรงนี้เองที่ถ้าดู soul.md ของ researcher ผมใส่โฟลเดอร์ workspace/research ไว้ ลองมอง workspace เป็นสถานที่ให้ทุก bot มารวมตัวแลกเปลี่ยนข้อมูล ส่งไฟล์และไอเดียถึงกันไปมา พร้อมเมนชันหากันใน group chat และอีกหนึ่งการตั้งค่าสำคัญมากสำหรับ best practice เห็นไหมว่าตอนผมคลิกไล่ผ่าน wiki skill ซึ่งเป็น librarian ปัจจุบัน, orchestrator และ researcher มันโหลดได้เร็วมาก เพราะใน settings ใต้ advanced มีตัวเลือก keep bots warm ก็คือจะให้ bot จำนวนเท่าไหร่ค้างรันไว้เพื่อสลับกันแบบ instant ได้ มันกิน RAM กิน memory นิดหน่อย แต่ผมเปลี่ยนจาก 3 เป็น 5 เพราะมีโปรไฟล์ default กับอีกไม่กี่ตัวที่สลับใช้บ่อย การตั้งค่านี้เพิ่มความเร็วในการทำงานระหว่าง bot ได้ชัดเจนมาก คุณยังปรับ bot backend idle timeout ให้นานขึ้นได้ด้วย 10 นาทีถือว่าโอเค ยกเว้นคุณมี group chat หรือ session ยาวๆ เพิ่มตัวเลขได้เสมอ เพื่อให้ bot ที่ต้องใช้พร้อมทั้งหมด และค้างอยู่นานเท่าที่ต้องการ โอเค ตอนนี้ bot ทุกตัวถูกตั้งค่าเรียบร้อย อัปเดต soul แล้ว เช็กสกิลกับ tools แล้ว จำกัดการเข้าถึงแล้ว ต่อไปอยากพาดูวิธีสื่อสารกับ bot เหล่านี้ และวิธีที่พวกมันสื่อสารถึงกัน วิธีแรกที่โชว์ไปแล้วคือ individual bot chat คุยกับ bot แต่ละตัวตรงๆ เป็นแชทถาวรหนึ่งอัน ค่อยๆ compact ด้วยพิมพ์ /new มันจะบีบอัดแชทเดิม ไม่สร้างแชทใหม่ อันนี้มีเฉพาะใน bot mode เท่านั้น วิธีถัดมาคือ bot คุยกันเองได้ ตอนทดสอบก่อนหน้า researcher ส่งข้อความหา orchestrator รายงานความคืบหน้าจากงานที่ได้รับมอบหมาย เหมือน direct message ระหว่าง bot มอบงานให้กันและอัปเดตสถานะให้กัน ใช้ได้ทรงพลังมาก แต่ปัญหาคือ เห็นไหมว่า researcher ส่งข้อความถึง orchestrator ติดกันถึง 4 ข้อความ เป็นไปได้เต็มร้อยว่าสองตัวนี้ติดอยู่ในลูป วิ่งไปเป็นชั่วโมง แล้วเผาโควตาคุณหมด ถ้าคุณรันบนโมเดล cloud ตรงนี้เองที่ group rooms เข้ามาเสริม เราสร้าง group chat ได้ และ group chat มีจำนวน turns เริ่มต้นที่เอเจนต์คุยกันได้ ก่อนที่มันจะต้องเรียกคุณเข้ามาบอกว่าต่อไปให้ทำอะไร ไม่ใช่ติดลูปอนันต์ เดี๋ยวโชว์ให้ดูอีกที bot-to-bot messaging เหมาะกับงานเดียวจบที่อยากให้เอเจนต์ช่วยกันทำ ส่วน group room เหมาะเมื่ออยากให้ผู้เชี่ยวชาญหลายตัวแชร์วงคุยเดียวที่มองเห็นได้ คุณจะเห็นทุกตัวคุยกันในที่เดียว และมันกั้นบทสนทนาไม่ให้ยาวไม่จบ วิธีสุดท้ายถ้าเข้าไปที่ Kanban จะได้การควบคุมมากขึ้น เรื่อง ownership, revisions, approvals และการควบคุมงานซับซ้อนกับการวนลูปที่มีเป้าหมาย แต่จะพาดูในอีกวิดีโอ เพราะมันค่อนข้างซับซ้อน วันนี้เน้น group chat ก่อน เห็นอยู่ว่าผมมี group rooms สองอันจากการทดสอบก่อนหน้า มาสร้าง group chat ใหม่กัน ข้อความบอกว่า group room แชร์บทสนทนาเดียวกัน แต่ไม่แชร์ memory, tools หรือ permissions bot ทุกตัวในบทสนทนายังเป็นโปรไฟล์แยกของตัวเอง มี memory และ permissions ของตัวเอง ทุกอย่างแยกขาดจากกัน แต่เราหยิบ tools ของ bot ผู้เชี่ยวชาญแต่ละตัวมาวางรวมกันในที่เดียวได้ ทำให้พวกมันสื่อสารและเหมือนมีสกิลกับ tool set ที่กว้างขึ้น ทั้งที่จริงแต่ละตัวยังถูกจำกัดตามที่ตั้งไว้เหมือนเดิม เพิ่ม researcher, orchestrator และ skill-based librarian ของผม ซึ่งแยกจาก librarian อีกตัวในวิดีโอเรื่อง trust ตั้งชื่อว่า research team limited tools เพราะรอบนี้ผมลดจำนวน tools ลง แล้วกด create group ผมพิมพ์ว่า: ทุกคนทักทายหน่อย แล้วบอกสีโปรดเฉพาะตัวของเธอหน่อย แล้ว orchestrator ช่วยสรุปว่า bot แต่ละตัวชอบสีอะไรหน่อย เห็นไหม researcher บอกว่าสีโปรดผมคือ deep blue แล้วก็แท็ก orchestrator ส่งต่อข้อมูล ตัว orchestrator ก็ตอบกลับว่าสีโปรดของเขาคือ emerald green จดสิ่งที่ researcher พูดไว้ แต่ยังรอ librarian หรือ wiki skill อยู่ สีโปรดของ librarian ปรากฏว่าคือ sunset orange แล้วแท็กหา orchestrator ให้เข้าใจ และ orchestrator ก็สรุปรวมว่านี่คือสีโปรดของทั้งสามตัว สมบูรณ์แบบ นี่แหละคือสิ่งที่เราต้องการ bot ทุกตัวถูกโหลดพร้อม ใช้งานได้ทันที การเปลี่ยนตั้งค่า keep warm เมื่อกี้เห็นผลชัดเจนมาก เรายังเปิดดู activity เพื่อย้อนดูว่าเกิดอะไรขึ้นใน group chat ได้ด้วย ตรงนี้แหละที่ผมพูดเรื่องข้อจำกัดของ group rooms ถ้าสองเอเจนต์คุยกันเองไปเรื่อยๆ มันอาจวิ่งไปไม่รู้จบ แต่ที่นี่เห็นว่าพวกมันตอบกันแล้ว librarian ดูแล้วบอกว่าไม่ต้องทำอะไรเพิ่ม researcher ก็ดูแล้วบอกเช่นกัน turn นี้จบแล้ว ทุกตัวสื่อสารเท่าที่จำเป็น แล้วหยุดพัก รอการตรวจจากผม นั่นคือเหตุผลที่ orchestrator แท็กหาผมว่า "สวัสดี user นี่คือผลลัพธ์ครับ" สมบูรณ์มาก ตอนนี้ผมตอบกลับใน thread นี้ต่อได้ หรือเปิด thread ใหม่ใน research team ก็ได้ งั้นมารันการทดลองวิจัยจริงกันเพื่อดูว่ามันทำงานยังไง ผมจะแท็ก orchestrator แล้วพิมพ์ว่า: ผมอยากเข้าใจ state-of-the-art ปี 2026 เรื่อง best practices ของ agentic workflows กับทีมเอเจนต์แบบ multi-agent เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความมีประสิทธิผลข้ามหลายสาขางาน ช่วยผมทำงานวิจัยนี้หน่อย จำกัดที่ 10 แหล่งข้อมูล รายงานไม่เกิน 500 คำ และต้องมีการติดตามการอ้างอิงด้วย
จะเห็นว่า orchestrator รับข้อมูลไปแล้วแปลงเป็นโครงงาน มันระบุชัด outcome ซึ่งมาจากไฟล์ soul กับ acceptance criteria ที่ต้องการ รวมถึงรูปแบบเอกสารที่อยากได้ และบอกว่า owner ของงานนี้คือ researcher จากนั้นแท็กหา researcher researcher ก็เริ่มคิดว่าตัวเองต้องทำอะไรบ้าง โดยเฉพาะมันระบุด้วยว่า ไม่ต้องมี librarian หรือ wikiskill เข้ามาเกี่ยวข้อง ฉันจะประเมินเองและขอ revision แบบเจาะจงมากที่สุดหนึ่งครั้ง ก่อนถาม user ว่าจะเก็บอะไรไว้ไหม ตอนนี้ researcher กำลังทำงานอยู่ตรงนี้ สรุปคือ ผมส่งข้อความถึง orchestrator ซึ่งส่งต่อไปยัง researcher researcher จะผลิตรายงานแล้วส่งกลับให้ orchestrator ตรวจ ถ้าต้องแก้จะส่งกลับไปหา researcher อีกรอบแบบเจาะจงหนึ่งครั้ง ก่อนส่งมาให้ผมอนุมัติ ถ้าผมอนุมัติ ผมจะนำเข้าไปเก็บใน Obsidian LLM wiki ของผม ขั้นตอนนี้อาจกินเวลาหลายนาทีตามความซับซ้อนของงาน และมันจะรันอยู่เบื้องหลัง นี่คือเหตุผลที่ตั้ง idle time limit ไว้ 10 นาทีขึ้นไปถึงจะคุ้ม เพราะแล้วแต่งานวิจัย อาจใช้เวลานานพอสมควร และก็เพราะงั้นผมถึงใส่ไปว่าจำกัด 10 แหล่งข้อมูล ไม่ให้ researcher รันไปเป็นชั่วโมงแล้วทุกอย่างหลับไปหมด ส่วนนี้ขึ้นอยู่กับคุณจะปรับ ทดลอง prompt แบบไหนก็ได้ บางทีในสถานการณ์นี้ อาจดีกว่าถ้าให้ orchestrator คุยกับ researcher ตรงๆ เลย ทั้งหมดนี้คือการทดลองที่ทำได้กับ bot mode ใหม่ของ Hermes เพื่อหาว่าแบบไหนได้ผลที่สุด ใครมีเคล็ดลับหรือ best practice อย่างไร บอกไว้ในคอมเมนต์ได้เลยนะครับ อยากรู้ว่าคุณใช้เครื่องมือพวกนี้ยังไง โอเค จริงๆ ใช้เวลาแค่ 2 นาทีเอง researcher แท็กหา orchestrator แล้วบอกว่า "ทำเสร็จแล้วครับ นี่คือรายงาน" ข้อสรุปหลักคือเราควรใช้ทีมแบบ manager-specialist แบบเลือกจุด ซึ่งก็คือสิ่งที่เรากำลังตั้งกันอยู่นี่แหละ ดีที่ได้รู้แบบนี้ แล้วมันสร้างไฟล์ 2026 multi-agent workflows brief ขึ้นมา ถ้าไปดูที่ Hermes workspace จะเห็นไฟล์นี้อยู่ พร้อมสรุปย่อ 500 คำ มีคำแนะนำเฉพาะว่าเราควรดำเนินการอย่างไร รวมถึง source ledger ด้วย ดูเหมือนสรุปได้ดีมาก และใช้แค่ 6 แหล่งข้อมูล ต่ำกว่าเพดาน 10 แหล่งที่ผมสั่งไว้ โอเค ตอนนี้ orchestrator อยากรันคำสั่งอ่านไฟล์ ผมจะอนุญาต คิดว่ามันทำเพื่อนับจำนวนคำ เพราะถ้า orchestrator พบว่า researcher เขียนเอกสารเป็นพันสองพันบรรทัด อาจผิดเงื่อนไข validation แล้วต้องกลับไปแก้ใหม่ เห็นไหม orchestrator บอก researcher ว่า: ผมตรวจแล้ว ทุกอย่างดูดี แต่มีหนึ่ง revision ที่ต้องเจาะจง ฐานหลักฐานเป็นงานเขียนโดยผู้ขาย (vendor-authored) และไม่มีงานศึกษาปี 2026 เลย ถือว่าไม่ผ่าน กรุณาใช้ช่องว่างแหล่งข้อมูลอีก 3 ที่ที่เหลือเพื่ออัปเดตหนึ่งครั้ง แต่ดูสิ ตรงนี้ผมเจอ round message cap พอดี researcher กับ orchestrator ส่งกลับไปมาหลายรอบแล้วชนลิมิตของ group chat อันนี้แหละคือข้อดีและข้อเสียของ group chat ที่มีลิมิตติดมาในตัว คาดว่าอนาคตเขาน่าจะให้ปรับค่านี้ได้ แต่ในสถานการณ์นี้ การปล่อยคุยกันเองเป็นรอบๆ อาจดีกว่า ผมแค่ตอบกลับไปว่า @researcher ทำต่อได้เลยครับ researcher ได้รับข้อความจาก orchestrator แล้วผมบอกให้ทำต่อ นี่คือจุดที่ human in the loop เข้ามา ผมคือคนคุมว่าจะให้ทำงานต่อหรือพอแค่นี้ ผมอาจบอก orchestrator ได้ว่าเอาแค่นี้พอไปต่อเลย แต่ผมเห็นด้วยว่ามันควรมีงานศึกษาปี 2026 ตามที่ว่า งั้นไปหาเพิ่มซิ ถือว่าเป็นการคุมคุณภาพที่ดีมากของ orchestrator ซึ่งมันมาจาก prompt ตั้งต้นของผมที่ตั้งมาตรฐานคุณภาพไว้ว่า ต้องเป็น best state-of-the-art 2026 practices มาดูกัน อาจใช้เวลาสักครู่ มันควรไปอัปเดตงาน เห็นไหม ใช่แล้ว orchestrator บอกว่าแก้ไขและตรวจสอบแล้ว ตอนนี้มี 9 แหล่งข้อมูล เพิ่มคำและใส่งานปี 2025 เข้ามาด้วย จุดนี้พาเข้าสู่ประเด็นที่ผมจะพูดถึงอีกทีใน takeaways คือ คุณประโยชน์ของ multi-agent จะลดลงเมื่อโมเดลพื้นฐานแข็งแรงขึ้น โมเดลสมัยนี้เก่งมากๆ แล้ว ข้อดีอย่างหนึ่งของ group chat แบบนี้คือเราใช้โมเดลระดับต่ำกว่าได้ ใช้ local model ทำงานวิจัยทั้งหมด แล้วให้ orchestrator เป็นโมเดลแรงสูง เท่านี้เอง เยี่ยมไปเลย orchestrator บอกว่ารับ revision แล้ว ดูดีแล้ว ความไม่แน่นอนปิดจบแล้ว รายงานอยู่ตรงนี้ user กรุณาอนุมัติหรือปฏิเสธการส่งต่อให้ wiki skill คือ librarian เพื่อเก็บถาวร ผมจะบอกว่าโอเคดูดี orchestrator ช่วยย้ายไฟล์นี้ไปที่ library raw ซึ่งเป็น inbox แล้วขอให้ librarian รัน LLM wiki review skill หน่อย เรื่องนี้ผมเล่าลึกไว้ในวิดีโอ what is an agentic librarian LLM wiki คือวิธีจัดระเบียบความรู้ให้ AI agent จัดการ แต่ยังคงมีมนุษย์ตรวจในกระบวนการด้วย นี่คือการใช้ LLM wiki review skill เฉพาะของผม เห็นไหม orchestrator ย้ายไฟล์เข้า LLM wiki ของผมโดยตรงแล้ว มี source ledger ครบ มี inline citations ตามที่ต้องการเป๊ะ นี่คือผลจากสกิล grounded citations สิ่งที่อยากเห็นต่อคือ ตอนนี้ไฟล์ยังอยู่นอก wiki ยังไม่ถูกเชื่อมกับ wiki จริง มันแค่เป็นรายงานอยู่ อีกแป๊บนั้นควรเห็นข้อเสนอเข้ามาเพื่อรีวิว มาแล้ว librarian สร้าง proposal แล้ว บอกว่านี่คือสิ่งที่ผมคิดว่าควรเพิ่ม สร้างโน้ตชื่อ multi-agent workflows โดยดึง citation ของรายงานที่มีการอ้างอิงดิบครบมาแนบไว้ ถ้าย้อนกลับมาจะเห็นว่ารายงานถูกจับอยู่ตรงนี้แล้ว แล้วมันถามว่า กรุณาเลือก approve, reject, revise หรือ defer อย่างที่เล่าในวิดีโอที่แล้ว จุดนี้คือที่ที่ผมจะรีวิวอย่างละเอียด ผมจะพิมพ์ว่า @librarian อนุมัติครับ ถ้าสลับไปที่ Obsidian น่าจะเห็นกราฟเปลี่ยนในอีกไม่กี่วินาที เมื่อ librarian หยิบรายงานไปเขียนไฟล์ใหม่แล้วเชื่อมกับ wiki ทั้งหมด ใช่แล้ว มาแล้ว ไฟล์ multi-agent workflows เพิ่งโผล่มา เชื่อมกับ agentic memory, Hermes agent และ LLM wiki โดยเฉพาะ อ้างอิง brief เป็น inline connection และบอกว่านี่คือแนวคิดที่เกี่ยวข้อง ตรงนี้แหละที่ wiki เริ่มเติบโตจริงๆ librarian ตัวนี้ใช้แค่สกิลพื้นฐานเท่านั้น แต่ผมยังมี full librarian ที่เล่าไว้ในวิดีโอที่แล้วด้วย ว้าว ดูเหมือน group chat ทำงานสำเร็จ ผมให้ orchestrator สื่อสารกับ researcher เพื่อรันงานวิจัยได้แล้ว orchestrator วิเคราะห์แล้วพบว่า researcher ทำงานไม่ดีพอ จึงบังคับให้กลับไปทำใหม่ให้ดีกว่า ซึ่งสมบูรณ์แบบมาก โดยเฉพาะถ้า researcher รันบนโมเดล local ที่ฉลาดน้อยกว่า จุดนี้เองที่เราให้ตัวทำงานหนักอ่านแหล่งข้อมูลทั้งหมด แล้ว orchestrator ทำหน้าที่คุมคุณภาพ พอผ่านการอนุมัติก็ส่งต่อให้ librarian นำเข้าสู่ LLM wiki ได้สำเร็จ ขั้นถัดไป (ไม่บังคับ) ปกติถ้าอยู่ในแชท คุณพิมพ์ refine ได้ มันจะรีวิวบทสนทนาแล้วเก็บสิ่งที่ต้องเรียนรู้ลงสกิลและความจำของตัวเอง แต่สำหรับผม ผมจะพิมพ์ว่า @all ช่วยอัปเดต memory ของเธอด้วยสิ่งที่เรียนรู้จาก session นี้หน่อย อันนี้ใช้แค่ไฟล์ memory เฉพาะตัว ไม่ได้ใช้ external hindsight ของผม จะเห็น orchestrator บอกว่า "อ๊ะ เราควรเก็บ raw reports ไว้ตรงนี้ อัปเดต memory เลยดีกว่า" ถ้าเข้าไปที่ Hermes profiles ของ orchestrator แล้วเปิด memory จะเห็นว่ามันอัปเดตเองวันนี้ เพิ่มข้อมูลว่าไฟล์ควรเก็บไว้ที่ไหนก่อนส่งให้ librarian จากนี้ผมไม่ต้องบอกอีกว่า "อนุมัติไฟล์นี้แล้ว ย้ายไปโฟลเดอร์นั้นหน่อย" มันจะจำเองในรอบหน้า ประหยัดการสื่อสารไปหนึ่งขั้น ดูที่ turns จะเห็น researcher ก็อัปเดต memory ของตัวเองด้วย ส่วน librarian ไม่มีอะไรได้เรียนรู้จากรอบนี้ นี่คือกิจวัตรที่ควรทำ สั่งให้มันวิเคราะห์สิ่งที่เพิ่งทำไปเสมอ ทั้งหมดนี้ทำงานได้ดีมาก โดยเฉพาะหลังจากผมปรับเรื่อง tools แล้ว แต่เอาเป็นว่าเราไปดูข้อคิดหลัก (takeaways) กับทิศทางต่อไปดีกว่า ตรงๆ นะครับ ผมว่า bot mode ยังต้องลงแรงปรับอีกพอสมควรถึงจะสมบูรณ์แบบ แต่มันมีศักยภาพชัดเจน ในกรณีนี้โดยเฉพาะ ผมว่าเอเจนต์เก่งมากตัวเดียว น่าจะทำเวิร์กโฟลว์วิจัยนี้ได้เท่าเทียม ถ้าไม่ดีกว่านี้ ทีมแบบนี้ต้องได้รับการปรับแต่ง แต่นั่นแหละคือหัวใจ เราปรับมันให้ดีขึ้นได้ ผมปรับปรุงคำสั่ง tools การเลือกสกิล ความจำได้ ผมลับมือระบบนี้ได้ ผมมอบงานเฉพาะหรือ bot เฉพาะให้โมเดล local รับผิดชอบ โดยที่ cloud agent ที่แรงกว่าอย่าง orchestrator มอบงานให้ local model ทำงานหนักส่วนใหญ่ รักษาคุณภาพเดิมแต่ลดต้นทุนลงมหาศาล ศักยภาพที่แท้จริงคือการหยิบงานซ้ำๆ ประเภทไหนก็ได้ในชีวิตคุณ ดูว่า bot เฉพาะทางหรือทีม bot จะร่วมมือทำงานนั้นได้ยังไง แล้ว iterate ปรับแต่งเวิร์กโฟลว์ไปเรื่อยๆ จนกว่ามันจะดีระดับที่คุณพอใจจริงๆ ด้วยแนวคิดนี้ วิดีโอหน้าเราจะเน้นปรับแต่ง bot หนึ่งตัวให้เก่งขึ้น นั่นคือตัว research agent ถ้าวิดีโอนี้มีประโยชน์ ฝากกดไลก์ กด hype และกดติดตามด้วยนะครับ ขอบคุณการสนับสนุนจริงๆ ครับ ถ้าอยากสนับสนุนเพิ่ม ลองเข้าร่วม membership ทาง YouTube หรือ Patreon ของผมดูนะครับ สมาชิกจะได้เข้าถึงเคล็ดลับ ข้อมูลเชิงลึก และชุดเครื่องมือเรื่อง knowledge management กับ AI workflows และการสนับสนุนของคุณช่วยให้ผมทำวิดีโอฟรีแบบนี้ต่อไปได้ ขอบคุณมากครับ ขอบคุณที่รับชม แล้วเจอกันวิดีโอหน้าครับ
อภิธานศัพท์เทคนิค
คำศัพท์และชื่อผลิตภัณฑ์ที่คงรูปภาษาอังกฤษ
| ศัพท์ | คำแปล / คำอธิบาย |
|---|---|
| bot mode | bot mode (โหมดบอท) |
| profile | โปรไฟล์ |
| soul / soul.md | soul (บุคลิก/กติกาประจำตัว) |
| orchestrator | orchestrator (ผู้ประสานงาน) |
| researcher | researcher (ผู้สืบค้น) |
| librarian | librarian (บรรณารักษ์) |
| agent-to-agent (A2A) | agent-to-agent |
| @mention / tag | แท็ก/เมนชัน |
| group room / group chat | group room (ห้องกลุ่ม) |
| bot-to-bot messaging | การส่ง DM ระหว่างบอท |
| skill | สกิล |
| tool / tool call | เครื่องมือ / tool call |
| MCP (Model Context Protocol) | MCP |
| capabilities | ความสามารถ |
| provider | provider (ผู้ให้บริการโมเดล) |
| inherit from provider | สืบทอดจาก provider |
| clone from default | โคลนจากโปรไฟล์ default |
| local model | โมเดล local |
| persistent memory | ความจำถาวร |
| hindsight | hindsight |
| keep bots warm | keep bots warm (อุ่นบอทไว้) |
| idle timeout | เวลา idle timeout |
| workspace | workspace (พื้นที่ทำงาน) |
| Docker isolation | Docker isolation |
| turn / round message cap | รอบสนทนา / เพดานข้อความต่อรอบ |
| human in the loop | human in the loop |
| LLM wiki | LLM wiki |
| grounded citations | grounded citations |
| source ledger | source ledger (บัญชีแหล่งข้อมูล) |
| outcome / acceptance criteria | ผลลัพธ์ที่ต้องการ / เกณฑ์ตรวจรับ |
| delegate | มอบหมายงาน (delegate) |
| revision | revision (รอบแก้ไข) |
| refine | refine |
| compact | compact (บีบอัดแชท) |
ซับไตเติ้ลภาษาไทย
ดาวน์โหลดหรือดูซับทั้งหมด
1 00:00:00,000 --> 00:00:02,197 ผมจะกดแท็กหา orchestrator ครับ 2 00:00:02,197 --> 00:00:04,834 ช่วยผมทำงานวิจัยชิ้นนี้หน่อย จากนั้น 3 00:00:04,834 --> 00:00:07,470 orchestrator ก็แท็กหา researcher และ 4 00:00:07,470 --> 00:00:10,546 researcher เริ่มคิดว่าตัวเองต้องทำอะไรบ้าง
เปิดดูซับไตเติ้ลทั้งหมด (760 segments)
1 00:00:00,000 --> 00:00:02,197 ผมจะกดแท็กหา orchestrator ครับ 2 00:00:02,197 --> 00:00:04,834 ช่วยผมทำงานวิจัยชิ้นนี้หน่อย จากนั้น 3 00:00:04,834 --> 00:00:07,470 orchestrator ก็แท็กหา researcher และ 4 00:00:07,470 --> 00:00:10,546 researcher เริ่มคิดว่าตัวเองต้องทำอะไรบ้าง 5 00:00:10,546 --> 00:00:13,402 ปกติเวลาผมใช้เอเจนต์ต่างกันทำงานต่างกัน 6 00:00:13,402 --> 00:00:17,503 สุดท้ายคนที่ต้องคอยเชื่อมทุกอย่างเข้าด้วยกันคือผมเองแหละ 7 00:00:17,503 --> 00:00:19,993 คอยส่งงานระหว่างแชท คอยเช็กผลลัพธ์ 8 00:00:19,993 --> 00:00:22,630 แล้วก็ตัดสินใจเองว่าก้าวต่อไปคืออะไร 9 00:00:22,630 --> 00:00:24,900 แต่ถ้าเอเจนต์พวกนี้คุยกันเองได้ 10 00:00:24,900 --> 00:00:27,463 และประสานงานงานกันเองได้ล่ะ? Hermes 11 00:00:27,463 --> 00:00:29,880 มีฟีเจอร์ใหม่ที่เรียกว่า bot mode 12 00:00:29,880 --> 00:00:33,395 ที่ทำให้เอเจนต์เฉพาะทางสื่อสารและทำงานร่วมกันได้ 13 00:00:33,395 --> 00:00:34,860 วันนี้ผมจะลองใช้จริง 14 00:00:34,860 --> 00:00:37,057 โดยประกอบทีมผู้เชี่ยวชาญขึ้นมา 15 00:00:37,057 --> 00:00:39,693 ให้ภารกิจเดียวกัน แล้วดูว่าอะไรได้ผล 16 00:00:39,693 --> 00:00:41,964 อะไรไม่ได้ผล สวัสดีครับ ผมคอลัม 17 00:00:41,964 --> 00:00:44,454 หรือที่รู้จักกันในชื่อ Wanderloots 18 00:00:44,454 --> 00:00:47,529 ยินดีต้อนรับเข้าสู่วิดีโอเรื่อง Hermes bot 19 00:00:47,529 --> 00:00:50,532 mode การประกอบทีมเอเจนต์ และการสื่อสารแบบ 20 00:00:50,532 --> 00:00:52,436 bot-to-bot จบวิดีโอนี้แล้ว 21 00:00:52,436 --> 00:00:54,853 คุณจะเข้าใจวิธีสร้าง bot เฉพาะทาง 22 00:00:54,853 --> 00:00:57,563 วิธีเลือกความสามารถที่แต่ละตัวต้องใช้ 23 00:00:57,563 --> 00:01:00,492 และที่สำคัญกว่าคือ อะไรที่แต่ละตัว "ไม่" 24 00:01:00,492 --> 00:01:02,250 ต้องใช้ การตั้งค่าสำคัญๆ 25 00:01:02,250 --> 00:01:05,106 ที่ช่วยให้ทีมทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ 26 00:01:05,106 --> 00:01:08,108 และวิธีรวมพวกมันเข้าเป็นบทสนทนากลุ่มเดียว 27 00:01:08,108 --> 00:01:09,866 เพื่อรันการทดลองงานวิจัย 28 00:01:09,866 --> 00:01:13,235 การทดลองที่ผมทำวันนี้คือ ตั้ง researcher สร้าง 29 00:01:13,235 --> 00:01:15,871 orchestrator แล้วเชื่อมกับ librarian 30 00:01:15,871 --> 00:01:17,190 ที่มีอยู่แล้วของผม 31 00:01:17,190 --> 00:01:20,485 แต่วิธีนี้ใช้ได้กับเอเจนต์เฉพาะทางแบบไหนก็ได้ 32 00:01:20,485 --> 00:01:22,902 ใช้กับงานเขียนโค้ด งานเขียนบทความ 33 00:01:22,902 --> 00:01:24,000 งานการเงินก็ได้ 34 00:01:24,000 --> 00:01:27,369 เวิร์กโฟลว์ที่มีขั้นตอนชัดเจนและมีหน้าที่เฉพาะ 35 00:01:27,369 --> 00:01:28,761 ใช้กับระบบนี้ได้หมด 36 00:01:28,761 --> 00:01:31,324 การเชี่ยวชาญของเอเจนต์ไม่มีขีดจำกัด 37 00:01:31,324 --> 00:01:34,693 และนั่นแหละคือหัวใจของ bot mode ลองนึกว่าแต่ละ 38 00:01:34,693 --> 00:01:37,769 bot คือผู้เชี่ยวชาญที่มีโต๊ะทำงานของตัวเอง 39 00:01:37,769 --> 00:01:41,064 โปรไฟล์ของมันเก็บคำสั่ง โมเดล เครื่องมือ สกิล 40 00:01:41,064 --> 00:01:43,334 และความจำของมัน แทนที่จะให้ bot 41 00:01:43,334 --> 00:01:44,433 เดียวทำทุกอย่าง 42 00:01:44,433 --> 00:01:48,974 เรากระจายงานให้ผู้เชี่ยวชาญหลายตัวแล้วให้พวกมันประสานงานกันเอง 43 00:01:48,974 --> 00:01:50,951 ทำในสิ่งที่ตัวเองถนัดที่สุด 44 00:01:50,951 --> 00:01:54,979 และที่สำคัญคือเรายังถอดความสามารถที่ไม่จำเป็นออกได้ด้วย 45 00:01:54,979 --> 00:01:58,128 เพราะความสามารถที่เกินมาทำให้เกิด tool call 46 00:01:58,128 --> 00:02:01,131 ที่ไม่จำเป็น รันนานขึ้น กิน token มากขึ้น 47 00:02:01,131 --> 00:02:02,961 กินโควตากับงบประมาณของคุณ 48 00:02:02,961 --> 00:02:06,257 ฉะนั้นมันไม่ใช่แค่เรื่องความเชี่ยวชาญเท่านั้น 49 00:02:06,257 --> 00:02:09,333 แต่เป็นเรื่องประสิทธิภาพด้วย ในตัวอย่างนี้ 50 00:02:09,333 --> 00:02:12,116 orchestrator คือคนประสานงาน researcher 51 00:02:12,116 --> 00:02:13,654 คือคนสืบค้น librarian 52 00:02:13,654 --> 00:02:16,510 คือคนจัดระเบียบความรู้ที่ผ่านการอนุมัติ 53 00:02:16,510 --> 00:02:18,194 รายงานส่งกลับไปแก้ไขได้ 54 00:02:18,194 --> 00:02:21,270 แล้วผมเป็นคนตัดสินว่าเมื่อไหร่พร้อมจะไปต่อ 55 00:02:21,270 --> 00:02:23,174 เป็นทีมเอเจนต์ผู้เชี่ยวชาญ 56 00:02:23,174 --> 00:02:26,397 แต่มีมนุษย์อยู่ในกระบวนการด้วย (human in the 57 00:02:26,397 --> 00:02:29,546 loop) และนั่นคือสิ่งที่ผมอยากทดสอบวันนี้กับ 58 00:02:29,546 --> 00:02:30,644 Hermes bot mode 59 00:02:30,644 --> 00:02:34,526 การมอบหมายงานและความสามารถเฉพาะให้เอเจนต์ผู้เชี่ยวชาญ 60 00:02:34,526 --> 00:02:36,576 แล้วประสานพวกมันเป็นทีมเดียว 61 00:02:36,576 --> 00:02:40,311 ช่วยให้เวิร์กโฟลว์และประสิทธิภาพของผมดีขึ้นจริงไหม? 62 00:02:40,311 --> 00:02:43,241 ถ้าวิดีโอนี้มีประโยชน์ ฝากกดไลก์ กด hype 63 00:02:43,241 --> 00:02:45,804 และกดติดตามด้วยนะครับ ขอบคุณมากครับ 64 00:02:45,804 --> 00:02:47,488 ผมเขียนบทความบน Patreon 65 00:02:47,488 --> 00:02:49,319 แบบฟรีประกอบวิดีโอนี้ด้วย 66 00:02:49,319 --> 00:02:51,077 ลิงก์อยู่ในคอมเมนต์บนสุด 67 00:02:51,077 --> 00:02:53,933 ในบทความมีรายละเอียดการเซ็ตอัปเพิ่มเติม 68 00:02:53,933 --> 00:02:56,936 ตัวเวิร์กโฟลว์ และวิธีที่ทุกอย่างมารวมกัน 69 00:02:56,936 --> 00:03:00,597 เอาไว้ช่วยให้เซ็ตอัปของคุณเองมีประสิทธิภาพขึ้นครับ 70 00:03:00,597 --> 00:03:03,893 เอาล่ะ ไปดู Hermes bot mode กันเลย พอเข้ามาใน 71 00:03:03,893 --> 00:03:06,456 Hermes ด้านซ้ายบนเราจะเห็น sessions 72 00:03:06,456 --> 00:03:08,946 ซึ่งเป็นสิ่งที่คุณน่าจะคุ้นเคยแล้ว 73 00:03:08,946 --> 00:03:11,875 นี่คือที่ที่เราคุยกับเอเจนต์ Hermes ตรงๆ 74 00:03:11,875 --> 00:03:16,782 และแต่ละ session จะถูกเก็บไว้ด้านข้าง ภายใต้โปรเจกต์ของโปรไฟล์นั้นๆ 75 00:03:16,782 --> 00:03:19,199 แต่เราก็มีโหมดใหม่ที่ชื่อว่า bots 76 00:03:19,199 --> 00:03:21,982 และประเด็นสำคัญคือ นี่ไม่ใช่ primitive 77 00:03:21,982 --> 00:03:25,204 ใหม่ที่ต้องไปเรียนรู้เพิ่ม bot หนึ่งตัวก็คือ 78 00:03:25,204 --> 00:03:27,401 Hermes profile หนึ่งตัวนั่นเอง 79 00:03:27,401 --> 00:03:32,455 เดี๋ยวผมอธิบายความหมายของมันพร้อมฟีเจอร์เฉพาะตัวอีกมากมายในรอบสักครู่ 80 00:03:32,455 --> 00:03:33,846 แต่ความต่างสำคัญคือ 81 00:03:33,846 --> 00:03:35,823 แทนที่จะใช้ทีละหนึ่งโปรไฟล์ 82 00:03:35,823 --> 00:03:38,972 อย่างที่เห็นตอนนี้ผมสลับไปโปรไฟล์ librarian 83 00:03:38,972 --> 00:03:41,316 แล้วจะเพิ่มบทสนทนาได้แค่อันเดียว 84 00:03:41,316 --> 00:03:45,783 แล้วต้องย้อนกลับไปสลับโปรไฟล์อื่นเพื่อเปิดแชทใหม่อีกฝั่งหนึ่ง 85 00:03:45,783 --> 00:03:47,321 พวกมันทำงานขนานกันได้ 86 00:03:47,321 --> 00:03:50,690 แต่ผมต้องเป็นคนสลับไปมาเองเสมอ แต่ถ้าเข้าไปที่ 87 00:03:50,690 --> 00:03:53,473 bot mode แทนล่ะ ไปดูกันเลย ใน bot mode 88 00:03:53,473 --> 00:03:56,109 เราจะเห็นโปรไฟล์ต่างๆ ที่เพิ่งเห็นไป 89 00:03:56,109 --> 00:03:59,405 วางเรียงอยู่ด้านข้าง และแต่ละตัวจะมี bot chat 90 00:03:59,405 --> 00:04:02,334 เฉพาะของตัวเอง ดูสิ ถ้าคลิกขวาที่ Hermes 91 00:04:02,334 --> 00:04:05,630 ซึ่งเป็นโปรไฟล์เริ่มต้นของผม จะมีข้อความ open 92 00:04:05,630 --> 00:04:08,633 bot chat ซึ่งต่างจากการเปิดแชทใหม่กับ bot 93 00:04:08,633 --> 00:04:10,683 ตัวนี้ ตรงนี้ในแชทของ Hermes 94 00:04:10,683 --> 00:04:13,686 จะมีข้อความเริ่มต้นว่า hey, tell me about 95 00:04:13,686 --> 00:04:16,762 yourself ที่ถูกสร้างตอนผมเปิด bot ครั้งแรก 96 00:04:16,762 --> 00:04:19,471 และมันจะอธิบายว่า bot ตัวนี้ทำอะไรได้ 97 00:04:19,471 --> 00:04:22,401 โปรไฟล์นี้ทำอะไรได้ การสลับเข้า bot mode 98 00:04:22,401 --> 00:04:25,037 เปลี่ยนวิธีที่เราคิดเรื่องการสื่อสาร 99 00:04:25,037 --> 00:04:28,260 ตอนนี้เอเจนต์สื่อสารถึงกันและกันได้แล้ว เช่น 100 00:04:28,260 --> 00:04:30,896 ผมไปที่โปรไฟล์ Hermes เริ่มต้น พิมพ์ 101 00:04:30,896 --> 00:04:33,239 @librarian ก็จะแท็กและเมนชัน bot 102 00:04:33,239 --> 00:04:35,656 ตัวนั้นให้ทำสิ่งใดสิ่งหนึ่งได้เลย 103 00:04:35,656 --> 00:04:38,805 เดี๋ยวกลับมาเจาะลึกส่วนนี้อีกทีในอีกสักครู่ 104 00:04:38,805 --> 00:04:41,369 แค่อยากเน้นว่าเราไม่ได้แค่สร้าง bot 105 00:04:41,369 --> 00:04:44,591 ใหม่กับโปรไฟล์ใหม่ได้เท่านั้น แต่เรายังสร้าง 106 00:04:44,591 --> 00:04:47,008 group chat ใหม่ได้ด้วย การสื่อสาร 107 00:04:47,008 --> 00:04:49,864 agent-to-agent การส่งข้อความ bot-to-bot 108 00:04:49,864 --> 00:04:53,013 ในที่นี้ คือวิธีให้คุณเชี่ยวชาญจุดแต่ละ bot 109 00:04:53,013 --> 00:04:56,016 ให้รับผิดชอบเวิร์กโฟลว์ใดเวิร์กโฟลว์หนึ่ง 110 00:04:56,016 --> 00:04:57,627 แต่ยังคุยกันข้ามตัวได้ 111 00:04:57,627 --> 00:05:00,629 พวกมันไม่ใช่เอเจนต์สารพัดประโยชน์ตัวเดียว 112 00:05:00,629 --> 00:05:02,533 แต่เป็นทีมที่มีสกิลต่างกัน 113 00:05:02,533 --> 00:05:05,756 เอเจนต์เฉพาะทางตัวแรกที่ผมสร้างคือ librarian 114 00:05:05,756 --> 00:05:07,660 ซึ่งเล่าไว้ในวิดีโอที่แล้ว 115 00:05:07,660 --> 00:05:10,955 วันนี้ผมอยากเพิ่มอีกสองตัวเพื่อใช้สร้าง group 116 00:05:10,955 --> 00:05:13,812 chat แรกของเรา นั่นคือ orchestrator กับ 117 00:05:13,812 --> 00:05:17,180 researcher มาสร้าง bot ตัว orchestrator กันเลย 118 00:05:17,180 --> 00:05:20,037 ผมจะกด new bot ตรงนี้ ข้อความบอกว่า bot 119 00:05:20,037 --> 00:05:23,112 แต่ละตัวคือเพื่อนร่วมทีมที่มีชื่อ มีความจำ 120 00:05:23,112 --> 00:05:24,577 สกิล และแชทของตัวเอง 121 00:05:24,577 --> 00:05:27,433 และส่งข้อความถึงเอเจนต์ตัวอื่นของคุณได้ 122 00:05:27,433 --> 00:05:28,971 เดี๋ยวไล่ทีละส่วนครับ 123 00:05:28,971 --> 00:05:31,242 สิ่งแรกที่ทำได้คือคุมรูปโปรไฟล์ 124 00:05:31,242 --> 00:05:34,610 สร้างเองโดยพิมพ์บรรยาย อัปโหลดเอง หรือเลือกจาก 125 00:05:34,610 --> 00:05:37,979 pets ก็ได้ นี่คือ built-in pets เช่นค้นหาคำว่า 126 00:05:37,979 --> 00:05:40,616 Pikachu ก็ได้โปเกมอนมา หรือได้ Socky 127 00:05:40,616 --> 00:05:42,373 อะไรที่ชัดๆ ว่าคือ Dobby 128 00:05:42,373 --> 00:05:44,277 ซึ่งเป็นตัวละครแบบอนิเมชัน 129 00:05:44,277 --> 00:05:47,207 ทั้งหมดนี้มาจากสิ่งที่เรียกว่า pet decks 130 00:05:47,207 --> 00:05:48,598 ที่คุณสร้างเองก็ได้ 131 00:05:48,598 --> 00:05:51,015 มีให้ดาวน์โหลดเป็นพันเป็นหมื่นแบบ 132 00:05:51,015 --> 00:05:53,139 แล้วเอาอวตารนี้ให้ bot ของคุณ 133 00:05:53,139 --> 00:05:55,629 ผมว่าเป็นวิธีแต่ง bot ที่สนุกดีเลย 134 00:05:55,629 --> 00:05:58,705 งั้นเอาตัวนี้แหละสำหรับ orchestrator ของผม 135 00:05:58,705 --> 00:06:02,000 ทำไมจะไม่ได้ล่ะ ต่อไปต้องตั้งชื่อ ผมจะตั้งว่า 136 00:06:02,000 --> 00:06:05,223 orchestrator และตั้ง title เป็น Orchestrator 137 00:06:05,223 --> 00:06:07,786 ด้วย อันหนึ่งคือชื่อที่แสดงด้านข้าง 138 00:06:07,786 --> 00:06:10,715 อีกอันคือชื่อที่ใช้เมนชันด้วยสัญลักษณ์ @ 139 00:06:10,715 --> 00:06:14,011 จากนั้นก็ถึงคิว description ตรงนี้แหละที่ bot 140 00:06:14,011 --> 00:06:15,108 mode 141 00:06:15,108 --> 00:06:18,623 ถูกออกแบบให้ใช้ง่ายกว่าการสร้างโปรไฟล์แบบเดิมมาก 142 00:06:18,623 --> 00:06:21,406 เพราะเมื่อก่อนคุณต้องสร้างไฟล์ soul.md 143 00:06:21,406 --> 00:06:22,503 เองทั้งหมด 144 00:06:22,503 --> 00:06:25,872 เดี๋ยวโชว์ให้ดูว่ามันหน้าตาเป็นยังไง ลองมองว่า 145 00:06:25,872 --> 00:06:27,629 soul คือบุคลิกของตัวละคร 146 00:06:27,629 --> 00:06:31,072 มันนิยามว่าเพื่อนร่วมทีมตัวนี้ปฏิบัติตัวอย่างไร 147 00:06:31,072 --> 00:06:33,854 มันทำให้ bot เข้าใจความสามารถของตัวเอง 148 00:06:33,854 --> 00:06:36,930 เพื่อรู้ว่าทำอะไรได้จริง เช่น orchestrator 149 00:06:36,930 --> 00:06:40,079 ก็น่าจะเกี่ยวกับการประสานงาน การกำกับทิศทาง 150 00:06:40,079 --> 00:06:43,082 หรือเป็นเหมือนเสมียนใหญ่ (chief of staff) 151 00:06:43,082 --> 00:06:46,451 และที่เจ๋งคือ ถ้าเราปล่อยช่องนี้ว่างไว้ Hermes 152 00:06:46,451 --> 00:06:49,527 จะสร้าง soul ให้อัตโนมัติจากชื่อ title และ 153 00:06:49,527 --> 00:06:52,163 description แล้วเพิ่มเข้าไปใน roster 154 00:06:52,163 --> 00:06:54,360 ของการสื่อสารระหว่างเอเจนต์เลย 155 00:06:54,360 --> 00:06:56,923 แทนที่จะต้องแต่ง soul เอง เราแค่ใส่ 156 00:06:56,923 --> 00:06:59,926 description ตรงนี้ได้เลย ของ orchestrator 157 00:06:59,926 --> 00:07:03,002 จะเป็นประมาณว่า: ประสานงานทีมของฉัน ชี้ชัด 158 00:07:03,002 --> 00:07:05,785 outcome กับเกณฑ์การตรวจรับ (acceptance 159 00:07:05,785 --> 00:07:08,861 criteria) ให้ชัด มอบงานวิจัยให้ researcher 160 00:07:08,861 --> 00:07:10,033 ซึ่งจะสร้างต่อไป 161 00:07:10,033 --> 00:07:12,889 ตรวจงานที่ส่งกลับมาเรื่องความเกี่ยวข้อง 162 00:07:12,889 --> 00:07:15,525 ความครบถ้วน การอ้างอิง ความไม่ชัดเจน 163 00:07:15,525 --> 00:07:18,894 และช่องว่างที่ยังไม่ได้ข้อสรุป แล้วขอ revision 164 00:07:18,894 --> 00:07:21,091 แบบเจาะจงหนึ่งครั้งเมื่อจำเป็น 165 00:07:21,091 --> 00:07:24,460 เมื่องานผ่านแล้วค่อยส่งต่อให้ librarian ของฉัน 166 00:07:24,460 --> 00:07:26,364 แต่ไม่อนุมัติให้ librarian 167 00:07:26,364 --> 00:07:28,927 ทำอะไรเฉพาะเจาะจงโดยไม่มีฉันอนุมัติ 168 00:07:28,927 --> 00:07:31,271 ผมใส่เรื่อง hindsight กับ memory 169 00:07:31,271 --> 00:07:33,614 ในตัวที่มันทำได้ด้วย ถ้าจุดนี้งง 170 00:07:33,614 --> 00:07:36,690 ผมมีวิดีโอที่ลงลึกเรื่อง agent memory อยู่ 171 00:07:36,690 --> 00:07:39,839 โดยสรุปคือ ผมอยากให้ orchestrator เชื่อมกับ 172 00:07:39,839 --> 00:07:43,061 external memory ของผมได้ และจำกัด memory ของ 173 00:07:43,061 --> 00:07:45,185 researcher ให้ทำแบบนั้นไม่ได้ 174 00:07:45,185 --> 00:07:47,968 ให้มีเอเจนต์เดียวในระบบที่เขียน memory 175 00:07:47,968 --> 00:07:50,678 ที่ผ่านการอนุมัติได้ เรียบร้อย ต่อจาก 176 00:07:50,678 --> 00:07:53,607 description เลื่อนลงมา ผมจะกด clone from 177 00:07:53,607 --> 00:07:54,704 default ก่อน 178 00:07:54,704 --> 00:07:57,853 เพราะมันจะดึงสิ่งที่ผมสร้างไว้แล้วในโปรไฟล์ 179 00:07:57,853 --> 00:08:00,490 default มาให้ทั้งหมด รวมถึง provider 180 00:08:00,490 --> 00:08:02,614 ส่วนนี้คือการสร้างสมองของระบบ 181 00:08:02,614 --> 00:08:04,957 ถ้าโปรไฟล์คือการตั้งค่า provider 182 00:08:04,957 --> 00:08:08,106 ก็คือโมเดลที่เชื่อมเข้ากับมัน ผมจะปล่อยเป็น 183 00:08:08,106 --> 00:08:10,230 inherit from provider ไว้ก่อน 184 00:08:10,230 --> 00:08:13,086 เดี๋ยวอธิบายเพิ่มอีกที แล้วก็ปล่อย soul 185 00:08:13,086 --> 00:08:14,183 ว่างไว้ 186 00:08:14,183 --> 00:08:18,138 ยังมีตัวเลือกสร้างเป็นระบบว่างล้วนไม่มีสกิลในตัวมาด้วย 187 00:08:18,138 --> 00:08:21,434 แต่ตัวนี้ผมอยากได้ bundled skills เลยให้ไป กด 188 00:08:21,434 --> 00:08:23,997 create bot เอาล่ะ เห็นไหม กำลังปลุก 189 00:08:23,997 --> 00:08:26,853 orchestrator ขึ้นมา ตอนนี้ orchestrator 190 00:08:26,853 --> 00:08:30,222 ถูกสร้างแล้ว มุมบนซ้ายจะเห็นชื่อที่ผมตั้ง ส่วน 191 00:08:30,222 --> 00:08:32,858 @ คือชื่อสำหรับเมนชัน (ตัวพิมพ์เล็ก) 192 00:08:32,858 --> 00:08:36,007 และเห็นว่ามันทำงานอยู่บนเครื่องนี้ (on this 193 00:08:36,007 --> 00:08:38,790 device) จุดนี้ก็สำคัญมาก ไม่ใช่แค่ bot 194 00:08:38,790 --> 00:08:40,914 คุยกันเองได้ แต่เราเชื่อม bot 195 00:08:40,914 --> 00:08:43,844 ต่างตัวเข้ากับเครื่องต่างกันได้ เช่น bot 196 00:08:43,844 --> 00:08:46,480 หนึ่งรันบนแล็ปท็อป อีกตัวบนเดสก์ท็อป 197 00:08:46,480 --> 00:08:49,849 แล้วคุยกันผ่านกันและกันได้ แต่ละตัวอยู่คนละที่ 198 00:08:49,849 --> 00:08:52,485 แต่ส่งต่อข้อมูลถึงกันได้ เห็นไหมครับ 199 00:08:52,485 --> 00:08:55,488 ตอนนี้มันแนะนำตัวว่า: ฉันคือ orchestrator 200 00:08:55,488 --> 00:08:58,783 เพื่อนร่วมทีม AI ที่เน้นการประสานงานใน Hermes 201 00:08:58,783 --> 00:09:01,933 ถนัดชี้ชัดผลลัพธ์ มอบหมายงานวิจัย คุมคุณภาพ 202 00:09:01,933 --> 00:09:05,301 ประสานความรู้ ลงมือทำจริง ใช้เครื่องมือค้นคว้า 203 00:09:05,301 --> 00:09:06,986 สร้าง รัน และตรวจสอบของ 204 00:09:06,986 --> 00:09:08,817 ไม่ใช่แค่เสนอว่าควรทำอะไร 205 00:09:08,817 --> 00:09:11,819 ฟังดูเป็นปัญหานิดหน่อยนะครับ เพราะเราจะมี 206 00:09:11,819 --> 00:09:13,797 researcher เฉพาะทางอยู่แล้ว 207 00:09:13,797 --> 00:09:15,774 เราไม่ได้อยากให้มันทำแบบนี้ 208 00:09:15,774 --> 00:09:18,117 อาจต้องปรับนิดหน่อย ประโยคต่อมา: 209 00:09:18,117 --> 00:09:21,120 ฉันจะตัดสินใจเรื่องที่เสี่ยงต่ำด้วยตัวเอง 210 00:09:21,120 --> 00:09:24,635 แต่จะหยุดรอเมื่อเรื่องสำคัญต้องใช้ดุลพินิจของคุณ 211 00:09:24,635 --> 00:09:27,345 นี่แหละคือสิ่งที่ผมหวังจาก bot ประเภท 212 00:09:27,345 --> 00:09:30,421 orchestrator พอดี ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นใน bot 213 00:09:30,421 --> 00:09:33,350 chat ถ้ากลับไปที่ sessions แล้วเข้าไปที่ 214 00:09:33,350 --> 00:09:35,621 orchestrator จะเห็นว่า bot chat 215 00:09:35,621 --> 00:09:38,770 นี้ไม่ได้แสดงอยู่ตรงนั้น มันมีอยู่แค่ใน bot 216 00:09:38,770 --> 00:09:41,333 mode เท่านั้น แต่เราก็สร้าง session 217 00:09:41,333 --> 00:09:44,555 ใหม่ในโฟลเดอร์หรือโปรเจกต์ไหนก็ได้โดยใช้ bot 218 00:09:44,555 --> 00:09:47,558 ตัวนี้ bot chat นี้คือ canonical bot chat 219 00:09:47,558 --> 00:09:50,853 เป็นแชทตลอดกาล ถ้าพิมพ์ /new หรือ reset มันจะ 220 00:09:50,853 --> 00:09:54,076 compact แชทเดิม ไม่ได้สร้างแชทใหม่ แท็บ bots 221 00:09:54,076 --> 00:09:57,371 ไว้ใช้สื่อสารกับเอเจนต์และให้เอเจนต์คุยกันเอง 222 00:09:57,371 --> 00:10:00,740 แท็บ sessions ไว้ลงมือทำงานเฉพาะกับโปรไฟล์หรือ 223 00:10:00,740 --> 00:10:03,596 bot ตัวใดตัวหนึ่ง แต่ผมอยากกลับมาตรงนี้ 224 00:10:03,596 --> 00:10:06,965 เพราะตอนนี้แค่คลิกขวาที่โปรไฟล์นี้ ที่ bot นี้ 225 00:10:06,965 --> 00:10:09,821 แล้วกด edit soul.md ก็ได้เลย พอกดเข้าไป 226 00:10:09,821 --> 00:10:12,604 เราจะเห็นสิ่งที่ระบบสร้างขึ้นอัตโนมัติ 227 00:10:12,604 --> 00:10:15,607 มันสร้างจากชื่อกับ description ที่ผมให้ไป 228 00:10:15,607 --> 00:10:18,902 Hermes สร้างไฟล์ soul ให้เองอัตโนมัติ ตรงๆ นะ 229 00:10:18,902 --> 00:10:22,125 มันฟังดูคล้าย description ที่ผมเขียนให้ไปมาก 230 00:10:22,125 --> 00:10:25,127 อาจเพราะ description ของผมละเอียดอยู่แล้ว 231 00:10:25,127 --> 00:10:28,203 แต่ตรงนี้แหละ ถ้าอยากแก้ก็แก้ได้ ผมจะเพิ่ม 232 00:10:28,203 --> 00:10:31,426 team protocol เข้าไปหน่อยสำหรับ orchestrator 233 00:10:31,426 --> 00:10:34,135 ผมอยากให้มันระบุ outcome เกณฑ์ตรวจรับ 234 00:10:34,135 --> 00:10:37,211 ผู้รับผิดชอบ ของส่งมอบ และเงื่อนไขหยุดเสมอ 235 00:10:37,211 --> 00:10:41,093 เป็นการให้บริบทเพิ่มว่าผมอยากให้มันสื่อสารกับผมแบบไหน 236 00:10:41,093 --> 00:10:42,997 แล้วผมจะเพิ่มบรรทัดนี้ด้วย 237 00:10:42,997 --> 00:10:45,047 เพื่อจำกัดไม่ให้มันสืบค้นเอง 238 00:10:45,047 --> 00:10:48,196 ให้มันจำไว้เสมอว่าต้อง delegate งานวิจัยให้ 239 00:10:48,196 --> 00:10:49,293 researcher 240 00:10:49,293 --> 00:10:52,003 ไม่ใช่ไปทำงานของผู้เชี่ยวชาญคนอื่นเอง 241 00:10:52,003 --> 00:10:54,127 และใส่ว่าห้ามเขียนลง LLM wiki 242 00:10:54,127 --> 00:10:57,276 เพราะเป็นหน้าที่ของ librarian ตอนนี้กด save 243 00:10:57,276 --> 00:10:59,766 soul.md ได้เลย เห็นไหมว่าบันทึกให้ 244 00:10:59,766 --> 00:11:02,915 orchestrator แล้ว จากนั้นผม restart gateway 245 00:11:02,915 --> 00:11:05,845 เพื่อให้การเปลี่ยนแปลงมีผลแน่นอน สมบูรณ์ 246 00:11:05,845 --> 00:11:08,774 ผมบอกมันว่า "เพิ่งอัปเดตไฟล์ soul ของเธอ 247 00:11:08,774 --> 00:11:10,825 ความเข้าใจเปลี่ยนยังไงบ้าง?" 248 00:11:10,825 --> 00:11:14,706 มันตอบว่าเข้าใจแล้วว่าต้องทำตามนิยามการทำงานกับคนอื่น 249 00:11:14,706 --> 00:11:17,049 delegate งานวิจัยให้ผู้เชี่ยวชาญ 250 00:11:17,049 --> 00:11:20,199 และรอการอนุมัติจากผมก่อนส่งต่อให้ librarian 251 00:11:20,199 --> 00:11:21,444 ฟังดูยอดเยี่ยมมาก 252 00:11:21,444 --> 00:11:24,080 ถึงตอนนี้เราคุยเรื่องกายวิภาคของ bot 253 00:11:24,080 --> 00:11:27,449 หรือโปรไฟล์ไปพอสมควร เราพูดถึง identity ไปแล้ว 254 00:11:27,449 --> 00:11:30,232 ยังเหลือสมอง ความสามารถ ระบบความจำ และ 255 00:11:30,232 --> 00:11:32,429 operations แต่ก่อนเข้าส่วนนั้น 256 00:11:32,429 --> 00:11:35,139 อยากเพิ่มสมาชิกทีมคนต่อไปก่อน มาสร้าง 257 00:11:35,139 --> 00:11:37,702 researcher กันเลย สำหรับ researcher 258 00:11:37,702 --> 00:11:40,485 ผมอัปโหลดรูปโปรไฟล์เอง ตั้งชื่อแท็กว่า 259 00:11:40,485 --> 00:11:43,707 researcher ตั้ง title สำหรับแสดงด้านข้าง และ 260 00:11:43,707 --> 00:11:45,465 description ที่ผมให้คือ: 261 00:11:45,465 --> 00:11:48,614 สืบค้นคำถามเรื่องสถานการณ์ปัจจุบัน (current 262 00:11:48,614 --> 00:11:49,711 reality) 263 00:11:49,711 --> 00:11:52,933 โดยใช้แหล่งข้อมูลปัจจุบันและแหล่งต้นทาง ผลิต 264 00:11:52,933 --> 00:11:55,570 briefing ที่มีการอ้างอิง จุดนี้สำคัญ 265 00:11:55,570 --> 00:11:57,986 อยากให้มันยึดคำตอบกับงานวิจัยจริง 266 00:11:57,986 --> 00:12:00,476 และใส่ความไม่แน่นอน หลักฐานขัดแย้ง 267 00:12:00,476 --> 00:12:03,772 และช่องว่างมาด้วย แล้วส่งกลับให้ orchestrator 268 00:12:03,772 --> 00:12:07,141 ตรวจคุณภาพ ห้ามเขียนลง wiki เอ๊ะ กด create bot 269 00:12:07,141 --> 00:12:09,997 เลย โอเค ตอนนี้ researcher กำลังถูกปลุก 270 00:12:09,997 --> 00:12:13,366 ถ้ากลับลงไปที่ sessions แล้วเข้า researcher กด 271 00:12:13,366 --> 00:12:16,515 edit soul.md ได้ soul อันนี้ต่างจากเมื่อกี้ 272 00:12:16,515 --> 00:12:19,371 มันเขียนว่า สืบค้นคำถาม current reality 273 00:12:19,371 --> 00:12:22,227 ที่มีขอบเขต แล้วส่งกลับให้ orchestrator 274 00:12:22,227 --> 00:12:25,449 ห้ามเขียนลง wiki พร้อมรายละเอียดเรื่องความจำ 275 00:12:25,449 --> 00:12:28,599 สกิล และประวัติแชทของมันเอง ผมจะเพิ่มอีกนิด 276 00:12:28,599 --> 00:12:30,796 จะใส่ research protocol เข้าไป 277 00:12:30,796 --> 00:12:33,945 โดยเฉพาะสั่งให้มันเซฟงานวิจัยเป็นไฟล์ไว้ใต้ 278 00:12:33,945 --> 00:12:36,435 workspace/research เดี๋ยวโชว์ให้ดู 279 00:12:36,435 --> 00:12:39,730 พร้อมรายละเอียดวิธีทำงานที่ผมอยากให้ทำ นี่คือ 280 00:12:39,730 --> 00:12:41,634 soul ฉบับแรกของ researcher 281 00:12:41,634 --> 00:12:44,637 หยิบใจความทุกอย่างที่เห็นใน soul มาหมดเลย 282 00:12:44,637 --> 00:12:47,420 แล้วผมจะบอกมันว่า "อัปเดต soul.md แล้ว 283 00:12:47,420 --> 00:12:50,642 เข้าใจการเปลี่ยนแปลงไหม?" เห็นไหมว่ามันไล่ดู 284 00:12:50,642 --> 00:12:52,253 มันเปิดดู hermes-agent 285 00:12:52,253 --> 00:12:55,403 ซึ่งเป็นสกิลหลักที่ทำให้ Hermes เป็น Hermes 286 00:12:55,403 --> 00:12:58,552 ในระดับหนึ่ง และมันเข้าใจการเปลี่ยนแปลงแล้ว 287 00:12:58,552 --> 00:13:01,920 โดยเฉพาะจุดที่ว่า ผมไม่อยากให้มันส่งไฟล์ตรงถึง 288 00:13:01,920 --> 00:13:04,630 librarian ให้เป็นค่าเริ่มต้นว่าส่งให้ 289 00:13:04,630 --> 00:13:07,413 orchestrator แทน แค่อัปเดตไฟล์ soul.md 290 00:13:07,413 --> 00:13:09,464 ด้วยกติกาเพิ่มเติมแค่นี้ bot 291 00:13:09,464 --> 00:13:12,613 ตัวนี้เข้าใจตำแหน่งของตัวเองในทีมดีขึ้นแล้ว 292 00:13:12,613 --> 00:13:15,908 ตอนนี้ที่คุณเห็นเรื่อง bot, profile, identity 293 00:13:15,908 --> 00:13:18,618 และวิธีสลับ identity ระหว่าง bot แล้ว 294 00:13:18,618 --> 00:13:21,840 มาเข้าเรื่องสมอง ความสามารถ และความต่อเนื่อง 295 00:13:21,840 --> 00:13:24,770 (continuity) กัน ไปที่ settings มุมขวาบน 296 00:13:24,770 --> 00:13:26,527 จะเปิดหน้าตั้งค่าทั้งหมด 297 00:13:26,527 --> 00:13:29,457 เราปรับแยกตามโปรไฟล์หรือ bot แต่ละตัวได้ 298 00:13:29,457 --> 00:13:32,826 เช่นเข้าไปที่ researcher จะเห็นภาพรวมทั้งหมดใน 299 00:13:32,826 --> 00:13:36,121 "สมอง" ของ bot ตัวนี้ ตอนนี้มันต่อกับ ChatGPT 300 00:13:36,121 --> 00:13:39,417 ผ่านซับสคริปชัน Codex ของผม ตั้ง default เป็น 301 00:13:39,417 --> 00:13:42,639 5.6 soul อ๊ะ ดูเหมือนผมเพิ่งได้สิทธิ์เข้าถึง 302 00:13:42,639 --> 00:13:45,935 Astra ระหว่างถ่ายวิดีโอนี้พอดี ไว้ทดสอบทีหลัง 303 00:13:45,935 --> 00:13:48,571 คุณเลือกได้ว่าจะให้ bot ใช้โมเดลอะไร 304 00:13:48,571 --> 00:13:51,647 ตั้งวงเงินเฉพาะ ตั้ง default reasoning ได้ 305 00:13:51,647 --> 00:13:54,869 นี่คือการควบคุมสมอง และ Hermes ทำเรื่องโมเดล 306 00:13:54,869 --> 00:13:58,165 local ง่ายกว่าเดิมมากแล้ว ตรงนี้คุณเลือกโมเดล 307 00:13:58,165 --> 00:14:01,241 local ให้ทำงานเฉพาะอย่างได้ เช่น librarian 308 00:14:01,241 --> 00:14:04,317 ของผม ไม่ได้ออกเน็ต แค่ประมวลข้อมูลจาก bot 309 00:14:04,317 --> 00:14:07,392 ตัวอื่น จะตั้งให้รันบนโมเดล local ก็ได้ กด 310 00:14:07,392 --> 00:14:09,297 configure จะเห็นว่า Hermes 311 00:14:09,297 --> 00:14:13,471 เช็กสเปกเครื่องของคุณให้อัตโนมัติแล้วเสนอโมเดลที่ลงตัวกับ 312 00:14:13,471 --> 00:14:16,620 GPU และงานของคุณ ลองค้นหาโมเดลอย่าง Gemma 4 313 00:14:16,620 --> 00:14:19,476 เลือกตัวที่พอดีกับเครื่อง กด show files 314 00:14:19,476 --> 00:14:21,454 มันจะหาเวอร์ชัน local model 315 00:14:21,454 --> 00:14:23,431 ที่เหมาะกับเครื่องคุณให้เจอ 316 00:14:23,431 --> 00:14:26,360 ตอนนี้ง่ายกว่าเดิมมาก ไม่ใช่แค่สร้าง bot 317 00:14:26,360 --> 00:14:29,729 แต่เลือกต่อได้เลยว่าแต่ละ bot ใช้โมเดลอะไร แบบ 318 00:14:29,729 --> 00:14:32,219 cloud หรือ local สำหรับ researcher 319 00:14:32,219 --> 00:14:35,295 ผมว่าไม่จำเป็นต้องใช้ soul (โมเดลระดับสูง) 320 00:14:35,295 --> 00:14:38,298 ถือว่า overkill จะลดลงเป็น Terra กด apply 321 00:14:38,298 --> 00:14:40,788 ทำแบบเดียวกันกับตัวอื่นได้เลย เช่น 322 00:14:40,788 --> 00:14:43,497 orchestrator อยากได้โมเดลสูงกว่า ส่วน 323 00:14:43,497 --> 00:14:46,646 researcher กับ librarian ใช้ระดับต่ำกว่าได้ 324 00:14:46,646 --> 00:14:49,576 นั่นแหละคือเรื่องสมอง ถัดไปคือความสามารถ 325 00:14:49,576 --> 00:14:52,945 (capabilities) ของเอเจนต์ soul บอกบทบาทของ bot 326 00:14:52,945 --> 00:14:55,288 และตำแหน่งของมันในทีม ส่วน skill 327 00:14:55,288 --> 00:14:57,778 คือวิธีทำงานที่ใช้ซ้ำได้ และ tools 328 00:14:57,778 --> 00:15:00,707 คือสิ่งที่ทำให้เวิร์กโฟลว์ลงมือทำจริงได้ 329 00:15:00,707 --> 00:15:02,392 และตรงนี้แหละที่ว่า bot 330 00:15:02,392 --> 00:15:05,175 เยอะไม่ได้แปลว่าดีกว่าเสมอไป แต่ละ bot 331 00:15:05,175 --> 00:15:07,592 ต้องมีหน้าที่ชัด ความรับผิดชอบชัด 332 00:15:07,592 --> 00:15:10,814 และเข้าใจว่าตัวเองเข้าไปอยู่ตรงไหนของภาพใหญ่ 333 00:15:10,814 --> 00:15:14,109 ถ้าย้อนกลับไปที่ sessions จะเห็น capabilities 334 00:15:14,109 --> 00:15:16,819 อยู่ด้านข้าง มีตัวเลือกเชื่อม skills, 335 00:15:16,819 --> 00:15:23,630 tools และ MCP ซึ่งก็คือ external tools จุดเด่นของ Hermes คือมันเรียนรู้สกิลของตัวเองไปเรื่อยๆ 336 00:15:23,630 --> 00:15:27,731 แต่ทุกเอเจนต์ไม่จำเป็นต้องเข้าถึงทุกสกิลและทุกเครื่องมือ 337 00:15:27,731 --> 00:15:29,489 เข้าไปที่ bot researcher 338 00:15:29,489 --> 00:15:32,565 เรารู้อยู่แล้วว่าไม่อยากให้มันแตะ LLM wiki 339 00:15:32,565 --> 00:15:35,714 เพราะเป็นความรับผิดชอบของ librarian คนเดียว 340 00:15:35,714 --> 00:15:37,032 กดปิดสกิลนี้ได้เลย 341 00:15:37,032 --> 00:15:39,449 สกิลไหนไม่อยากให้เข้าถึงก็ปิดทิ้ง 342 00:15:39,449 --> 00:15:42,525 ปรับแต่งได้หมด แต่ตัวที่ผมจะเปิดทิ้งไว้คือ 343 00:15:42,525 --> 00:15:43,843 grounded citations 344 00:15:43,843 --> 00:15:47,138 เพราะมันทำให้เอเจนต์ใส่เชิงอรรถไปตลอดงานวิจัย 345 00:15:47,138 --> 00:15:49,262 ตามย้อนที่มาของแหล่งข้อมูลได้ 346 00:15:49,262 --> 00:15:52,558 ฟังดูเป็นสกิลที่เหมาะกับ researcher ที่สุดเลย 347 00:15:52,558 --> 00:15:54,608 เรื่องที่ต้องจำเรื่องสกิลคือ 348 00:15:54,608 --> 00:15:57,831 มันไม่ได้โหลดพร้อมกันหมดตลอดเวลา มันถูก lazy 349 00:15:57,831 --> 00:15:59,149 load ค่อยๆ โหลดเอง 350 00:15:59,149 --> 00:16:02,445 เอเจนต์จะโหลดสกิลเมื่อรู้สึกว่าจำเป็นเท่านั้น 351 00:16:02,445 --> 00:16:05,594 สกิลเปรียบเสมือนเวิร์กโฟลว์ที่ทำซ้ำได้ ส่วน 352 00:16:05,594 --> 00:16:08,523 tools คือปฏิบัติการจริงอย่าง write file, 353 00:16:08,523 --> 00:16:11,745 read file, check browser ทั้งสองทำงานร่วมกัน 354 00:16:11,745 --> 00:16:14,528 สกิลสามารถเรียกใช้ tools ได้ แต่ tools 355 00:16:14,528 --> 00:16:18,483 ต่างกันตรงที่เอเจนต์เข้าถึงได้เมื่อไหร่ก็ได้ที่ต้องการ 356 00:16:18,483 --> 00:16:21,266 และตรงนี้ ผมกำลังอัดจากอนาคตอยู่นะครับ 357 00:16:21,266 --> 00:16:24,195 เพราะไปทดลองบางอย่างมาแล้ว เรามาดูกันว่า 358 00:16:24,195 --> 00:16:27,418 researcher ใช้ tools อะไรไปในการทดสอบรอบก่อน 359 00:16:27,418 --> 00:16:28,809 ประเด็นสำคัญคือ bot 360 00:16:28,809 --> 00:16:31,153 ที่ดีไม่ใช่เอเจนต์สารพัดประโยชน์ 361 00:16:31,153 --> 00:16:33,569 เป้าหมายคือแต่ละตัวมีหน้าที่เดียว 362 00:16:33,569 --> 00:16:37,231 แล้วเราให้ความสามารถที่จำเป็นสำหรับงานนั้นเท่านั้น 363 00:16:37,231 --> 00:16:40,160 ตัวเลขทั้งหมดที่เห็นนี่ ทั้ง researcher, 364 00:16:40,160 --> 00:16:47,191 orchestrator และ librarian เป็นตัวนับว่า bot พยายามเรียกใช้อะไรไป ตอนที่มันได้ค่า default กว้างๆ 365 00:16:47,191 --> 00:16:50,560 มาโดยเข้าถึงทุกเครื่องมือ แต่การใช้ tools ถี่ๆ 366 00:16:50,560 --> 00:16:53,562 แบบนี้ ตัวเลขสูงๆ ไม่ได้แปลว่า researcher 367 00:16:53,562 --> 00:16:56,345 จำเป็นต้องใช้จริง ฉะนั้น best practice 368 00:16:56,345 --> 00:16:57,883 ก่อนเริ่มรันทดสอบจริง 369 00:16:57,883 --> 00:17:00,666 ผมแนะนำให้กระชับความรับผิดชอบกับ tools 370 00:17:00,666 --> 00:17:03,815 ของเอเจนต์แต่ละตัว ไม่ให้มันเรียก tool call 371 00:17:03,815 --> 00:17:06,745 ที่ไม่จำเป็นออกมา เช่นในการทดสอบก่อนหน้า 372 00:17:06,745 --> 00:17:10,040 researcher รัน task delegation โดยพยายามสร้าง 373 00:17:10,040 --> 00:17:12,750 sub agent ถึง 6 ครั้ง ในการทดสอบของผม 374 00:17:12,750 --> 00:17:14,801 มันแปลว่าลูปต่อไปอีก 20 นาที 375 00:17:14,801 --> 00:17:16,778 ซึ่งไม่ใช่สิ่งที่เราอยากได้ 376 00:17:16,778 --> 00:17:18,829 นี่คือเหตุผลว่าทำไมการรู้ว่า 377 00:17:18,829 --> 00:17:21,831 "อะไรที่เราไม่ต้องใช้" สำคัญมาก บาง tools 378 00:17:21,831 --> 00:17:24,761 ใช้เวลา 10 15 20 นาทีต่อการรันหนึ่งครั้ง 379 00:17:24,761 --> 00:17:27,910 ทำให้ทุกอย่างช้าลงมากได้ ผมจะปิดทิ้งหลายตัว 380 00:17:27,910 --> 00:17:31,205 เช่น task delegation, code execution, session 381 00:17:31,205 --> 00:17:33,256 search และปิด cron jobs ด้วย 382 00:17:33,256 --> 00:17:36,332 ซึ่งพวกนี้เป็นสกิลระบบอัตโนมัติ ควรอยู่กับ 383 00:17:36,332 --> 00:17:39,261 orchestrator ไม่ใช่ researcher แต่จะเปิด 384 00:17:39,261 --> 00:17:40,945 vision กับ terminal ไว้ 385 00:17:40,945 --> 00:17:43,948 เพื่อให้ประมวลผลสิ่งต่างๆ ได้ เปิด skills 386 00:17:43,948 --> 00:17:46,731 ไว้ให้ค้นหาสกิลที่ผมให้เพิ่มในอนาคตได้ 387 00:17:46,731 --> 00:17:49,734 และความสามารถจัดการไฟล์ ความสามารถค้นเว็บ 388 00:17:49,734 --> 00:17:52,150 ก็เปิดไว้ ส่วน browser automation 389 00:17:52,150 --> 00:17:55,373 เปิดไว้ก่อนเผื่อจำเป็น เห็นไหมว่าแค่นี้ก็ตัด 390 00:17:55,373 --> 00:17:56,470 tools 391 00:17:56,470 --> 00:17:59,692 ที่มันเคยเรียกใช้ในการทดสอบก่อนไปได้เยอะแล้ว 392 00:17:59,692 --> 00:18:02,329 และต้องทำแบบนี้กับ orchestrator ด้วย 393 00:18:02,329 --> 00:18:05,697 ถ้าหน้าที่ของ orchestrator คือ delegate งานให้ 394 00:18:05,697 --> 00:18:08,407 researcher มันก็ไม่ควรต้องเข้าถึงเว็บ 395 00:18:08,407 --> 00:18:11,556 ผมจะปิดส่วนนั้น แต่อยากให้ค้นหาบทสนทนาเก่าๆ 396 00:18:11,556 --> 00:18:14,852 ได้ อันนี้เปิดไว้ ไม่อยากให้มัน delegate ไปหา 397 00:18:14,852 --> 00:18:17,195 sub agent เอง ไม่ต้องใช้ browser 398 00:18:17,195 --> 00:18:19,246 ไม่ต้องใช้เครื่องคอมพิวเตอร์ 399 00:18:19,246 --> 00:18:21,809 จะเห็นว่าผมไล่จำกัดสิ่งที่แต่ละ bot 400 00:18:21,809 --> 00:18:24,738 เข้าถึงได้ทีละตัวแบบนี้ จะทำต่อไปเรื่อยๆ 401 00:18:24,738 --> 00:18:28,766 แล้วจะใส่รายการเต็มว่าเปิดปิดอะไรไปบ้างสำหรับทั้งสามตัว 402 00:18:28,766 --> 00:18:29,938 ในบทความ Patreon 403 00:18:29,938 --> 00:18:33,161 ฟรีที่จะลิงก์ไว้ในคอมเมนต์บนสุด ต่อไปคือ MCP 404 00:18:33,161 --> 00:18:35,431 ย่อมาจาก Model Context Protocol 405 00:18:35,431 --> 00:18:38,360 เป็นวิธีเชื่อมต่อ external tools นั่นเอง 406 00:18:38,360 --> 00:18:42,535 วิดีโอหน้าผมจะโชว์วิธีนำเครื่องมือวิจัยเฉพาะทางเข้ามาผ่าน 407 00:18:42,535 --> 00:18:45,318 MCP กับสกิล เพื่อเชื่อม researcher กับ 408 00:18:45,318 --> 00:18:47,734 external tools ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น 409 00:18:47,734 --> 00:18:50,297 เท่านี้ก็จบเรื่อง capabilities แล้ว 410 00:18:50,297 --> 00:18:53,080 ต่อไปอยากพาเข้าเรื่อง continuity สั้นๆ 411 00:18:53,080 --> 00:18:57,255 ซึ่งก็คือความจำนั่นเอง เอเจนต์จำสิ่งที่กำลังทำได้อย่างไร? 412 00:18:57,255 --> 00:19:00,404 กลับไปที่ settings เลื่อนลงไปที่ memory and 413 00:19:00,404 --> 00:19:03,260 context ตอนนี้ยังอยู่ที่ bot researcher 414 00:19:03,260 --> 00:19:06,409 เห็นไหมว่าผมเปิด persistent memory กับ user 415 00:19:06,409 --> 00:19:09,705 profile ไว้ หมายความว่าจะมีไฟล์ memory.md กับ 416 00:19:09,705 --> 00:19:12,195 user.md ที่ researcher เขียนความจำ 417 00:19:12,195 --> 00:19:14,319 กับความเข้าใจว่าผมต้องการอะไร 418 00:19:14,319 --> 00:19:16,369 ทำให้มันพัฒนาตัวเองไปเรื่อยๆ 419 00:19:16,369 --> 00:19:19,225 ผมแนะนำให้เปิดสองอันนี้ไว้ แต่คุณยังต่อ 420 00:19:19,225 --> 00:19:22,081 external memory อย่าง hindsight ได้ด้วย 421 00:19:22,081 --> 00:19:25,450 hindsight เป็น memory engine ที่ทรงพลังกว่ามาก 422 00:19:25,450 --> 00:19:27,940 เชื่อมทุกโปรเจกต์ ทุก bot ทุก user 423 00:19:27,940 --> 00:19:30,796 เข้าด้วยกันในที่เดียว สกัดข้อมูลเชิงลึก 424 00:19:30,796 --> 00:19:32,701 อ้างอิงข้อมูลเก่าได้ จริงๆ 425 00:19:32,701 --> 00:19:35,776 เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังมาก แต่ researcher 426 00:19:35,776 --> 00:19:37,314 ของผมไม่จำเป็นต้องใช้ 427 00:19:37,314 --> 00:19:41,123 หน้าที่มันคือออกไปหาข้อมูลบนอินเทอร์เน็ตแล้วนำกลับมา 428 00:19:41,123 --> 00:19:43,393 ไม่ต้องเข้าถึงความจำอื่นๆ ของผม 429 00:19:43,393 --> 00:19:46,322 ตัวนี้ผมจะปล่อยเป็น built-in memory only 430 00:19:46,322 --> 00:19:49,105 นี่คือประเด็นสำคัญ เราไม่ควรให้ทุก bot 431 00:19:49,105 --> 00:19:50,936 เขียนลงระบบความจำเดียวกัน 432 00:19:50,936 --> 00:19:53,719 เพราะอาจขัดแย้งกันเองได้ ผมจะให้สิทธิ์ 433 00:19:53,719 --> 00:19:56,722 external memory provider กับ orchestrator 434 00:19:56,722 --> 00:19:59,504 เท่านั้น เวลา librarian กับ researcher 435 00:19:59,504 --> 00:20:01,335 ทำงานร่วมกับ orchestrator 436 00:20:01,335 --> 00:20:04,411 จะมีตัวเดียวที่เขียนลงระบบ external memory 437 00:20:04,411 --> 00:20:05,803 ได้คือ orchestrator 438 00:20:05,803 --> 00:20:09,171 เท่านี้ก็ตั้งเรื่องความจำส่วนตัว ความต่อเนื่อง 439 00:20:09,171 --> 00:20:12,174 และประวัติเรียบร้อย สุดท้ายคือ operations 440 00:20:12,174 --> 00:20:14,884 ซึ่งจะง่ายหรือซับซ้อนแค่ไหนก็ได้ เช่น 441 00:20:14,884 --> 00:20:17,667 เลื่อนลงไปที่ advanced ผมตั้ง terminal 442 00:20:17,667 --> 00:20:21,036 execution backend ให้ทุกโมเดลรันใน Docker อยู่ 443 00:20:21,036 --> 00:20:25,137 แปลว่าเอเจนต์แต่ละตัวมีพื้นที่แยกของตัวเองในการเขียนโค้ด 444 00:20:25,137 --> 00:20:27,334 รัน browser ทำสิ่งที่ผมต้องการ 445 00:20:27,334 --> 00:20:29,677 และมันช่วยปกป้องเครื่องของผมด้วย 446 00:20:29,677 --> 00:20:31,801 ผมมีวิดีโอเจาะลึก Docker อยู่ 447 00:20:31,801 --> 00:20:34,584 ถ้าสนใจเรื่องการแยกเอเจนต์ (isolation) 448 00:20:34,584 --> 00:20:37,880 นอกจากนี้ยังมี workspace อยู่ด้านบน ซึ่งก็คือ 449 00:20:37,880 --> 00:20:39,125 working directory 450 00:20:39,125 --> 00:20:42,860 หมายความว่าคุณคุมได้ว่าเอเจนต์เข้าถึงโฟลเดอร์ไหนได้ 451 00:20:42,860 --> 00:20:45,569 ของผมปล่อยทุกตัวอยู่ใน root workspace 452 00:20:45,569 --> 00:20:48,938 แต่คุณจำกัดก็ได้ ตรงนี้เองที่ถ้าดู soul.md ของ 453 00:20:48,938 --> 00:20:52,087 researcher ผมใส่โฟลเดอร์ workspace/research 454 00:20:52,087 --> 00:20:55,163 ไว้ ลองมอง workspace เป็นสถานที่ให้ทุก bot 455 00:20:55,163 --> 00:20:56,921 มารวมตัวแลกเปลี่ยนข้อมูล 456 00:20:56,921 --> 00:21:00,216 ส่งไฟล์และไอเดียถึงกันไปมา พร้อมเมนชันหากันใน 457 00:21:00,216 --> 00:21:03,585 group chat และอีกหนึ่งการตั้งค่าสำคัญมากสำหรับ 458 00:21:03,585 --> 00:21:06,881 best practice เห็นไหมว่าตอนผมคลิกไล่ผ่าน wiki 459 00:21:06,881 --> 00:21:09,371 skill ซึ่งเป็น librarian ปัจจุบัน, 460 00:21:09,371 --> 00:21:12,666 orchestrator และ researcher มันโหลดได้เร็วมาก 461 00:21:12,666 --> 00:21:15,962 เพราะใน settings ใต้ advanced มีตัวเลือก keep 462 00:21:15,962 --> 00:21:17,719 bots warm ก็คือจะให้ bot 463 00:21:17,719 --> 00:21:21,088 จำนวนเท่าไหร่ค้างรันไว้เพื่อสลับกันแบบ instant 464 00:21:21,088 --> 00:21:23,578 ได้ มันกิน RAM กิน memory นิดหน่อย 465 00:21:23,578 --> 00:21:26,434 แต่ผมเปลี่ยนจาก 3 เป็น 5 เพราะมีโปรไฟล์ 466 00:21:26,434 --> 00:21:29,144 default กับอีกไม่กี่ตัวที่สลับใช้บ่อย 467 00:21:29,144 --> 00:21:32,293 การตั้งค่านี้เพิ่มความเร็วในการทำงานระหว่าง 468 00:21:32,293 --> 00:21:35,515 bot ได้ชัดเจนมาก คุณยังปรับ bot backend idle 469 00:21:35,515 --> 00:21:38,665 timeout ให้นานขึ้นได้ด้วย 10 นาทีถือว่าโอเค 470 00:21:38,665 --> 00:21:41,594 ยกเว้นคุณมี group chat หรือ session ยาวๆ 471 00:21:41,594 --> 00:21:43,864 เพิ่มตัวเลขได้เสมอ เพื่อให้ bot 472 00:21:43,864 --> 00:21:45,475 ที่ต้องใช้พร้อมทั้งหมด 473 00:21:45,475 --> 00:21:48,698 และค้างอยู่นานเท่าที่ต้องการ โอเค ตอนนี้ bot 474 00:21:48,698 --> 00:21:51,774 ทุกตัวถูกตั้งค่าเรียบร้อย อัปเดต soul แล้ว 475 00:21:51,774 --> 00:21:54,849 เช็กสกิลกับ tools แล้ว จำกัดการเข้าถึงแล้ว 476 00:21:54,849 --> 00:21:57,779 ต่อไปอยากพาดูวิธีสื่อสารกับ bot เหล่านี้ 477 00:21:57,779 --> 00:21:59,903 และวิธีที่พวกมันสื่อสารถึงกัน 478 00:21:59,903 --> 00:22:03,052 วิธีแรกที่โชว์ไปแล้วคือ individual bot chat 479 00:22:03,052 --> 00:22:04,736 คุยกับ bot แต่ละตัวตรงๆ 480 00:22:04,736 --> 00:22:07,885 เป็นแชทถาวรหนึ่งอัน ค่อยๆ compact ด้วยพิมพ์ 481 00:22:07,885 --> 00:22:10,741 /new มันจะบีบอัดแชทเดิม ไม่สร้างแชทใหม่ 482 00:22:10,741 --> 00:22:14,110 อันนี้มีเฉพาะใน bot mode เท่านั้น วิธีถัดมาคือ 483 00:22:14,110 --> 00:22:17,333 bot คุยกันเองได้ ตอนทดสอบก่อนหน้า researcher 484 00:22:17,333 --> 00:22:19,163 ส่งข้อความหา orchestrator 485 00:22:19,163 --> 00:22:22,532 รายงานความคืบหน้าจากงานที่ได้รับมอบหมาย เหมือน 486 00:22:22,532 --> 00:22:24,436 direct message ระหว่าง bot 487 00:22:24,436 --> 00:22:26,780 มอบงานให้กันและอัปเดตสถานะให้กัน 488 00:22:26,780 --> 00:22:29,636 ใช้ได้ทรงพลังมาก แต่ปัญหาคือ เห็นไหมว่า 489 00:22:29,636 --> 00:22:32,346 researcher ส่งข้อความถึง orchestrator 490 00:22:32,346 --> 00:22:33,737 ติดกันถึง 4 ข้อความ 491 00:22:33,737 --> 00:22:36,740 เป็นไปได้เต็มร้อยว่าสองตัวนี้ติดอยู่ในลูป 492 00:22:36,740 --> 00:22:39,376 วิ่งไปเป็นชั่วโมง แล้วเผาโควตาคุณหมด 493 00:22:39,376 --> 00:22:42,379 ถ้าคุณรันบนโมเดล cloud ตรงนี้เองที่ group 494 00:22:42,379 --> 00:22:45,675 rooms เข้ามาเสริม เราสร้าง group chat ได้ และ 495 00:22:45,675 --> 00:22:47,432 group chat มีจำนวน turns 496 00:22:47,432 --> 00:22:49,409 เริ่มต้นที่เอเจนต์คุยกันได้ 497 00:22:49,409 --> 00:22:53,071 ก่อนที่มันจะต้องเรียกคุณเข้ามาบอกว่าต่อไปให้ทำอะไร 498 00:22:53,071 --> 00:22:55,927 ไม่ใช่ติดลูปอนันต์ เดี๋ยวโชว์ให้ดูอีกที 499 00:22:55,927 --> 00:22:57,392 bot-to-bot messaging 500 00:22:57,392 --> 00:23:00,614 เหมาะกับงานเดียวจบที่อยากให้เอเจนต์ช่วยกันทำ 501 00:23:00,614 --> 00:23:01,713 ส่วน group room 502 00:23:01,713 --> 00:23:06,327 เหมาะเมื่ออยากให้ผู้เชี่ยวชาญหลายตัวแชร์วงคุยเดียวที่มองเห็นได้ 503 00:23:06,327 --> 00:23:08,597 คุณจะเห็นทุกตัวคุยกันในที่เดียว 504 00:23:08,597 --> 00:23:10,867 และมันกั้นบทสนทนาไม่ให้ยาวไม่จบ 505 00:23:10,867 --> 00:23:13,064 วิธีสุดท้ายถ้าเข้าไปที่ Kanban 506 00:23:13,064 --> 00:23:15,921 จะได้การควบคุมมากขึ้น เรื่อง ownership, 507 00:23:15,921 --> 00:23:17,385 revisions, approvals 508 00:23:17,385 --> 00:23:20,754 และการควบคุมงานซับซ้อนกับการวนลูปที่มีเป้าหมาย 509 00:23:20,754 --> 00:23:23,976 แต่จะพาดูในอีกวิดีโอ เพราะมันค่อนข้างซับซ้อน 510 00:23:23,976 --> 00:23:27,052 วันนี้เน้น group chat ก่อน เห็นอยู่ว่าผมมี 511 00:23:27,052 --> 00:23:30,348 group rooms สองอันจากการทดสอบก่อนหน้า มาสร้าง 512 00:23:30,348 --> 00:23:33,497 group chat ใหม่กัน ข้อความบอกว่า group room 513 00:23:33,497 --> 00:23:36,719 แชร์บทสนทนาเดียวกัน แต่ไม่แชร์ memory, tools 514 00:23:36,719 --> 00:23:38,184 หรือ permissions bot 515 00:23:38,184 --> 00:23:41,406 ทุกตัวในบทสนทนายังเป็นโปรไฟล์แยกของตัวเอง มี 516 00:23:41,406 --> 00:23:43,750 memory และ permissions ของตัวเอง 517 00:23:43,750 --> 00:23:47,045 ทุกอย่างแยกขาดจากกัน แต่เราหยิบ tools ของ bot 518 00:23:47,045 --> 00:23:50,268 ผู้เชี่ยวชาญแต่ละตัวมาวางรวมกันในที่เดียวได้ 519 00:23:50,268 --> 00:23:53,563 ทำให้พวกมันสื่อสารและเหมือนมีสกิลกับ tool set 520 00:23:53,563 --> 00:23:54,660 ที่กว้างขึ้น 521 00:23:54,660 --> 00:23:58,542 ทั้งที่จริงแต่ละตัวยังถูกจำกัดตามที่ตั้งไว้เหมือนเดิม 522 00:23:58,542 --> 00:24:01,911 เพิ่ม researcher, orchestrator และ skill-based 523 00:24:01,911 --> 00:24:04,547 librarian ของผม ซึ่งแยกจาก librarian 524 00:24:04,547 --> 00:24:07,330 อีกตัวในวิดีโอเรื่อง trust ตั้งชื่อว่า 525 00:24:07,330 --> 00:24:09,307 research team limited tools 526 00:24:09,307 --> 00:24:12,456 เพราะรอบนี้ผมลดจำนวน tools ลง แล้วกด create 527 00:24:12,456 --> 00:24:14,946 group ผมพิมพ์ว่า: ทุกคนทักทายหน่อย 528 00:24:14,946 --> 00:24:17,656 แล้วบอกสีโปรดเฉพาะตัวของเธอหน่อย แล้ว 529 00:24:17,656 --> 00:24:19,707 orchestrator ช่วยสรุปว่า bot 530 00:24:19,707 --> 00:24:22,709 แต่ละตัวชอบสีอะไรหน่อย เห็นไหม researcher 531 00:24:22,709 --> 00:24:25,492 บอกว่าสีโปรดผมคือ deep blue แล้วก็แท็ก 532 00:24:25,492 --> 00:24:28,568 orchestrator ส่งต่อข้อมูล ตัว orchestrator 533 00:24:28,568 --> 00:24:31,571 ก็ตอบกลับว่าสีโปรดของเขาคือ emerald green 534 00:24:31,571 --> 00:24:34,940 จดสิ่งที่ researcher พูดไว้ แต่ยังรอ librarian 535 00:24:34,940 --> 00:24:37,869 หรือ wiki skill อยู่ สีโปรดของ librarian 536 00:24:37,869 --> 00:24:40,505 ปรากฏว่าคือ sunset orange แล้วแท็กหา 537 00:24:40,505 --> 00:24:43,362 orchestrator ให้เข้าใจ และ orchestrator 538 00:24:43,362 --> 00:24:46,071 ก็สรุปรวมว่านี่คือสีโปรดของทั้งสามตัว 539 00:24:46,071 --> 00:24:49,147 สมบูรณ์แบบ นี่แหละคือสิ่งที่เราต้องการ bot 540 00:24:49,147 --> 00:24:51,564 ทุกตัวถูกโหลดพร้อม ใช้งานได้ทันที 541 00:24:51,564 --> 00:24:53,541 การเปลี่ยนตั้งค่า keep warm 542 00:24:53,541 --> 00:24:56,837 เมื่อกี้เห็นผลชัดเจนมาก เรายังเปิดดู activity 543 00:24:56,837 --> 00:24:59,693 เพื่อย้อนดูว่าเกิดอะไรขึ้นใน group chat 544 00:24:59,693 --> 00:25:02,842 ได้ด้วย ตรงนี้แหละที่ผมพูดเรื่องข้อจำกัดของ 545 00:25:02,842 --> 00:25:05,991 group rooms ถ้าสองเอเจนต์คุยกันเองไปเรื่อยๆ 546 00:25:05,991 --> 00:25:07,456 มันอาจวิ่งไปไม่รู้จบ 547 00:25:07,456 --> 00:25:10,532 แต่ที่นี่เห็นว่าพวกมันตอบกันแล้ว librarian 548 00:25:10,532 --> 00:25:13,534 ดูแล้วบอกว่าไม่ต้องทำอะไรเพิ่ม researcher 549 00:25:13,534 --> 00:25:15,951 ก็ดูแล้วบอกเช่นกัน turn นี้จบแล้ว 550 00:25:15,951 --> 00:25:18,734 ทุกตัวสื่อสารเท่าที่จำเป็น แล้วหยุดพัก 551 00:25:18,734 --> 00:25:21,956 รอการตรวจจากผม นั่นคือเหตุผลที่ orchestrator 552 00:25:21,956 --> 00:25:25,105 แท็กหาผมว่า "สวัสดี user นี่คือผลลัพธ์ครับ" 553 00:25:25,105 --> 00:25:28,401 สมบูรณ์มาก ตอนนี้ผมตอบกลับใน thread นี้ต่อได้ 554 00:25:28,401 --> 00:25:31,477 หรือเปิด thread ใหม่ใน research team ก็ได้ 555 00:25:31,477 --> 00:25:35,285 งั้นมารันการทดลองวิจัยจริงกันเพื่อดูว่ามันทำงานยังไง 556 00:25:35,285 --> 00:25:37,848 ผมจะแท็ก orchestrator แล้วพิมพ์ว่า: 557 00:25:37,848 --> 00:25:41,071 ผมอยากเข้าใจ state-of-the-art ปี 2026 เรื่อง 558 00:25:41,071 --> 00:25:43,707 best practices ของ agentic workflows 559 00:25:43,707 --> 00:25:45,758 กับทีมเอเจนต์แบบ multi-agent 560 00:25:45,758 --> 00:25:49,786 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความมีประสิทธิผลข้ามหลายสาขางาน 561 00:25:49,786 --> 00:25:52,422 ช่วยผมทำงานวิจัยนี้หน่อย จำกัดที่ 10 562 00:25:52,422 --> 00:25:54,766 แหล่งข้อมูล รายงานไม่เกิน 500 คำ 563 00:25:54,766 --> 00:25:57,841 และต้องมีการติดตามการอ้างอิงด้วย จะเห็นว่า 564 00:25:57,841 --> 00:26:00,991 orchestrator รับข้อมูลไปแล้วแปลงเป็นโครงงาน 565 00:26:00,991 --> 00:26:03,993 มันระบุชัด outcome ซึ่งมาจากไฟล์ soul กับ 566 00:26:03,993 --> 00:26:06,190 acceptance criteria ที่ต้องการ 567 00:26:06,190 --> 00:26:09,413 รวมถึงรูปแบบเอกสารที่อยากได้ และบอกว่า owner 568 00:26:09,413 --> 00:26:12,122 ของงานนี้คือ researcher จากนั้นแท็กหา 569 00:26:12,122 --> 00:26:13,660 researcher researcher 570 00:26:13,660 --> 00:26:16,077 ก็เริ่มคิดว่าตัวเองต้องทำอะไรบ้าง 571 00:26:16,077 --> 00:26:19,153 โดยเฉพาะมันระบุด้วยว่า ไม่ต้องมี librarian 572 00:26:19,153 --> 00:26:21,423 หรือ wikiskill เข้ามาเกี่ยวข้อง 573 00:26:21,423 --> 00:26:23,547 ฉันจะประเมินเองและขอ revision 574 00:26:23,547 --> 00:26:26,550 แบบเจาะจงมากที่สุดหนึ่งครั้ง ก่อนถาม user 575 00:26:26,550 --> 00:26:29,259 ว่าจะเก็บอะไรไว้ไหม ตอนนี้ researcher 576 00:26:29,259 --> 00:26:32,482 กำลังทำงานอยู่ตรงนี้ สรุปคือ ผมส่งข้อความถึง 577 00:26:32,482 --> 00:26:35,338 orchestrator ซึ่งส่งต่อไปยัง researcher 578 00:26:35,338 --> 00:26:38,047 researcher จะผลิตรายงานแล้วส่งกลับให้ 579 00:26:38,047 --> 00:26:41,050 orchestrator ตรวจ ถ้าต้องแก้จะส่งกลับไปหา 580 00:26:41,050 --> 00:26:43,687 researcher อีกรอบแบบเจาะจงหนึ่งครั้ง 581 00:26:43,687 --> 00:26:46,177 ก่อนส่งมาให้ผมอนุมัติ ถ้าผมอนุมัติ 582 00:26:46,177 --> 00:26:49,252 ผมจะนำเข้าไปเก็บใน Obsidian LLM wiki ของผม 583 00:26:49,252 --> 00:26:52,768 ขั้นตอนนี้อาจกินเวลาหลายนาทีตามความซับซ้อนของงาน 584 00:26:52,768 --> 00:26:56,063 และมันจะรันอยู่เบื้องหลัง นี่คือเหตุผลที่ตั้ง 585 00:26:56,063 --> 00:26:59,139 idle time limit ไว้ 10 นาทีขึ้นไปถึงจะคุ้ม 586 00:26:59,139 --> 00:27:02,142 เพราะแล้วแต่งานวิจัย อาจใช้เวลานานพอสมควร 587 00:27:02,142 --> 00:27:04,705 และก็เพราะงั้นผมถึงใส่ไปว่าจำกัด 10 588 00:27:04,705 --> 00:27:06,829 แหล่งข้อมูล ไม่ให้ researcher 589 00:27:06,829 --> 00:27:09,538 รันไปเป็นชั่วโมงแล้วทุกอย่างหลับไปหมด 590 00:27:09,538 --> 00:27:12,468 ส่วนนี้ขึ้นอยู่กับคุณจะปรับ ทดลอง prompt 591 00:27:12,468 --> 00:27:14,738 แบบไหนก็ได้ บางทีในสถานการณ์นี้ 592 00:27:14,738 --> 00:27:18,107 อาจดีกว่าถ้าให้ orchestrator คุยกับ researcher 593 00:27:18,107 --> 00:27:21,403 ตรงๆ เลย ทั้งหมดนี้คือการทดลองที่ทำได้กับ bot 594 00:27:21,403 --> 00:27:22,794 mode ใหม่ของ Hermes 595 00:27:22,794 --> 00:27:26,090 เพื่อหาว่าแบบไหนได้ผลที่สุด ใครมีเคล็ดลับหรือ 596 00:27:26,090 --> 00:27:27,627 best practice อย่างไร 597 00:27:27,627 --> 00:27:29,678 บอกไว้ในคอมเมนต์ได้เลยนะครับ 598 00:27:29,678 --> 00:27:32,754 อยากรู้ว่าคุณใช้เครื่องมือพวกนี้ยังไง โอเค 599 00:27:32,754 --> 00:27:35,976 จริงๆ ใช้เวลาแค่ 2 นาทีเอง researcher แท็กหา 600 00:27:35,976 --> 00:27:38,906 orchestrator แล้วบอกว่า "ทำเสร็จแล้วครับ 601 00:27:38,906 --> 00:27:42,055 นี่คือรายงาน" ข้อสรุปหลักคือเราควรใช้ทีมแบบ 602 00:27:42,055 --> 00:27:44,252 manager-specialist แบบเลือกจุด 603 00:27:44,252 --> 00:27:47,328 ซึ่งก็คือสิ่งที่เรากำลังตั้งกันอยู่นี่แหละ 604 00:27:47,328 --> 00:27:50,184 ดีที่ได้รู้แบบนี้ แล้วมันสร้างไฟล์ 2026 605 00:27:50,184 --> 00:27:53,479 multi-agent workflows brief ขึ้นมา ถ้าไปดูที่ 606 00:27:53,479 --> 00:27:55,969 Hermes workspace จะเห็นไฟล์นี้อยู่ 607 00:27:55,969 --> 00:27:57,361 พร้อมสรุปย่อ 500 คำ 608 00:27:57,361 --> 00:28:00,730 มีคำแนะนำเฉพาะว่าเราควรดำเนินการอย่างไร รวมถึง 609 00:28:00,730 --> 00:28:03,586 source ledger ด้วย ดูเหมือนสรุปได้ดีมาก 610 00:28:03,586 --> 00:28:06,442 และใช้แค่ 6 แหล่งข้อมูล ต่ำกว่าเพดาน 10 611 00:28:06,442 --> 00:28:09,518 แหล่งที่ผมสั่งไว้ โอเค ตอนนี้ orchestrator 612 00:28:09,518 --> 00:28:11,861 อยากรันคำสั่งอ่านไฟล์ ผมจะอนุญาต 613 00:28:11,861 --> 00:28:14,425 คิดว่ามันทำเพื่อนับจำนวนคำ เพราะถ้า 614 00:28:14,425 --> 00:28:16,548 orchestrator พบว่า researcher 615 00:28:16,548 --> 00:28:19,844 เขียนเอกสารเป็นพันสองพันบรรทัด อาจผิดเงื่อนไข 616 00:28:19,844 --> 00:28:22,773 validation แล้วต้องกลับไปแก้ใหม่ เห็นไหม 617 00:28:22,773 --> 00:28:25,922 orchestrator บอก researcher ว่า: ผมตรวจแล้ว 618 00:28:25,922 --> 00:28:29,291 ทุกอย่างดูดี แต่มีหนึ่ง revision ที่ต้องเจาะจง 619 00:28:29,291 --> 00:28:31,562 ฐานหลักฐานเป็นงานเขียนโดยผู้ขาย 620 00:28:31,562 --> 00:28:34,857 (vendor-authored) และไม่มีงานศึกษาปี 2026 เลย 621 00:28:34,857 --> 00:28:38,226 ถือว่าไม่ผ่าน กรุณาใช้ช่องว่างแหล่งข้อมูลอีก 3 622 00:28:38,226 --> 00:28:41,155 ที่ที่เหลือเพื่ออัปเดตหนึ่งครั้ง แต่ดูสิ 623 00:28:41,155 --> 00:28:44,451 ตรงนี้ผมเจอ round message cap พอดี researcher 624 00:28:44,451 --> 00:28:45,623 กับ orchestrator 625 00:28:45,623 --> 00:28:48,772 ส่งกลับไปมาหลายรอบแล้วชนลิมิตของ group chat 626 00:28:48,772 --> 00:28:51,848 อันนี้แหละคือข้อดีและข้อเสียของ group chat 627 00:28:51,848 --> 00:28:53,312 ที่มีลิมิตติดมาในตัว 628 00:28:53,312 --> 00:28:55,876 คาดว่าอนาคตเขาน่าจะให้ปรับค่านี้ได้ 629 00:28:55,876 --> 00:28:59,025 แต่ในสถานการณ์นี้ การปล่อยคุยกันเองเป็นรอบๆ 630 00:28:59,025 --> 00:29:01,881 อาจดีกว่า ผมแค่ตอบกลับไปว่า @researcher 631 00:29:01,881 --> 00:29:05,030 ทำต่อได้เลยครับ researcher ได้รับข้อความจาก 632 00:29:05,030 --> 00:29:08,179 orchestrator แล้วผมบอกให้ทำต่อ นี่คือจุดที่ 633 00:29:08,179 --> 00:29:09,937 human in the loop เข้ามา 634 00:29:09,937 --> 00:29:12,720 ผมคือคนคุมว่าจะให้ทำงานต่อหรือพอแค่นี้ 635 00:29:12,720 --> 00:29:14,258 ผมอาจบอก orchestrator 636 00:29:14,258 --> 00:29:16,088 ได้ว่าเอาแค่นี้พอไปต่อเลย 637 00:29:16,088 --> 00:29:18,945 แต่ผมเห็นด้วยว่ามันควรมีงานศึกษาปี 2026 638 00:29:18,945 --> 00:29:20,775 ตามที่ว่า งั้นไปหาเพิ่มซิ 639 00:29:20,775 --> 00:29:24,144 ถือว่าเป็นการคุมคุณภาพที่ดีมากของ orchestrator 640 00:29:24,144 --> 00:29:25,536 ซึ่งมันมาจาก prompt 641 00:29:25,536 --> 00:29:28,319 ตั้งต้นของผมที่ตั้งมาตรฐานคุณภาพไว้ว่า 642 00:29:28,319 --> 00:29:31,614 ต้องเป็น best state-of-the-art 2026 practices 643 00:29:31,614 --> 00:29:34,763 มาดูกัน อาจใช้เวลาสักครู่ มันควรไปอัปเดตงาน 644 00:29:34,763 --> 00:29:36,814 เห็นไหม ใช่แล้ว orchestrator 645 00:29:36,814 --> 00:29:39,450 บอกว่าแก้ไขและตรวจสอบแล้ว ตอนนี้มี 9 646 00:29:39,450 --> 00:29:42,819 แหล่งข้อมูล เพิ่มคำและใส่งานปี 2025 เข้ามาด้วย 647 00:29:42,819 --> 00:29:45,895 จุดนี้พาเข้าสู่ประเด็นที่ผมจะพูดถึงอีกทีใน 648 00:29:45,895 --> 00:29:48,824 takeaways คือ คุณประโยชน์ของ multi-agent 649 00:29:48,824 --> 00:29:51,314 จะลดลงเมื่อโมเดลพื้นฐานแข็งแรงขึ้น 650 00:29:51,314 --> 00:29:54,537 โมเดลสมัยนี้เก่งมากๆ แล้ว ข้อดีอย่างหนึ่งของ 651 00:29:54,537 --> 00:29:57,906 group chat แบบนี้คือเราใช้โมเดลระดับต่ำกว่าได้ 652 00:29:57,906 --> 00:30:00,908 ใช้ local model ทำงานวิจัยทั้งหมด แล้วให้ 653 00:30:00,908 --> 00:30:03,764 orchestrator เป็นโมเดลแรงสูง เท่านี้เอง 654 00:30:03,764 --> 00:30:06,913 เยี่ยมไปเลย orchestrator บอกว่ารับ revision 655 00:30:06,913 --> 00:30:09,550 แล้ว ดูดีแล้ว ความไม่แน่นอนปิดจบแล้ว 656 00:30:09,550 --> 00:30:11,088 รายงานอยู่ตรงนี้ user 657 00:30:11,088 --> 00:30:14,383 กรุณาอนุมัติหรือปฏิเสธการส่งต่อให้ wiki skill 658 00:30:14,383 --> 00:30:17,752 คือ librarian เพื่อเก็บถาวร ผมจะบอกว่าโอเคดูดี 659 00:30:17,752 --> 00:30:21,048 orchestrator ช่วยย้ายไฟล์นี้ไปที่ library raw 660 00:30:21,048 --> 00:30:24,124 ซึ่งเป็น inbox แล้วขอให้ librarian รัน LLM 661 00:30:24,124 --> 00:30:25,808 wiki review skill หน่อย 662 00:30:25,808 --> 00:30:28,737 เรื่องนี้ผมเล่าลึกไว้ในวิดีโอ what is an 663 00:30:28,737 --> 00:30:30,642 agentic librarian LLM wiki 664 00:30:30,642 --> 00:30:33,791 คือวิธีจัดระเบียบความรู้ให้ AI agent จัดการ 665 00:30:33,791 --> 00:30:36,354 แต่ยังคงมีมนุษย์ตรวจในกระบวนการด้วย 666 00:30:36,354 --> 00:30:39,649 นี่คือการใช้ LLM wiki review skill เฉพาะของผม 667 00:30:39,649 --> 00:30:42,725 เห็นไหม orchestrator ย้ายไฟล์เข้า LLM wiki 668 00:30:42,725 --> 00:30:46,094 ของผมโดยตรงแล้ว มี source ledger ครบ มี inline 669 00:30:46,094 --> 00:30:49,243 citations ตามที่ต้องการเป๊ะ นี่คือผลจากสกิล 670 00:30:49,243 --> 00:30:52,173 grounded citations สิ่งที่อยากเห็นต่อคือ 671 00:30:52,173 --> 00:30:55,395 ตอนนี้ไฟล์ยังอยู่นอก wiki ยังไม่ถูกเชื่อมกับ 672 00:30:55,395 --> 00:30:57,592 wiki จริง มันแค่เป็นรายงานอยู่ 673 00:30:57,592 --> 00:31:00,595 อีกแป๊บนั้นควรเห็นข้อเสนอเข้ามาเพื่อรีวิว 674 00:31:00,595 --> 00:31:03,231 มาแล้ว librarian สร้าง proposal แล้ว 675 00:31:03,231 --> 00:31:05,794 บอกว่านี่คือสิ่งที่ผมคิดว่าควรเพิ่ม 676 00:31:05,794 --> 00:31:08,870 สร้างโน้ตชื่อ multi-agent workflows โดยดึง 677 00:31:08,870 --> 00:31:09,967 citation 678 00:31:09,967 --> 00:31:12,750 ของรายงานที่มีการอ้างอิงดิบครบมาแนบไว้ 679 00:31:12,750 --> 00:31:16,265 ถ้าย้อนกลับมาจะเห็นว่ารายงานถูกจับอยู่ตรงนี้แล้ว 680 00:31:16,265 --> 00:31:19,268 แล้วมันถามว่า กรุณาเลือก approve, reject, 681 00:31:19,268 --> 00:31:22,564 revise หรือ defer อย่างที่เล่าในวิดีโอที่แล้ว 682 00:31:22,564 --> 00:31:25,200 จุดนี้คือที่ที่ผมจะรีวิวอย่างละเอียด 683 00:31:25,200 --> 00:31:27,763 ผมจะพิมพ์ว่า @librarian อนุมัติครับ 684 00:31:27,763 --> 00:31:29,301 ถ้าสลับไปที่ Obsidian 685 00:31:29,301 --> 00:31:32,450 น่าจะเห็นกราฟเปลี่ยนในอีกไม่กี่วินาที เมื่อ 686 00:31:32,450 --> 00:31:33,547 librarian 687 00:31:33,547 --> 00:31:36,697 หยิบรายงานไปเขียนไฟล์ใหม่แล้วเชื่อมกับ wiki 688 00:31:36,697 --> 00:31:39,553 ทั้งหมด ใช่แล้ว มาแล้ว ไฟล์ multi-agent 689 00:31:39,553 --> 00:31:42,409 workflows เพิ่งโผล่มา เชื่อมกับ agentic 690 00:31:42,409 --> 00:31:45,485 memory, Hermes agent และ LLM wiki โดยเฉพาะ 691 00:31:45,485 --> 00:31:48,121 อ้างอิง brief เป็น inline connection 692 00:31:48,121 --> 00:31:50,611 และบอกว่านี่คือแนวคิดที่เกี่ยวข้อง 693 00:31:50,611 --> 00:31:53,907 ตรงนี้แหละที่ wiki เริ่มเติบโตจริงๆ librarian 694 00:31:53,907 --> 00:31:56,983 ตัวนี้ใช้แค่สกิลพื้นฐานเท่านั้น แต่ผมยังมี 695 00:31:56,983 --> 00:32:00,205 full librarian ที่เล่าไว้ในวิดีโอที่แล้วด้วย 696 00:32:00,205 --> 00:32:03,281 ว้าว ดูเหมือน group chat ทำงานสำเร็จ ผมให้ 697 00:32:03,281 --> 00:32:05,771 orchestrator สื่อสารกับ researcher 698 00:32:05,771 --> 00:32:08,407 เพื่อรันงานวิจัยได้แล้ว orchestrator 699 00:32:08,407 --> 00:32:11,483 วิเคราะห์แล้วพบว่า researcher ทำงานไม่ดีพอ 700 00:32:11,483 --> 00:32:13,900 จึงบังคับให้กลับไปทำใหม่ให้ดีกว่า 701 00:32:13,900 --> 00:32:16,829 ซึ่งสมบูรณ์แบบมาก โดยเฉพาะถ้า researcher 702 00:32:16,829 --> 00:32:19,173 รันบนโมเดล local ที่ฉลาดน้อยกว่า 703 00:32:19,173 --> 00:32:22,981 จุดนี้เองที่เราให้ตัวทำงานหนักอ่านแหล่งข้อมูลทั้งหมด 704 00:32:22,981 --> 00:32:25,617 แล้ว orchestrator ทำหน้าที่คุมคุณภาพ 705 00:32:25,617 --> 00:32:28,327 พอผ่านการอนุมัติก็ส่งต่อให้ librarian 706 00:32:28,327 --> 00:32:31,110 นำเข้าสู่ LLM wiki ได้สำเร็จ ขั้นถัดไป 707 00:32:31,110 --> 00:32:34,332 (ไม่บังคับ) ปกติถ้าอยู่ในแชท คุณพิมพ์ refine 708 00:32:34,332 --> 00:32:35,429 ได้ 709 00:32:35,429 --> 00:32:40,409 มันจะรีวิวบทสนทนาแล้วเก็บสิ่งที่ต้องเรียนรู้ลงสกิลและความจำของตัวเอง 710 00:32:40,409 --> 00:32:43,339 แต่สำหรับผม ผมจะพิมพ์ว่า @all ช่วยอัปเดต 711 00:32:43,339 --> 00:32:46,488 memory ของเธอด้วยสิ่งที่เรียนรู้จาก session 712 00:32:46,488 --> 00:32:49,491 นี้หน่อย อันนี้ใช้แค่ไฟล์ memory เฉพาะตัว 713 00:32:49,491 --> 00:32:52,493 ไม่ได้ใช้ external hindsight ของผม จะเห็น 714 00:32:52,493 --> 00:32:55,349 orchestrator บอกว่า "อ๊ะ เราควรเก็บ raw 715 00:32:55,349 --> 00:32:58,425 reports ไว้ตรงนี้ อัปเดต memory เลยดีกว่า" 716 00:32:58,425 --> 00:33:01,721 ถ้าเข้าไปที่ Hermes profiles ของ orchestrator 717 00:33:01,721 --> 00:33:04,870 แล้วเปิด memory จะเห็นว่ามันอัปเดตเองวันนี้ 718 00:33:04,870 --> 00:33:08,092 เพิ่มข้อมูลว่าไฟล์ควรเก็บไว้ที่ไหนก่อนส่งให้ 719 00:33:08,092 --> 00:33:10,582 librarian จากนี้ผมไม่ต้องบอกอีกว่า 720 00:33:10,582 --> 00:33:13,805 "อนุมัติไฟล์นี้แล้ว ย้ายไปโฟลเดอร์นั้นหน่อย" 721 00:33:13,805 --> 00:33:15,196 มันจะจำเองในรอบหน้า 722 00:33:15,196 --> 00:33:18,125 ประหยัดการสื่อสารไปหนึ่งขั้น ดูที่ turns 723 00:33:18,125 --> 00:33:20,542 จะเห็น researcher ก็อัปเดต memory 724 00:33:20,542 --> 00:33:22,593 ของตัวเองด้วย ส่วน librarian 725 00:33:22,593 --> 00:33:24,717 ไม่มีอะไรได้เรียนรู้จากรอบนี้ 726 00:33:24,717 --> 00:33:26,254 นี่คือกิจวัตรที่ควรทำ 727 00:33:26,254 --> 00:33:29,111 สั่งให้มันวิเคราะห์สิ่งที่เพิ่งทำไปเสมอ 728 00:33:29,111 --> 00:33:30,795 ทั้งหมดนี้ทำงานได้ดีมาก 729 00:33:30,795 --> 00:33:33,578 โดยเฉพาะหลังจากผมปรับเรื่อง tools แล้ว 730 00:33:33,578 --> 00:33:36,654 แต่เอาเป็นว่าเราไปดูข้อคิดหลัก (takeaways) 731 00:33:36,654 --> 00:33:39,730 กับทิศทางต่อไปดีกว่า ตรงๆ นะครับ ผมว่า bot 732 00:33:39,730 --> 00:33:43,099 mode ยังต้องลงแรงปรับอีกพอสมควรถึงจะสมบูรณ์แบบ 733 00:33:43,099 --> 00:33:45,955 แต่มันมีศักยภาพชัดเจน ในกรณีนี้โดยเฉพาะ 734 00:33:45,955 --> 00:33:47,932 ผมว่าเอเจนต์เก่งมากตัวเดียว 735 00:33:47,932 --> 00:33:50,715 น่าจะทำเวิร์กโฟลว์วิจัยนี้ได้เท่าเทียม 736 00:33:50,715 --> 00:33:54,084 ถ้าไม่ดีกว่านี้ ทีมแบบนี้ต้องได้รับการปรับแต่ง 737 00:33:54,084 --> 00:33:57,160 แต่นั่นแหละคือหัวใจ เราปรับมันให้ดีขึ้นได้ 738 00:33:57,160 --> 00:34:00,455 ผมปรับปรุงคำสั่ง tools การเลือกสกิล ความจำได้ 739 00:34:00,455 --> 00:34:03,385 ผมลับมือระบบนี้ได้ ผมมอบงานเฉพาะหรือ bot 740 00:34:03,385 --> 00:34:06,460 เฉพาะให้โมเดล local รับผิดชอบ โดยที่ cloud 741 00:34:06,460 --> 00:34:09,683 agent ที่แรงกว่าอย่าง orchestrator มอบงานให้ 742 00:34:09,683 --> 00:34:11,807 local model ทำงานหนักส่วนใหญ่ 743 00:34:11,807 --> 00:34:14,297 รักษาคุณภาพเดิมแต่ลดต้นทุนลงมหาศาล 744 00:34:14,297 --> 00:34:16,787 ศักยภาพที่แท้จริงคือการหยิบงานซ้ำๆ 745 00:34:16,787 --> 00:34:19,277 ประเภทไหนก็ได้ในชีวิตคุณ ดูว่า bot 746 00:34:19,277 --> 00:34:22,645 เฉพาะทางหรือทีม bot จะร่วมมือทำงานนั้นได้ยังไง 747 00:34:22,645 --> 00:34:25,648 แล้ว iterate ปรับแต่งเวิร์กโฟลว์ไปเรื่อยๆ 748 00:34:25,648 --> 00:34:28,065 จนกว่ามันจะดีระดับที่คุณพอใจจริงๆ 749 00:34:28,065 --> 00:34:31,360 ด้วยแนวคิดนี้ วิดีโอหน้าเราจะเน้นปรับแต่ง bot 750 00:34:31,360 --> 00:34:34,656 หนึ่งตัวให้เก่งขึ้น นั่นคือตัว research agent 751 00:34:34,656 --> 00:34:37,585 ถ้าวิดีโอนี้มีประโยชน์ ฝากกดไลก์ กด hype 752 00:34:37,585 --> 00:34:40,808 และกดติดตามด้วยนะครับ ขอบคุณการสนับสนุนจริงๆ 753 00:34:40,808 --> 00:34:43,517 ครับ ถ้าอยากสนับสนุนเพิ่ม ลองเข้าร่วม 754 00:34:43,517 --> 00:34:46,081 membership ทาง YouTube หรือ Patreon 755 00:34:46,081 --> 00:34:49,010 ของผมดูนะครับ สมาชิกจะได้เข้าถึงเคล็ดลับ 756 00:34:49,010 --> 00:34:52,379 ข้อมูลเชิงลึก และชุดเครื่องมือเรื่อง knowledge 757 00:34:52,379 --> 00:34:54,356 management กับ AI workflows 758 00:34:54,356 --> 00:34:58,311 และการสนับสนุนของคุณช่วยให้ผมทำวิดีโอฟรีแบบนี้ต่อไปได้ 759 00:34:58,311 --> 00:35:00,361 ขอบคุณมากครับ ขอบคุณที่รับชม 760 00:35:00,361 --> 00:35:02,119 แล้วเจอกันวิดีโอหน้าครับ