▶SUBTHAIแปลไทย · ซับ · พากย์⚙
บทความแปลภาษาไทย · YouTube

Is Hermes Bot Mode Worth It?

0:000:00
เล่นเสียงต้นฉบับของวิดีโอ พร้อมแสดงซับไทยซิงก์ตามเวลา
กำลังโหลดวิดีโอ…
01

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*
02

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

04

อภิธานศัพท์เทคนิค

คำศัพท์และชื่อผลิตภัณฑ์ที่คงรูปภาษาอังกฤษ

ศัพท์คำแปล / คำอธิบาย
bot modebot mode (โหมดบอท)
profileโปรไฟล์
soul / soul.mdsoul (บุคลิก/กติกาประจำตัว)
orchestratororchestrator (ผู้ประสานงาน)
researcherresearcher (ผู้สืบค้น)
librarianlibrarian (บรรณารักษ์)
agent-to-agent (A2A)agent-to-agent
@mention / tagแท็ก/เมนชัน
group room / group chatgroup room (ห้องกลุ่ม)
bot-to-bot messagingการส่ง DM ระหว่างบอท
skillสกิล
tool / tool callเครื่องมือ / tool call
MCP (Model Context Protocol)MCP
capabilitiesความสามารถ
providerprovider (ผู้ให้บริการโมเดล)
inherit from providerสืบทอดจาก provider
clone from defaultโคลนจากโปรไฟล์ default
local modelโมเดล local
persistent memoryความจำถาวร
hindsighthindsight
keep bots warmkeep bots warm (อุ่นบอทไว้)
idle timeoutเวลา idle timeout
workspaceworkspace (พื้นที่ทำงาน)
Docker isolationDocker isolation
turn / round message capรอบสนทนา / เพดานข้อความต่อรอบ
human in the loophuman in the loop
LLM wikiLLM wiki
grounded citationsgrounded citations
source ledgersource ledger (บัญชีแหล่งข้อมูล)
outcome / acceptance criteriaผลลัพธ์ที่ต้องการ / เกณฑ์ตรวจรับ
delegateมอบหมายงาน (delegate)
revisionrevision (รอบแก้ไข)
refinerefine
compactcompact (บีบอัดแชท)
05

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
thai-subtitles.srt
SubRip — ใช้กับเครื่องเล่นวิดีโอส่วนใหญ่
↓ ดาวน์โหลด
thai-subtitles.vtt
WebVTT — ใช้กับเว็บ / YouTube
↓ ดาวน์โหลด
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