Hermes ในคลิป Julian Goldie: แยกงานอิสระกับงานที่ต้องรอ

คลิปนี้ชวนแยกงานที่เป็นอิสระออกจากงานที่ต้องรอผลก่อนหน้า เพื่อพิจารณาการเรียกเครื่องมือแบบขนาน

ผู้บรรยายช่อง Julian Goldie SEO เรียกแนวคิดใน Hermes ว่า segmented tool batch dispatch และเปรียบกับ swarm บทความนี้สรุปคำอธิบายของเขา ไม่มี changelog รุ่นระบบ หรือรายงานทดสอบที่ตรวจซ้ำได้บันทึกไว้ยืนยันการอัปเดตและความเร็ว

ตัวอย่างธุรกิจต่อไปนี้เป็นโจทย์สมมติสำหรับคิด dependency จุดตรวจ และสิ่งที่จะวัดจาก workflow

วิดีโอต้นทางเผยแพร่วันที่ 16 กรกฎาคม 2026 เวลา 15:00:12 น. ตามเวลาไทย ดูวิดีโอต้นทาง

มองให้เห็นปัญหา One at a Time ใน workflow เดิม

ผู้บรรยายใช้ภาพการทำห้างานเรียงกันอธิบายปัญหา “one at a time” และเสนอให้ตรวจว่างานใดไม่ขึ้นต่อผลของอีกงาน

ตัวอย่างสมมติคืออ่านบทความเดิม ค้นข้อมูล และดึงไอเดียจากคลัง ซึ่งอาจเป็นงานอิสระได้ ส่วนการร่างข้อสรุปจากข้อมูลทั้งหมดต้องรอข้อมูลที่เกี่ยวข้องก่อน

ในแบบจำลองที่ไม่คิด overhead งานอิสระที่รันพร้อมกันอาจรอใกล้กับงานที่นานที่สุด แต่ระบบจริงยังมีข้อจำกัดของทรัพยากร เครื่องมือ และการรวมผล

ผู้บรรยายยกตัวอย่างสมมติว่าห้างาน งานละ 2 วินาที ใช้ 10 วินาทีเมื่อทำต่อคิว และ 2 วินาทีเมื่อทำพร้อมกัน ตัวเลขนี้ใช้ประกอบคำอธิบาย ไม่ใช่ benchmark วัดความเร็ว Hermes หรือผลรับรองว่าเร็วขึ้น 5 เท่า

แยกงานอ่านข้อมูลออกจากงานที่เปลี่ยนแปลงข้อมูล

ในกรอบที่ผู้บรรยายเสนอ งานที่ไม่กระทบกันทำขนานได้ ส่วนงานที่เปลี่ยนข้อมูลหรือสร้างผลให้ขั้นถัดไปต้องรอ

• งานอ่านที่เป็นอิสระ: ตรวจว่าข้อมูลและผลไม่ขึ้นต่ออีกงานก่อนพิจารณาทำพร้อมกัน
• งานที่มี dependency หรือเปลี่ยนข้อมูล: จัดลำดับและตรวจสิทธิ์กับผลกระทบก่อนส่งต่อ

แนวคิดนี้สำคัญมากสำหรับธุรกิจ เพราะคำว่า “เร็ว” ไม่ควรหมายถึงให้ AI ส่งอีเมลหาลูกค้าหลายร้อยรายพร้อมกัน หรือเผยแพร่โพสต์โดยไม่ตรวจ งานลักษณะนั้นอาจสร้างความเสียหายเร็วพอ ๆ กับที่สร้างผลลัพธ์

ตัวอย่างสมมติสำหรับทีมการตลาดอาจแบ่งได้ดังนี้:

• รันพร้อมกัน: อ่านรีวิวลูกค้า, สรุปคำถามจากแชต, ตรวจคู่แข่ง, หา keyword ที่เกี่ยวข้อง, ดึงยอดขายรายสัปดาห์
• รอเป็นลำดับ: สร้างข้อเสนอจากข้อมูลทั้งหมด, ส่งร่างให้ทีมอนุมัติ, ตั้งเวลาโพสต์, เผยแพร่หรือส่งแคมเปญ

การจัดคิวไม่ยืนยันความถูกต้องหรือความปลอดภัยของงานเอง เจ้าของ workflow ยังต้องตรวจข้อมูล สิทธิ์ และเงื่อนไขอนุมัติ

ใช้ความเร็วกับงานวิจัยและคอนเทนต์ก่อน

ผู้บรรยายยกโจทย์อ่านบทความ ค้นเทรนด์ ดึงไอเดีย ร่างโพสต์ และดูปฏิทินสำหรับชุมชนของตน เป็นโจทย์ที่เขาเสนอให้แบ่งงาน ยังไม่มีผลรันที่ตรวจซ้ำได้

แนวทางประยุกต์คือแบ่งช่วงรวบรวมข้อมูลออกจากช่วงสรุปและอนุมัติ เพื่อเห็นว่าขั้นใดรอข้อมูลหรือคน

Hermes Oracle และ Hermes Astros เป็นชื่อ agent ในระบบที่ผู้บรรยายนำเสนอ เขากล่าวถึงข่าว keyword, memory และ Kanban board โดยบทความนี้ไม่ได้ยืนยันว่าเป็นโมดูลผลิตภัณฑ์ทางการของ Hermes

ตัวอย่างสมมติสำหรับทีม B2B คือรวบรวมข่าวอุตสาหกรรมกับข้อมูลบริษัทเป้าหมาย แล้วให้ฝ่ายขายตรวจแหล่งที่มาก่อนร่างข้อเสนอ

เมื่อทดลองจริง ต้องวัดทั้งเวลารอ การรวมผล และภาระตรวจของคน จึงประเมินได้ว่าการทำขนานช่วย workflow นั้นเพียงใด

วาง Kanban board เพื่อไม่ให้ความเร็วกลายเป็นความวุ่นวาย

เมื่อ Agent ทำงานได้หลายอย่างพร้อมกัน ปัญหาถัดไปไม่ใช่ “ทำไม่ทัน” แต่เป็น “ตามไม่ทันว่าอะไรเกิดขึ้นแล้ว” ดังนั้น Kanban board จึงเป็นส่วนที่ควรมีควบคู่กับ Agent OS

การประยุกต์กับบอร์ดงานคือแยกสถานะรวบรวมข้อมูล รอตรวจ อนุมัติ และส่งมอบ โดยระบุเจ้าของในแต่ละช่วง

ตัวอย่างโครงสร้างบอร์ดห้าสถานะของบทความมีดังนี้:

1. รับงาน: รับคำขอหรือโจทย์จากทีม
2. AI กำลังค้นคว้า: งานอ่าน ค้นหา และรวบรวมข้อมูลที่รันพร้อมกัน
3. รอตรวจ: จุดที่คนต้องตรวจข้อเท็จจริง น้ำเสียง และความเสี่ยง
4. รันต่อหรือเผยแพร่: งานที่อนุมัติแล้ว เช่น ตั้งโพสต์ สร้างรายงาน หรือส่งต่อทีม
5. เสร็จสิ้น: เก็บผลลัพธ์และบันทึกสิ่งที่ควรปรับรอบถัดไป

สำหรับเจ้าของกิจการ บอร์ดนี้ไม่ใช่เพียงหน้าจอติดตามงาน แต่เป็นจุดควบคุม เมื่อเห็นงานที่ค้างใน “รอตรวจ” มากเกินไป เราอาจไม่ได้มีปัญหาเรื่อง AI แต่มีปัญหาเรื่องเกณฑ์อนุมัติที่ไม่ชัด

คุม token และต้นทุนก่อนขยายจำนวน Agent

อีกประเด็นที่คลิปหยิบขึ้นมาคือ token เมื่อ Agent รันหลายเครื่องมือ ต้นทุนอาจเพิ่มขึ้นได้ หาก prompt ยาวเกินจำเป็น ส่งข้อมูลซ้ำ หรือเลือก model ที่แพงกับทุกงาน

ผู้บรรยายกล่าวถึง playbook และ model ทางเลือกเพื่อคุม token แต่ไม่มีข้อมูลราคา วิธีตั้งค่า หรือผลวัดบันทึกไว้ ทีมจึงต้องประเมินต้นทุนต่อโจทย์ของตน

ตัวอย่างสมมติคือเปรียบเทียบตัวเลือกสำหรับจัดหมวดรีวิวหรือสรุปเอกสาร แล้วตรวจ token เวลา และข้อผิดพลาด แทนการเลือกจากคำโฆษณาว่าฟรีหรือเร็วกว่า

ก่อนเพิ่ม Agent ใหม่ ให้ตอบสามคำถามนี้ก่อน:

• งานนี้เกิดซ้ำบ่อยพอที่จะทำเป็น workflow หรือไม่
• ข้อมูลที่ส่งให้ Agent มีเฉพาะสิ่งจำเป็นหรือยัง
• ผลลัพธ์ต้องให้คนอนุมัติก่อนส่งออกนอกองค์กรหรือไม่

สิ่งที่ต้องตรวจเมื่อนำแนวคิดไปทดลอง

ผู้บรรยายพูดถึงคำสั่ง Hermes update แต่ไม่มีเวอร์ชันและเอกสาร CLI บันทึกไว้ให้ยืนยันวิธีใช้ บทความนี้จึงสรุปเฉพาะแนวคิดการแบ่งงาน และไม่ใช้คำสั่งดังกล่าวเป็นขั้นตอนติดตั้ง

ตัวอย่างการทดลองคือเลือกโจทย์อ่านข้อมูลหนึ่งงาน แล้วบันทึกเวลา จำนวน token ความครบของผล และรอบที่คนต้องแก้ ก่อนเพิ่มขั้นตอนอื่น

หากผลลัพธ์ผ่านเกณฑ์ จึงค่อยเพิ่มขั้นตอนร่างคอนเทนต์ ต่อด้วยการตั้งระบบอนุมัติ แล้วค่อยเชื่อมไปสู่การเผยแพร่หรือการเปลี่ยนข้อมูลจริง วิธีนี้ทำให้ทีมได้เรียนรู้ Agent ทีละส่วน แทนที่จะผูกธุรกิจไว้กับ workflow ที่ยังไม่ผ่านการพิสูจน์