Hermes Workspace v2 — จาก AI Agent ธรรมดา กลายเป็น Command C…
🚀 Hermes Workspace v2 — จาก AI Agent ธรรมดา กลายเป็น Command Center เต็มรูปแบบ
ช่วงนี้ถ้าใครใช้ Hermes Agent อยู่ หรือกำลังสนใจสาย AI Agent / Coding Agent / Vibe Coding มี repo หนึ่งที่ผมว่าไม่ควรมองข้ามครับ
ชื่อว่า Hermes Workspace
มันไม่ใช่ Agent ตัวใหม่ แต่มันคือ “หน้าควบคุมกลาง” สำหรับ Hermes Agent
พูดง่าย ๆ คือ จากเดิมเวลาเราใช้ AI Agent ทำงานจริง หลายอย่างมันกระจัดกระจายมาก
แชทอยู่ที่หนึ่ง terminal อยู่อีกที่หนึ่ง memory ต้องไปเปิดไฟล์เอง skills ต้องไปไล่ดูเอง session / job / log / token / tool call ก็แยกกันคนละมุม
พอใช้งานจริงไปสักพัก ปัญหาไม่ใช่แค่ “Agent เก่งไหม” แต่คือ…
เราคุมมันอยู่ไหม? เรารู้ไหมว่ามันกำลังทำอะไร? มันจำอะไรไว้? มันใช้ skill ไหน? มันรัน command อะไร? มันทำงานค้างอยู่ตรงไหน? และถ้ามีหลาย agent ทำงานพร้อมกัน เราจะจัดการมันยังไง?
ตรงนี้แหละที่ Hermes Workspace น่าสนใจมาก
เพราะมันพยายามเปลี่ยน Hermes Agent จากเครื่องมือที่เราคุยผ่าน terminal / chat ให้กลายเป็นเหมือน AI Agent Control Room
หรือพูดแบบบ้าน ๆ คือ ศูนย์บัญชาการของ AI Agent นั่นเอง
Hermes Workspace ทำอะไรได้บ้าง?
จากที่ดู repo แล้ว จุดเด่นหลัก ๆ คือมันรวมหลายหน้าที่สำคัญของ Agent มาไว้ใน UI เดียว
1. Chat แบบ real-time
มีหน้า chat สำหรับคุยกับ Agent รองรับ streaming แบบ real-time เห็น tool call / activity ที่ Agent ทำระหว่างทางได้ชัดขึ้น
ไม่ใช่แค่พิมพ์ถามแล้วรอคำตอบ แต่เริ่มเห็นว่า Agent กำลังคิด กำลังเรียก tool หรือกำลังทำงานอะไรอยู่
สำหรับงาน coding / automation ตรงนี้สำคัญมาก เพราะหลายครั้งคำตอบสุดท้ายไม่พอ เราต้องดู “กระบวนการทำงาน” ของมันด้วย
2. Memory Browser
Hermes Agent จุดขายหนึ่งคือเรื่อง memory คือ Agent ไม่ได้เริ่มจากศูนย์ทุกครั้ง มันสามารถจำ context / workflow / preference / สิ่งที่เคยทำไว้ได้
แต่ถ้า memory อยู่หลังบ้านอย่างเดียว ผู้ใช้จะเริ่มมีปัญหาว่า…
มันจำอะไรไว้? จำถูกไหม? มี memory เก่าที่ควรแก้ไหม? มี context ไหนที่ทำให้ Agent ทำงานเพี้ยนไหม?
Hermes Workspace เลยมีหน้า Memory Browser ให้เรา browse / search / edit memory ได้สะดวกขึ้น
ผมมองว่านี่คือจุดที่สำคัญมาก เพราะ AI Agent ที่มี memory เก่งขึ้นจริง แต่ถ้าคุม memory ไม่ดี ก็พาออกทะเลได้เหมือนกัน
3. Skills Browser
Hermes Workspace มีหน้า Skills สำหรับดู skill ต่าง ๆ เช่น skill สำหรับ coding, browser automation, git, devops, research, data, finance, productivity และอีกหลายหมวด
มุมนี้เหมาะกับคนที่เริ่มใช้ Agent แบบจริงจัง เพราะยุคนี้ Agent ไม่ได้เก่งจากโมเดลอย่างเดียวแล้ว
อีกส่วนที่สำคัญคือ “Skill” หรือชุดความสามารถเฉพาะทางที่ช่วยให้ Agent ทำงานเป็นระบบขึ้น
เช่น เขียนโค้ด รีวิว PR ใช้ browser ทำ research จัดการไฟล์ อ่าน docs ทำงานกับ cloud หรือสร้าง workflow เฉพาะทาง
ถ้าไม่มี UI ช่วยจัดการ พอ skill เยอะ ๆ จะเริ่มมั่วมาก
Hermes Workspace เลยทำให้การดู skill / จัดการ skill / เข้าใจว่า Agent มีอะไรใช้งานได้บ้าง ง่ายขึ้น
4. Files + Monaco Editor
มี file browser ในตัว เปิดไฟล์ ดูไฟล์ แก้ไฟล์ และจัดการไฟล์ใน workspace ได้
ที่น่าสนใจคือใช้ Monaco Editor ซึ่งเป็น editor engine แนวเดียวกับที่หลายคนคุ้นจาก VS Code
สำหรับสาย coding agent ตรงนี้สำคัญ เพราะเราไม่ได้แค่ให้ Agent ตอบคำถาม แต่เราต้องให้มันทำงานกับ project จริง
ดูไฟล์ แก้ไฟล์ สร้างไฟล์ อ่าน context แล้วค่อยสั่งต่อ
ทุกอย่างอยู่ใน workspace เดียว ไม่ต้องกระโดดไปมาหลายหน้าต่างมากเหมือนเดิม
5. Terminal ใน Browser
อีกจุดที่ผมชอบคือ integrated terminal
Hermes Workspace มี terminal ในตัว ทำให้เรารัน command ได้จากหน้า workspace เลย
ภาพง่าย ๆ คือ เราเปิด workspace แล้วเห็นทั้ง chat, files, memory, terminal อยู่ใน flow เดียวกัน
สำหรับคนใช้ Agent ทำงานจริง นี่คือสิ่งที่ช่วยลดความวุ่นวายมาก
เพราะหลาย workflow มันต้องคุยกับ Agent ไปด้วย รัน command ไปด้วย ดูไฟล์ไปด้วย เช็กผลลัพธ์ไปด้วย
ถ้าทุกอย่างรวมอยู่ในหน้าเดียว ความรู้สึกมันจะต่างจากการคุยกับ chatbot ธรรมดามาก
6. Jobs / Tasks
Hermes Workspace มีแนวคิดเรื่อง jobs ด้วย คือไม่ใช่แค่คุยแบบครั้งต่อครั้ง แต่เริ่มไปทาง scheduled / repeatable agent work
เช่น งานที่ให้ Agent ทำซ้ำ งานที่ต้องมีสถานะ งานที่ต้องดู output ย้อนหลัง งานที่อาจจะต้อง pause / resume / trigger ใหม่
นี่คือทิศทางที่ผมว่าน่าสนใจมาก เพราะ AI Agent จะไม่ได้จบแค่ “ถามตอบ” แต่จะเริ่มกลายเป็นระบบงาน
เหมือนมี worker ที่ทำงานบางอย่างให้เราได้เรื่อย ๆ โดยเรามี dashboard ไว้คุม
7. Conductor + Operations
ตัว v2 มีของที่น่าสนใจมากคือ Conductor และ Operations
Conductor เป็นเหมือน mission control ใช้สำหรับ orchestrate งานหลาย agent / หลาย worker
ส่วน Operations เป็นมุมจัดการ agent ที่กำลังรันอยู่ เช่น pause, steer, kill หรือดูว่า agent ไหนใช้ role / model อะไร
ตรงนี้ทำให้ Hermes Workspace เริ่มไม่ใช่แค่ UI สวย ๆ แต่เริ่มเป็น “operations layer” สำหรับ AI Agent จริง ๆ
เพราะเมื่อมี agent หลายตัวทำงานพร้อมกัน สิ่งที่ต้องมีไม่ใช่แค่ chat แต่ต้องมีระบบคุมงาน
ใครทำอะไร งานไหนยังรันอยู่ งานไหนต้องหยุด ตัวไหนใช้ model อะไร งานไหนใช้ cost ไปเท่าไร และจะจัดการทั้งหมดจากจุดเดียวได้ยังไง
นี่คือแนวคิดที่ผมว่าคนทำ AI Agent ควรจับตา
จุดเปลี่ยนของ v2: Zero-Fork
อีกเรื่องที่สำคัญมากคือ Hermes Workspace v2 เปลี่ยนเป็นแนวทาง zero-fork
แปลแบบง่าย ๆ คือ ไม่ต้องใช้ Hermes Agent fork แยกของ workspace แล้ว
ตัว Workspace สามารถคุยกับ Hermes Agent upstream ได้โดยตรง ใช้ Hermes Agent ตัวหลักจาก NousResearch ได้เลย
จุดนี้สำคัญกว่าที่หลายคนคิด เพราะถ้าเครื่องมือ AI Agent ต้องพึ่ง fork เยอะ ๆ ระยะยาวจะเริ่มมีปัญหา
ตัวหลักอัปเดตแล้ว fork ตามไม่ทัน feature drift bug fix ไม่ตรงกัน ติดตั้งแล้วงงว่าควรใช้ตัวไหน และพอระบบโตขึ้น การ maintain จะเริ่มปวดหัว
พอ v2 บอกว่า clone workspace แล้วใช้กับ vanilla Hermes Agent ได้ มันทำให้โปรเจกต์นี้ดู practical ขึ้นมาก
ไม่ใช่แค่ demo แต่เริ่มเข้าใกล้เครื่องมือที่คนใช้จริงสามารถเอาไปวางใน workflow ตัวเองได้
ใช้กับโมเดลอะไรได้บ้าง?
อีกจุดที่น่าสนใจคือมันไม่ได้ล็อกกับโมเดลเดียว
Hermes Workspace สามารถต่อกับ backend ที่รองรับ OpenAI-compatible API ได้
เช่น Claude GPT / OpenAI OpenRouter Gemini Ollama LM Studio vLLM local model ต่าง ๆ
ถ้าใช้แบบ basic ก็ใช้เป็น chat workspace กับ backend ที่เข้ากันได้ แต่ถ้าต่อผ่าน Hermes gateway ฟีเจอร์ขั้นสูงอย่าง sessions, memory, skills, jobs จะปลดล็อกมากขึ้น
แปลว่าใครสาย local model ก็พอเล่นได้ ใครสาย cloud model ก็ใช้ได้ ใครมี Hermes Agent อยู่แล้วก็เอา Workspace ไปครอบได้
ทำไมผมว่าน่าสนใจ?
เพราะตอนนี้หลายคนยังมอง AI Agent เป็นแค่ “พิมพ์สั่งแล้วให้มันทำงาน”
แต่พอเริ่มใช้จริง เราจะเจอปัญหาใหม่ทันที
Agent หลายตัว หลาย session หลาย skill หลาย memory หลาย terminal หลาย log หลาย job หลาย context
สุดท้ายสิ่งที่ขาดไม่ใช่แค่โมเดลที่ฉลาดขึ้น แต่คือ “ระบบคุม Agent”
Hermes Workspace กำลังตอบโจทย์ตรงนี้
มันทำให้ AI Agent ดูเหมือนเครื่องมือทำงานมากขึ้น ไม่ใช่แค่ chatbot ที่มี terminal
ใครควรลอง?
ผมว่าเหมาะกับคนกลุ่มนี้มาก
สายใช้ Hermes Agent อยู่แล้ว สาย coding agent / vibe coding คนที่อยากคุม agent ผ่าน UI แทน terminal อย่างเดียว คนที่ใช้ memory / skills จริงจัง คนที่อยากลอง workflow แบบ multi-agent คนที่อยากเข้าถึง Agent จากมือถือผ่าน PWA / Tailscale คนที่เริ่มมีหลาย project และอยากมี command center กลาง
โดยเฉพาะคนที่ใช้ Agent ทำงานยาว ๆ เช่น เขียนโค้ด แก้เว็บ ทำ automation ทำ research หรือให้ Agent ทำงานหลาย step
ตัวนี้น่าลองมาก
วิธีติดตั้งคร่าว ๆ
ใน repo มี one-line install ให้ใช้
หลังติดตั้งแล้วรันประมาณนี้
- เปิด Hermes gateway
hermes gateway run
- เปิด Workspace
cd ~/hermes-workspace && pnpm dev
- เข้าใช้งานผ่าน
localhost:3000
หรือถ้าใช้ Docker ก็มี docker compose ให้รันทั้ง Hermes Agent gateway และ Hermes Workspace พร้อมกันได้
ตัว Workspace เป็น PWA ด้วย แปลว่าสามารถเพิ่มลงหน้า Home Screen บนมือถือได้ เหมือนเป็นแอปหนึ่งตัว
มุมมองส่วนตัว
ผมว่า Hermes Workspace เป็นหนึ่งในสัญญาณที่ชัดมากว่า ยุคของ AI Agent กำลังขยับจาก “แชทบอทเก่ง ๆ” ไปเป็น “ระบบปฏิบัติการสำหรับงาน”
ต่อไปคำถามอาจไม่ใช่แค่ว่า
ใช้ Claude ดีไหม? ใช้ GPT ดีไหม? ใช้ Gemini ดีไหม? ใช้ local model ดีไหม?
แต่จะเป็นคำถามว่า
เรามีระบบคุม Agent ดีพอหรือยัง?
เพราะถ้า Agent เริ่มมี memory มี skills มี terminal มี file access มี jobs มีหลาย worker และทำงานแทนเราเป็น workflow จริง ๆ
เราจะต้องมี command center ที่มองเห็นและควบคุมมันได้
Hermes Workspace น่าสนใจตรงนี้ครับ
มันไม่ได้ขายฝันว่า Agent จะทำทุกอย่างแทนเราแบบเวทมนตร์ แต่มันทำให้การใช้ Agent ดูเป็นระบบขึ้น ดูตรวจสอบได้ขึ้น และเหมาะกับคนที่อยากเอา Agent มาใช้ทำงานจริงมากขึ้น
ใครใช้ Hermes Agent อยู่ หรือกำลังมองหา UI สำหรับคุม Agent แบบจริงจัง repo นี้น่าลองครับ
🔗 GitHub Repo: https://github.com/outsourc-e/hermes-workspace
📌 Hermes Workspace v2
#SynapTech #HermesAgent #HermesWorkspace #AIAgent #CodingAgent
📖 อ่านบทความเต็มบน Facebook | 🔔 ติดตาม SynapTech
รับข่าว AI และบทความใหม่ก่อนผู้อื่น ส่งตรงถึง inbox
บทความแนะนำ
ถ้าชอบเนื้อหาแบบนี้
กดติดตาม SynapTech บน Facebook