Hermes Agent 0.18 มาแล้ว รอบนี้ไม่ใช่อัปเดตเล็ก ๆ

Hermes Agent 0.18 มาแล้ว รอบนี้ไม่ใช่อัปเดตเล็ก ๆ แต่มันคือรอบที่ทำให้ Hermes ดูเป็น “AI Agent Platform” มากกว่า CLI ธรรมดา

ชื่อ release คือ The Judgment Release ออกวันที่ 1 กรกฎาคม 2026

ตัวเลขรอบนี้โหดมาก ประมาณ 1,720 commits 998 PRs ถูก merge 2,215 ไฟล์ถูกแก้ ปิด issue ไป 949 รายการ และมี community contributors มากกว่า 370 คน

แต่ประเด็นไม่ได้อยู่แค่ “อัปเดตเยอะ” ประเด็นคือ Hermes 0.18 เริ่มแก้โจทย์ใหญ่ของ AI Agent แล้วว่า…

Agent ทำงานเสร็จจริงไหม? มันมีหลักฐานไหม? มันเรียนรู้ workflow ของเราได้ไหม? มันจำอะไรเกี่ยวกับเราไปแล้วบ้าง? มันแตกงานหลายตัวพร้อมกันได้ไหม? แล้วถ้าเอาไปรันจริงบนเครื่องหรือ server จะนิ่งพอไหม?

รอบนี้มีของสำคัญหลายจุดมาก

1. เคลียร์ P0/P1 จนเหลือศูนย์

ทีม Hermes บอกว่ารอบนี้โฟกัสเคลียร์ issue และ PR ระดับสูงสุดทั้ง repo P0 คือระดับ critical P1 คือระดับ high priority

ผลคือ release นี้เคลียร์หมด Zero open P0 Zero open P1

อันนี้สำคัญกว่าที่หลายคนคิด เพราะ AI Agent ที่มี tool access, มี memory, มี gateway, มี browser, มี MCP, มี cron ถ้าฐานไม่แน่น ใช้จริงแล้วจะเหนื่อยมาก

รอบนี้เลยเหมือนเป็นการ “เก็บหนี้ระบบ” ครั้งใหญ่ ไม่ใช่แค่ใส่ feature ใหม่ให้ดูหวือหวา

2. MoA กลายเป็น model ให้เลือกได้เลย

Mixture-of-Agents หรือ MoA เดิมทีเหมือนเป็นโหมดพิเศษ แต่ใน Hermes 0.18 มันถูกยกขึ้นมาเป็น first-class model

พูดง่าย ๆ คือ เราสามารถเลือก MoA จาก model picker ได้เหมือนเลือกโมเดลทั่วไป

แนวคิดคือให้หลายโมเดลช่วยกันคิด แล้วมี aggregator รวมคำตอบสุดท้าย

เหมาะกับงานแบบนี้มาก:

วิเคราะห์ codebase ใหญ่ review architecture ทำ adversarial review ให้หลายโมเดลช่วยกันจับบั๊ก วางแผน project สรุป research ที่ต้องการความรอบคอบ เทียบทางเลือกก่อนตัดสินใจ

อันนี้น่าสนใจมากสำหรับสาย dev เพราะหลายครั้งโมเดลเดียวตอบมั่นใจ แต่พลาด การให้หลายโมเดลช่วยกันคิด แล้วมีตัวรวมคำตอบ อาจช่วยลด blind spot ได้

แต่ก็ต้องเข้าใจว่า MoA ไม่ได้แปลว่าถูก 100% มันแปลว่า “มีหลายมุมคิดมากขึ้น” ยังต้อง verify อยู่ดี

3. Verification & Goals: Agent ต้องพิสูจน์ว่างานเสร็จ ไม่ใช่แค่บอกว่าเสร็จ

นี่คือหัวใจของ release นี้

ปัญหาใหญ่ของ AI Coding Agent ทุกวันนี้คือ มันชอบบอกว่า “แก้ให้แล้วครับ” แต่พอเราไปรันจริง…

test ไม่ผ่าน build แตก lint แดง ไฟล์ผิด logic พัง หรือแก้จุดหนึ่งแล้วไปพังอีกจุด

Hermes 0.18 เลยเพิ่มแนวคิดว่า “Done means proven, not claimed.”

แปลบ้าน ๆ คือ งานจะถือว่าเสร็จ ไม่ใช่เพราะ agent พูดว่าเสร็จ แต่มันต้องมีหลักฐาน

เช่น test ผ่าน build ผ่าน lint ผ่าน type check ผ่าน หรือผ่านเงื่อนไขที่เรากำหนดไว้ใน goal

ในรอบนี้ /goal เริ่มมี completion contracts คือเราสามารถนิยามได้ว่า “งานนี้จะถือว่าเสร็จเมื่ออะไรเกิดขึ้น”

เช่น แก้ bug แล้ว test case ต้องผ่าน เพิ่ม feature แล้ว build ต้องไม่พัง refactor แล้ว behavior ต้องเหมือนเดิม แก้ API แล้ว contract ต้องยังถูก

นี่คือทิศทางที่ถูกมาก เพราะ AI Agent ที่ดีไม่ควรแค่ “ช่วยเขียน” แต่มันควร “ตรวจงานตัวเอง” ได้ด้วย

4. /learn ทำให้ Hermes เรียน workflow ของเราได้

อีกฟีเจอร์ที่น่าสนใจคือคำสั่ง /learn

แนวคิดคือให้ Hermes สกัด workflow ที่เราทำบ่อย ๆ แล้วเปลี่ยนเป็น skill ที่เรียกใช้ซ้ำได้

ตัวอย่างเช่น

/learn วิธี review repo ก่อนเขียนโพสต์ /learn workflow ทำ ebook /learn ขั้นตอน deploy project นี้ /learn วิธีเช็ก bug ใน monorepo /learn ขั้นตอนทำ content จาก GitHub release

อันนี้สำคัญมาก เพราะอนาคตของ agent ไม่ใช่แค่ถามตอบทีละรอบ แต่คือ agent ที่ค่อย ๆ เข้าใจวิธีทำงานของเรา

ถ้าใช้ดี ๆ Hermes จะเริ่มกลายเป็น “ระบบช่วยทำงานประจำตัว” ไม่ใช่แค่ chatbot

แต่ก็มีข้อควรระวัง skill ที่เรียนจาก workflow ถ้าต้นทางมั่ว มันก็จำมั่วได้ ดังนั้นต้องคอยดู คอยแก้ และ prune สิ่งที่ไม่ถูกต้องด้วย

5. /journey และ Memory Graph: เห็นว่า agent จำอะไรไปแล้ว

Memory เป็นเรื่องใหญ่ของ agent เพราะถ้ามันจำได้จริง มันจะช่วยงานเราเร็วขึ้นมาก แต่ถ้ามันจำผิด แล้วเราไม่เห็นว่ามันจำอะไรไว้ มันจะกลายเป็น black box ทันที

Hermes 0.18 เลยเพิ่ม /journey เป็น timeline ให้ดู memories และ skills ที่ Hermes สะสมไว้

ฝั่ง Desktop ก็มี memory graph ให้ดูเป็น timeline/radial เห็นภาพมากขึ้นว่า agent เรียนรู้อะไรไปบ้าง

อันนี้ผมมองว่าเป็นฟีเจอร์ที่จำเป็นมาก เพราะ AI Agent ที่มี memory ต้องมีปุ่มให้มนุษย์เข้าไปดู แก้ และลบได้

จำได้อย่างเดียวไม่พอ ต้อง “ตรวจสอบความจำ” ได้ด้วย

6. Desktop App เริ่มเป็น Coding Cockpit

Hermes Desktop รอบนี้ขยับชัดมาก จากแค่หน้าคุยกับ agent เริ่มกลายเป็น cockpit สำหรับ coding

มี first-class Projects มี project sidebar มี coding rail มี review pane มี git worktree management มี multi-terminal มี PR-style file diffs มี file preview editor มี timeline rail มี context usage popover มี subagent watch window มี composer pop-out มี auto-TTS

พูดง่าย ๆ คือ Hermes กำลังพยายามรวมหลายอย่างเข้าด้วยกัน:

chat code git terminal memory skills subagents review project context

ถ้าทำได้ดี มันจะไม่ใช่แค่คู่แข่งของ CLI agent แต่มันจะเริ่มชนกับแนว Cursor / Claude Code / OpenClaw ในบาง use case

โดยเฉพาะคนที่ทำงานหลาย repo หรือใช้ agent วิเคราะห์ codebase ยาว ๆ Desktop รอบนี้น่าลองมาก

7. Background subagent fan-out: แตกงานหลายตัวพร้อมกัน

รอบนี้ delegate_task สามารถส่ง subagents หลายตัวไปทำงานพร้อมกันแบบ background ได้ แล้วค่อยรวมผลกลับมา

ตัวอย่างง่าย ๆ:

ตัวที่ 1 ดู frontend ตัวที่ 2 ดู backend ตัวที่ 3 ดู database/schema ตัวที่ 4 ดู security ตัวที่ 5 ดู docs แล้วรวมเป็น report เดียว

อันนี้เหมาะมากกับงาน audit, review, research, codebase analysis เพราะงานจริงบางอย่างไม่ควรให้ agent ตัวเดียวมองทุกมุม

แต่ข้อควรจำคือ subagent เยอะขึ้น = ใช้ token/เวลา/ค่าใช้จ่ายมากขึ้น ไม่ได้เหมาะกับทุกงาน

ใช้กับงานใหญ่จะคุ้ม แต่งานเล็ก ๆ ใช้ agent ตัวเดียวก็พอ

8. Gateway ดีขึ้นสำหรับคนรันจริง

ฝั่ง Gateway รอบนี้มี scale-to-zero, idle detection และ drain coordination

แปลเป็นภาษาคนทำระบบคือ Hermes เริ่มคิดเรื่อง lifecycle ของ agent จริงจังขึ้น

เช่น เวลาระบบ idle ให้พักได้ เวลาจะ restart/update ต้องไม่ตัดงานกลางทาง เวลารันบน server ต้องคุม session ให้ดีขึ้น เวลามีหลายช่องทาง เช่น Telegram, Slack, Discord, WhatsApp ต้องนิ่งขึ้น

อันนี้เหมาะกับคนที่เอา Hermes ไปทำ bot ส่วนตัว agent ประจำทีม หรือรันบน VPS/เครื่องบ้าน

9. เพิ่ม Google Vertex AI เป็น provider

Hermes 0.18 เพิ่ม Google Vertex AI เป็น first-class provider ใช้ Gemini ผ่าน Vertex ได้ โดยระบบจัดการ OAuth2 token จาก service account หรือ Application Default Credentials ให้

อันนี้ดีสำหรับสายองค์กรหรือคนที่อยู่บน Google Cloud อยู่แล้ว เพราะ Vertex ไม่ได้ใช้ static API key แบบง่าย ๆ token มีอายุสั้น ต้อง refresh

Hermes ทำส่วนนี้ให้เอง ทำให้เอา Gemini ผ่าน Vertex มาใช้ใน workflow ได้สะดวกขึ้น

10. Security & Reliability รอบนี้อุดหลายจุด

รอบนี้มี security hardening หลายอย่าง เช่น MCP config persistence, cron base_url override, secret redaction, Slack token redaction, browser cloud metadata floor, aiohttp patch/floor และ scope ของ session/resume

พูดง่าย ๆ คือ พอ agent มีสิทธิ์เข้าถึงเครื่องเรา เครื่องมือเรา และ service เรา security จะไม่ใช่เรื่องรองอีกต่อไป

โดยเฉพาะคนที่ต่อ MCP, browser, cron, Slack, Telegram หรือ gateway ควรอ่าน release note รอบนี้ดี ๆ

Hermes เริ่มเข้าใจแล้วว่า AI Agent ไม่ใช่แค่โมเดลตอบเก่ง แต่มันคือ software ที่มี attack surface จริง

แล้วควรอัปเดตไหม?

ถ้าใช้ Hermes อยู่แล้ว ผมว่า “ควรอัปเดต” เพราะรอบนี้แก้ทั้ง stability, verification, memory, desktop, gateway และ security

แต่ถ้าใช้กับงาน production หรือมี workflow สำคัญ อย่าอัปแบบไม่ดูอะไรเลย

แนะนำก่อนอัปเดต:

เช็ก version ปัจจุบัน รัน doctor backup config ค่อย update แล้วเช็ก config หลังอัปเดต

คำสั่งหลัก:

hermes version hermes doctor hermes update hermes config check hermes config migrate hermes doctor

ถ้าใช้ gateway:

hermes gateway status hermes update hermes gateway restart hermes gateway status

สรุปแบบตรง ๆ

Hermes 0.18 คือรอบที่ทำให้ Hermes ดูโตขึ้นมาก

จากเดิมที่เป็น AI Agent เก่ง ๆ ตัวหนึ่ง ตอนนี้มันเริ่มกลายเป็น platform ที่มี:

memory skills verification MoA subagents desktop cockpit gateway provider ecosystem security hardening

ผมมองว่า keyword สำคัญของรอบนี้คือ “Agent ต้องมีหลักฐาน ไม่ใช่แค่มีคำตอบ”

เพราะอนาคตของ AI Agent ไม่ใช่แค่เขียนโค้ดให้เร็ว แต่ต้องทำงานเป็นระบบ ตรวจตัวเองได้ จำ workflow ได้ และให้มนุษย์เข้าไปควบคุมความจำกับผลลัพธ์ได้

ใครใช้ Hermes อยู่ รอบนี้น่าลองมาก โดยเฉพาะ 6 จุดนี้:

MoA model picker /goal completion contracts verification evidence /learn /journey Desktop Projects

แต่ถ้าคุณยังใหม่กับ Hermes ให้เข้าใจก่อนว่า Hermes ไม่ใช่ “โมเดล” มันคือ agent/tool

โมเดลคือสมอง เช่น Claude, GPT, Gemini, Qwen, DeepSeek

ส่วน Hermes คือระบบที่เอาโมเดลไปทำงานจริง เช่น อ่านไฟล์ แก้โค้ด รันคำสั่ง จำ workflow สร้าง skill และต่อ gateway

ดังนั้นความเก่งของมันไม่ได้มาจากโมเดลอย่างเดียว แต่มาจาก workflow, memory, tools และวิธี verify งานด้วย

คอมเมนต์แรกผมแปะแหล่งข้อมูลไว้ให้ครับ

#SynapTechAI #AIAgent #HermesAgent #DevTools #CodingAgent

---

📖 อ่านบทความเต็มบน Facebook | 🔔 ติดตาม SynapTech