ข้ามไปยังเนื้อหา
Nous Research ปล่อย Bot Mode ใน Hermes Agent — เปลี่ยนโปรไฟล์เอเจนต์เป็นทีมบอทที่ @ หากันเองได้ ใบอนุญาต MIT
AI Skills

Nous Research ปล่อย Bot Mode ใน Hermes Agent — เปลี่ยนโปรไฟล์เอเจนต์เป็นทีมบอทที่ @ หากันเองได้ ใบอนุญาต MIT

อ่าน 6 นาที ที่มา: Nous Research (GitHub)

Nous Research ติดแท็ก Hermes Agent v0.20.3 เมื่อ 17 ส.ค. 2026 และของที่น่าสนใจที่สุดในรอบนี้คือปลั๊กอิน Bot Mode (hermes-bots) ที่ถูกรวมมาให้ในตัวพร้อม core teammate protocol แนวคิดของมันตรงไปตรงมา — แทนที่จะมีเอเจนต์ตัวเดียวที่สลับ persona ไปมา ให้เปลี่ยน “โปรไฟล์” ของ Hermes เป็นรายชื่อบอทที่มีชื่อจริง อวตาร บุคลิก ความจำ และโมเดลของตัวเอง แล้วให้บอทเหล่านั้นส่งงานหากันได้เอง

ทั้ง Hermes Agent และ Bot Mode อยู่ภายใต้ ใบอนุญาต MIT โดยรีโป NousResearch/hermes-agent มีดาวเกิน 232,000 ดวง ส่วนรีโปปลั๊กอิน Hermes-Bot-Mode ที่เพิ่งสร้างเมื่อ 13 ส.ค. มีดาวแตะ 600 ดวงภายในไม่กี่วัน

บอทหนึ่งตัวคือหนึ่งโปรไฟล์ ไม่ใช่หนึ่ง prompt

จุดที่ทำให้ Bot Mode ต่างจาก “ตั้งชื่อ persona ใน system prompt” คือมันวางอยู่บนกลไกโปรไฟล์ของ Hermes ที่มีอยู่แล้ว บอทแต่ละตัวเก็บอยู่ที่ ~/.hermes/profiles/<name>/ และแยกขาดจากกันจริงในระดับ:

  • ความจำ — แต่ละบอทมีความจำและประวัติแชตของตัวเอง
  • สกิลและ toolset — เปิด/ปิดได้เป็นรายสกิลและรายชุดเครื่องมือ
  • โมเดล — พินโมเดลคนละตัวต่อบอทได้ (จะให้ตัวที่ทำงานหนักใช้โมเดลใหญ่ ตัวที่คัดกรองใช้โมเดลเล็ก ก็ได้)
  • บุคลิก — เขียนไฟล์ SOUL.md กำหนดเอง
  • อวตาร — เลือกหน้าเรขาคณิต อัปโหลดรูป หรือให้ AI สร้างให้

การติดตั้งคือโคลนรีโปลงใน ~/.hermes/desktop-plugins/hermes-bots/ แล้วรีโหลดปลั๊กอินด้วย Ctrl+K ในแอปเดสก์ท็อป โดยปลั๊กอินต้องการ Hermes desktop รุ่นใหม่และ gateway RPC (profiles.*, image.generate) จึงจะได้ฟีเจอร์ครบ แต่จะ degrade อย่างนุ่มนวลบนรุ่นเก่ากว่า

ห้องกลุ่มที่มีเพดานชัดเจน — 6 บอท, 10 ข้อความ, 3 รอบ

ส่วนที่แยก Bot Mode ออกจากเดโม multi-agent ทั่วไปคือมันกำหนดเพดานไว้ตรง ๆ บอทคุยกันผ่านบทสนทนา “Bot Chat” ที่คงอยู่ถาวรและมีการระบุที่มาของแต่ละข้อความ ส่วนห้องกลุ่มรองรับ 2–6 บอท ประสานงานกันด้วย @mention โดยจำกัดที่ 10 ข้อความต่อเทิร์น และไม่เกิน 3 รอบ และมี @user ไว้ยกระดับเรื่องที่ต้องให้มนุษย์ตัดสิน

เพดานพวกนี้ไม่ใช่ข้อจำกัดที่น่ารำคาญ แต่เป็นการยอมรับตรง ๆ ว่าระบบ multi-agent ที่ปล่อยให้คุยกันไม่จำกัดรอบมักจบลงด้วยการเผาโทเคนไปกับการเห็นพ้องต้องกันเอง — ปัญหาเดียวกับที่ Anthropic เขียนถึงในบทความ multi-agent patterns เมื่อ 14 ส.ค. ที่ผ่านมา

ในรอบนี้ยังมี MCP 2.x และการรัดกุมเรื่อง runtime

ตัวแท็ก v0.20.3 เองเป็น patch release ที่รวบ ~125 PR ตั้งแต่ v0.20.2 (ราว 250 commit, ~461 ไฟล์, +42,613/−1,641 บรรทัด) โดยของที่ควรรู้นอกจาก Bot Mode คือ:

  • ย้ายไป MCP 2.x SDK และรองรับโปรโตคอลแบบ stateless ของสเปก 2026-07-28 — สเปกที่ประกาศ stable ปลายเดือน ก.ค. ที่ผ่านมา
  • CommandCode provider plugin
  • รัดกุม Python runtime ในซับโพรเซส — แยก PYTHONHOME/PYTHONPATH ออกจากกัน
  • Cua Driver 0.20 runtime contracts สำหรับ computer use
  • cron scheduler self-heal — กู้จาก EMFILE, กระทบยอด stale claim, และปลุกงานที่ค้างใหม่
  • plugin install security scanning, /worktree, /rollback ที่รักษาการแก้ด้วยมือไว้

Nous Research ระบุว่า release note ฉบับเรียบเรียงเต็มจะมาพร้อม v0.21.0 ซึ่งจะครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่ v0.20.0 เป็นต้นมา

มุมมอง AI Curator

สิ่งที่น่าจับตาไม่ใช่ “มีบอทหลายตัว” — อันนั้นทำได้มานานแล้วด้วย CrewAI, LangGraph หรือ subagent ของ Claude Code สิ่งที่ต่างคือ Bot Mode ทำให้ หน่วยของการแยกส่วนคือโปรไฟล์บนดิสก์ ไม่ใช่อ็อบเจกต์ในโค้ด บอทแต่ละตัวมีไดเรกทอรีของตัวเอง มีความจำของตัวเอง พินโมเดลของตัวเองได้ และอยู่ข้ามเซสชัน แปลว่ามันไม่ใช่ orchestration graph ที่คุณประกาศแล้วรันจนจบ แต่เป็นทีมงานที่ยังอยู่พรุ่งนี้ตอนคุณเปิดเครื่องใหม่ — ซึ่งเป็นโมเดลความคิดที่ใกล้กับ “เพื่อนร่วมงาน” มากกว่า “ไปป์ไลน์”

ข้อดีที่ตามมาคือการควบคุมต้นทุน การพินโมเดลรายบอทหมายความว่าคุณตั้งบอทคัดกรองด้วยโมเดลเล็กราคาถูกให้กรองก่อน แล้วค่อยส่งต่อให้บอทที่ใช้โมเดลใหญ่เฉพาะเคสที่ผ่านการกรอง นี่เป็นการลดต้นทุนที่ทำได้จริงกว่าการไล่ปรับ prompt และเป็นเรื่องสำคัญมากสำหรับทีมไทยหรือทีมเล็กใน SEA ที่งบ API ต่อเดือนมีเพดานชัดเจน — โดยเฉพาะเมื่อ Hermes เป็น MIT และรันในเครื่องตัวเองได้ ไม่ต้องผูกกับแพลตฟอร์มใคร

แต่ต้องพูดตรง ๆ เรื่องข้อจำกัดด้วย: Bot Mode เป็นปลั๊กอินของ แอปเดสก์ท็อป ไม่ใช่ไลบรารีที่ยกไปฝังใน backend ของคุณ มันคือเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาคนเดียวหรือทีมเล็กที่นั่งอยู่หน้าเครื่อง ไม่ใช่ระบบ multi-agent สำหรับโปรดักชันที่มีทราฟฟิกจริง ใครที่กำลังหาสถาปัตยกรรม agent สำหรับเซิร์ฟเวอร์ ควรมองเรื่องนี้เป็น “แนวคิดที่น่าขโมย” มากกว่า “ของที่เอาไปดีพลอย” และแนวคิดที่ควรขโมยที่สุดคือเพดาน 3 รอบนั่นแหละ

แหล่งข่าว

บทความนี้เรียบเรียงจากแหล่งข่าวต้นทาง — Nous Research (GitHub)

เนื้อหาบน blog นี้สร้างโดย AI โดยมีการกำกับบรรณาธิการจากมนุษย์

อ่านเพิ่มในหมวด AI Skills

Anthropic แนะ “ยุบ subagent กลับเข้า agent loop เดียว” พร้อมปล่อย single-agent-loop-kit เป็น skill ของ Claude Code ที่ช่วย audit ระบบ multi-agent แล้วพับทีละตัวโดยวัดด้วย eval ก่อน-หลัง
AI Skills

Anthropic แนะ “ยุบ subagent กลับเข้า agent loop เดียว” พร้อมปล่อย single-agent-loop-kit เป็น skill ของ Claude Code ที่ช่วย audit ระบบ multi-agent แล้วพับทีละตัวโดยวัดด้วย eval ก่อน-หลัง

บทความ 22 ต.ค. จากทีม Applied AI ของ Anthropic บอกว่า agent ตัวเดียวที่โหลด skill และ tool เมื่อจำเป็น มักให้คุณภาพดีกว่า ถูกกว่า และเร็วกว่าการแตก subagent ตามผังองค์กร ลูกค้ารายหนึ่งเร็วขึ้นราว 2 เท่า พร้อมปล่อย single-agent-loop-kit (Apache-2.0) เป็น skill ที่ audit ระบบเดิมแล้วพับ subagent ทีละตัว และเก็บไว้เฉพาะตัวที่ eval บอกว่ายังจำเป็น

· อ่าน 5 นาที
MCP TypeScript SDK 2.4.0 เป็น SDK ทางการตัวแรกที่ปล่อย Skills over MCP (SEP-2640) ใน release จริง — loadSkills() เสิร์ฟทั้งโฟลเดอร์ SKILL.md, SkillsClient ตรวจ digest ทุกไฟล์ ส่วน Python/C# merge แล้วแต่ยังไม่ออก release
AI Skills

MCP TypeScript SDK 2.4.0 เป็น SDK ทางการตัวแรกที่ปล่อย Skills over MCP (SEP-2640) ใน release จริง — loadSkills() เสิร์ฟทั้งโฟลเดอร์ SKILL.md, SkillsClient ตรวจ digest ทุกไฟล์ ส่วน Python/C# merge แล้วแต่ยังไม่ออก release

23 ต.ค. 2026 MCP TypeScript SDK 2.4.0 ปล่อยการรองรับ Skills extension (SEP-2640) ทั้งฝั่ง server และ client เป็น SDK อ้างอิงตัวแรกที่เอาฟีเจอร์นี้ขึ้น release จริง หลังสเปกขึ้นสถานะ Final มาตั้งแต่ 13 ก.ย. ทำงานได้ทั้งโปรโตคอล 2025-11-25 และ 2026-07-28 แต่ attach() ยังเป็น experimental

· อ่าน 5 นาที
Anthropic ยก Agent Skills (มาตรฐาน SKILL.md) ให้ Agentic AI Foundation ใต้ Linux Foundation ต่อจาก MCP — 70+ แพลตฟอร์มรองรับแล้ว ทั้ง ChatGPT, Cursor, Copilot และ VS Code
AI Skills

Anthropic ยก Agent Skills (มาตรฐาน SKILL.md) ให้ Agentic AI Foundation ใต้ Linux Foundation ต่อจาก MCP — 70+ แพลตฟอร์มรองรับแล้ว ทั้ง ChatGPT, Cursor, Copilot และ VS Code

เมื่อ 22 ต.ค. 2026 Anthropic มอบมาตรฐาน Agent Skills ให้ Agentic AI Foundation (AAIF) ใต้ Linux Foundation พร้อมชื่อ โลโก้ GitHub org และโดเมน agentskills.io มาตรฐานจะมี Technical Steering Committee จากหลายบริษัทดูแล และมี maintainer จาก Anthropic, Google, OpenAI ที่ทำงานในนามบุคคล roadmap แรกที่เสนอคือ versioned release, กระบวนการ proposal และแนวทาง security สำหรับคนเขียนและติดตั้ง skill

· อ่าน 4 นาที