Jalur Pekerja Kanban — Pembagian Kerja

Bayangkan sebuah dapur yang sibuk: koki kepala tidak memasak setiap hidangan, mereka menulis pesanan di papan tulis, dan setiap stasiun — panggangan, salad, plating — mengambil apa yang mereka butuhkan dan menandainya selesai. Persis seperti itulah cara kerja Hermes Kanban untuk agen AI.

Apa itu Papan Kanban?

Ini adalah papan tugas bersama untuk semua asisten AI Anda. Setiap tugas tersimpan dalam satu file database (~/.hermes/kanban.db), sehingga agen mana pun dapat melihat, mengklaim, atau memperbarui tugas kapan saja. Tidak seperti meminta satu agen untuk “memanggil” agen lain (itu namanya delegate_task), papan Kanban tetap bertahan meskipun terjadi crash, timeout, atau nasib buruk — tugas tidak hilang hanya karena satu agen mati di tengah percakapan.

Dua Pintu, Satu Papan

Anda bisa menggunakan papan ini dengan dua cara, tetapi keduanya selalu melihat data yang sama:

1. Agen menggunakannya melalui tools — mereka memanggil kanban_show, kanban_create, kanban_complete, dll. Tanpa kerja manual dari Anda; mereka hanya membaca dan menulis di papan.
2. Anda menggunakannya melalui terminal — ketik hermes kanban atau /kanban di chat untuk melihat dan mengelola tugas sendiri.

# Lihat semua tugas
hermes kanban list

# Buat tugas baru
hermes kanban create "Tulis laporan mingguan" --assignee weekly-reporter

# Tandai tugas selesai
hermes kanban complete 42

Kenapa Tidak Pakai delegate_task Saja?

Aspek	delegate_task	Kanban
Gaya	Seperti telepon: menunggu jawaban	Seperti email: kirim dan lanjutkan
Kegagalan	Tugas hilang jika agen crash	Tugas tetap ada; bisa dicoba ulang atau ditugaskan ulang
Input manusia	Tidak mungkin	Komentar, blokir, atau buka kunci kapan saja
Partisipan	Satu agen pada satu waktu	Banyak agen bisa mengerjakan tugas yang sama

Perbedaan utamanya: Kanban itu “kirim dan lupakan.” Tugas tetap ada sampai seseorang menandainya selesai. Bahkan jika satu agen crash di tengah jalan, agen lain bisa mengambil kartu itu dan melanjutkannya.

Kanban Cocok untuk Apa Saja?

• Tim riset: beberapa agen mengumpulkan data, satu analis menyintesis, satu penulis menyusun draf akhir
• Pekerjaan terjadwal: setiap pagi, satu agen membuat ringkasan dan menambahkannya ke log yang berjalan
• Pipeline engineering: pecah pekerjaan menjadi kartu → pengembangan paralel → review rekan sejawat → merge
• Manajemen massal: satu agen mengelola 50 akun media sosial, masing-masing dengan kartunya sendiri

Tips Praktis untuk Pemula

Jangan terlalu berlebihan di awal. Mulailah dengan satu skenario sederhana: buat tugas, biarkan satu agen menyelesaikannya, dan lihat statusnya berubah dari terminal Anda. Setelah itu terasa alami, coba dua agen — satu mengumpulkan informasi, yang lain menulis ringkasannya. Ingat: kekuatan sebenarnya dari Kanban adalah “tugas tidak pernah hilang, dan Anda selalu bisa memeriksa statusnya,” bukan otomatisasi yang rumit.

Ringkasan: Kanban meningkatkan kolaborasi AI dari “telepon” menjadi “manajemen papan tulis” — lebih andal, lebih fleksibel, dan selalu terbuka untuk intervensi manusia. Lain kali Anda merasa agen AI Anda saling bertabrakan, beri mereka papan bersama.

---