VEEZA CONTROL CENTER Enterprise AI Hub
Private On-Premise AI · PDPA Privacy Shield · Multi-Agent Gateway
🔒 Admin PIN: ล็อกอยู่
● ระบบพร้อมใช้งาน (Healthy)

📥 Pending Memory Approvals

รายการความจำที่ AI Agents (Claude, Gemini, Copilot) เสนอเข้ามา รอการตรวจสอบและอนุมัติเข้าสู่ Shared Memory

✨
ไม่มีรายการค้างรออนุมัติ
ความจำทั้งหมดของ AI ผ่านการอนุมัติและพร้อมใช้งาน 100%

🧠 Active Shared Memories

คลังความจำร่วมที่อนุมัติแล้ว และพร้อมให้ Agents ทุกตัวดึงไปใช้เป็นบริบทในการทำงาน

📂
กำลังโหลดข้อมูลความจำ...

🛡️ Veeza Privacy Shield & Sanitizer (Live Test)

ระบบคัดกรองความปลอดภัยสด แสดงการตรวจจับและตัดข้อมูลความลับ/ข้อมูลคนไข้ (PDPA & PHI) ไม่ให้รั่วไหล

⚡ เลือกตัวอย่างทดสอบด่วน 1 คลิก (Preset Samples):
ผลการตรวจสอบความปลอดภัย: ✅ ปลอดภัย (Safe)
ยังไม่พบข้อมูลความลับหรือข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA/PHI) ในข้อความนี้
ข้อความที่ผ่านการ Sanitize แล้ว (ปลอดภัยสำหรับจัดเก็บ):
-

📄 Document & Knowledge Ingestion (RAG Engine)

นำเข้าคู่มือ ระเบียบปฏิบัติโรงพยาบาล (SOP), เว็บไซต์ หรือไฟล์เอกสาร เพื่อย่อยเป็นเวกเตอร์ Chunks เข้าสู่ Veeza Knowledge Base

⚡ เลือกตัวอย่างเอกสารทดสอบ 1 คลิก (Preset Samples):
0 ตัวอักษร · 0 Chunks

📚 รายการเอกสารที่ย่อยเข้าคลังความรู้แล้ว (Ingested Knowledge Sources)

0 เอกสาร
📂
กำลังโหลดรายการเอกสารในคลัง...
💬 AI Workspace Chat / สนทนาและสั่งงานทั่วไป (Veeza Shared Memory Gateway)
สวัสดีครับ! ผมคือ Veeza Local Assistant ทำงานร่วมกับ Approved Shared Memory ในเครื่อง สามารถพิมพ์สอบถามข้อมูลเกี่ยวกับโปรเจกต์ หรือสั่งงานได้เลยครับ
↕
·
📁
· Shift+Enter ขึ้นบรรทัดใหม่

⚡ Hardware & Modular Engine Studio

ศูนย์ควบคุมฮาร์ดแวร์ การจัดสรรชิปประมวลผล (Dual GPU) และสั่งคอมไพล์/เปิด-ปิดโมดูลในเครื่องแบบ Real-Time

LIVE TELEMETRY (3s)
CPU 2% 0.90 GHz
Memory 14.6/15.7 GB (93%)
Disk 0 (C:) SSD (NVMe) 9%
Disk 1 (D:) SSD (NVMe) 0%
GPU 0 Intel(R) Iris(R) Xe (22%)
GPU 1 NVIDIA RTX 3050 (55°C)
🧩 Veeza Modules 6 READY
On-Demand Compiler & Launcher
⚡ Worker Cluster CLUSTER OK
GPU Node & Cloud Task Dispatcher
Intel Core CPU

12th Gen Intel(R) Core(TM) i5-1240P

Processor Architecture · 16 Logical Processors / Cores
2% Utilization
% Utilization (Live 60 Seconds) 0.90 - 4.40 GHz
Utilization2%
Base Speed2.11 GHz
Sockets / Cores1 Socket / 12 Cores
Logical Processors16 Threads
Load Average (1m, 5m, 15m)0.70, 0.35, 0.26
VirtualizationEnabled (Hyper-V / WSL2)

System Memory (RAM)

Host Physical RAM & Isolated WSL2 Virtual Container Allocation
14.6/ 15.7 GB (93%)
Memory Usage Timeline Available: 1.1 GB
In Use (Host Total)14.6 GB (93%)
WSL Allocation1.9 / 3.9 GB
WSL Free RAM2.0 GB Free
Veeza Core RSS / Heap85 MB / 16 MB
Speed / Form Factor3200 MT/s / SODIMM
Hardware Reserved261 MB
Intel Iris Xe

GPU 0: Intel(R) Iris(R) Xe Graphics

Integrated Graphics (iGPU) · Waydroid Android UI & Display Acceleration
22% 3D Utilization
3D Engine Activity22%
Shared GPU Memory1.9 / 7.9 GB
Utilization22%
Shared GPU Memory1.9 / 7.9 GB
Driver Version30.0.101.1298
DirectX Version12 (FL 12.1)
Physical LocationPCI bus 0, device 2, function 0
Role / WorkloadWaydroid Display & UI Compositor
NVIDIA GeForce RTX

GPU 1: NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU

Dedicated AI Accelerator (dGPU) · CUDA 12.4 Local LLM Inference Engine
55°C | 1.2 GB VRAM
Dedicated VRAM Usage (4,096 MB)1,197 / 4,096 MB
CUDA Core Compute ActivityReady
โมเดลที่โหลดอยู่ใน VRAM: deepseek-r1:1.5b (1,197 MB)
Dedicated GPU VRAM1,197 MB / 4,096 MB (29%)
GPU Temperature55 °C (Cool & Quiet)
Driver / CUDA Version552.27 / CUDA 12.4
Physical LocationPCI bus 1, device 0, function 0
Inference Throughput30 - 50 tokens/sec
AI RoleVeeza Local LLM & Reasoning Engine
NVMe SSD

Disk 0 (C:): SSD (NVMe)

System Drive · Windows OS & System Binaries
9% Active
Active Time (%)Response Time: 0.8 ms
Capacity466 GB (NVMe PCIe 4.0)
Read / Write Speed3,500 / 2,800 MB/s
NVMe SSD

Disk 1 (D:): SSD (NVMe)

Data Drive · Veeza Agent Projects & Database Storage
0% Active
Active Time (%)Response Time: 0.2 ms
Capacity466 GB (NVMe PCIe 4.0)
Read / Write Speed3,500 / 2,800 MB/s

🧩 Veeza Modular Engine & Internal Compiler

จัดการสถานะโมดูล สั่งคอมไพล์จากภายใน สั่งรัน และพักแรม (Hibernate) ในคลิกเดียว

🖥️ Execution & Internal Compiler Console

Live
[Veeza Engine]: Modular Lifecycle Manager initialized & ready.

⚡ Distributed Compute & Task Worker Cluster

การทำงานแบบกระจายศูนย์: บัญชีงานกลางบน VPS (MongoDB Ledger) ร่วมกับโหนดประมวลผล GPU ภายในเครื่อง (RTX 3050 CUDA)
Cluster Topology Hybrid (Cloud VPS + Local GPU)
Active Worker Nodes 2 Nodes Online
Primary Model veeza:latest (Ollama)
Hardware Acceleration NVIDIA RTX 3050 CUDA (4GB)

🖥️ Active Registered Worker Nodes

🎮
local-rtx3050-gpu Active (GPU Node)
Heartbeat: Live
Hardware: NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU (4GB VRAM CUDA 12.4)
Capabilities: ollama.chat, gpu.inference, translation, doc.vectorize
Engine: Native Ollama (veeza:latest, qwen2.5-coder:3b) · Claim interval: 500ms
☁️
vps-node-1 Active (VPS Node)
Heartbeat: Live
Hardware: Cloud VPS High-Compute (Host IP: 187.7.23.38)
Capabilities: ollama.chat, memory.coordinator, task.dispatch
Role: Central MongoDB Ledger Dispatcher, Lease Sweeper & Web Portal

🚀 สั่งรัน Local GPU Worker Node

รันคำสั่ง PowerShell บนเครื่อง Local เพื่อเชื่อมต่อเป็น Worker รับงานหนักจากบัญชีงานส่วนกลาง: 

.\scripts\worker\start-local-worker.ps1 -Action start

📊 Agent Quotas & System Health

สถานะการทำงานของคอนเทนเนอร์ และเกณฑ์การบริหารจัดการ Quota ประจำเครื่อง

🤖 Multi-Agent Quotas & Orchestration AGENT_ORCHESTRATION.md
Claude Code (Dispatcher & Core) Rolling 5-Hour / Weekly
Gemini CLI (Read-Only & Heavy Scans) ~1,000 req / วัน (รีเซ็ตรายวัน)
GitHub Copilot (Executor / Spec Fix) Monthly Credits (รีเซ็ตวันที่ 1)
Veeza Core Gateway Sanitizer & Shared Memory
⚙️ Services & Container Health ● Healthy
Veeza Orchestrator (Port 8787) ONLINE
Veeza MCP HTTP Gateway (Port 8789) ONLINE
MongoDB Storage (Port 27017) CONNECTED
Ollama Local LLM (Port 11434) ONLINE

📁 Registered Workspaces

โปรเจกต์และคลังโค้ดที่ลงทะเบียนในระบบ Veeza Memory Scope