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Hermes Agent: 당신과 함께 성장하는 자기 개선형 AI 에이전트

정석

Hermes Agent: The agent that grows with you

대부분의 AI 에이전트는 대화가 끝나면 모든 것을 잊어버립니다. 다음에 다시 만나면 처음부터 시작해야 하죠. 하지만 진정한 파트너라면 우리와 함께 성장해야 하지 않을까요?

Nous Research가 공개한 Hermes Agent는 이 질문에 대한 답을 제시합니다. “The agent that grows with you” — 당신과 함께 성장하는 에이전트라는 슬로건처럼, Hermes는 경험으로부터 배우고, 스킬을 스스로 만들며, 당신을 점점 더 잘 이해해가는 자기 개선형 AI입니다.


1. Hermes가 특별한 이유: 폐쇄형 학습 루프(Closed Learning Loop)

자기 개선형 학습 루프

기존 AI 에이전트와 Hermes의 가장 큰 차이는 ‘기억하고, 배우고, 개선하는’ 자체 학습 시스템에 있습니다.

🧠 경험 기반 스킬 생성

Hermes는 사용자와의 대화를 단순히 기억하는 것을 넘어, 반복되는 패턴에서 스킬(Skill)을 자동으로 생성합니다. 예를 들어, 특정 형식의 코드 리뷰를 여러 번 요청했다면, Hermes는 이를 ‘코드 리뷰 스킬’로 추상화하여 나중에 즉시 활용할 수 있습니다.

🔄 사용 중인 스킬 자체 개선

만들어진 스킬이 완벽하지 않을 수 있습니다. Hermes는 스킬을 사용할 때마다 피드백을 수집하고, 실제 사용 경험을 바탕으로 스킬을 지속적으로 개선합니다. 마치 사람이 업무 프로세스를 계속 다듬어나가는 것과 같습니다.

📚 지식 저장 스스로 Nudging

중요한 정보를 자연스럽게 저장하도록 유도합니다. “이거 나중에 또 쓸 것 같은데?”라고 판단하면 자동으로 장기 기억에 저장하고, 적절한 시점에 다시 꺼내 쓸 수 있도록 인덱싱합니다.

🔍 과거 대화 검색 (FTS5 + LLM 요약)

Hermes는 **SQLite FTS5(Full-Text Search)**를 활용해 모든 대화를 검색 가능하게 저장합니다. 단순 키워드 검색을 넘어, LLM이 검색 결과를 요약하여 문맥에 맞는 정보를 찾아줍니다. “저번에 그 프로젝트 구조 논의했던 거 기억나?”라고 물어도 정확히 찾아낼 수 있습니다.

👤 Honcho Dialectic User Modeling

Honcho의 dialectic user modeling을 통합하여, 단순한 사용자 프로필을 넘어 사용자의 사고방식, 선호도, 의사결정 패턴까지 학습합니다. 시간이 지날수록 Hermes는 당신과 더 잘 ‘맞이 맞는’ 파트너가 됩니다.

📖 agentskills.io 오픈 표준 호환

Hermes의 스킬 시스템은 agentskills.io 오픈 표준을 따릅니다. 커뮤니티에서 만든 스킬을 가져다 쓰거나, 직접 만든 스킬을 공유할 수 있습니다. Hermes끼리도 스킬을 주고받을 수 있는 생태계가 형성되어 있습니다.


2. 어디서든 만나는 Hermes: 다중 플랫폼 지원

Hermes는 당신이 있는 곳 어디서든 함께합니다.

💻 CLI (Full TUI)

터미널에서 실행되는 **풀 TUI(Text User Interface)**를 제공합니다. 멀티라인 편집, 자동완성, 문법 강조까지 지원하여 터미널 환경에서도 강력한 대화 경험을 제공합니다.

hermes  # 대화형 CLI 시작

📱 메시징 플랫폼 연동

🎙️ 음성 메모 변환

음성 메모를 보내면 자동으로 텍스트로 변환하여 처리합니다. 이동 중에도 Hermes와 대화할 수 있습니다.

🔗 크로스 플랫폼 대화 연속성

Telegram에서 시작한 대화를 CLI에서 이어서 하고, 다시 Discord에서 마무리할 수 있습니다. 모든 플랫폼이 하나의 연속된 대화로 연결됩니다.


3. 모델 선택의 자유: 다중 모델 지원

Hermes는 특정 LLM에 종속되지 않습니다. 상황과 필요에 따라 최적의 모델을 선택할 수 있습니다.

🌐 지원 플랫폼

⚡ 즉시 모델 전환

hermes model  # LLM 제공자/모델 선택

대화 도중에도 모델을 즉시 전환할 수 있습니다. 코딩 작업은 Claude로, 창작은 GPT로, 분석은 Gemini로 — 각 작업에 최적화된 모델을 선택하세요.


4. 스케줄링 자동화: 잊지 않고 실행하는 Hermes

Hermes는 내장된 cron 스케줄러를 통해 정기적인 작업을 자동화할 수 있습니다.

⏰ 자연어 작업 정의

복잡한 cron 문법을 몰라도 됩니다. 자연어로 작업을 정의하면 됩니다.

"매일 아침 9시에 뉴스 요약해줘"
"매주 금요일 오후 6시에 이번 주 업무 정리해줘"
"매일 밤 10시에 내일 할 일 리마인더 보내줘"

📅 활용 예시


5. 서브에이전트 & 병렬 처리: 복잡한 작업도 한 번에

🔄 격리된 서브에이전트 스폰

Hermes는 필요시 격리된 서브에이전트를 생성하여 병렬로 작업을 수행할 수 있습니다. 메인 대화를 방해하지 않으면서 백그라운드에서 무거운 작업을 처리합니다.

🐍 Python 스크립트에서 RPC로 도구 호출

Python 코드 내에서 Hermes의 도구를 **RPC(Remote Procedure Call)**로 직접 호출할 수 있습니다. 프로그래밍 방식으로 Hermes의 능력을 활용하세요.

from hermes import Client

hermes = Client()
result = hermes.call_tool("web_search", query="latest AI news")

🎯 멀티스텝 파이프라인을 단일 턴으로

여러 단계가 필요한 복잡한 작업도 하나의 요청으로 처리됩니다. Hermes가 내부적으로 작업을 분해하고, 병렬로 실행하고, 결과를 종합하여 응답합니다.


6. 6가지 터미널 백엔드: 어떤 환경에서든 실행

Hermes는 다양한 실행 환경을 지원합니다.

백엔드특징
Local로컬 머신에서 직접 실행
Docker컨테이너화된 격리 환경
SSH원격 서버에서 실행
Daytona클라우드 개발 환경
SingularityHPC 환경 지원
Modal서버리스 GPU 실행

☁️ 서버리스 지속성

Daytona나 Modal 백엔드를 사용하면 $5 VPS부터 GPU 클러스터까지 어떤 규모에서도 Hermes를 실행할 수 있습니다. 세션이 종료되어도 상태가 유지됩니다.


7. 연구 준비: AI 연구자를 위한 도구

Hermes는 단순한 어시스턴트를 넘어 AI 연구를 위한 도구도 제공합니다.

📊 배치 트레젝토리 생성

대규모 대화 데이터셋을 생성하여 AI 모델 훈련에 활용할 수 있습니다.

🧪 Atropos RL 환경

강화학습(Reinforcement Learning) 실험을 위한 환경이 내장되어 있습니다.

🗜️ 트레젝토리 압축

대화 기록을 효율적으로 압축하여 저장하고 분석할 수 있습니다.


8. 시작하기: 2분 만에 Hermes와 만나기

설치는 매우 간단합니다:

# 설치
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

# 셸 리로드
source ~/.bashrc

# 시작
hermes

🛠️ 주요 CLI 명령어

hermes              # 대화형 CLI 시작
hermes model        # LLM 제공자/모델 선택
hermes tools        # 도구 설정
hermes config set   # 개별 설정
hermes gateway      # 메시징 게이트웨이 시작 (Telegram, Discord 등)
hermes setup        # 전체 설정 마법사
hermes update       # 최신 버전 업데이트
hermes doctor       # 문제 진단

마치며: 함께 성장하는 AI 파트너의 시대

Hermes Agent는 AI 에이전트가 단순한 ‘도구’에서 진정한 ‘파트너’로 진화하고 있음을 보여줍니다. 경험으로부터 배우고, 당신을 이해하며, 시간이 지날수록 더 유용해지는 존재.

내일의 Hermes는 오늘보다 더 나은 파트너가 되어 있을 것입니다. 당신과 함께 성장했으니까요.


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