에르메스(Hermes)의 놀라운 활용 사례를 잠금 해제하세요
AAI LABS
Computing/SoftwareSmall Business/StartupsInternet Technology
Transcript
00:00:00Hermes 에이전트가 현존하는 가장 강력한 개인용 에이전트라는 건 아마 이미 들어보셨을 텐데, 그 말은 틀린 게 아닙니다.
00:00:06실제로 OpenClaw보다 훨씬 뛰어난 수많은 기능을 갖추고 있죠.
00:00:09그렇다면 가장 강력한 코딩 에이전트 중 하나인 ClaudeCode와 연결하면 어떻게 될까요?
00:00:14ClaudeCode 자체도 훌륭하지만, Hermes 에이전트의 핵심인 '스스로 진화하는 기술 시스템'이 빠져 있습니다.
00:00:20이것과 결합하면 자동화가 불가능하다고 생각했던 영역까지도 훨씬 더 자율적인 워크플로우를 만들 수 있죠.
00:00:26개인용 에이전트뿐만 아니라, 프로세스 자동화가 필요한 모든 비즈니스에 아주 간단하게 적용할 수 있습니다.
00:00:33Hermes 에이전트가 처음이신 분들도 걱정하지 마세요. 하나씩 차근차근 안내해 드릴 테니까요.
00:00:38설치에 들어가기 전에, 왜 '스스로 진화하는 기술 시스템'이 중요한지부터 살펴보겠습니다.
00:00:44저희가 처음 발견했을 때, OpenClaw보다 나을 수 있겠다는 생각이 들더군요.
00:00:48단순한 프로젝트가 아니라, 오픈 소스 AI 분야를 선도하는 연구소 중 하나인 Noose Research가 만든 작품이니까요.
00:00:54지금은 그들의 가장 인기 있는 프로젝트가 되었죠.
00:00:57그리고 흥미로운 사실이 하나 더 있습니다.
00:00:58Hermes 에이전트는 사실 OpenClaw보다 먼저 만들어졌어요.
00:01:01처음엔 별로 주목받지 못했을 뿐이죠.
00:01:04Noose Research의 사람들도 OpenClaw를 시도해 봤지만 문제가 발생해서, 결국 자신들만의 환경으로 전환했습니다.
00:01:10그들은 문제점을 직접 확인했고, 자신들의 해결책을 오픈 소스로 공개했습니다.
00:01:13Hermes가 가진 기능 대부분은 OpenClaw와 같습니다.
00:01:16OpenClaw처럼 여러 플랫폼에 연결할 수 있죠.
00:01:19하지만 훨씬 더 뛰어난 두 가지 차별점이 있습니다.
00:01:22바로 '지속적 메모리(persistent memory)'와 '스스로 개선되는 기술'입니다.
00:01:26OpenClaw도 사용자에 대한 정보를 기억하고 취향에 맞춰 답변하는 지속적 메모리가 있지만, 한계가 분명하죠.
00:01:33Hermes는 여기서 한 발 더 나아갑니다.
00:01:35메모리를 저장할 뿐만 아니라, 채팅에서 재사용 가능한 워크플로우를 발견하면 그것을 하나의 '기술'로 만들어 버리거든요.
00:01:40Hermes의 지속적 메모리는 아주 영리한 방식으로 구축되어 있습니다.
00:01:43Hermes는 user.md와 memory.md 파일의 크기에 제한을 둡니다.
00:01:49채팅을 하면서 에이전트는 매 실행마다 해당 파일들을 계속 업데이트하죠.
00:01:53왜 이런 제한이 중요할까요?
00:01:55모델이 작동하는 방식 때문입니다.
00:01:56사람처럼 모델도 집중력이 아주 낮거든요.
00:01:59한 번에 집중할 수 있는 정보의 양은 제한되어 있고, 너무 많은 정보가 들어오면 혼란을 겪습니다.
00:02:05프롬프트와 도구, 시스템 지침, 그리고 여러분의 파일까지, 이 모든 정보가 컨텍스트 윈도우 안에서 모델의 주의를 끌려고 싸우는 거죠.
00:02:15컨텍스트에 정보를 많이 넣을수록 모델은 정작 중요한 작업에서 집중력을 잃게 됩니다. 부수적인 정보들이 소음이 되기 때문이죠.
00:02:23그래서 토큰 제한은 이런 현상을 방지하기 위해 존재합니다.
00:02:26파일이 토큰 제한에 도달하면, Hermes는 내용을 훑어보고 불필요한 부분은 제거합니다.
00:02:32최신 정보를 메모리에 유지함으로써, 이제 필요 없는 과거의 세부 사항에 에이전트가 방해받지 않도록 하죠.
00:02:38OpenClaw는 이런 기능을 전혀 하지 않습니다.
00:02:40메모리가 계속 커지게 놔둘 뿐이죠.
00:02:42OpenClaw를 쓰면서 겪은 또 다른 문제가 있습니다.
00:02:44보안을 위해 우리가 직접 에이전트를 샌드박싱해야 했어요.
00:02:47하지만 Hermes는 스스로 샌드박스 안에서 실행됩니다.
00:02:49즉, 고립된 환경에서 실행되므로 접근 권한이 없는 곳에 손대거나 의도치 않은 작업을 할 일이 없죠.
00:02:56그래서 OpenClaw가 가진 보안 문제들을 대부분 해결했습니다.
00:02:59그리고 Claude Code와 함께 Hermes를 사용하고 싶다면, 지금이 가장 좋은 시기입니다. 탐욕스러운 다리오(Dario)가 타사 애플리케이션에서 Claude 구독을 사용할 때 요금을 부과하는 방식으로 또 돈을 벌 궁리를 했거든요.
00:03:126월 15일 이후부터는 무료로 Hermes 같은 에이전트를 실행하기 위해 Claude 구독을 사용할 수 없게 됩니다.
00:03:18Anthropic에 추가 비용을 지불해야 할 거예요.
00:03:19플랜에 월간 에이전트 SDK 크레딧이 포함되고, 구독을 통해 타사 앱을 연결할 때마다 그 크레딧이 차감됩니다.
00:03:27동일한 제한이 비대화형 모드로 Claude를 실행할 때도 적용됩니다. 많은 에이전트들이 허가 프롬프트 없이 백그라운드에서 Claude Code를 실행할 때 쓰는 모드죠.
00:03:36그러니 6월 15일까지는 말도 안 되는 API 비용 걱정 없이 Hermes 에이전트를 계속 돌려보세요.
00:03:41자, 이제 Hermes 에이전트 설치는 아주 간단합니다.
00:03:44설치 명령어를 복사해서 터미널에 실행하기만 하면 돼요.
00:03:47필요한 종속성들을 먼저 설치하고, 인터랙티브 모드로 설치를 진행합니다.
00:03:52모델과 빌트인 도구가 제공되는 Noose 플랜으로 설정하고 싶다면 그렇게 하셔도 좋습니다.
00:03:58하지만 우리는 우리만의 설정으로 쓰고 싶어서 수동 설치 옵션을 선택했습니다.
00:04:01Hermes 설정 명령어를 사용하면 나중에 에이전트를 재구성할 수도 있습니다.
00:04:05이 단계에서 에이전트가 필요한 모든 것을 설정하게 됩니다.
00:04:08Hermes는 이전 OpenClaw 설정에서 가져올 수 있으므로, 그렇게 할지 먼저 물어볼 거예요.
00:04:14가져올 정보는 사용자 프로필과 자격 증명, 기술, 그리고 'soul(소울) 파일'까지 포함됩니다. 소울 파일은 에이전트의 성격과 지침을 담은 핵심 파일이죠.
00:04:24하지만 대대로 물려받은 훌륭한 키처럼, 한 에이전트에서 다른 에이전트로 상속하는 데에도 문제는 따르기 마련입니다.
00:04:31가져온 로그인 정보는 여전히 기존 OpenClaw가 사용하던 채널을 가리키고 있고, OpenClaw가 의존하던 파일들은 그 설정에 맞춰 작성되었기 때문에 깔끔하게 호환되지 않아요.
00:04:43그래서 가져오면 문제가 생기기 때문에, 우리는 가져오지 않기로 했습니다.
00:04:47그다음, Hermes가 사용할 모델을 선택합니다.
00:04:50우리는 Anthropic 구독을 통해 Claude 모델을 사용하고 싶었습니다.
00:04:53그런데 막상 해보니 Claude 모델을 사용할 수 없었고 오류가 뜨더군요.
00:04:57알고 보니 6월 15일 이전인데도 다리오가 이미 추가 사용 설정을 요구하고 있었던 겁니다.
00:05:03그러니 정책이 벌써 단계적으로 적용되고 있는 것 같은데, 여러분은 여전히 작동할지도 모릅니다.
00:05:07어쨌든 지금은 비대화형 모드에서 Claude Code를 사용할 수 있고, 어차피 작업 대부분은 이 모드를 사용할 거니까요.
00:05:14그리고 모델 공급업체는 나중에 언제든 변경할 수 있습니다.
00:05:17모델이 설정되면 에이전트를 어디서 실행할지 묻습니다. 호스팅 서비스나 직접 구축한 VPS 중에서 선택해야 하죠.
00:05:24VPS를 모르시는 분들을 위해 설명하자면, 빌려서 직접 운영하는 서버라고 보시면 됩니다.
00:05:29우리는 Mac Mini를 온전히 여기에 쓰고 있어서 로컬 옵션을 선택했습니다.
00:05:33아, 물론 Mac Mini 품귀 현상을 일으킨 건 저희가 아닙니다. 불행히도 저희 AI B2B SaaS 사업은 투자금이 바닥났거든요.
00:05:40그다음에는 원하는 메시징 플랫폼을 연결하라고 합니다.
00:05:44우리는 Discord를 선택했지만, 무엇이든 연결 가능합니다.
00:05:46Discord 봇 설정 단계는 여기서 다루지 않겠지만, 전체 가이드는 저희 커뮤니티인 'AI Labs Pro'에서 확인하실 수 있습니다.
00:05:53그 작업이 끝나면 몇 가지 질문이 더 이어지고, 에이전트 설정은 완료됩니다.
00:05:56Hermes라고 입력하고 UI가 로드되면 바로 에이전트와 대화를 시작할 수 있습니다.
00:06:01사용자에게 맞춰지려면 먼저 사용자에 대한 정보가 필요합니다.
00:06:05한 달 정도 그냥 써보며 스스로 학습하게 하거나, 아니면 다른 작업을 하기 전에 미리 자신에 대해 알려줄 수도 있죠.
00:06:13개인용 에이전트로 설정하려면 채팅으로 정보를 직접 주거나, 입력하기 귀찮다면 '세컨드 브레인' 보관소에 연결하면 됩니다.
00:06:22세컨드 브레인 경로를 주고 온보딩하라고만 하면, 에이전트가 그 내용을 전부 스스로 학습하게 되죠.
00:06:28특정 자동화 사례를 설정하고 싶다면, 그 사례에 대한 문서나 회사의 전반적인 정보를 제공하세요.
00:06:37본론으로 넘어가기 전에, 스폰서 광고 하나 보고 가겠습니다.
00:06:39매일 AI 도구로 빌드하면서도 LLM, 에이전트, 혹은 MCP 같은 프로토콜이 어떻게 작동하는지 근본 원리를 이해하지 못하면, 곧 한계에 부딪힙니다.
00:06:49그럴 때 필요한 것이 300만 명 이상의 개발자가 사용하는 'Educative'입니다. 별도 설정 없이 브라우저에서 바로 코딩하고 AI 기반 피드백을 받는 2,300개 이상의 과정을 제공하죠.
00:07:01저는 'LLM의 핵심(Essentials of Large Language Models)' 과정부터 시작하는 걸 추천합니다.
00:07:04토큰화부터 어텐션 메커니즘, RAG까지, 두 시간 만에 LLM의 작동 방식을 명쾌하게 정리해 줍니다.
00:07:09수강 후에는 무엇이 어떻게 돌아가는지 제대로 된 멘탈 모델이 잡힐 겁니다.
00:07:12그다음 'MCP 기초' 과정으로 넘어가면 MCP를 활용한 AI 에이전트 구축법을 배우게 되고요.
00:07:18'에이전트 시스템 디자인' 과정은 스스로 추론하고 계획하며 행동하는 다중 에이전트 시스템까지 다룹니다.
00:07:2316시간짜리 'LLM 부트캠프'에서는 AWS Bedrock, SageMaker, LangGraph를 활용한 실습이 추가됩니다.
00:07:29모델을 파인튜닝하고, 다중 에이전트 시스템을 구축하며, 실제 RAG 챗봇을 배포해보게 됩니다.
00:07:34누군가 만드는 걸 구경만 하는 게 아니라, 첫 수업부터 실제 코드를 작성하게 됩니다.
00:07:39Educative를 거쳐간 1만 명 이상의 개발자들이 탑티어 테크 기업에 취업했습니다.
00:07:43무료로 체험해 보세요. 링크는 설명란에 있습니다.
00:07:45Hermes 에이전트를 위한 기술들은 'Skill Hub'에서 모을 수 있습니다.
00:07:49공식 기술 마켓플레이스로, 다양한 용도의 기술들이 다 준비되어 있죠.
00:07:54Hermes는 기본적으로 90개의 기술이 설치되어 있습니다.
00:07:57이 기본 기술들은 조직이 직접 관리하기 때문에 안전합니다.
00:08:03지난 영상에서 다뤘던 OpenClaw 기술들과는 확실히 다르죠.
00:08:07OpenClaw의 많은 기술들은 데이터가 외부 서버로 빠져나갈 수 있는 위험한 스크립트나 프롬프트가 섞여 있어 전혀 안전하지 않았거든요.
00:08:15Skill Hub는 모든 기술에 보안 스캔을 실행해 그런 문제들을 감시합니다.
00:08:20덕분에 위험 부담 없이 원하는 기술을 골라 추가할 수 있습니다.
00:08:23다른 에이전트와 마찬가지로, 원하는 모든 MCP를 Hermes에 연결할 수 있습니다.
00:08:27하지만 여기서부터가 Hermes의 진가입니다.
00:08:29Hermes 설정을 직접 MCP 서버로 실행해서 다른 에이전트와 연결할 수 있습니다. 에이전트들이 도구를 통해 Hermes에 접근하게 되어 양방향 통신이 가능해지죠.
00:08:38이렇게 Hermes를 다른 에이전트에 연결하면 기존 에이전트들의 부족한 점들이 채워집니다.
00:08:42Claude Code는 그 자체로는 아무것도 기억하지 못하고, 기술이 스스로 고쳐지거나 개선되지 않거든요.
00:08:49하지만 MCP 연결을 통해 Claude Code에 Hermes가 할 수 있는 모든 권한을 줄 수 있습니다.
00:08:53즉, 각 에이전트를 개별 앱에 따로 연결할 필요 없이, 이미 Hermes에 연결된 모든 앱에 접근할 수 있게 된다는 뜻이죠.
00:09:00에이전트들이 그냥 여러분의 Hermes 설정을 통해 해당 앱들을 쓰는 겁니다.
00:09:02Hermes를 MCP로 실행하려면 `hermes mcp serve` 명령어를 사용하세요.
00:09:07터미널에 서버가 떴다는 출력은 안 나오지만, 사실 이미 MCP 서버로 구동 중인 상태입니다.
00:09:12연결하려면 `.mcp.json` 파일에 Hermes MCP를 추가하면 바로 사용할 수 있습니다.
00:09:18특정 프로젝트에서만 쓰려면 프로젝트 범위에 설정하면 되고,
00:09:22모든 프로젝트에서 쓰고 싶다면 `root.claude` 폴더에 설정을 추가하세요.
00:09:29기술 이야기가 나온 김에, Hermes에는 Claude Code 활용 가이드가 포함된 Claude Code 기술이 번들로 들어있습니다.
00:09:36그러니 MCP로 구동되는 Hermes 설정과 결합하면 정말 많은 일이 가능해지죠.
00:09:41Hermes 에이전트와 Claude Code의 조합은 다양한 활용 사례를 만들어냅니다.
00:09:44특히 반복적인 프로세스를 자동화해야 하는 비즈니스 환경에서 더 그렇고요.
00:09:49그중 하나가 팀의 Slack 작업 공간과 Claude Code를 연결하는 것입니다.
00:09:53Hermes는 기본적으로 항상 실행되는 에이전트이고,
00:09:57Claude Code는 실제 개발이 일어나는 곳이라 궁합이 정말 잘 맞거든요.
00:09:59그래서 우리는 Hermes 에이전트를 사용해 팀 작업 공간에 접속합니다.
00:10:02Discord 설정 때와 마찬가지로 Slack 연결 과정은 여기서 다루지 않겠지만,
00:10:06전체 가이드는 저희 커뮤니티에서 확인하실 수 있습니다.
00:10:08대부분의 작업 공간에는 프로젝트 전용 채널이 있잖아요.
00:10:12팀 전체가 모여 프로젝트에 대해 논의하는 그 채널 말이죠.
00:10:14거기서 Hermes 에이전트를 시켜 채널을 상시 모니터링하는 크론 작업을 만들 수 있습니다.
00:10:20논의된 요구 사항들을 바탕으로,
00:10:22요구 사항이 바뀔 때마다 같이 진화하는 PRD(제품 요구 사항 문서) 기술을 만드는 거죠.
00:10:26PRD를 기술로 가지고 있으면 정말 유용합니다.
00:10:29특히 실제 제품 개발 세션 중에 말이죠.
00:10:32필요할 때마다 PRD의 관련 부분을 컨텍스트로 불러와,
00:10:37프로젝트가 원래 요구 사항에서 벗어나지 않게 유지해 줍니다.
00:10:39PRD 자체를 컨텍스트에 넣는 방법도 있겠지만, 앞서 말했듯이
00:10:44모델이 무엇에 집중해야 할지 혼란을 겪는 경우가 생기거든요.
00:10:48하지만 기술(Skill)은 필요할 때 호출되어 모델이 집중하고 있는 '컨텍스트 윈도우의 신선한 영역'에 상주하게 됩니다.
00:10:52모델이 실제로 주의를 기울이는 바로 그곳에 말이죠.
00:10:54그래서 Hermes는 여러분의 지시대로 기술을 만들고, 30분마다 크론 작업으로 실행합니다.
00:10:59이렇게 하면 채널에서 요구 사항 변경이 논의될 때마다,
00:11:02PRD가 업데이트되고 Hermes 에이전트가 그 변경 사항을 양방향으로 동기화해서,
00:11:07프로젝트 내부에 생성된 기술도 같이 최신 상태로 유지해 주는 겁니다.
00:11:10이 시점에서 이런 생각이 드실 수도 있어요.
00:11:12Hermes 에이전트에 MCP를 연결해 뒀는데,
00:11:15왜 그냥 도구를 써서 Slack 채널 정보를 긁어오고 에이전트가 처리하게 하지 않느냐고요.
00:11:20Slack MCP에는 한계가 있기 때문입니다.
00:11:23기본적으로 전체 대화 내역을 읽어오지 못하거든요.
00:11:26에이전트가 태그된 메시지만 읽을 수 있고,
00:11:28태그된 메시지에 구체적인 컨텍스트가 필요하지 않으면 전체 내역을 불러오지 않습니다.
00:11:33그래서 Hermes 에이전트를 통해 설정하는 게 더 나은 방법입니다.
00:11:36거기서는 정보를 직접 동기화할 수 있으니까요.
00:11:38거기서부터는 Hermes 에이전트 채널을 통해 Claude Code를 비대화형 모드로 실행해서 어떤 기능이든 구현하라고 시킬 수 있습니다.
00:11:44Hermes 에이전트 채널에서 바로 말이죠.
00:11:46앞서 말한 Claude Code 기술을 불러오고,
00:11:49Claude Code를 실행해서 기능을 빌드하는 방식입니다.
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00:11:56이런 콘텐츠를 계속 만들고 더 많은 분들께 다가가는 데 큰 힘이 됩니다.
00:11:59Hermes는 여러분이 직접 만들거나 고객을 위해 배포한 앱에도 붙일 수 있습니다.
00:12:05Claude Code로 빌드해서 배포된 앱이 있다면,
00:12:08실행 중인 앱을 어떻게 모니터링해야 할지 가이드해 주는 모니터링/상태 체크 기술을 만들 수 있습니다.
00:12:13앱에 무엇이 필요한지 Claude Code가 가장 잘 아니까요.
00:12:17그 기술들을 Hermes 에이전트로 가져오기만 하면 됩니다.
00:12:20그것에 대해 크론 작업을 설정하고,
00:12:21일정대로 스스로 돌아가는 작업을 만들어서,
00:12:24호스팅된 앱과 코드를 둘 다 모니터링하게 하면 됩니다.
00:12:27기술을 실행하다가 문제를 발견해서 업데이트하게 되면,
00:12:31그 기술을 로컬 프로젝트에도 다시 동기화하라고 지시했고요.
00:12:34그러면 Claude Code도 해당 내용을 파악하고 컨텍스트를 유지할 수 있죠.
00:12:36이렇게 스스로 진화하는 기술들은 실행될 때마다 더 정교해지는 지속적인 상태 체크 환경을 만들어 줍니다.
00:12:40실행할수록 더 좋아지는 시스템인 셈이죠.
00:12:42Hermes에게 프롬프트만 주면 알아서 크론 작업을 설정해 줍니다.
00:12:46설정이 제대로 되었는지 테스트 실행도 해볼 수 있고요.
00:12:49설정한 채널로 보고서를 보내줍니다.
00:12:51저희는 Discord로 받도록 설정했죠.
00:12:53여기에 MCP까지 설정하면, 그 보고서를 Claude Code 안에서 바로 확인할 수 있습니다.
00:12:57다른 팀원들의 개선 제안과 함께,
00:13:01프로젝트에 바로 적용할 수도 있고요.
00:13:03직접 수정사항을 푸시하거나,
00:13:05Hermes 에이전트가 Claude Code를 사용해 직접 문제를 수정하게 설정할 수도 있습니다.
00:13:09차세대 대형 AI B2B SaaS 기업을 창업하고,
00:13:12저희가 Hermes로 했던 것처럼 모든 걸 자동화하고 싶다면,
00:13:14AI Labs Pro에 합류하세요.
00:13:16이 영상에서 보신 설정 가이드들은 물론,
00:13:19저희가 준비한 온갖 리소스와 꿀팁들이 거기 다 있습니다.
00:13:22저희 팀을 포함해서 같은 고민을 하는 수많은 괴짜 친구들을 만나보실 수 있을 거예요.
00:13:25저희 팀도 포함해서요.
00:13:26링크는 설명란에 있으니 확인해 보세요.
00:13:28이번 영상은 여기서 마치겠습니다.
00:13:30채널을 후원하고 이런 영상들을 계속 만들 수 있게 돕고 싶으시다면,
00:13:34아래 'Super Thanks(슈퍼 땡스)' 버튼을 이용해 주시면 됩니다.
00:13:36시청해 주셔서 감사합니다. 다음 영상에서 뵐게요.
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