한 번 설치하면 컴퓨터 위에 눌러앉는 AI — Hermes Agent

대부분의 AI 도구는 “물어보면 답하는” 대화창입니다. 반면 Hermes Agent는 성격이 다릅니다. 한 번 설치하면 내 컴퓨터(또는 VPS, Termux를 통한 안드로이드 폰)에 백그라운드로 상주하면서, 19개 이상의 메신저·터미널·웹 대시보드·IDE 어디서든 같은 기억과 같은 능력으로 접근할 수 있는 자율 자동화 인프라입니다.

Nous Research가 MIT 라이선스로 공개한 이 에이전트를, 공식 문서와 GitHub 릴리스 노트만을 근거로 정리한 39페이지짜리 가이드를 받아 핵심만 다시 압축했습니다. 앞서 쓴 Agent Skills 표준 비교글의 실전판이기도 합니다 — Hermes는 그 표준을 실제로 어떻게 굴리는지 보여주는 살아있는 사례거든요.

📄 원본 가이드 전문(PDF, 39p): hermes-agent-complete-guide.pdf 최종 출처: hermes-agent.nousresearch.com/docs · github.com/NousResearch/hermes-agent

1. 세 가지 철학이 전부를 설명한다

Hermes를 관통하는 설계 철학은 딱 세 가지입니다. 나머지 기능은 전부 이 셋의 파생입니다.

① 자기개선(Self-Improvement). 에이전트가 5번 이상의 도구 호출로 복잡한 작업을 성공시키면, 그 워크플로를 ~/.hermes/skills/ 아래 SKILL.md로 스스로 저장합니다. 다음에 비슷한 요청이 오면 즉시 재사용하죠. 여기에 메모리 시스템(MEMORY.md, USER.md)이 사용자의 선호·프로젝트 구조·환경을 누적합니다. 쓸수록 나에게 맞춰 자라는 겁니다.

② 어디서든(Everywhere). CLI, TUI, 19개 메신저, 웹 대시보드, IDE(VS Code/Zed/JetBrains), API 서버, Webhook — 내가 어디 있든 동일한 에이전트·동일한 메모리·동일한 스킬에 접근합니다.

③ 실용적·비용효율적(Practical & Cost-Effective). 한 블로그 보고 기준 OpenClaw 대비 약 90% 토큰 비용 절감, ChatGPT Plus 한 달치($20) 미만의 VPS로 24시간 개인 비서를 돌릴 수 있습니다. 게다가 Tinker-Atropos 기반 RL 학습 파이프라인까지 내장.

2. Core — 무엇을 할 수 있고 무엇을 기억하는가

도구와 7가지 터미널 백엔드

도구(tool)는 논리적 묶음인 도구셋(toolset)으로 조직되어 플랫폼별로 켜고 끕니다. 흥미로운 건 terminal 도구가 7가지 환경에서 명령을 실행한다는 점입니다: local(기본), docker(격리), ssh(에이전트가 자기 코드를 못 건드리게 격리 권장), singularity(클러스터), modal(서버리스), daytona(클라우드 샌드박스), vercel_sandbox(마이크로VM). 컨테이너 백엔드는 읽기전용 루트FS·capability 제거·PID 제한(256)·네임스페이스 격리까지 적용합니다.

스킬 시스템 — agentskills.io 표준을 그대로

스킬은 필요할 때만 로드하는 온디맨드 지식 문서로, 점진적 공개(progressive disclosure) 3단계로 작동합니다.

Level 0 skills_list() — 약 3,000토큰으로 모든 스킬의 이름·설명·카테고리만
Level 1 skill_view(name) — 특정 스킬 전체 내용
Level 2 skill_view(name, path) — 스킬 폴더 안의 특정 참조 파일만

앞선 글에서 다룬 그 표준입니다. 여기에 Hermes만의 실전 장치가 붙습니다.

fallback_for_toolsets — 예: duckduckgo-search 스킬은 FIRECRAWL_API_KEY가 있으면 자동으로 숨고, 없을 때만 무료 대안으로 노출.
Skills Hub, 8개 소스 설치 — official, skills-sh(Vercel skills.sh), well-known(사이트가 /.well-known/skills/로 게시), github(기본 탭에 openai/skills·anthropics/skills 포함), clawhub, claude-marketplace, lobehub, url. 설치할 때마다 보안 스캐너가 데이터 유출·프롬프트 주입·파괴적 명령·공급망 신호를 검사하고, 신뢰 등급(builtin/official/trusted/community)으로 정책을 차등 적용.
Curator(자동 정리) — 에이전트가 만든 스킬만 백그라운드로 유지보수. 30일 미사용 → stale 표시, 90일 미사용 → 아카이브(삭제 아님, 복구 가능). 번들·허브 스킬은 절대 안 건드림.

영속 메모리 — 고정 스냅샷 패턴

MEMORY.md(에이전트 노트, 2,200자 한도)와 USER.md(사용자 프로필, 1,375자)가 세션 시작 시 시스템 프롬프트에 한 번 고정 스냅샷으로 주입됩니다. 세션 중 메모리를 바꿔도 디스크엔 즉시 반영되지만 시스템 프롬프트는 다음 세션까지 그대로 — prefix 캐시를 보존해 성능을 지키려는 의도된 설계입니다. (앞선 글의 “프롬프트 캐시 보존” 원칙이 여기서도 반복됩니다.) 여기에 8개의 외부 메모리 프로바이더(Honcho·OpenViking·Mem0·Hindsight·Holographic·RetainDB·ByteRover·Supermemory)를 플러그인으로 붙일 수 있고, 항상 내장 메모리와 함께(대체가 아니라 보완) 작동합니다.

컨텍스트 파일 & 인격(SOUL.md)

.hermes.md→AGENTS.md→CLAUDE.md→.cursorrules 순으로 첫 매칭 하나만 로드하고, 하위 디렉토리로 들어가면 점진적으로 발견합니다(시스템 프롬프트 비대화 방지 + 캐시 보존). 모든 컨텍스트 파일은 주입 전 프롬프트 인젝션 스캔을 거칩니다(“이전 지시 무시하라”, 숨겨진 HTML 주석, zero-width 문자 등). 인격은 SOUL.md(시스템 프롬프트 1번 슬롯)로 정의하고, /personality로 14개 내장 인격(helpful·concise·technical·teacher·pirate·noir…)을 즉석 전환할 수 있습니다.

3. Automation — 사람 개입 없이 스스로 일하는 축

여기가 Hermes의 진짜 색깔입니다.

Cron. 자연어로 스케줄링합니다(“매일 아침 9시 Hacker News AI 뉴스를 Telegram으로 요약해줘”). 출력은 19개 이상 타깃으로 전달 가능하고, [SILENT]로 시작하면 전달을 완전히 억제(문제 있을 때만 보고하는 모니터링에 유용). wakeAgent 사전검사 스크립트로 상태가 실제 변했을 때만 LLM을 깨울 수 있습니다. 안전장치: cron 실행 세션은 재귀적으로 새 cron을 못 만듭니다(폭주 방지).

Subagent Delegation. delegate_task가 격리 컨텍스트·제한 도구셋의 자식 에이전트를 만듭니다. 자식은 부모 대화를 전혀 모르고 오직 goal/context 필드만 받습니다. role="orchestrator"로 다단계 트리(깊이 최대 3)를 만들 수 있는데, 3×3 트리면 동시 27개 리프에 도달하니 비용을 의식적으로 올려야 합니다.

Persistent Goals (/goal). 턴을 넘어 지속되는 목표를 주면, 매 턴 후 경량 판사(judge) 모델이 “목표 달성됐나?”를 판정하고 아니면 자동으로 계속합니다. 이건 OpenAI Codex의 /goal에서 영감받은 Ralph 루프의 Hermes 구현입니다. 판사가 에러 나면 continue로 처리(fail-open)하고, 진짜 안전판은 턴 예산(기본 20턴). 이 블로그에서 다뤄온 self-referential 루프 패턴과 정확히 같은 계보죠.

Code Execution. execute_code는 에이전트가 여러 도구 호출을 파이썬 스크립트 한 방으로 묶게 합니다. 핵심은 중간 도구 결과가 컨텍스트에 안 들어가고 최종 print()만 돌아온다는 것 — 토큰이 극적으로 줄어듭니다. 자식 프로세스는 최소 환경으로 실행되고 KEY/TOKEN/SECRET 류 환경변수는 완전히 제거됩니다(Unix 소켓 RPC 필요 → Linux/macOS 전용).

Event Hooks. 게이트웨이 훅·플러그인 훅·셸 훅 3계층. pre_tool_call로 위험한 도구 호출을 {"action":"block"}으로 막고, pre_llm_call로 매 턴 사용자 메시지에 컨텍스트를 주입(시스템 프롬프트엔 절대 안 넣음 — 또 캐시 보존). YAML만으로 셸 스크립트를 라이프사이클에 거는 셸 훅은 Claude Code의 hooks와 판박이입니다.

4. Media·Web, 관리, 그리고 RL

Voice. faster-whisper(로컬 무료)로 STT, Edge TTS(무료 322음성)/ElevenLabs/OpenAI로 TTS. Discord 음성 채널에 봇이 들어가 라이브 대화까지. Whisper의 “Thank you for watching” 같은 환각 구문 26종을 정규식으로 필터링하는 디테일이 인상적입니다.
Browser. 6개 백엔드(Browserbase·Browser Use·Firecrawl·Camofox·로컬 Chrome CDP·로컬 Chromium). 하이브리드 라우팅이 핵심 — 공개 URL은 클라우드, LAN/localhost는 로컬 사이드카로 자동 분기해서 “로컬 개발 중인데 클라우드 브라우저 쓰는” 문제를 해결합니다. 페이지는 접근성 트리(텍스트)로 표현해 LLM에 최적화.
Web Dashboard (hermes dashboard, localhost:9119). 150+ 설정 필드 폼 편집, API 키 관리, 세션/로그/분석, 브라우저에 TUI 임베드까지. 데이터가 localhost를 안 떠납니다.
RL Training. Tinker-Atropos 기반, LoRA + GRPO로 환경 특화 파인튜닝을 에이전트 도구(rl_*)로 오케스트레이션. 전체 학습 전 rl_test_inference로 저비용 검증.

5. Integrations — MCP를 ‘양방향’으로 쓴다

가장 엔지니어링적으로 흥미로운 대목입니다. Hermes는 MCP를 두 방향 모두 사용합니다.

MCP 클라이언트로서 — 외부 도구 서버(GitHub·DB·파일시스템)를 붙이고, 도구는 mcp_<server>_<tool> 접두사로 등록. notifications/tools/list_changed로 런타임 동적 도구 발견까지 지원.
MCP 서버로서 (hermes mcp serve) — Claude Code·Cursor·Codex 같은 다른 MCP 클라이언트가 Hermes의 메시징 능력(대화 목록·메시지 읽기·전송)을 도구로 쓸 수 있게 10개 도구를 노출. 즉 다른 에이전트가 Hermes를 통해 Telegram/Discord로 사람과 소통합니다.

여기에 ACP(에디터 통합), OpenAI 호환 API 서버(Open WebUI 등 수백 개 프론트가 Hermes를 백엔드로), 그리고 3계층 복원력 스택이 붙습니다: 자격증명 풀(같은 프로바이더 여러 키 회전) → 주 모델 폴백(크로스 프로바이더) → 보조 작업 폴백. 25개 이상 LLM 프로바이더를 지원하고, OpenRouter 사용 시 sort: price/latency/throughput으로 라우팅을 튜닝합니다.

6. 번들 스킬 ~90개 — “이게 다 기본 탑재”

설치 시 ~/.hermes/skills/로 복사되는 스킬만 약 90개입니다. 몇 개만 추리면:

github: github-pr-workflow(브랜치→CI→머지), github-code-review(인라인 코멘트), github-issues(트리아지)
software-development: systematic-debugging(4단계 근본원인), test-driven-development(RED-GREEN-REFACTOR 강제), plan/writing-plans, subagent-driven-development, requesting-code-review
mlops: axolotl·unsloth·vllm·dspy·TRL·lm-eval-harness — 파인튜닝/서빙/평가 풀스택
productivity: notion·linear·google-workspace·airtable·powerpoint·ocr-and-documents
creative: manim-video·p5js·excalidraw·pixel-art·popular-web-designs(54개 실제 디자인 시스템)
autonomous-ai-agents: claude-code·codex·opencode에 코딩을 위임하는 스킬(!)

software-development 카테고리의 스킬 이름들이 눈에 익다면 맞습니다 — Anthropic Superpowers의 systematic-debugging·TDD·writing-plans와 같은 계보입니다. 표준이 열리니 좋은 절차적 스킬이 생태계를 가로질러 이식되고 있다는 방증이죠.

7. 버전 흐름으로 읽는 방향성

버전	코드네임	핵심
v0.9.0 (4/13)	Everywhere	Termux/Android, 웹 대시보드 첫 공개, 플러그인 컨텍스트 엔진
v0.10.0 (4/16)	Tool Gateway	Nous 구독 하나로 Firecrawl·FAL·TTS·Browser Use 통합
v0.11.0 (4/23)	—	Ink 기반 TUI 재작성, `/steer` 중간개입, 셸 훅, 스마트 위임
v0.12.0 (4/30)	Curator	자율 큐레이터, MS Teams(19번째 플랫폼), Vercel Sandbox

방향은 분명합니다. “더 많은 접근 지점 → 더 자율적인 유지보수 → 더 저렴한 통합.” 사람이 덜 개입해도 시스템이 스스로 자라고 정리되는 쪽으로 가고 있습니다.

마치며 — 이건 ‘도구’가 아니라 ‘인프라’다

Hermes Agent를 한 문장으로 요약하면, 내 컴퓨팅 환경 위에 얹혀 자율적으로 자라는 개인 AI 인프라입니다. 19개 메신저 · 8개 외부 메모리 · 14개 인격 · 90개 번들 스킬 · 25개 LLM 프로바이더 · 7개 터미널 백엔드 · 3계층 훅 · 자기개선 큐레이터 · RL 파이프라인 — 이 모든 게 하나의 일관된 시스템으로 맞물립니다.

제 시선에서 가장 배울 점은 반복되는 두 원칙입니다. 하나는 프롬프트 캐시 보존(메모리 고정 스냅샷, 컨텍스트를 시스템 프롬프트가 아닌 사용자 메시지에 주입), 다른 하나는 컨텍스트 예산 절약(스킬 점진적 공개, code_execution의 중간결과 은닉). 결국 좋은 에이전트 하네스의 승부처는 “무엇을 컨텍스트에 넣지 않을지“를 얼마나 정교하게 설계하느냐라는 걸, Hermes가 기능 하나하나로 증명하고 있습니다.

이 글은 Nous Research 공식 문서·GitHub 릴리스 노트 기반으로 정리된 가이드 PDF를 다시 압축한 것입니다. 수치·기능은 버전에 따라 바뀔 수 있으니 최신 정보는 공식 문서를 확인하세요.