Hermes Agent⚕: NousResearch가 공개한, 사용자와의 상호작용 경험을 통해 스스로 성장하는 AI 비서 프로젝트

9bow · 3월 11, 2026, 4:00오전

Hermes Agent 소개

최근 인공지능 분야에서는 사용자의 명령을 단순히 한 번만 수행하고 끝나는 것이 아니라, 사용자와 상호작용하며 지속적으로 배우고 적응하는 자율형 AI 에이전트(Autonomous AI Agent) 가 큰 화두로 떠오르고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 Nous Research가 공개한 Hermes Agent는 사용자 경험을 통해 스스로 스킬을 생성하고 개선하는 진정한 의미의 자가 발전형 AI 비서로 주목받고 있습니다. 기존의 챗봇이나 단순 자동화 스크립트를 넘어, 장기적인 기억력을 바탕으로 사용자가 누구인지 이해하는 깊이 있는 모델링을 제공한다는 점이 가장 큰 특징입니다.

Hermes Agent의 핵심 가치는 단절된 환경이 아니라 우리가 일상적으로 생활하고 업무를 보는 공간 속에 스며든다는 것입니다. 텔레그램(Telegram), 디스코드(Discord), 슬랙(Slack), 왓츠앱(WhatsApp), 시그널(Signal)과 같은 다양한 메신저 플랫폼부터 전통적인 명령줄 인터페이스(CLI) 환경까지 단일 게이트웨이를 통해 매끄럽게 연결됩니다. 사용자는 노트북 앞에 앉아있지 않더라도 스마트폰 메신저를 통해 에이전트에게 업무를 지시하고, 클라우드 가상머신(VM)에서 작업을 수행 중인 에이전트와 실시간으로 소통할 수 있습니다. 이는 개발자와 엔지니어의 작업 환경을 물리적 제약에서 완전히 해방시켜 줍니다.

또한, 이 에이전트는 특정 하드웨어나 독점적인 인프라에 종속되지 않는 놀라운 유연성을 자랑합니다. 월 5달러 수준의 저렴한 VPS(가상 사설 서버)부터 고성능 GPU 클러스터, 그리고 작업이 없을 때는 유휴 상태로 전환되어 비용을 거의 발생시키지 않는 서버리스 인프라 환경까지 어디서든 구동이 가능합니다. 특정한 초거대 AI 모델에 갇히지 않고 OpenRouter를 통한 200여 개의 모델이나 자체 구축한 로컬 엔드포인트를 자유롭게 오가며 사용할 수 있다는 점 역시 변화가 빠른 IT 환경에 최적화된 강력한 무기라고 할 수 있습니다.

Hermes Agent의 주요 기능 및 특징

폐쇄형 학습 루프 (Closed Learning Loop)

Hermes Agent는 경험을 바탕으로 새로운 기술(Skills)을 만들어내고, 사용 과정에서 이를 스스로 개선하는 독보적인 학습 루프를 내장하고 있습니다. 복잡한 작업을 수행한 후에는 자율적으로 기술을 생성하며, 과거의 대화 내용을 FTS5 방식의 세션 검색 및 LLM 요약을 통해 기억해 냅니다. 또한 Honcho 다이얼로그 사용자 모델링(Dialectic user modeling)을 통해 세션을 거듭할수록 사용자의 성향과 의도를 더 깊게 파악하는 프로파일을 구축합니다. 주기적으로 지식을 보존하도록 스스로를 '넛지(Nudge)'하는 능력도 갖추고 있습니다.

강력한 터미널 및 멀티 플랫폼 인터페이스

개발자 친화적인 TUI(Terminal User Interface)를 제공하여 멀티라인 편집, 슬래시(/) 명령어 자동 완성, 대화 기록 검색, 작업 중단 및 재지정(Interrupt-and-redirect), 그리고 도구 출력의 실시간 스트리밍을 지원합니다. 이에 더해 하나의 게이트웨이 프로세스로 텔레그램, 디스코드, 슬랙, 왓츠앱, 시그널 등의 메신저와 직접 연동됩니다. 음성 메모 트랜스크립션 기능과 교차 플랫폼(Cross-platform) 대화 연속성을 제공하므로, CLI에서 시작한 작업을 휴대폰 메신저로 이어서 확인할 수 있습니다.

모델 불가지론적 아키텍처 (Model Agnostic)

특정 벤더의 API에 종속되지 않습니다. Nous Portal, OpenRouter(200개 이상의 모델), z.ai/GLM, Kimi/Moonshot, MiniMax, OpenAI 등 원하는 어떤 모델이든 사용할 수 있으며, 심지어 직접 구축한 엔드포인트도 지원합니다. 코드 수정 없이 단순히 hermes model 명령어 하나만으로 모델과 제공자를 즉시 전환할 수 있어 벤더 락인(Vendor Lock-in) 현상을 방지합니다.

다양한 실행 백엔드 및 서버리스 영속성 지원

작업이 실행되는 샌드박스 환경을 로컬, Docker, SSH, Daytona, Singularity, Modal 등 6가지 터미널 백엔드 중에서 선택할 수 있습니다. 특히 Daytona와 Modal 백엔드를 활용하면 에이전트의 환경이 유휴 상태일 때는 절전 모드(Hibernate)로 전환되고 필요할 때만 깨어나는 서버리스 지속성(Serverless persistence)을 누릴 수 있어, 유지 비용을 획기적으로 절감할 수 있습니다.

하위 에이전트 위임 및 병렬 처리 (Delegation & Parallelize)

복잡하고 다중적인 파이프라인 처리를 위해 격리된 하위 에이전트(Subagents)를 생성하여 작업을 병렬로 실행할 수 있습니다. 개발자는 RPC를 통해 도구를 호출하는 Python 스크립트를 작성하여 여러 단계로 나뉘는 작업을 비용 효율적인(Zero-context-cost) 단일 턴으로 축소할 수 있습니다.

자동화 스케줄러 내장 (Cron Scheduling)

시스템 내부에 자체적인 크론(Cron) 스케줄러가 포함되어 있어, 자연어 명령만으로 스케줄링이 가능합니다. 매일 발행되는 일일 보고서, 심야 시간에 이루어지는 야간 백업, 주간 시스템 감사 등 사람의 개입 없이도 정해진 플랫폼으로 알림이나 결과물을 전송하도록 자동화할 수 있습니다.

확장성 및 연구자 친화적 환경

Model Context Protocol (MCP) 통합을 지원하여 모든 MCP 서버에 연결하고 기능을 확장할 수 있습니다. 또한, 도구 호출 모델(Tool-calling models)의 다음 세대를 학습시키기 위한 궤적 압축(Trajectory compression), 일괄 궤적 생성, Atropos 강화학습(RL) 환경 등을 기본적으로 제공하여 단순한 애플리케이션을 넘어 AI 연구에도 즉시 투입할 수 있습니다.

Hermes Agent 설치 및 시작

macOS, Linux, 그리고 Windows의 WSL2(Windows Subsystem for Linux 2) 환경을 지원하며, git이 설치되어 있다면 다음 명령어 한 줄로 Python, Node.js 등의 모든 의존성과 hermes 명령어를 자동으로 설정할 수 있습니다.

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

이 때, 네이티브 Windows 환경은 지원하지 않으므로, 반드시 WSL2 환경에서 실행해야 합니다.

설치가 완료되면 쉘을 다시 실행하고여 설정들을 불러온 뒤, 초기 설정을 진행합니다:

source ~/.bashrc # 또는 source ~/.zshrc
hermes setup     # LLM 제공자 및 기본 설정 진행
hermes           # 대화형 CLI 인터페이스 시작

이외에도 활용 가능한 주요 명령어는 다음과 같습니다:

hermes model: 공급자나 모델을 실시간으로 변경합니다.
hermes gateway: 메신저 봇(Telegram, Discord 등)으로 사용할 수 있도록 메시징 게이트웨이를 시작합니다.
hermes update: Hermes Agent를 최신 버전으로 업데이트합니다.
hermes doctor: 설치 환경이나 구동 중 발생한 문제를 진단합니다.

라이선스

Hermes Agent 프로젝트는 MIT License로 공개 및 배포 되고 있습니다.

Hermes Agent 공식 홈페이지

Hermes Agent 설치 및 사용 문서

Hermes Agent 프로젝트 GitHub 저장소

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