어제 저녁 70분과 함께 남서아님의 헤르메스 에이전트 무료 웨비나를 들었습니다.
서아님은 여러 분들에게 헤르메스 에이전트, 설치, 사용법 등을 널리 전파하여
미담 제조기기가 된 분인데요!
보통 클로드코드, 코덱스가 아닌 AI 에이전트는 한 철 유행 느낌이고,
쏙 들어가버리기도 하는데 헤르메스는 그렇지 않죠.
익숙해지신 분들은 끝까지 활용하는 듯 해요.
그 이유는 바로!
쓰면 쓸 수록 나에 대해 배우고, 업무 퀄리티가 높아지기 때문입니다. (먼저 쓰는 것이 장땡)
4주 챌린지 함께 하실 분들은 여기서 만나요. :) (9.25~)
웨비나 시작 전 AI를 쓸 때의 고충을 물었는데 다들 이렇게 답하셨어요.
"편해지려고 AI를 쓰는데, 배우고 관리할 일이 더 생깁니다."
솔직히 이 문장.. 너무 공감됐어요. ㅠㅠ
헤르메스 에이전트(Hermes Agent)가 이 문제를 조금이나마 해결해줄지도 모릅니다. Nous Research가 만든 오픈소스 AI 에이전트인데요. 단순히 답을 잘하는 모델 하나가 아니라, 내가 정한 목표를 이해하고, 자료와 도구를 확인하고, 여러 단계를 거쳐 다음 작업까지 이어가는 실행 환경에 가깝습니다.
대화형 AI가 놓치는 일을 맡깁니다.
한 번 답하는 AI와, 계속 굴러가는 업무는 다릅니다.
도구가 많고 설정은 복잡한데, 자동화 결과는 계속 확인해야 하는 현실을 짚습니다.
AI 도구가 많아졌는데도 일이 줄지 않는 이유는 간단해요. 도구마다 맥락이 끊기고, 매번 “내가 어떤 기준으로 판단하는 사람인지”를 다시 설명해야 하니까요.
무엇을 어디에 써야 할지 모르겠고, 설치와 연동을 배우느라 원래 하려던 일을 잊고, 자동화 결과를 다시 확인하느라 마음이 놓이지 않는다는 것. 새 도구를 써본 분이라면 다 한 번쯤 겪어보셨을 것 같아요.
Hermes는 목표를 받으면 작업 순서를 이어갑니다.
예를 들어 “이 공고가 나와 맞을까?”는 대화형 AI에 던지기 좋은 질문입니다. 반면 “내 조건에 맞는 공고를 찾아 비교하고, 지원 보드에 정리해줘”는 자료를 읽고, 조건을 대조하고, 결과를 저장해야 하는 일이죠.
Hermes가 지향하는 것은 후자입니다. 파일, 웹 검색, 브라우저, 캘린더 같은 도구를 붙여서 한 번의 답으로 끝내지 않고 작업을 이어갑니다. 다만 여기서 중요한 건 ’완전 무인’이 아니에요. 결과 확인 단계가 반드시 있어야 합니다.
사람들이 Hermes를 계속 켜두는 이유가 있습니다.
반복되는 일은 ’할 일’보다 먼저 ’기준’을 적어야 합니다.
“매주 콘텐츠 아이디어 찾아줘”라고만 하면 결과가 들쭉날쭉할 수밖에 없어요. 어떤 채널을 볼지, 어떤 반응을 좋은 신호로 볼지, 어디까지 내가 최종 확인할지까지 적혀 있어야 합니다.
웨비나 설명 중 특히 좋았던 부분은 ’우선 목표와 검토 기준을 찾아야 한다’는 대목이었어요. 에이전트를 잘 쓰는 사람들은 일을 대충 넘기는 사람이 아니라, 자기 기준을 문서로 꺼내놓은 사람들입니다.
헤르메스 기존 유저 보이스도 결국 ’맥락이 있는 반복 업무’를 강조합니다.
레딧의 한 사용자는 Hermes를 “another AI chat”으로는 쓰지 않는다며, "맥락, 파일, 툴, 워크플로우, 목적이 있을 때 유용하다."라고 말합니다. 같은 스레드에는 맥 미니에서 24시간 돌리며 장기 기억을 관리한다는 사례도 있습니다. Reddit 원문
X에서 OpenClaw와 Hermes를 일주일 써본 사용자는 "잘 설정하면 무료 또는 저렴하게 쓸 수 있다"고 말합니다. 여러 모델을 바꾸어 쓸 수 있고, 휴대폰으로도 계속 접근할 수 있다는 점이 매력적이죠. X 원문
리드와 구직처럼 '찾고 비교하는 일'에도 잘 맞습니다.
리드 후보를 찾아내는 일 자체보다, ‘우리와 맞는 후보인지’ 살피고 다음 액션까지 남기는 데 시간이 더 걸리잖아요.
웨비나 내용 중 리드 발굴 예시는 기준-수집-판단-결과의 흐름을 보여줍니다. 단순히 리드 목록을 많이 뽑는 것이 아니라, 기준에 따라 우선순위를 매기고 메시지와 다음 작업으로 이어지는 방식이에요. 이때 기준이 제대로 적혀 있지 않으면, 에이전트가 만든 표도 그냥 그럴듯한 표로 끝납니다.
구직 자동화 예시도 같은 원리예요. 공고를 모은 뒤 필수 조건, 선호 조건, 제외 조건으로 걸러 이력서와 대조합니다. 그러면 사람은 ’찾고 읽는 일’보다 ’검토하고 지원하는 일’에 더 집중할 수 있죠.
저라면 콘텐츠 리서치에도 이 방식부터 써볼 것 같아요. 매주 보는 뉴스레터와 레딧, 경쟁사 채널을 정해두고, 저장 기준과 제외 기준을 적은 다음, 최종 후보 5개만 받는 식으로요. 처음부터 발행까지 맡기기보다 여기까지가 훨씬 안전합니다.
채용 메일도 ’다음 행동’까지 남길 수 있습니다.
이 사례에서 Hermes가 하는 일은 채용 메일을 읽고 회사와 포지션을 대조해 진행 상태를 분류하는 것입니다. 접수, 서류 합격, 면접, 과제, 탈락은 지원 보드에 남기고, 면접 일정이나 과제 마감처럼 기한이 있는 일은 오늘 할 일로 연결합니다. 불분명한 메일은 따로 확인하도록 남겨두고요.
즉, 지원 결정을 대신하는 것이 아니라 메일을 다시 훑고 마감일을 놓치는 부담을 줄이는 방식입니다. 이 구조는 거래처 문의나 프로젝트 요청에도 응용할 수 있겠죠. 다만 처음에는 이 슬라이드처럼 상태가 명확하고 사람이 마지막 확인을 할 수 있는 업무부터 맡기는 편이 좋습니다.
그런 이유로 레딧에서 긍정적으로 말하는 사용자는 대체로 ’멋진 답변’보다 반복 업무, 장기 메모, 정기 브리핑을 언급합니다. 반대로 설정과 플러그인 연결에 시간이 더 든다는 반응도 적지 않아요. 그래서 Hermes는 지금 당장 모든 일을 맡길 만능 비서보다는, 반복되는 업무 하나를 오래 함께 다듬을 수 있는 실행 파트너에 더 가깝습니다.
기억, 업무 규칙, 일정이 함께 있어야 합니다.
이제야 이 도구를 ’AI 챗봇의 상위 버전’이라고 부르기보다 업무 환경이라고 보는 이유가 보입니다.
- 메모리에는 내 선호와 업무 배경처럼 계속 참고할 내용을 둡니다.
- Skill에는 조사 순서, 작성 규칙, 판단 기준처럼 반복할 일을 남깁니다.
- 크론에는 매주 혹은 매일 실행할 일을 걸어둡니다.
- 모델·도구·실행 환경은 이 일을 실제로 처리할 두뇌와 손발이 됩니다.
비용보다 먼저 정해야 할 건 업무 하나입니다.
Hermes는 무료지만, 일을 시키는 비용은 따로 계산해야 합니다.
Hermes Agent 본체는 MIT 라이선스의 무료 오픈소스입니다. 하지만 모델이 생각하고, 웹을 검색하고, 서버가 계속 켜져 있으려면 비용이 생길 수 있어요. PDF도 이 비용을 모델 이용료 + 외부 도구 이용료 + 서버 비용으로 나눕니다.
선택지는 대략 세 가지입니다.
- 내 컴퓨터 + API 또는 기존 제공자 계정
- Nous Portal 구독
- VPS나 클라우드에 상시 실행
첫 주에는 이 세 가지만 해보세요.
- 매주 30분 이상 쓰는 반복 업무 하나를 고릅니다.
- 기준을 글로 적습니다.
- 처음 3회는 AI와 함께 결과물을 보며 피드백을 전달하고 다듬어보세여.
Hermes가 매력적인 이유는 AI를 하나 더 쓰게 해서가 아니라, 내가 반복하던 판단과 순서를 남길 수 있게 해서인 것 같아요. 반대로 그 기준을 아직 설명하기 어렵다면, 지금은 챗봇과 자동화 도구만으로도 충분할 수 있고요. (이것도 은근 중요한 판단입니다!)
9월 25일부터 시작하는 헤르메스 에이전트 챌린지! 현재 모집 중입니다. :)
4주 챌린지 - 10만원 중 달성 시 5만원 환급으로 내용에 비해 정말 알찬 구성인 것 같아요!!
저희 함께 해봐요!
의견을 남겨주세요