Hermes Agent 세팅 가이드 — 쓸수록 똑똑해지는 AI 에이전트

대부분의 AI 에이전트는 대화를 끝내면 모든 걸 잊어요.

오늘: "파이썬 함수명은 snake_case로 써줘"
내일: 또 camelCase로 씀

오늘: "DB 쿼리할 때 이 패턴 써줘"
다음 주: 처음 보는 것처럼 다시 짬

Hermes Agent는 달라요.

작업을 완료하면 그 경험을 Skill 파일로 저장하고, 다음에 비슷한 작업이 오면 저장된 Skill을 불러와서 처음부터 다시 생각하지 않아요. 쓸수록 빨라지고 정확해져요.

Nous Research 공식 벤치마크:
자기가 만든 Skill 있는 경우: 40% 빠름
두 달 사용 후: "이미 아는 것"은 다시 안 물어봄

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Hermes Agent가 뭔가

Nous Research(LLM 연구소)가 2026년 2월 출시한 오픈소스 AI 에이전트예요.

GitHub 스타: 64,000+
라이선스:    MIT (완전 무료)
버전:        v0.8.0 (2026년 4월 8일)

핵심 기능 4가지:

1. 자기 학습 (Closed Learning Loop)
   → 작업 완료 후 Skill 파일 자동 생성
   → 비슷한 작업 오면 Skill 자동 로드
   → 실수하면 Skill 자동 수정

2. 장기 메모리
   → 세션 종료해도 기억 유지
   → SQLite로 모든 대화 저장
   → 몇 달 전 대화도 검색 가능

3. 어디서나 접근
   → CLI, Telegram, Discord, Slack, WhatsApp
   → 터미널에서 시작하고 텔레그램으로 확인
   → 하나의 에이전트가 모든 플랫폼 연결

4. 모델 자유
   → Claude, GPT, Gemini, 로컬 Ollama 전부
   → 작업 중에도 모델 전환 가능
   → 특정 벤더 락인 없음

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OpenClaw이랑 비교

Hermes Agent를 OpenClaw(OpenAI Codex CLI와 유사한 개인 AI 에이전트) 대안으로 많이 소개해요.

OpenClaw:
→ 50개+ 플랫폼 연동
→ 설정 쉬움
→ 메모리 없음 (매번 새로 시작)
→ 보안 이슈 지적됨

Hermes Agent:
→ 자기 학습, 장기 메모리
→ 설정 조금 더 복잡
→ 보안 스캐너 내장
→ 오픈소스라 코드 직접 검증 가능

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설치

시스템 요구사항

운영체제: Linux, macOS, WSL2
          (Windows 네이티브 미지원 → Docker로 가능)

Python: 3.11 이상
RAM:    최소 4GB

한 줄 설치

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

설치 스크립트가 자동으로:

• Python 3.11+ 확인/설치
• uv 패키지 매니저 설치
• Node.js 설치 (MCP 서버용)
• 레포 클론
• 의존성 설치
• 설정 마법사 실행

수동 설치

# 레포 클론
git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git
cd hermes-agent

# 설치 스크립트 실행
./setup-hermes.sh

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초기 설정

설치 후 자동으로 설정 마법사가 실행돼요.

모델 선택

? Choose your model provider:
  ❯ OpenRouter (200+ models, 권장)
    Nous Portal (managed)
    OpenAI (직접)
    Anthropic (직접)
    Custom endpoint (Ollama 등)

OpenRouter 선택 (권장):

openrouter.ai 가입 → API 키 발급
→ API Key: sk-or-xxxxx 입력
→ 기본 모델: anthropic/claude-sonnet-4-6 선택

비용 없이 쓰려면 (Ollama):

# Ollama 먼저 설치
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 모델 다운로드 (8GB 이상 VRAM 권장)
ollama pull llama4:scout

# Hermes 설정에서 Custom endpoint 선택
# Base URL: http://localhost:11434/v1
# Model: llama4:scout

단, 로컬 모델은 64K 토큰 컨텍스트 이상 필요해요. 작은 모델은 거절돼요.

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실행

# 기본 실행
hermes

# 실행하면 TUI(터미널 UI) 열림
# 멀티라인 편집, 슬래시 명령어, 스트리밍 출력 지원

╭─────────────────────────────────────────╮
│  Hermes Agent v0.8.0                    │
│  Model: claude-sonnet-4-6 via OpenRouter │
│  Skills: 118 loaded                     │
╰─────────────────────────────────────────╯

> 안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?

You: _

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Skill 시스템 — 핵심 기능

Skill이 만들어지는 과정

1. 사용자가 복잡한 작업 요청 (5번 이상 툴 호출)
2. 작업 완료
3. Hermes가 자동으로 분석:
   "이 작업의 패턴을 Skill로 저장할까요?"
4. Skill 파일 생성 → ~/.hermes/skills/에 저장
5. 다음에 비슷한 작업 → Skill 자동 로드 → 40% 빠름

Skill 관리

# 설치된 Skill 목록
/skills list

# 특정 Skill 보기
/skills show github-code-review

# Skill 검색
/skills search "코드 리뷰"

# Skill 직접 추가 (커뮤니티 Skill)
/skills install web-research

# 현재 세션에서 새 Skill 만들기 요청
"방금 한 작업을 Skill로 저장해줘"

Skill 파일 예시

<!-- ~/.hermes/skills/python-code-review.md -->
# Python 코드 리뷰

## 목적
Python 코드의 품질, 보안, 성능 이슈를 체계적으로 검토

## 단계
1. 코드 읽기 (read_file 툴)
2. 보안 이슈 확인 (SQL 인젝션, 하드코딩 시크릿)
3. 성능 이슈 확인 (N+1 쿼리, 메모리 누수)
4. 타입 힌트 누락 확인
5. 테스트 커버리지 확인
6. 리뷰 보고서 작성

## 알려진 엣지 케이스
- async 함수는 별도 패턴으로 분석
- Django ORM은 별도 N+1 감지 로직 필요

## 마지막 업데이트: 2026-04-15

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Telegram 봇 연결

터미널에서만 쓰면 불편해요. 텔레그램으로 연결하면 어디서든 접근 가능해요.

Telegram Bot 생성

1. Telegram에서 @BotFather 검색
2. /newbot 명령어
3. 봇 이름 입력 (예: MyHermesBot)
4. 봇 토큰 복사 (예: 7777777777:AAFxxxxx)

Hermes에 연결

hermes gateway telegram --token 7777777777:AAFxxxxx

이후 Telegram에서 봇에게 메시지 보내면 Hermes가 응답해요.

텔레그램:
나: 오늘 AI 뉴스 3개 요약해서 보내줘
Hermes: 웹 검색 중...
        [1분 후]
        📰 오늘의 AI 뉴스:
        1. Claude Opus 4.7 SWE-bench 1위...
        2. Google Gemini 3.1 출시...
        3. OpenAI Codex 업데이트...

Discord 연결

# Discord Developer Portal에서 봇 생성 후
hermes gateway discord --token DISCORD_BOT_TOKEN

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자동화 — 크론잡 설정

매일 자동으로 실행되는 작업을 등록해요.

# 크론잡 추가
hermes cron add

? Task description: 매일 아침 9시에 AI 뉴스 3개 요약해서 텔레그램으로 보내줘
? Schedule: 0 9 * * *  (cron 형식)
? Delivery: telegram

# 등록된 크론 확인
hermes cron list

# 예시 결과:
# ID  Schedule    Task                    Delivery
# 1   0 9 * * *   AI 뉴스 요약           telegram
# 2   0 18 * * 1  주간 깃헙 PR 요약       discord

실전 활용 예시:

# 매일 서버 상태 체크
hermes cron add
> 매일 자정에 서버 헬스체크하고 이상 있으면 슬랙에 알려줘
> 0 0 * * *

# 매주 월요일 PR 리뷰 요약
hermes cron add
> 매주 월요일 아침에 지난주 머지된 PR 요약해줘
> 0 8 * * 1

# 매시간 특정 키워드 모니터링
hermes cron add
> 매시간 Hacker News에서 "Claude Code" 언급 확인해서 새로운 글 있으면 알려줘
> 0 * * * *

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MCP 서버 연결

Hermes도 MCP를 지원해요. 외부 MCP 서버를 툴로 연결해요.

# 설정 파일 열기
nano ~/.hermes/settings.json

{
  "mcp_servers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxxxx"
      }
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/home/user/projects"
      ]
    }
  }
}

연결 후:

나: 내 GitHub에서 오늘 머지된 PR 요약해줘
Hermes: GitHub MCP 연결 중...
        오늘 머지된 PR:
        1. feat: JWT 인증 추가 (#127)
        2. fix: 메모리 누수 수정 (#128)

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멀티 프로필 (여러 에이전트 동시 운영)

업무용, 개인용, 프로젝트별로 분리할 수 있어요.

# 새 프로필 만들기
hermes setup --profile work

# 프로필별 설정 분리
~/.hermes/profiles/work/
~/.hermes/profiles/personal/

# 특정 프로필로 실행
hermes --profile work

# 각 프로필은 독립적:
# - 별도 API 키
# - 별도 메모리
# - 별도 Skill
# - 별도 텔레그램 봇

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모델 전환

실행 중에도 모델 바꿀 수 있어요.

# 실행 중 전환
/model

? Choose model:
  ❯ claude-opus-4-7      (고품질, 느림)
    claude-sonnet-4-6    (균형)
    gpt-5.4-mini         (빠름, 저렴)
    llama4:scout         (로컬, 무료)

# 또는 커맨드라인으로
hermes model

작업별로 적절한 모델 선택:

복잡한 분석, 코드 리뷰 → claude-opus-4-7
일반 대화, 빠른 응답   → claude-sonnet-4-6
비용 절감, 단순 작업   → gpt-5.4-mini
프라이버시 중요        → llama4:scout (로컬)

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이런 용도에 딱 맞음

✅ 개인 AI 비서
   매일 아침 뉴스 요약, 일정 관리, 메모 정리

✅ 반복 업무 자동화
   주간 보고서, PR 요약, 코드 리뷰

✅ 서버 모니터링
   헬스체크, 에러 감지, 슬랙 알림

✅ 리서치 자동화
   특정 키워드 모니터링, 경쟁사 분석

✅ 코드베이스 지식 유지
   "우리 팀 코딩 컨벤션"을 Skill로 저장
   → 매번 설명 안 해도 알아서 적용

이런 용도엔 맞지 않음:

❌ 일회성 단순 질문 → 그냥 Claude.ai 쓰세요
❌ GUI 필요한 작업 → LangFlow가 낫습니다
❌ IDE 내 코딩 지원 → Claude Code나 Cursor가 낫습니다

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