대부분의 사람들은 Hermes Agent를 설치하고 챗봇처럼 사용합니다. 프롬프트를 입력하고, 응답을 받고, 탭을 닫습니다. 이는 에이전트가 할 수 있는 일의 10% 정도밖에 사용하지 않는 것입니다.
이 글은 첫 번째 프롬프트부터 당신 없이도 비즈니스를 운영하는 시스템까지, Hermes Agent 사용의 모든 단계를 설명합니다. 세 단계로 나뉜 15개의 레벨로 구성되어 있습니다. 각 레벨은 이전 레벨을 기반으로 하지만, 자신의 환경에 맞는 레벨로 바로 이동할 수 있습니다.
각 레벨은 동일한 구조로 설명됩니다: 그것이 무엇인지, 무엇을 가능하게 하는지, 설정 방법, 그리고 그 단계에서 사람들이 흔히 저지르는 실수.
모든 기술적 세부 사항은 Hermes Agent v0.17.0 공식 문서 및 소스 코드를 기준으로 검증되었습니다.
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1단계 — 기초 (레벨 1-3)
Hermes를 사용하고 있습니다. 에이전트가 당신의 질문에 응답합니다.
레벨 1 — 원샷 프롬프트
정의: Hermes를 설치했습니다. 프롬프트를 입력합니다. 에이전트가 도구 호출, 파일 편집, 웹 검색, 터미널 명령어 등으로 응답합니다. 기본적인 상호 작용입니다.
가능해지는 것: Hermes가 파일 시스템, 터미널, 웹 전반에서 작업을 실행합니다. 파일을 읽고, 코드를 작성하고, 인터넷을 검색하고, 셸 명령어를 실행합니다. 일을 합니다. 챗봇은 이야기만 합니다.
설정:
데스크톱 앱: hermes-agent.nousresearch.com에서 다운로드. 원클릭 설치. CLI: hermes setup
세 가지 설정 모드: → 빠른 설정 (Nous Portal): OAuth 로그인, 모델 + Tool Gateway를 한 번에 설정 → 전체 설정: 모든 제공자, 도구, 옵션을 직접 하나씩 설정 → 빈 슬레이트: 제공자, 모델, 파일 도구, 터미널을 제외한 모든 것이 OFF 상태로 시작. 웹 검색, 브라우저, 메모리, 위임, 크론, 스킬, 플러그인, MCP 없음. 필요한 것만 활성화합니다. 업데이트 후에도 선택하지 않은 것은 로드되지 않습니다.
빈 슬레이트는 에이전트가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 완전히 제어하려는 사용자에게 가장 깔끔한 시작점입니다.
모델 제공자를 연결하세요. 채팅을 시작하세요.
흔한 실수: Hermes를 검색 엔진처럼 취급하는 것. "X에 대해 알려줘"는 일을 할 수 있는 에이전트를 낭비하는 것입니다. "X를 조사하고, 보고서를 작성해서 ~/reports/에 저장해"가 도구를 사용하는 방법입니다.
예시: "솔로 창업자를 위한 상위 5개 CRM을 조사하고, 가격과 기능을 비교해서 ~/reports/crm-comparison.html에 보고서를 저장해" — 에이전트가 검색하고, 비교하고, 파일을 작성합니다. 3분 안에 끝납니다.
레벨 2 — 메모리 + SOUL.md
정의: Hermes가 세션 간에 당신을 기억합니다. SOUL.md는 에이전트의 정체성을 정의합니다. MEMORY.md와 USER.md는 프로젝트, 선호도, 비즈니스 컨텍스트에 대한 지속적인 사실을 저장합니다.
가능해지는 것: 에이전트가 매번 다시 설명하라고 묻지 않습니다. 같은 질문을 해도 두 사람이 다른 답을 얻는 이유는 Hermes가 각자의 다른 컨텍스트를 알기 때문입니다. 당신의 지시, 선호도, 비즈니스 세부 정보가 모든 세션에 걸쳐 유지됩니다.
v0.17.0에서 원자적 메모리 연산이 추가되었습니다: 에이전트가 한 번의 호출로 메모리 항목을 일괄 추가, 교체, 제거할 수 있습니다. 예산이 부족할 때 메모리 업데이트가 중간에 실패하지 않습니다.
설정:
데스크톱 앱 / 대시보드: 프로필 → SOUL.md → 편집 CLI: 아무 편집기에서 ~/.hermes/SOUL.md 열기
정체성, 어조, 운영 방식, 제한 사항을 포함하여 50-80줄을 작성합니다. 에이전트는 모든 세션 시작 시 이 파일을 읽습니다.
흔한 실수: SOUL.md를 비워두고 개인화된 출력을 기대하는 것. SOUL.md가 없는 Hermes는 기본적으로 일반적입니다. 정체성 파일이 일반 비서와 당신의 비서를 구분짓는 요소입니다.
예시: "가격을 올려야 할까요?"라고 물었을 때, SOUL.md가 없으면: 가격 전략에 대한 일반적인 조언. 비즈니스 모델, 마진, 고객 세그먼트가 포함된 SOUL.md가 있으면: "귀하의 초기 요금제 전환율은 12%입니다. $10 인상은 수익의 60%를 차지하는 B 세그먼트에서 이탈 위험이 있습니다. 먼저 A 세그먼트에서 테스트해보세요."
https://x.com/IBuzovskyi/status/2065125711401062758
레벨 3 — 슬래시 명령어
정의: 세션 중간에 에이전트 작동 방식을 변경하는 명령어입니다. 대부분의 사용자는 이 명령어를 사용하지 않습니다.
가능해지는 것: 단일 세션 내에서 병렬 작업이 가능해집니다. 한 작업이 끝날 때까지 기다렸다가 다음 작업을 시작할 필요가 없습니다.
명령어:
/background <프롬프트> 백그라운드에서 작업을 실행합니다. 메인 세션은 계속 사용할 수 있습니다. 완료되면 결과가 패널로 나타납니다.
/steer <프롬프트> 현재 실행 중인 작업을 중단하지 않고 메시지를 주입합니다. 실행 중간에 에이전트를 리디렉션합니다.
/queue <프롬프트> 후속 작업을 대기열에 추가합니다. 현재 작업이 완료될 때까지 기다렸다가 자동으로 실행됩니다.
/model <이름> 세션 중간에 모델을 전환합니다. 계획 수립에는 Sonnet으로 시작하고, 실행에는 DeepSeek으로, 검토에는 Opus로 전환합니다.
v0.17.0에서 Grok OAuth를 통해 grok-composer-2.5-fast가 추가되었습니다: Cursor의 Composer 뒤에 있는 200K 컨텍스트 코딩 모델로, Grok 구독을 통해 사용할 수 있습니다.
에이전트가 작업 중일 때 입력하면 기본 동작을 구성합니다:
데스크톱 앱, 대시보드 또는 config.yaml에서 설정:
display: busy_input_mode: steer # 또는 queue, 또는 interrupt
흔한 실수: 이런 명령어의 존재 자체를 모르는 것. 대부분의 사용자는 프롬프트를 입력하고, 완료될 때까지 기다렸다가, 다른 프롬프트를 입력합니다. /background만으로도 세션당 처리량이 두 배로 늘어납니다.
예시: 제안서를 작성 중입니다. 세션 중간에: /background [경쟁사] 가격 및 포지셔닝 조사. 계속 글을 씁니다. 5분 후에 경쟁사 분석이 담긴 패널이 나타납니다. 흐름을 끊지 않고 제안서에 붙여넣습니다.
2단계 — 레버리지 (레벨 4-7)
Hermes가 더 똑똑하게 작동합니다. 에이전트가 처리할 수 있는 작업을 직접 수행하지 않게 됩니다.
레벨 4 — 스킬 + 스킬별 적합한 모델
정의: 스킬은 필요할 때 에이전트가 로드하는 온디맨드 지식 문서 및 도구 모음입니다. 각 스킬은 다른 모델에서 실행될 수 있습니다.
가능해지는 것: 에이전트가 필요에 따라 전문가가 됩니다. 연구 스킬은 연구 방법론을 로드합니다. 코드 리뷰 스킬은 보안 패턴을 로드합니다. 각 스킬은 해당 작업에 가장 적합한 모델을 사용합니다.
설정:
데스크톱 앱 / 대시보드: Skills Hub → 찾아보기 → 설치 CLI: /skills search [주제]
v0.17.0에서 Skills Hub이 개편되었습니다: 연결된 허브(OpenAI, Anthropic, HuggingFace, NVIDIA), 추천 섹션, 설치 전 전체 스킬 미리보기, 각 스킬에 대한 보안 검사.
v0.17.0에는 이미지 편집 기능도 추가되었습니다: image_generate가 이제 소스 이미지를 편집합니다("이 로고를 파란색으로 만들어줘", "배경 제거해줘"). 동일한 도구, 새로운 모드.
데스크톱 앱 또는 config.yaml에서 스킬별 모델을 할당합니다:
research/web search → DeepSeek V4 Flash ($0.10/M 토큰, 가장 저렴) code review → Claude Opus 4.8 ($5/$25/M, 최고 코딩 벤치마크) content writing → Claude Sonnet 4.6 ($3/$15/M, 가장 강력한 산문 + 도구 호출) coding (value) → GPT-5.5 ($2/$12/M, #1 Chatbot Arena, 2M 컨텍스트) research with grounding → Gemini 2.5 Pro ($1.25/$10/M, Google Search 내장) bulk sub-agent work → DeepSeek V4 ($0.30/$0.50/M, 90% 캐시 할인) /goal judge → Gemini Flash (가장 저렴, 이진 완료/미완료 판단에 충분히 빠름) self-hosted (free) → Qwen 3 8B via Ollama (8GB RAM, 일상 작업 처리)
MiniMax M2.7도 테스트해 볼 가치가 있습니다. Nous Research와 MiniMax는 향후 Hermes 릴리즈를 최적화하기 위해 협력하고 있습니다. 2026년 중반 기준 Hermes 내에서 가장 많이 사용되는 모델 중 하나입니다.
흔한 실수: 모든 스킬을 가장 비싼 모델로 실행하는 것. 일상적인 웹 검색 스킬에 Opus 토큰을 사용하는 것은 돈 낭비입니다. 모델 비용을 작업 복잡성에 맞추세요.
예시: Opus 4.8 대신 DeepSeek V4 Flash로 경쟁사 조사 스킬을 실행합니다. 웹 검색 품질은 비슷합니다. 호출당 30-50배 저렴합니다. 한 달에 30번 실행하면 비용 차이가 빠르게 누적됩니다.
레벨 5 — MCP (세상과 연결하기)
정의: MCP (Model Context Protocol) 서버는 Hermes를 외부 도구에 연결합니다. Gmail, 캘린더, Notion, Slack, ClickUp, GitHub, 데이터베이스, API 등.
가능해지는 것: 에이전트가 공개 웹뿐만 아니라 당신의 데이터로 작업합니다. 이메일을 읽고, 캘린더를 확인하고, 프로젝트 보드에서 정보를 가져오고, 이미 사용 중인 도구의 컨텍스트를 사용하여 질문에 답합니다.
설정:
데스크톱 앱 / 대시보드: MCP → 카탈로그 → 찾아보기 및 설치 CLI: hermes mcp
흔한 실수: 한 번에 15개의 MCP를 연결하는 것. 모든 MCP는 컨텍스트 창에 도구 스키마를 추가합니다. 각각 10개의 도구를 가진 15개의 MCP는 모델이 매 턴마다 읽는 150개의 도구 정의를 의미합니다. 사용하는 것만 설치하고, 사용하지 않는 것은 비활성화하세요. Tool Search(스키마가 컨텍스트의 10% 이상을 차지할 때 자동 활성화)가 이를 관리하는 데 도움이 되지만, MCP 수가 적을수록 여전히 좋습니다.
예시: "이번 주에 코딩에 집중하는 동안 Slack에서 무슨 일이 있었지?" 에이전트가 Slack 채널을 읽고, 멘션과 주요 주제로 필터링하고, 메모리에 있는 목표와 교차 참조합니다. 10줄 요약을 제공합니다. 탭 전환 없이, 200개의 메시지를 스크롤할 필요 없이.
레벨 6 — 하위 에이전트 + 병렬 실행
정의: delegate_task는 자체 컨텍스트 창, 터미널 세션 및 도구 세트를 가진 격리된 하위 에이전트를 생성합니다.
가능해지는 것: 여러 에이전트 간의 병렬 작업. 하나는 조사하고, 하나는 비판하고, 하나는 코딩합니다. 부모 에이전트가 조율합니다. 각 하위 에이전트는 다른 모델을 실행할 수 있습니다.
설정:
에이전트는 작업이 격리에 이점이 있을 때 delegate_task를 자동으로 사용합니다. 직접 요청할 수도 있습니다:
"DeepSeek에서 X를 조사하는 하위 에이전트를 하나 띄우고, GPT-5.5에서 다른 하위 에이전트가 결과를 비판하게 해줘"
구성:
데스크톱 앱, 대시보드 또는 config.yaml에서 설정:
delegation: max_concurrent_children: 3 # 기본값 max_spawn_depth: 2 # 재귀 제한
역할: → leaf (기본값): 실행만 하며, 재위임할 수 없음 → orchestrator: 자신의 작업자를 생성할 수 있음
백그라운드 모드 (v0.17.0): delegate_task(background=true)는 하위 에이전트를 파견하고 즉시 반환합니다. 세션은 계속 활성 상태입니다. 결과는 완료되면 새로운 턴으로 다시 들어옵니다.
흔한 실수: 간단한 작업에 하위 에이전트를 사용하는 것. 위임에는 오버헤드(컨텍스트 설정, 도구 할당)가 있습니다. 메인 에이전트가 3턴 안에 처리할 수 있는 작업에는 하위 에이전트를 생성해서는 안 됩니다.
예시: "세 경쟁사를 병렬로 조사해. 경쟁사당 하나의 에이전트를 사용하고, 조사에는 DeepSeek을 사용해. 부모 에이전트는 Sonnet에서 세 결과를 종합해." 30분 대신 10분 만에 세 개의 보고서가 완성됩니다. 각 에이전트는 격리되어 작동하므로 하나의 느린 조사 작업이 다른 작업을 막지 않습니다.
레벨 7 — 비동기 작업
정의: Hermes가 당신이 입력하지 않아도 작동하게 하는 세 가지 기능입니다.
가능해지는 것: "내가 묻고, 에이전트가 응답한다"에서 "에이전트가 일하고, 내가 검토한다"로 전환됩니다.
`/goal` — 지속적인 목표: 목표를 설정합니다. 판사 모델이 매 턴 후 평가합니다: 완료 또는 미완료? 에이전트는 목표가 달성되거나, 당신이 일시 중지하거나, 턴 예산(기본 20)이 소진될 때까지 자동으로 계속합니다.
/goal 토론토에 있는 클리닉 100곳을 찾고, 각각에 대한 랜딩 페이지를 만들고, 각 클리닉에 개인화된 이메일 초안을 작성해.
/subgoal은 루프를 재설정하지 않고 중간에 기준을 추가합니다.
크론 작업 — 예약된 작업: Gateway가 60초마다 틱합니다. 만료된 작업을 새롭고 격리된 세션에서 실행합니다. 27개 이상의 플랫폼으로 결과를 전달합니다: Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Matrix, iMessage, Microsoft Teams, Google Chat, LINE, 이메일, SMS 등.
v0.17.0 추가 사항: → WhatsApp Business Cloud API (공식 Meta 어댑터, QR 브리지 불필요) → Photon Spectrum을 통한 iMessage (Mac 릴레이 불필요) → Telegram 리치 메시지 (Bot API 10.1, 네이티브 포매팅) → Automation Blueprints: 대시보드에서 원클릭 크론 템플릿 (모닝 브리핑, 주간 리뷰, 뉴스 다이제스트, 알림). 크론 문법 불필요.
세 가지 비용 계층: → no_agent 모드: 스크립트 자체가 작업, 영구 $0 → wakeAgent 게이트: 스크립트가 LLM 필요 여부를 결정, 변경 사항이 있을 때까지 $0 → context_from: 프레임워크 없이 작업 출력을 파이프라인으로 연결
안전망 — 체크포인트: 자율 작업을 실행하기 전에 체크포인트를 활성화합니다. 에이전트가 변경 사항 전에 작업 디렉토리의 스냅샷을 생성합니다. /rollback은 밤새 문제가 발생한 경우 상태를 복원합니다.
데스크톱 앱, 대시보드 또는 config.yaml에서 설정:
checkpoints: enabled: true
흔한 실수: 모호한 크론 프롬프트를 작성하는 것. 모든 크론 실행은 0부터 시작합니다. 메모리, 채팅 기록이 없습니다. "그 서버 문제 좀 확인해봐"는 아무 의미가 없습니다. "10.0.0.5에 SSH 접속해서 nginx 상태 확인하고, 443 포트가 200을 반환하는지 확인해"는 작동합니다.
예시: 오전 8시. Telegram 알림. 요청하지 않았는데 왔습니다. 크론이 전달했습니다: "귀하의 분야에서 새 arXiv 논문 3개. 경쟁사가 가격 페이지를 업데이트했습니다. 지켜보고 있는 GitHub 저장소가 브레이킹 체인지를 병합했습니다. 조치: 오전 11시 통화 전에 경쟁사 가격 검토."
https://x.com/IBuzovskyi/status/2066145326780518736
3단계 — 자율성 (레벨 8-15)
Hermes가 당신 없이 작동합니다. 시스템이 시간이 지남에 따라 발전합니다.
레벨 8 — 다중 프로필 아키텍처
정의: 각각 고유한 SOUL.md, 설정, 메모리, 스킬, 크론 작업 및 모델을 가진 별도의 Hermes 프로필입니다. 한 머신에서 완전히 격리된 에이전트입니다.
가능해지는 것: 하나의 과부하된 제너럴리스트 대신 전문화된 작업자들입니다. Scout 프로필은 신호를 찾습니다. Analyst 프로필은 연구를 종합합니다. Coder 프로필은 기능을 출시합니다. 각 프로필은 해당 작업에 적합한 모델로 하나의 작업을 잘 수행합니다.
설정:
데스크톱 앱 / 대시보드: 프로필 → 빌드 (5단계 마법사: 정체성 → 모델 → 스킬 → MCP → 검토) CLI: hermes profile create [이름]
각 프로필은 자체 명령어가 됩니다:
hermes -p scout chat hermes -p analyst chat
흔한 실수: 모든 프로필에 동일한 SOUL.md를 부여하는 것. 핵심은 격리입니다. 분석하려고 하는 Scout는 토큰을 낭비합니다. 소스를 찾으려고 하는 Analyst는 Scout의 작업을 복제합니다. 프로필당 하나의 작업.
예시: Scout가 밤새 12개의 소스를 찾았습니다. Analyst가 오전 10시까지 이를 종합하여 4개의 위키 항목을 만들었습니다. Briefer가 오전 8시에 5개 항목 요약을 전달했습니다. 커피를 마시며 읽습니다. 그들 중 누구도 메모리를 공유하지 않습니다. 각 프로필은 해당 작업에 적합한 모델로 하나의 작업을 수행했습니다.
https://x.com/IBuzovskyi/status/2067313826492547483
레벨 9 — 자가 개선 지식 베이스
정의: Andrej Karpathy의 패턴을 기반으로 한 LLM Wiki 스킬입니다. 상호 연결된 마크다운 파일로 구축된 자가 개선 지식 베이스입니다. Hermes에 번들로 포함되어 제공됩니다.
가능해지는 것: 메모리 한계를 넘어서는 장기 지식이 축적됩니다. Hermes의 내장 메모리는 대화 컨텍스트를 처리합니다. 위키는 도메인 지식(기사, 대본, 회의 노트, 연구 결과)을 처리합니다. 상호 참조는 연결 상태를 유지합니다. 모순은 자동으로 플래그가 지정됩니다.
설정:
데스크톱 앱, 대시보드 또는 config.yaml에서 설정:
WIKI_PATH=~/obsidian-wiki
첫 실행 시, 스킬이 도메인을 물어보고 올바른 태그 분류로 SCHEMA.md를 구축합니다.
그래프 보기를 위해 Obsidian에 연결: OBSIDIAN_VAULT_PATH를 동일한 디렉토리로 설정합니다.
내용을 입력합니다: "이 기사를 내 위키에 색인해줘: [URL 또는 텍스트 붙여넣기]"
흔한 실수: 위키에 내용을 전혀 입력하지 않는 것. 빈 지식 베이스는 아무것도 더하지 않습니다. 가치는 축적에서 옵니다. 첫 달: 50개 항목. 세 번째 달: 상호 참조가 포함된 300개 이상의 항목. 지식 베이스가 더 정교해졌기 때문에 에이전트도 더 날카로워집니다.
예시: "경쟁사 X는 온보딩을 어떻게 처리하지?" 위키가 없으면: 에이전트가 웹을 검색하고 일반적인 정보를 제공합니다. 3개월 치 위키 항목이 있으면: 에이전트가 고객이 경쟁사 X를 언급한 회의 대본, 당신의 자체 연구 노트, 지난달에 색인한 기사를 가져옵니다. 웹 검색으로는 찾을 수 없는 컨텍스트가 포함된 답변을 제공합니다.
레벨 10 — 칸반 오케스트레이션
정의: 모든 프로필에서 공유하는 내구성 있는 SQLite 작업 보드입니다. 상태는 triage → todo → ready → running → blocked → done → archived로 흐릅니다. Dispatcher가 60초마다 실행됩니다.
가능해지는 것: 의존성 체인이 있는 복잡한 다단계 프로젝트. 각 카드는 자체 /goal 루프(goal_mode)를 실행할 수 있습니다. 완료되지 않은 부모 카드가 있는 카드는 자동으로 대기합니다. 여러 프로필이 자신에게 할당된 카드를 가져올 수 있습니다.
설정:
/kanban create "클리닉 100곳 조사" \ --assignee scout --goal --goal-max-turns 15
/kanban create "랜딩 페이지 구축" \ --assignee coder --goal --goal-max-turns 20 \ --depends-on "클리닉 100곳 조사"
CLI: hermes kanban 또는 채팅에서 /kanban.
Kanban vs cron vs delegate_task: → Kanban: 내구성 있는 작업 대기열, 재시작 후에도 유지, 다중 프로필 → Cron: 시간 기반 스케줄링, 반복 작업 → delegate_task: 세션 내 일회성 병렬 실행
흔한 실수: 단순한 선형 파이프라인에 Kanban을 사용하는 것. 세 개의 프로필이 직선(Scout → Analyst → Briefer)으로 연결된 경우 파일 기반 조정으로도 충분히 작동합니다. Kanban은 의존성 트리, 병렬 분기 또는 추적이 필요한 10개 이상의 작업이 있을 때 가치를 더합니다.
예시: Kanban 프로젝트로 분기별 경쟁사 분석. 12개의 카드: 3개 경쟁사 × 4개 차원(가격, 기능, 포지셔닝, 채용 신호). 가격 카드는 웹 스크래핑 카드에 의존합니다. 채용 카드는 LinkedIn 조사 카드에 의존합니다. 의존성이 해결됨에 따라 에이전트가 작업을 시작합니다. 최종 종합 보고서를 검토합니다.
레벨 11 — 음성 모드
정의: 모든 메시징 플랫폼에서 음성-텍스트 및 텍스트-음성 변환을 지원합니다. 6개의 STT 제공자, 5개의 TTS 제공자.
가능해지는 것: Telegram, Discord, WhatsApp에서 음성 메시지로 Hermes와 대화합니다. 에이전트가 텍스트로 변환하고, 처리하고, 합성된 음성으로 응답할 수 있습니다. 타이핑 없이 완전한 음성 대화가 가능합니다.
STT 제공자: → faster-whisper (무료, 기기에서 실행) → 로컬 명령어 래퍼 → Groq (빠른 클라우드) → OpenAI Whisper API → Mistral → xAI
TTS 제공자: → Edge TTS (무료, 기본값) → ElevenLabs (최고 품질, 유료) → OpenAI TTS → MiniMax → NeuTTS (무료)
흔한 실수: 일상적인 음성 메시지에 비싼 클라우드 STT를 사용하는 것. 로컬 faster-whisper는 대부분의 언어를 잘 처리하며 비용이 들지 않습니다. 유료 STT는 복잡한 오디오나 시끄러운 환경을 위해 아껴두세요.
예시: 회의로 운전 중입니다. Telegram으로 음성 메시지: "어젯밤 조사 결과 중 오전 11시 통화 전에 알아야 할 사항 있어?" 에이전트가 30초 오디오 요약으로 응답합니다. 읽는 대신 듣습니다. 핸들은 계속 잡고 있습니다.
레벨 12 — 브라우저 자동화
정의: Hermes가 브라우저를 제어하여 웹사이트를 탐색하고, 양식을 작성하고, 데이터를 추출하고, 웹 애플리케이션과 상호 작용할 수 있습니다.
가능해지는 것: 브라우저 세션이 필요한 작업: 동적 페이지 스크래핑, 웹 양식 작성, API가 없는 도구와의 상호 작용. 에이전트가 페이지를 보고 작업을 수행합니다.
설정:
Nous Portal 구독자를 위한 Tool Gateway에 포함됨:
hermes setup --portal
또는 대시보드를 통해 브라우저 자동화를 별도로 구성합니다.
흔한 실수: API가 있는 작업에 브라우저 자동화를 사용하는 것. 브라우저 자동화는 직접 API 호출보다 느리고, 취약하며, 비용이 더 많이 듭니다. API가 없을 때만 사용하세요.
예시: 경쟁사에 공개 API가 없습니다. 에이전트가 브라우저를 통해 경쟁사의 가격 페이지를 열고, 현재 요금제와 가격을 추출하여 위키에 저장된 지난달 스냅샷과 비교합니다. 변경 사항 감지: 무료 요금제를 없앴습니다. 모닝 브리핑에 플래그가 지정됩니다.
레벨 13 — API 서버
정의: Hermes가 OpenAI 호환 HTTP 엔드포인트로 노출됩니다. 도구, 메모리 및 스킬을 갖춘 완전한 에이전트를 표준 API 형식으로 사용할 수 있습니다.
가능해지는 것: OpenAI 형식을 사용하는 모든 프론트엔드(Open WebUI, LobeChat, LibreChat, ChatBox, 사용자 정의 애플리케이션, Excel 통합)가 Hermes를 백엔드로 연결할 수 있습니다. 에이전트가 그 위에 구축할 수 있는 API가 됩니다.
설정:
데스크톱 앱, 대시보드 또는 .env에서 설정:
API_SERVER_ENABLED=true API_SERVER_KEY=your_secret_key
Gateway 시작: 데스크톱 앱 / 대시보드: Gateway → 시작 CLI: hermes gateway
엔드포인트: http://127.0.0.1:8642/v1/chat/completions
다중 사용자 설정: 각 사용자에 대해 다른 포트에 하나의 프로필을 만듭니다. 각각 격리된 설정, 메모리 및 스킬을 가집니다.
흔한 실수: 인증 없이 API 서버를 공개 인터넷에 노출하는 것. 서버는 기본적으로 127.0.0.1에 바인딩됩니다. 공개 노출 대신 SSH 터널을 통해 원격으로 접근하세요. v0.17.0에서는 모든 토큰 필요 엔드포인트에 OAuth 게이트와 대시보드용 웹소켓 인증이 추가되었습니다.
예시: 경쟁사 조사가 API 엔드포인트로 실행됩니다. 사용자 정의 대시보드가 최신 정보를 위해 Hermes를 쿼리합니다. 팀이 라이브 내부 페이지에서 경쟁사 데이터를 확인합니다. 아무도 Telegram을 열지 않습니다. 데이터가 스스로 제공됩니다.
레벨 14 — IDE 통합 (ACP)
정의: Hermes가 VS Code, Zed 및 JetBrains 편집기 내에서 ACP (Agent Communication Protocol) 서버로 실행됩니다.
가능해지는 것: 채팅, 도구 활동, 파일 차이(diff) 및 터미널 명령어가 편집기 내에서 렌더링됩니다. 에이전트가 편집기의 컨텍스트를 사용하여 프로젝트 디렉토리에서 작업합니다. CLI 및 Gateway와 동일한 에이전트 코어, 동일한 도구, 동일한 메모리입니다.
설정:
hermes acp start
VS Code에서: ACP 확장 프로그램을 설치하고 Hermes를 가리킵니다.
ACP 포함 사항: → 파일 도구: read_file, write_file, patch, search_files → 터미널 실행 → 편집기 내 채팅 인터페이스 → 위험한 명령어에 대한 승인 프롬프트
ACP 제외 사항 (의도적): → 메시징 전달 → 크론 작업 관리 → Gateway 특정 기능
흔한 실수: ACP가 Gateway를 대체한다고 생각하는 것. ACP는 편집기 내 코딩 세션용입니다. Gateway는 메시징, 크론 및 다중 플랫폼 전달을 처리합니다. 둘 다 내부적으로 동일한 에이전트 코어를 실행합니다.
예시: 가격 페이지를 코딩 중입니다. VS Code 내에서 Hermes에게 묻습니다: "경쟁사 X는 요금제를 어떻게 구성하지?" 에이전트가 Obsidian 위키를 확인하고, 연구 노트를 찾아 답변을 제공합니다. 브라우저나 Telegram을 열지 않고 디자인을 조정합니다.
레벨 15 — 프로필 배포
정의: 전체 에이전트 설정을 git 저장소로 패키징합니다. 누구나 한 번의 명령어로 당신의 에이전트를 설치할 수 있습니다.
가능해지는 것: 당신의 에이전트가 제품이 됩니다. 판매하세요. 팀과 공유하세요. 클라이언트에게 배포하세요. API 키와 개인 메모리를 제외한 모든 것이 전송됩니다.
v0.17.0에서는 RAFT Agent Network도 도입되었습니다: Hermes를 raft.build에 외부 에이전트로 연결합니다. 계약에 의한 프라이버시를 갖춘 Wake-channel 브리지(wake 페이로드는 메타데이터만 전달하며, 메시지 본문은 절대 전달하지 않음). 당신의 에이전트가 다른 머신의 에이전트와 협업할 수 있습니다.
배포판 포함 사항:
distribution.yaml # 매니페스트 SOUL.md # 정체성 config.yaml # 모델 및 제공자 설정 skills/ # 사용자 정의 스킬 cron/ # 예약된 작업 mcp.json # 연결된 도구
다른 사람의 배포판 설치:
hermes profile install
흔한 실수: 배포판에 API 키나 개인 데이터를 포함하는 것. 자격 증명은 머신별로 유지됩니다. 배포판은 성격, 스킬 및 워크플로를 전달합니다. 사용자는 자신의 키를 가져옵니다.
예시: Scout, Analyst, Briefer로 연구 부서를 구축했습니다. 새 팀원이 합류합니다. 다음을 실행합니다: hermes profile install github.com/you/research-dept. 그들은 당신의 세 프로필, 위키 구조, 크론 작업 및 SOUL.md 템플릿을 갖게 됩니다. 자신의 API 키와 Telegram 봇을 추가합니다. 10분 안에 실행됩니다.
하나의 워크플로, 15단계 진화
경쟁사 조사. 동일한 작업. 각 레벨에서 어떻게 달라지는지 확인하세요.
레벨 1: "이번 주 AI 에이전트 분야에 새로운 소식 있어?"라고 입력하고 긴 텍스트를 읽습니다.
레벨 2: 에이전트가 SOUL.md를 통해 이미 당신의 분야와 경쟁사를 알고 있습니다. 같은 질문에도 당신의 시장에 맞게 필터링된 답변을 받습니다.
레벨 3: 제안서를 작성하는 동안 /background 경쟁사 조사를 실행합니다. 흐름을 방해하지 않고 결과가 나타납니다.
레벨 4: 연구 스킬은 DeepSeek V4 Flash로, 분석 스킬은 Sonnet으로 실행됩니다. 웹 검색에 Opus 가격을 지불하지 않게 됩니다.
레벨 5: 에이전트가 답변하기 전에 Slack, 이메일, ClickUp을 확인합니다. "경쟁사가 어제 출시했습니다. 팀에서 #product 채널에서 논의했습니다."
레벨 6: 세 하위 에이전트가 병렬로 경쟁사를 조사합니다. 하나의 느린 사이트가 다른 사이트를 차단하지 않습니다. 30분 대신 10분.
레벨 7: 크론 작업이 매일 아침 6시에 작동합니다. "경쟁사 페이지 3곳을 스크랩해서 위키 항목과 비교하고, 변경 사항을 요약해줘." 당신은 잠을 잡니다. 시장이 변합니다. Hermes가 알려줍니다.
레벨 8: Scout가 소스를 찾고, Analyst가 종합하고, Briefer가 요약합니다. 세 가지 프로필, 세 가지 작업, 각 프로필에 적합한 모델 하나씩.
레벨 9: Analyst가 결과를 위키에 저장합니다. 3개월 후 위키에는 경쟁사 전략에 대한 400개의 교차 참조 항목이 있습니다. 새로운 질문이 들어오면... 에이전트가 벤치마크, 출시 노트, 고객 전화 기록을 가져옵니다. 답변에는 웹에서 찾을 수 없는 컨텍스트가 포함됩니다.
레벨 10: 칸반 보드가 12개의 카드 프로젝트를 조율합니다. 각 경쟁사는 분석의 여러 차원을 가집니다. 카드는 의존성을 기반으로 자동으로 진행됩니다. 보드를 검토합니다.
레벨 11: 아침 산책 중 음성 메모: "지난 경쟁사 업데이트 요약해줘." 헤드폰으로 듣습니다. 30초.
레벨 12: 에이전트가 JavaScript 렌더링 사이트를 스크랩하기 위해 브라우저를 엽니다. API가 없습니다. 문제없습니다.
레벨 13: 조사 데이터가 API로 노출됩니다. 대시보드에 표시됩니다. 팀 전체가 로그인하지 않고도 액세스할 수 있습니다.
레벨 14: IDE 내에서 경쟁사 데이터를 기반으로 대응 전략을 코딩합니다. 탭 전환 없음.
레벨 15: 전체 설정(Scout, Analyst, Briefer, 위키, 칸반, 크론)을 git 저장소로 패키징합니다. 팀원이 복제합니다. 10분 안에 실행됩니다.
이게 전부입니다. 이 글을 북마크하세요. 레벨을 올릴 때마다 다시 방문하세요. 각 레벨에는 고유한 실수가 있습니다. 각 설정에는 고유한 최적화 포인트가 있습니다.
Hermes가 할 수 있는 일을 사용하는 것과 Hermes가 당신을 위해 일하게 하는 것의 차이는 도구에 있지 않습니다. 시스템에 있습니다. 이 지도를 시작점으로 사용하세요. 당신의 필요에 맞게 조정하세요.
레벨 6: 세 명의 하위 에이전트가 세 명의 경쟁사를 병렬로 조사합니다. 각각 DeepSeek 사용. 상위 에이전트는 Sonnet으로 종합. 30분 대신 10분.
레벨 7: 더 이상 요청할 필요 없음. cron 작업이 오전 7시에 실행. wakeAgent 게이트: 변경 없음 = $0. 경쟁사가 업데이트 출시 = 에이전트 깨어나서 조사하고 Telegram으로 브리핑 전달. 커피 마시면서 읽으면 됨.
레벨 8: Scout 프로필이 3시간마다 신호 탐지. Analyst가 오전 10시에 종합. Briefer가 오전 8시에 전달. 세 개의 프로필. 하나의 파이프라인.
레벨 9: 결과물이 Obsidian 위키로 저장. 3개월 차: 300개 이상 항목. 에이전트가 요청하지 않은 패턴도 발견하는데, 위키가 여러 출처 간 연결성을 찾아내기 때문.
레벨 10: 분기별 분석이 Kanban 프로젝트로 실행. 의존성 체인이 있는 12개의 카드. 에이전트가 의존성이 해결되면 작업을 처리. 최종 보고서는 검토만 하면 됨.
레벨 11: 회의 가는 길. 음성 메시지: "어젯밤 조사에서 나온 내용 있어?" 에이전트가 오디오로 응답. 읽는 대신 듣기.
레벨 12: 경쟁사에 API 없음. 에이전트가 브라우저를 통해 해당 가격 페이지 열고, 지난달 스냅샷과 비교. 변경 감지됨. 브리핑에 플래그 표시.
레벨 13: 조사가 API 엔드포인트로 실행. 커스텀 대시보드가 이를 조회. 팀이 실시간 페이지에서 경쟁 인텔리전스 확인.
레벨 14: 기능 코딩 중. VS Code 안에서 "경쟁사 X는 이걸 어떻게 처리하나?"라고 질문. 에이전트가 편집기를 떠나지 않고 위키에서 답변.
레벨 15: 조사 설정이 git 저장소. 새 팀원이 명령어 하나 실행. Scout, Analyst, Briefer, 위키 구조, cron 작업. 모두 10분 안에 설치 완료.
토큰 경제학: 15개 레벨을 돈 낭비 없이 운영하는 방법
레벨 3 이상의 모든 단계는 토큰이 소모됩니다. 다음은 지출을 예측 가능하게 유지하는 제어 장치들입니다.
작업별 올바른 모델 (레벨 4+)
모든 작업에 가장 비싼 모델이 필요한 것은 아닙니다. 웹 검색 = DeepSeek V4 Flash ($0.10/M). 종합 = Sonnet ($3/$15/M). 최종 검토 = Opus 4.8 ($5/$25/M). 스킬별, 프로필별, cron 작업별로 모델을 할당하세요. 전체 모델별 작업 참조는 레벨 4를 확인하세요.
WakeAgent 게이트 (레벨 7+)
스크립트가 매 틱마다 무료로 실행됩니다. 변경 사항이 있는지 확인. 변경 없음 = 에이전트 절대 깨어나지 않음 = $0. 에이전트는 작업이 있을 때만 토큰을 소모합니다.
NO_AGENT 모드 (레벨 7+)
스크립트 자체가 작업인 경우. 가동 시간 확인, 디스크 알림, 파일 감시. 출력이 Telegram으로 직접 전송. LLM 호출 0회. 토큰 0개. 영원히.
사전 실행 스크립트 (레벨 7+)
스크립트가 데이터를 무료로 수집. 출력이 프롬프트에 컨텍스트로 주입. 모델이 직접 데이터를 찾기 위해 도구 호출을 낭비하는 대신 스크립트가 가져온 내용을 요약.
간결한 도구 세트 (레벨 5+)
cron 작업별로 --skills web,file 설정. 컨텍스트에 포함되는 도구 스키마가 적음 = 프롬프트 크기 감소 = 비용 절감. 뉴스 다이제스트 작업에는 브라우저, 위임, kanban 도구가 필요하지 않음.
도구 검색 (레벨 5+)
도구 스키마가 컨텍스트의 10% 이상을 차지할 때 자동 활성화. 전체 도구 정의를 3개의 브리지 도구로 대체. 수천 개 대신 ~300 토큰. 에이전트가 모든 도구를 한 번에 로드하지 않고 필요 시 검색.
압축 임계값 (레벨 7+)
Desktop 앱, Dashboard 또는 config.yaml에서 설정:
compression: threshold: 0.40 # 기본값 0.50
컨텍스트 압축을 더 일찍 실행. 20회 이상 턴에서도 긴 /goal 실행 및 cron 세션을 토큰 예산 내로 유지.
Curator — 기본 무료 (v0.17.0)
결정론적 스킬 정리는 여전히 무료로 실행. LLM 기반 통합은 이제 옵트인만 가능:
Desktop 앱, Dashboard 또는 config.yaml에서 설정:
curator: consolidate: true # 옵트인, 기본값 false
일상적인 백그라운드 큐레이션은 토큰 0개. 스킬 라이브러리에 깊은 정리가 필요할 때만 통합 활성화.
무손실 농축 (PR #47866 by teknium)
search_files 결과가 모델에 도달하기 전에 압축됨. 동일한 정보. 더 적은 토큰. 최신 Hermes에 병합됨. hermes update 실행.
Judge용 보조 모델 (레벨 7+)
/goal judge는 매 턴마다 실행됨. 저렴하고 빠른 모델로 라우팅.
Desktop 앱, Dashboard 또는 config.yaml에서 설정:
auxiliary: goal_judge: provider: openrouter model: google/gemini-3-flash-preview
Gemini Flash에서 20회 judge 호출 vs Opus에서 20회 = 상당한 비용 절감.
예산 상한 (모든 레벨)
Desktop 앱, Dashboard 또는 config.yaml에서 설정:
budget: daily_max_usd: 10 session_max_usd: 2 monthly_max_usd: 200
엄격한 한도. 상한에 도달하면 에이전트 중단. cron 작업이나 /goal 실행을 활성화하기 전에 반드시 설정.
지출 모니터링
Desktop 앱 / Dashboard: 사용량 탭에서 프로필별 내역 확인. CLI: 모든 세션에서 /usage로 세션별 통계 확인.
Briefer 프롬프트에 "이번 주 토큰 지출로 마무리"를 추가하면 Telegram에서 주간 비용 추적 가능.
이 모든 패턴의 핵심: 작업을 비싼 모델에서 무료 코드, 저렴한 모델, 압축된 컨텍스트로 옮기는 것. 에이전트는 추론. 나머지는 모두 무료로 실행.
깔끔한 상태로 시작하기
토큰 제어를 첫날부터 중요하게 생각한다면, Blank Slate 모드(hermes setup → Blank Slate)로 설치. 공급자, 모델, 파일 도구, 터미널을 제외한 모든 기능 비활성화. 필요할 때마다 하나씩 기능 추가. 명시적으로 활성화하지 않은 것은 로드되지 않음. 이것이 가장 저렴하고 통제된 시작점.
대부분의 사람들이 멈추는 지점
레벨 1-2. Hermes를 설치하고, SOUL.md를 작성하고, 스마트 챗봇으로 사용. 에이전트가 하루 30분 절약.
레벨 3에서 레벨 7로의 도약은 일일 시간 절약이 분에서 시간으로 바뀌는 지점. /background, 올바른 모델이 있는 스킬, wakeAgent 게이트가 있는 cron 작업. 이런 것들이 누적됨.
레벨 7에서 레벨 10+로의 도약은 에이전트가 도구에서 시스템으로 바뀌는 지점. 다중 프로필 아키텍처, 스스로 개선하는 지식, Kanban 오케스트레이션. 내가 없어도 진행된 작업을 검토.
현재 레벨 확인 방법
레벨 15까지 도달할 필요는 없음. 대부분의 솔로 창업자는 레벨 7-10에서 잘 운영됨. 그 이상의 레벨은 특정 문제를 해결: 모바일 워크플로우를 위한 음성, API가 없는 도구를 위한 브라우저, 커스텀 통합을 위한 API 서버, 코딩을 위한 IDE, 팀을 위한 배포.
병목 지점에 맞는 레벨을 선택하세요. 그 하나를 설정. 더 이상 충분하지 않을 때 다음으로 이동.
관련 문서
- HERMES AGENT SOUL.MD: 50줄이 모델보다 더 중요한 이유 — 레벨 2 심층 분석
- HERMES AGENT, 당신이 자는 동안 스스로 구축된다 — 레벨 7 심층 분석
- HERMES AGENT + NOTEBOOKLM + OBSIDIAN: 3-에이전트 연구 부서 — 레벨 8-9 심층 분석
공식 출처
- Features Overview
- SOUL.md
- Skills
- Cron
- Delegation
- Goals
- Profiles
- Kanban
- Voice & TTS
- Browser Automation
- API Server
- ACP/IDE
- Profile Distributions
- Integrations Overview
모든 기술 세부 사항은 Hermes Agent v0.17.0 문서를 기준으로 확인됨.
