이 글은 Hermes Agent 설치 후 실제로 사용해볼 만한 10가지 기능을 소개합니다. 내용이 매우 풍부하며, 직접 타이핑하고 소스 코드 리뷰와 실험 검증을 거쳤습니다. 이러한 시도를 통해 Hermes의 8가지 주요 장점도 정리하여 포함했습니다. 읽고 의견을 나누세요~
0. 설치 및 배포
전제 조건으로, 처음부터 시작하는 분들을 위해 설치 및 배포를 간략히 살펴보겠습니다.
설치는 한 줄이면 충분합니다 (macOS / WSL2 / Linux 지원):
1curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash -x
-x 옵션을 추가하여 실행 과정을 더 쉽게 볼 수 있도록 했습니다. Windows 사용자는 <a href="https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install">WSL2</a>를 설치하고 WSL2 내에서 Hermes Agent를 실행해야 합니다.
명령이 완료되면 설정을 안내하거나 수동으로 실행할 수 있습니다:
hermes setup
모델, 채널 등의 구성을 대화형으로 완료합니다.
Hermes의 대화형 구성은 OpenClaw만큼 좋지는 않지만 충분히 간단합니다. 한 가지 작은 함정은 모델 키 구성과 관련이 있습니다. 붙여넣어도 표시되지 않습니다. 서둘러 여러 번 붙여넣으면 키가 실패할 수 있습니다.
해결 방법은 vim을 사용하여 ~/.hermes/.env를 편집하는 것입니다.
파일의 키가 정확한지 확인하고, 그렇지 않으면 수동으로 수정합니다. 그 후 채널 구성은 OpenClaw와 크게 다르지 않습니다.
첫째: 브라우저 안티 스크래핑 구성 (Camofox 또는 Browserbase)
기사를 자동으로 읽고, 양식을 작성하고, 티켓을 예매하거나 백엔드를 조작하려면 '인간과 유사한' 브라우저 환경을 제공해야 합니다. 여기서는 Camofox를 권장합니다.
일반 백엔드 브라우저(Local Chromium)는 진입 시 차단됩니다.
구성 방법: Hermes에게 "CAMOFOX 및 CAMOFOX_URL을 구성해 줘"라고 말합니다.
효과 - 구성 전:
구성 후:
Hermes 주요 장점 1:
Hermes의 장점 중 하나는 어떤 명령이 위험한지 판단하여 적절히 승인을 요청한다는 점입니다. 이는 OpenClaw보다 훨씬 좋습니다. OpenClaw는 의미 없는 숫자만 잔뜩 표시하여 도대체 무엇을 하는지 알 수 없어 승인을 끄고 싶게 만듭니다.
둘째: 영혼 정의 (SOUL.md)
기본적으로 Hermes는 일반 AI 어시스턴트입니다. 취향에 맞게 사용자 정의해야 합니다.
SOUL.md 파일은 기본적으로 주석 처리된 빈 파일이며 수동으로 추가해야 합니다.
구성 방법: Hermes 에이전트가 ~/.hermes/SOUL.md를 편집하고 작성하도록 합니다.
작은 팁: 먼저 이틀 동안 Hermes와 대화하면서 대화 중에 가능한 한 자신의 스타일과 요구 사항을 보여주세요. 그런 다음 "Hermes에 영혼 정의(SOUL.md)에 대한 권장 구성이 있나요?"라고 물어보세요.
스크린샷과 같이 꽤 괜찮아 보입니다. 참고할 수 있도록 텍스트를 공유합니다.
Hermes 주요 장점 2:
Hermes가 이틀 분량의 내용을 요약한 것을 볼 수 있습니다. 이는 세션 읽기 메커니즘 덕분이며, 나중에 자세히 다루겠습니다.
~/.hermes/SOUL.md 참조 텍스트:
1---2name: 엄격한 아키텍트3version: 2.04---56# 🧠 사고 모드7- **답변 전 확인**: 불확실한 API, 구성, 경로에 대해 먼저 도구를 확인하고 추측하지 마십시오.8- **실행 전 계획**: 3단계 이상의 작업은 먼저 계획과 위험을 나열하고 확인 후 진행하십시오.9- **전달이 곧 검증**: 작업 완료 후 '적용 여부 확인 방법'을 사전에 제공하십시오.1011# 🛡️ 자제12- 불확실할 때는 '잘 모르겠습니다'라고 직접 말하는 것이 지어내는 것보다 낫습니다.13- 메모리나 스킬에 충돌이 발견되면 사전에 지적하고 결정을 요청하십시오.14- 작업 실패 시 원인을 분석하고 스킬로 통합하여 같은 실수를 반복하지 마십시오.1516# 🗣️ 출력 규율17- 결론을 먼저 제시하고 코드/명령에 집중하며 군더더기를 줄이십시오.18- 고위험 작업(데이터 삭제, 재시작, 덮어쓰기)은 사전에 경고해야 합니다.
셋째: 보조 (Auxiliary)
보조 모듈은 Hermes의 부조종사 LLM 라우팅 센터입니다. 설계 목적은 메인 모델이 사고에 집중하고 저렴하거나 특화된 보조 모델이 더러운 작업을 처리하도록 하는 것입니다. 이것을 잘 구성하면 비용을 절약하고 효율성을 높일 수 있습니다.
이것은 Hermes의 주요 장점 중 하나이기도 합니다. Hermes는 작업(검색, 압축, 비전 등)별로 독립적인 모델과 공급자를 지정할 수 있어 메인 모델 비용을 절약하거나 성능을 향상시킵니다. 구성이 사용자 친화적입니다. Hermes가 구성을 도와주도록 하면 됩니다.
사용자 정의 보조 모델 구성 지원 (총 8개):
- vision: 스크린샷/CAPTCHA/이미지 분석
- web_extract: 웹 콘텐츠 스크래핑 및 추출
- compression: 컨텍스트 압축 요약
- session_search: 과거 세션 검색 요약
- approval: 위험 명령 승인 결정
- skills_hub: 스킬 마켓 검색/설치 도움
- mcp: MCP 서비스 호출 도움
- flush_memories: 메모리 시스템 정리/재구성
구성 방법, 구두 예: "세션 압축 보조 모델을 qwen3.5-plus로 구성해 줘."
확인: 수동으로 compress를 트리거합니다:
로그 확인 (~/.hermes/logs/agent.log):
두 가지 주요 라인: flush_memories는 기본 모델 qwen3.6을 사용하고, compress는 사용자 정의 모델을 사용하는 것을 볼 수 있습니다. 멋지네요~
Auxiliary flush_memories: using auto (qwen3.6-plus)
Auxiliary compression: using auto (qwen3.5-plus) at https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/
압축 임계값: 너무 자주 하는 것도 압축을 안 하는 것도 좋지 않습니다. 현재 기본값은 50%이며, 실제 사용에 따라 조정하는 것을 제안합니다.
Hermes 주요 장점 3: 기본 압축 임계값은 모델의 컨텍스트 윈도우를 따릅니다. 즉, 1M 모델과 200k 모델에서 트리거 비율이 다릅니다. Hermes에는 라운드 제한이 없으므로 메모리가 더 좋을 수 있습니다.
또한 요약 예산도 그에 따라 조정됩니다: <code>max_summary_tokens = min(context_length * 0.05, _SUMMARY_TOKENS_CEILING)</code>
1M 모델은 요약에 최대 50K 토큰을 할당할 수 있는 반면, 200K 모델은 10K만 얻습니다. 요컨대, 더 합리적입니다.
넷째: 메모리 시스템
Hermes 메모리 시스템은 세 가지 계층으로 나눌 수 있으며, 계층별로 구성할 수 있습니다 (Hermes가 스스로 구성할 수 있습니다):
1계층: 내장 메모리 (기본 활성화, 미세 조정 권장)
1# ~/.hermes/config.yaml2memory:3 memory_enabled: true # MEMORY.md — 에이전트 메모4 user_profile_enabled: true # USER.md — 사용자 프로필5 memory_char_limit: 2200 # 기본값으로 충분, 많이 사용할 경우 4000으로 조정 가능6 user_char_limit: 1375 # 기본값으로 충분7 nudge_interval: 10 # 10라운드마다 메모리 저장 알림, 더 적극적으로 저장하려면 5로 설정 가능8 flush_min_turns: 6 # 종료 전 최소 6라운드 후에만 메모리 새로고침 트리거
그중에서:
memory_char_limit: 2200는 에이전트 메모를 저장합니다: 환경 정보, 프로젝트 규칙, 겪었던 함정 등. 단위는 문자입니다. MEMORY.md에 기록됩니다. 이 파일이 자주 가득 차면 제한을 늘리는 것이 좋습니다. 저는 4000으로 변경했습니다.
user_char_limit: 1375는 사용자 프로필을 저장합니다: 선호도, 의사소통 스타일, 업무 습관. 단위는 문자입니다. USER.md에 기록됩니다.
nudge_interval: 10은 10라운드마다 메모리 저장을 알립니다. Hermes의 메모리가 충분하지 않다고 느끼면 5로 조정하여 더 적극적으로 만들 수 있습니다.
2계층: 외부 메모리 공급자 (필요에 따라 하나 선택)
서두르지 마세요. 왜? 3계층에 로컬 폴백이 있기 때문입니다.
Hermes는 8가지 주요 플러그인을 지원합니다:
mem0 구성을 예로 들어, 터미널에서 구성을 실행하는 것이 좋습니다:
실행: hermes memory setup 그런 다음 키를 구성합니다.
Hermes 주요 장점 4: 구성이 분리되어 있습니다. 키와 설정이 별도입니다. YAML 형식을 사용하며, 개인적으로 JSON보다 더 친근하다고 생각합니다. Google이 좋아할 것입니다 😊
하지만 한 가지 측면에서는 OpenClaw만큼 좋지 않습니다: 설정 핫 리로딩이 없습니다. <code>config.yaml</code>을 수정한 후 재시작해야 합니다.
mem0을 구성한 후 대화 흐름에는 라운드당 최소 2번의 mem0 API 호출이 포함됩니다 (sync_turn 쓰기 + queue_prefetch 검색). 에이전트가 도구를 적극적으로 호출하면 추가 호출이 필요할 수 있습니다.
따라서 외부 메모리를 활성화할지 여부는 귀하의 판단에 맡깁니다. 먼저 열지 말고 1계층과 3계층이 만족스러운지 확인한 후, 그렇지 않다면 구성을 고려하는 것이 좋습니다.
대화 라운드의 전체 그림을 이해하는 데 도움이 되는 다이어그램입니다.
3계층: 세션 검색 (기본 활성화, 보조 사용 가능 확인)
세션 검색은 메모리의 일부가 아니라 메모리 시스템에 대한 보완 메커니즘입니다.
저장 내용: 모든 과거 대화 원본.
저장 위치: 로컬 ~/.hermes/state.db.
검색 방법: FTS5 키워드 검색 + LLM 요약.
쓰기 방법: 자동 (각 대화 라운드가 자동으로 SQLite에 저장됨).
session_search는 두 가지 모드를 구분합니다:
모드 1: 쿼리 비어 있음 → LLM 호출 없이 최근 세션 목록을 직접 반환.
모드 2: 쿼리 있음 → FTS5 검색 → LLM 요약.
폴백도 있습니다: 요약 LLM 호출이 실패하면 원본 텍스트의 처음 500자를 원시 미리보기로 직접 반환하여 LLM이 다운되어도 무언가 반환되도록 합니다.
쿼리의 존재 여부는 에이전트가 결정합니다. 사용자의 의도를 읽은 후 에이전트는 '기록을 뒤져볼지' 또는 '특정 주제를 검색할지' 판단하고 쿼리를 전달할지 결정합니다. 이것은 도구 사용의 표준 모드입니다. 행동은 스키마 설명에 따라 안내되며 에이전트는 호출 방법을 자율적으로 선택합니다.
세션 검색이 벡터 검색을 지원한다면 좋을 것입니다. OpenClaw는 이를 지원하지만 (하이브리드 검색 엔진: BM25 + 벡터 검색), 세션 수준이 아니라 일기 파일 단위이므로 각각 장단점이 있습니다.
다섯째: web_search 구성
에이전트의 웹 검색 기능은 반드시 구성해야 합니다. Hermes는 구성이 매우 쉽습니다. Hermes에게 도움을 요청하기만 하면 됩니다.
Hermes가 기본 지원: exa, Tavily, parallel, firecrawl.
구성 및 사용 예는 다음과 같습니다:
Hermes에게 말하기: "exa를 구성해 줘."
Hermes 주요 장점 5: 세심한 분들이라면 Hermes가 기본적으로 IM에 도구 실행 과정을 명확하게 출력한다는 것을 알 수 있습니다. 매우 사용자 친화적입니다.
여섯째: 자동 감사 (Hooks)
Hermes Agent에는 두 가지 보완 확장 시스템이 있습니다:
- 게이트웨이 훅: 게이트웨이 이벤트 기반 훅.
- 플러그인 시스템: 플러그인 라이프사이클 훅.
핵심 개념: 훅은 이벤트 알림을 처리하고 플러그인은 기능 확장을 처리하며, 두 가지는 서로 보완합니다.
8가지 라이프사이클 훅 사용 가능:
실행 흐름 예:
1세션 생성2 → on_session_start34각 대화 라운드:5 → pre_llm_call ← 컨텍스트 주입 가능6 → 도구 루프:7 → pre_api_request ← 각 API 호출 전8 → API 호출9 → post_api_request ← 각 API 호출 후10 → pre_tool_call ← 각 도구 실행 전11 → 도구 실행12 → post_tool_call ← 각 도구 실행 후13 → post_llm_call ← 라운드 종료14 → on_session_end ← run_conversation 반환
실용적인 경험: 도구 호출을 감사하기 위해 게이트웨이 훅 구성 실험을 해보겠습니다.
Hermes에게 직접 말하기: "터미널 감사 훅을 만들어 줘: 각 터미널 도구 실행 후 명령 내용, 실행 결과, 타임스탬프, 세션 ID를 로그 파일에 자동으로 추가해 줘."
승인 후 Hermes가 작성했습니다:
이제 명령 감사 훅이 개발 및 구성되었습니다. Lobster(OpenClaw)보다 더 편리하지 않나요?
일곱째: 샌드박스
기본 실행 명령은 로컬입니다. 보안을 개선하려면 샌드박스를 사용해야 합니다. Hermes는 샌드박싱을 지원하며, 여기서는 Docker를 선택합니다.
연습을 위해 별도의 에이전트를 열어 Docker 샌드박스를 구성해 보겠습니다.
예시는 다음과 같습니다 (물론 Hermes 에이전트에게 다음 명령을 참조하여 추가 프로필을 구성하도록 도움을 요청할 수 있습니다: '다음 명령을 참조하여 추가 프로필을 구성해 줘. 샌드박스는 Docker를 사용하고, 모델은 메인 프로필을 따라.'):
1# Worker를 보조 봇(Token B)에 바인딩2hermes -p worker config set gateway.telegram.bot_token "TOKEN_B"3hermes -p worker config set gateway.telegram.enabled true45# Worker를 Docker 샌드박스 모드로 설정6hermes -p worker config set terminal.backend docker7hermes -p worker config set terminal.docker_image python:3.11-slim89# Worker는 더 저렴한 모델 사용 가능10hermes -p worker config set model.provider alibaba11hermes -p worker config set model.model qwen3.5-plus
Hermes가 모든 것을 구성해 줍니다. 직접 할 필요 없이 봇 키만 추가로 제공하면 됩니다.
테스트: 작업 봇에게 rm -rf /를 말했습니다. 스크린샷을 보면 처음에는 거부했습니다, 하하.
제가 격려했더니 마침내 실행을 확인했습니다. 스크린샷에서 볼 수 있듯이 시스템 보호가 트리거되어 일부 디렉토리만 삭제되었다고 합니다.
메인 에이전트가 문제를 해결하도록 합시다. 확인했습니다. 문제 없습니다.
그런 다음 호스트 머신에서 docker ps를 확인합니다. Docker가 실제로 시작된 것을 볼 수 있습니다. 완벽하네요~
Hermes 주요 장점 6: 다중 프로필(에이전트 인스턴스) 구성이 친숙합니다. 한 문장이면 Hermes가 처리합니다. Lobster에서는 여전히 백엔드에 로그인하여 조정해야 했습니다.
여덟째: 멀티 에이전트
멀티 에이전트는 별도의 글이 필요합니다. 여기서는 위키에서 요약만 제공합니다. 동일한 세션에서 다양한 멀티 에이전트 기능을 트리거할 수 있습니다. 물론 완전히 격리된 멀티 에이전트도 있으며, 이는 위에서 언급한 다중 프로필입니다.
대화에서 하위 에이전트를 트리거하는 것은 매우 간단합니다. 한 마디만 하면 됩니다. 예:
"하위 에이전트 세 개를 생성하여 Hermes의 장단점을 서로 논의하게 해 줘."
아홉째: 백업
Hermes Agent로 전환하기로 결정했다면 백업은 필수입니다.
세 가지 계층의 백업을 권장합니다:
1계층: 로컬 git 활성화. 조금 더 나아가 GitHub에 푸시합니다. 프라이빗 리포지토리에 푸시하는 것이 좋습니다. .env는 푸시하면 안 됩니다 (.gitignore 구성), 로컬 디스크 백업을 사용하세요.
2계층: 로컬의 다른 디렉토리(가급적 다른 디스크)에 백업 + 예약 작업.
부록, 주요 스크립트 파일:
1#!/bin/bash2BACKUP_NAME="hermes_full_backup_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"3BACKUP_DIR="/tmp/$BACKUP_NAME"4DEST_DIR=~/hermes_backups56mkdir -p $BACKUP_DIR/hermes7mkdir -p $DEST_DIR89echo "📦 핵심 구성 패키징 중..."10cp ~/.hermes/config.yaml $BACKUP_DIR/hermes/11cp ~/.hermes/.env $BACKUP_DIR/hermes/12cp ~/.hermes/MEMORY.md $BACKUP_DIR/hermes/ 2>/dev/null1314echo "🧠 데이터베이스 및 세션 패키징 중..."15cp ~/.hermes/state.db $BACKUP_DIR/hermes/16# 세션이 큰 경우 최근 파일만 백업 가능; 여기서는 모두 백업17cp -r ~/.hermes/sessions $BACKUP_DIR/hermes/ 2>/dev/null1819echo "🔧 확장 프로그램 및 감사 패키징 중..."20cp -r ~/.hermes/plugins $BACKUP_DIR/hermes/ 2>/dev/null21cp -r ~/.hermes/audit_logs $BACKUP_DIR/hermes/ 2>/dev/null22cp -r ~/.hermes/skills $BACKUP_DIR/hermes/ 2>/dev/null23cp -r ~/.hermes/cron $BACKUP_DIR/hermes/ 2>/dev/null2425echo "👥 모든 프로필 데이터 패키징 중..."26# 프로필에는 worker와 같은 클론의 모든 구성과 데이터베이스 포함27cp -r ~/.hermes/profiles $BACKUP_DIR/hermes/ 2>/dev/null2829echo "📦 압축 중..."30tar -czf $DEST_DIR/$BACKUP_NAME.tar.gz -C /tmp $BACKUP_NAME31rm -rf $BACKUP_DIR3233echo ""34echo "✅ 백업 완료!"35echo "📍 경로: $DEST_DIR/$BACKUP_NAME.tar.gz"36echo "📊 크기: $(du -h $DEST_DIR/$BACKUP_NAME.tar.gz | cut -f1)"
3계층: 원격 백업: 디스크, 원격 git 푸시, 다른 서버, 또는 타사 객체 스토리지 등.
열째: 스킬
여기서는 특별히 할 말이 없습니다. 자주 사용하는 스킬을 설치하기만 하면 됩니다.
Hermes는 매우 똑똑합니다. 스킬을 검토합니다. 작업을 식별하고 자동으로 프로세스를 요약하여 스킬로 고정합니다.
트리거 조건: config.yaml에서 creation_nudge_interval 기본값이 15인 것을 확인할 수 있습니다 (이전 버전은 10일 수 있음).
이 매개변수는 15 도구 사이클마다 백그라운드 스킬 검토가 트리거된다는 의미입니다.
스킬 검토 프로세스:
1백그라운드 에이전트를 파생시키고, 현재 대화의 전체 스냅샷을 가져온 후 스스로에게 질문합니다:23> "이전 대화에서 시행착오, 방향 조정, 또는 다른 접근 방식에 대한 사용자 기대를 포함한 중요한 경험이 있었나요?"45그런 다음 세 가지 결과:61. **기존 스킬 업데이트 가능** → `skill_manage`를 호출하여 새로운 경험으로 기존 스킬 업데이트.72. **없지만 생성할 가치 있음** → `skill_manage`를 호출하여 새로운 스킬을 생성하고 재사용 가능한 방법론 고정.83. **저장할 내용 없음** → "저장할 내용 없음." 출력 후 종료.910전체 프로세스는 백그라운드 스레드에서 실행되며, 사용자 대화를 차단하지 않고 메인 대화 기록을 수정하지 않습니다. 작업이 있으면 터미널에 한 줄이 출력됩니다.
Hermes 주요 장점 7: 가치 있는 작업을 자동으로 영구 스킬로 변환하는 것은 뛰어난 기능입니다. 위대함은 더 이상 설명할 필요가 없습니다~
Hermes 주요 장점 8: 어떻게 종료하든 (정상/비정상/중단) 메시지가 손실되지 않습니다. 20개의 트리거 포인트가 모든 종료 경로를 포괄하며, 증분 쓰기 및 세션 분할을 통해 각 세션 기록이 완전하고 반복되지 않도록 보장합니다.
공간 제한으로 인해, 나중에 세션에 대해 자세히 논의할 기회를 찾겠습니다.
맺음말
며칠 동안 Hermes를 경험하면서 많은 장점을 느꼈습니다. 전반적인 경험은 매우 매끄럽습니다. 안정성은 OpenClaw보다 좋아서 Lobster를 수정하는 데 소요되는 시간의 30%를 절약할 수 있습니다.
Lobster는 일반적으로 해외 SOTA 모델이 필요합니다. 그렇지 않으면 쉽게 충돌합니다.
Hermes에서는 전체적으로 qwen 3.6 plus를 사용했습니다. 구성 및 업그레이드와 같은 많은 작업을 충돌 없이 Hermes와 대화만으로 수행할 수 있어 매우 드문 일입니다.
참고 문서:
- 소스 코드: https://github.com/NousResearch/hermes-agent
- 란슈가 작성한 위키: https://github.com/cclank/Hermes-Wiki
- 공식 문서: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
공식 계정 버전: https://mp.weixin.qq.com/s/0SYL-HKbWGj3eToQPqnpBw
이 글은 순수하게 실제 경험을 바탕으로 직접 타이핑했습니다. 창작은 쉽지 않습니다. 여러분의 트리플 탭 지지를 환영합니다~ 💗
