Karpathy 스타일 지식 스택: Hermes, MiniMax M3, Obsidian을 핵심으로 선택한 이유

대부분의 사람들은 노트, 모델, 에이전트를 세 개의 별개 세계로 취급합니다

이 스택은 이들을 하나의 피드백 루프로 통합합니다:

Obsidian 을 메모리로, Hermes 를 에이전트로, MiniMax M3 를 추론 코어로

왜 "지식 스택"이 "노트 앱"보다 나은가

고전적인 PKM 은 세 가지 예측 가능한 방식으로 무너집니다:

• 노트는 한 번 작성된 후 업데이트되지 않습니다
• AI 채팅은 똑똑하지만 기억을 잃습니다 - 모든 세션이 처음부터 시작됩니다
• 진지한 작업을 위한 맥락이 계속 RAM 에서 떨어집니다 - 당신과 모델 모두의

우리가 실제로 원하는 것:

• 우리가 아는 모든 것에 대한 로컬하고 연결 가능한 그래프
• 그 그래프 안에 살고, 그 위에 있지 않은 에이전트
• 2-3 문단이 아닌, 방대한 실제 맥락을 추론할 수 있는 프런티어 모델

Hermes + MiniMax M3 + Obsidian 이 제공하는 것:

• Obsidian - 백링크, 그래프 뷰, 개인 지식 베이스를 위해 설계된 플러그인 생태계를 갖춘 로컬 마크다운 그래프
• Hermes Agent - 자체 인프라에서 실행되는, 내장된 학습 루프, 도구, 장기 실행 작업을 갖춘 자기 개선 오픈소스 에이전트
• MiniMax M3 - 내가 Hermes 안에서 매일 실행하는 모델. 긴 컨텍스트, 멀티모달, 에이전틱. 내 전체 보관함, 로그, 그리고 새로운 원자료 문서 더미를 하나의 컨텍스트 윈도우 안에서 읽을 수 있는 모델 하나를 원했기 때문에 선택했습니다. RAG 파이프라인을 직접 조합할 필요 없이 말이죠. 몇 달간 실제로 사용한 후, 기본값으로 계속 사용하고 있습니다. 이유는 아래에서 더 자세히 설명합니다.

결과는 "LLM 사용"이라기보다 천천히 두 번째 뇌를 훈련하는 느낌에 가깝습니다

내가 M3 를 선택한 이유 (그리고 알게 된 점)

벤치마크 때문에 M3 를 선택한 것은 아닙니다

제가 선택한 이유는 2025년에 시도한 다른 모든 모델이 제 워크플로에서 동일한 실패 모드를 보였기 때문입니다:

하나의 노트를 요약하는 것은 괜찮았지만, 열 개의 노트를 읽고 MOC 와 교차 참조하여 새로운 노트를 작성하라고 요청하면 흐름을 잃어버렸습니다

증상은 항상 동일했습니다:

• 요약은 국소적으로는 일관되었지만 전체적으로는 틀렸습니다
• 실제로 파일에 없는 프로젝트를 인용했습니다
• 다른 분류 체계의 태그를 사용했습니다
• 존재하지 않는 페이지에 대한 위키링크를 만들어냈습니다

모델은 똑똑했습니다. 워크플로가 모델보다 더 컸던 것입니다

M3 는 전체 그래프가 컨텍스트에 맞고 전체 작업 동안 유지된 첫 번째 모델이었습니다

실제 사용에서 두드러진 세 가지 점:

1. 내 분류 체계를 실제로 사용합니다. 저는 고정된 스키마에 약 41개의 태그를 가지고 있습니다 (#coin/\, [#project](https://x.com/search?q=%23project&src=hashtag_click)/\, #concept/*, #solana-internal, #meta). M3 에게 새 노트를 작성하라고 요청하면 처음 시도에 약 90% 의 정확도로 올바른 기본 태그를 선택합니다.

200K 컨텍스트 모델로는 약 60% 였습니다. 차이점은 M3 가 전체 태그 환경을 한 번에 보고 추론한다는 점입니다. 몇 가지 예제로 추측하는 것이 아닙니다.

1. 긴 에이전틱 루프에서도 흐름을 놓치지 않습니다. 전체 보관함 검사는 30회 이상의 도구 호출로 이루어집니다: MOC 읽기, 위키링크 따라가기, 태그 세기, 중복 검사, 보고서 작성.

대부분의 모델은 8-9번째 호출 즈음에서 흐름이 흐트러지기 시작합니다.

M3 는 끝까지 일관성을 유지합니다. 이것이 제가 20분마다 새로운 세션으로 컨텍스트를 교체하는 것을 중단한 가장 큰 이유입니다.

1. 전방 참조를 기능으로 취급합니다. 노트를 작성하라고 요청했을 때 아직 존재하지 않는 개념이 있다면, M3 는 어쨌든 전방 참조를 작성합니다.

Obsidian 은 이를 회색 링크로 렌더링합니다. 저는 일주일에 한 번 검사 시간에 이를 정리합니다.

이는 가짜 노트를 만들어내거나 링크를 완전히 건너뛰는 모델보다 훨씬 낫습니다.

몇 달간 사용 후 솔직한 세 가지 주의사항:

• 첫 호출 지연 시간이 깁니다. Hermes 가 컨텍스트를 미리 로드합니다. 처음 3초로 M3 를 판단하지 마세요. 10초는 기다려 주세요.
• 존재하지 않는 페이지에 대한 [[위키링크]]를 자신있게 작성합니다. 이것이 위의 "전방 참조" 동작입니다. 매주 검사를 건너뛰지 않는다면 문제가 되지 않습니다.
• 멀티모달은 실제로 작동하지만, 다이어그램이 많은 PDF 의 경우 여전히 전용 비전 도구를 먼저 사용합니다. M3 는 이미지와 짧은 스크린샷의 텍스트를 잘 읽습니다. 그림이 포함된 전체 페이지에는 적합한 도구가 아닙니다.

이것이 전체 제안입니다.

이 모델은 보관함 워크플로에 정확히 필요한 것, 즉 전체 그래프를 한 번에 읽고 구조를 잃지 않고 다시 써넣는 것에 능숙합니다.

레이어 1 – Obsidian 을 근본 진실로

Obsidian 은 이 스택에서 지루하지만 중요한 기본 레이어입니다

• 지식은 디스크에 일반 마크다운 파일로 저장되며, 누군가의 클라우드에 갇히지 않습니다
• 백링크, 그래프 뷰, 데일리 노트는 아이디어가 채팅 기록 속에서 사라지는 대신 클러스터로 수렴되도록 돕습니다
• 플러그인은 Obsidian 을 프로그래밍 가능한 문서, 작업, 데이터셋의 그래프로 바꾸어 에이전트가 체계적으로 탐색할 수 있게 합니다

원칙은 간단합니다:

보관할 가치가 있다면 먼저 Obsidian 에 저장합니다 에이전트가 유용한 일을 했다면, 그것은 노트로 끝나야 합니다

실용적인 구조:

1/obsidian-vault
2  /inbox
3  /people
4  /projects
5  /research
6    ai-agents.md
7    minimax-m3-benchmarks.md
8  /ai
9    hermes-playbook.md
10    agents-ideas.md

Hermes 는 이 노트들을 읽고, 재구성하고, 생성합니다 - 하지만 보관함은 진실의 원천으로 남습니다

레이어 2 – Hermes 를 자기 개선 오퍼레이터로

여기서 스택은 "LLM 이 있는 노트 시스템"에서 벗어나 인프라처럼 작동하기 시작합니다

Hermes Agent 는 @NousResearch 가 구축한 자기 개선 AI 에이전트입니다

당신과 당신의 작업에 대한 지속적인 모델을 유지하고, 경험으로부터 스킬을 생성하며, 사용 중에 개선하고, 매 세션을 리셋하는 대시 자신의 과거 대화를 검색하여 관련 맥락을 회상합니다

Hermes 는 두 가지 주요 방식으로 실행할 수 있습니다:

• Linux, macOS, WSL2 에서 CLI 도구로
• Hermes Desktop 을 통해 - macOS, Windows, Linux 용 네이티브 앱으로, 동일한 에이전트 코어를 GUI 로 감쌉니다

설치 경로

macOS / Linux / WSL2 (CLI)

이 한 줄짜리 명령어는 Hermes Agent 를 설치하고, 환경을 설정하며, 전역 hermes 명령어를 노출합니다

1curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

설치 후:

1source ~/.bashrc 2>/dev/null || true
2source ~/.zshrc 2>/dev/null || true
3hermes

Windows PowerShell (CLI)

1irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1 | iex

Windows 설치 프로그램은 Python 3.11, Node.js 22, ripgrep, ffmpeg, 포터블 Git Bash 를 처리한 후, hermes 를 PATH 에 추가합니다

Hermes Desktop (GUI)

터미널에서 작업하고 싶지 않다면, 공식 데스크탑 페이지에서 Hermes Desktop 을 다운로드하여 macOS, Windows, Linux 용 네이티브 설치 프로그램을 실행하세요.

• Desktop 은 기본 GUI, 더 간단한 온보딩, 수동 셸 부트스트래핑 없이 동일한 Hermes 코어를 원할 때 사용하세요
• CLI 는 재현성, 스크립팅, 원격 서버/VPS 배포, 도구, 환경 변수, 장기 실행 워크플로에 대한 세밀한 제어를 원할 때 사용하세요

대부분의 사람들은 둘 다 사용합니다: Desktop 은 일상적인 상호작용, CLI 는 설정, 자동화, 원격 작업용으로

아키텍처 – 스택이 실제로 어떻게 맞물리는가

깔끔한 정신적 모델:

1Obsidian Vault
2   ↓
3Hermes Agent
4   ↓
5MiniMax M3
6   ↓
7Updated notes, summaries, skills, scheduled jobs

각 레이어에는 고유한 역할이 있습니다:

• Obsidian 은 노트를 마크다운 파일로 저장하여 인덱싱, 검색, diff, 버전 관리가 쉽게 만듭니다
• Hermes 는 오케스트레이션 레이어입니다 – 파일을 읽고, 도구를 실행하고, 이전 작업을 기억하고, 작업을 예약하고, 유용한 것을 언제 저장할지 결정합니다. 또한 메시징 플랫폼과 게이트웨이에 연결할 수 있습니다
• MiniMax M3 는 이 스택의 추론 엔진입니다. 큰 노트 컬렉션을 읽고, 지저분한 노트를 다시 작성하고, 보관함 전체의 문서를 비교하며, 20번의 도구 호출 전에 컨텍스트 상단에 있었던 것을 잊지 않고 긴 에이전틱 작업을 처리합니다
• 제 워크플로에서 마지막 부분이 핵심입니다: 전체 보관함 검사, MOC 간 리팩터, 또는 "이 기사를 5개 섹션 노트로 컴파일하고 3개의 MOC 를 업데이트"하는 30회 호출 작업이 모두 처음부터 끝까지 일관성을 유지합니다
• "MSA 아키텍처" 주장은 마케팅입니다. 실제 경험은: 20분 동안 하나의 작업을 실행해도 모델이 1분에 요청한 것을 여전히 알고 있습니다

Hermes 는 Obsidian 을 대체하지 않습니다. 보관함과 모델 사이에 위치하여 보관함을 실행 가능한 것으로 만듭니다

현실적인 루프:

• 당신은 Obsidian 에 원시 아이디어를 캡처합니다
• Hermes 가 보관함이나 특정 폴더를 읽습니다
• Hermes 가 관련 노트 세트를 MiniMax M3 로 보냅니다
• M3 가 자료를 재구성, 태깅, 링킹, 요약 또는 확장합니다
• Hermes 가 결과를 깨끗한 마크다운으로 보관함에 다시 씁니다

그 루프 – 일회성 채팅이 아닌 – 이 실제 제품입니다

실제 설정 – Hermes 를 보관함에 연결

Obsidian 보관함을 일반 파일 시스템 위치에 두고 해당 경로를 Hermes 에 노출시키세요.

macOS / Linux

1export OBSIDIAN_VAULT="$HOME/Documents/Obsidian/MainVault"
2ls "$OBSIDIAN_VAULT"

Windows PowerShell

1$env:OBSIDIAN_VAULT="$HOME\Documents\Obsidian\MainVault"
2Get-ChildItem $env:OBSIDIAN_VAULT

이제 Hermes 설정 마법사를 실행하세요:

1hermes setup

또는, Nous Portal 을 통한 최단 경로 (자동 공급자, Tool Gateway 등)의 경우:

1hermes setup --portal

공식 문서는 \hermes setup\ 을 주요 온보딩 명령어로, \--portal\ 을 계정 및 공급자 연결 설정의 바로가기로 권장합니다

그런 다음 설치를 확인하세요:

1hermes doctor

hermes doctor 는 종속성, PATH, 공급자 구성을 확인하고 모델 및 도구 연결을 시작하기 전에 일반적인 문제를 표시합니다

모델 레이어 – Hermes 를 MiniMax M3 에 연결

Hermes 는 "어떤 모델을 사용할지"를 하드코딩된 가정이 아닌 일급 구성으로 취급합니다.

구성 파일을 수동으로 편집하는 대신 Hermes 자체를 사용하여 모델을 선택하고 업데이트합니다.

주요 명령어:

1hermes model

이 명령어는 Hermes 가 지원되는 공급자와 모델을 나열하고 MiniMax M3 를 노출하는 백엔드를 선택할 수 있는 모델 선택 흐름을 엽니다

실용적인 설정 경로:

1. Hermes 설치 (CLI 또는 Desktop)
2. hermes setup 또는 hermes setup --portal 실행
3. hermes model 실행
4. MiniMax M3 에 접근할 수 있는 공급자 경로 선택
5. 기본 장기 컨텍스트 모델로 저장

이미 환경 변수와 공급자 형식을 알고 있다면, 다음을 사용하여 특정 값을 설정할 수도 있습니다:

1hermes config set

문서는 hermes config set 을 파일을 수동으로 편집하지 않고 개별 구성 값을 작성하는 지원 방법이라고 설명합니다

제 일일 설정에서 M3 는 그렇지 않으면 여러 모델 호출로 분할해야 하는 모든 것에 대한 기본값입니다. 구체적으로:

• 답변이 단일 파일이 아닌 그래프에 의존하는 큰 노트 폴더 읽기
• 중복되거나 겹치는 노트 병합 – 이것은 텍스트 문제가 아닌 그래프 문제입니다
• 제 목소리로 구조화된 요약 및 개요 작성 (5-섹션 템플릿, 41-태그 분류 체계)
• 컨텍스트가 계속 커지는 긴 연구 체인 – "컴파일한 다음 3개의 MOC 를 업데이트하고 3개의 스레드 아이디어 작성"과 같은 개방형 작업
• 모델이 20회 이상 호출에 걸쳐 자체 도구 기록을 기억해야 하는 코드 중심 다단계 에이전트 작업

저는 Hermes 에서 작은 유틸리티 동작 (파일 이름 변경, 문자열 찾기, YAML 서식 지정)을 위해 빠른 소형 모델을 유지합니다.

그 이상의 모든 것에는 M3 를 사용합니다. 대략적인 분할은: 기계적 작업에는 저렴한 모델, 추론 작업에는 M3 입니다. 몇 주 후에는 라우팅이 보이지 않게 됩니다.

경험 법칙:

작은 유틸리티 동작에는 빠르고 저렴한 모델을 사용하세요. 큰 컨텍스트, 구조 또는 긴 추론에 의존하는 모든 것에는 MiniMax M3 를 사용하세요. 그것이 스택이 표준 채팅보다 의미 있게 나아지는 지점입니다

작업 패턴 – 실제로 확장되는 폴더

이것이 실제 사람들에게 효과를 보려면 보관함 구조가 중요합니다.

실용적인 레이아웃:

1MainVault/
2  Inbox/
3  Projects/
4  People/
5  Reading/
6  Daily/
7  Reviews/
8  AI/
9    Hermes/
10    MiniMax/

이것이 효과적인 이유:

• Inbox/ 는 원시 캡처와 대략적인 덤프를 수집합니다
• Daily/ 는 낮은 마찰의 일일 로그용입니다
• Reading/ 는 소스 노트, 하이라이트, 인용구를 보관합니다
• Projects/ 는 지속적인 결과물과 진행 중인 작업을 저장합니다
• Reviews/ 는 주간 및 월간 종합을 저장합니다

Hermes 는 각 폴더가 명확한 역할을 가질 때 가장 잘 작동합니다. 보관함이 혼란스럽다면 Hermes 가 여전히 도움이 되겠지만, 개선하는 대신 혼란을 해석하는 데 더 많은 시간을 소비할 것입니다

간단한 운영 규칙:

• 인간은 Inbox/, Daily/, Reading/ 에 자유롭게 작성합니다
• Hermes 는 Projects/, Reviews/, 그리고 AI/ 와 같은 주제 폴더로 요약할 수 있습니다
• 장기 노트는 안정적이고 예측 가능한 폴더에 저장됩니다

이는 YAML 로 공식화하지 않더라도 에이전트에게 권한 경계를 제공합니다

실제로 자동화할 가치가 있는 작업

*가장 강력한 Hermes 사용 사례는 "하나의 질문에 답하는 것"이 아닙니다 - 그것은 반복적인 변환입니다*

구체적인 예:

• 어제의 데일리 노트를 구조화된 요약으로 변환
• 10개의 대략적인 독서 노트를 하나의 상시 노트로 병합
• 프로젝트 폴더에서 열린 질문 추출
• 흩어진 노트로 주간 리뷰 구축
• 현재 노트를 이전 노트와 비교하고 변경된 의견 강조 표시

이것이 MiniMax M3 가 진가를 발휘하는 지점입니다.

표준 단기 컨텍스트 모델은 단일 노트를 잘 요약할 수 있습니다.

M3 는 50개 노트의 폴더를 요약하고, 제 보관함에 있는 10개의 MOC 와 교차 참조하여 제 목소리와 태그를 실제로 사용하는 1,000단어 개요를 제안할 수 있습니다 – 전체 그래프를 보았기 때문입니다.

제가 가장 자주 실행하는 작업: 새로운 기사를 raw/ 에 넣고, M3 에게 이를 5-섹션 노트로 컴파일하도록 요청합니다 (# 프로필 → # 내 연구의 맥락 → # 보관함으로의 링크 → # 태그 → # 관련), 그리고 다음을 지켜봅니다:

• 41-태그 분류 체계에서 올바른 태그를 선택하고,
• 기존 노트에 8-12개의 위키링크를 작성하고,
• 어떤 MOC 가 업데이트가 필요한지 알려줍니다.

200K 모델로는 4개 중 3개 정도만 맞았을 것입니다 M3 로는 약 500개의 파일이 있는 보관함에서 한 번에 4개를 모두 맞춥니다

누적 효과: 이 스타일로 컴파일된 모든 노트는 다음 질문에 대한 M3 의 컨텍스트의 일부가 됩니다.

6개월간 매주 컴파일한 후, 모델은 제 목소리, 태그 시스템, 어떤 종류의 작업에 어떤 MOC 를 업데이트하는지 "알게" 됩니다 – 제가 아무것도 재훈련하지 않아도 말이죠.

터미널에서의 일반적인 흐름:

1hermes

그런 다음 Hermes 내에서 다음과 같은 작업을 요청합니다:

• "Reading/AI Agents/ 의 모든 것을 읽고 agent-architecture-overview.md 라는 통합 노트를 생성해 줘"
• "Daily/ 에서 지난 7일을 스캔하고 Reviews/2026-W24.md 에 주간 리뷰를 작성해 줘"
• "Inbox/ 와 Projects/ 에서 중복 아이디어를 찾고 병합을 제안해 줘"

정확한 표현은 유연하지만, 핵심 아이디어는: 모든 작업이 실제 폴더에 매핑되고 실제 마크다운 출력을 생성한다는 것입니다

스케줄링 및 무인 작업

Hermes 는 채팅뿐만 아니라 게이트웨이, 스케줄러, 백그라운드 실행을 위해 설계되었습니다

최고의 PKM 워크플로는 일반적으로 임시 방식이 아닌 비동기식이기 때문에 이것이 중요합니다.

유용한 예약 작업:

• 매일 오전 08:00 - 어제의 노트를 Reviews/ 의 일일 요약으로 요약
• 매주 금요일 - Daily/ 및 Projects/ 에서 주간 리뷰 생성
• 하루에 한 번 - 고립된 노트와 구조적 문제 스캔
• 매일 밤 - 새로운 독서 하이라이트를 원자적 노트로 변환하고 연결

아키텍처 전환은 큽니다:

• 채팅 응답은 사라집니다
• 예약된 노트 유지보수는 누적됩니다

시간이 지나면서 이 누적 효과는 "그냥 노트"를 진정한 두 번째 뇌로 만듭니다

전체 실용 경로, 처음부터 끝까지

1. Hermes 설치

macOS / Linux / WSL2:

1curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

Windows:

1irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1 | iex

Desktop:

• 공식 데스크탑 페이지에서 Hermes Desktop을 다운로드하고 macOS, Windows, Linux 용 네이티브 설치 프로그램을 실행하세요.

2. 에이전트 구성

1hermes setup
2# 또는
3hermes setup --portal

3. 상태 확인

1hermes doctor

4. 모델 선택

1hermes model

MiniMax M3 를 노출하는 공급자 경로를 선택하고 장기 컨텍스트 작업의 기본 모델로 저장하세요.

5. Hermes 시작 및 실제화

1hermes

이 시점에서 유용한 첫 번째 움직임은 "코드를 작성"하는 것이 아닙니다. 다음과 같습니다:

• Hermes 를 보관함에 연결
• 정확히 하나의 폴더를 지정
• 하나의 깨끗한 마크다운 결과물을 생성하도록 요청
• Obsidian 에서 열고 결과 검사
• 이 워크플로가 지루하고 신뢰할 수 있게 될 때까지 반복

하나의 루프가 견고해지면, 다른 루프를 추가하세요 -> 그리고 또 다른 하나를.

이것이 Hermes + MiniMax M3 + Obsidian 을 멋진 아이디어에서 실제 인프라로 바꾸는 방법입니다

도움이 되었다면:

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