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2026. 6. 21.

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당근메일 #279 | 2026년 6월 22일 - WEEK 26

에르메스 에이전트로 나만의 에이전트 시스템 구축하기
— 흩어진 LLM 사용을 하나의 파이프라인으로 묶어준 AI 에이전트 'Hermes' 실사용기

최환진

요즘 업무 계획을 세우거나 코딩, 기술 전략을 짤 때 LLM을 정말 유용하게 활용하고 있습니다. 궁금한 점을 물어보면 즉각적인 답을 얻을 수 있어 좋지만, 문제는 그 뒤였습니다. 나중을 위해 답변을 선별해 Obsidian에 옮겨 담는 과정은 번거롭고 시간이 많이 소요되었습니다. 특히 ChatGPT, Claude, Gemini를 상황에 따라 골라 쓰다 보니 파편화된 정보를 관리하는 수고가 배가 되었습니다. 도구는 많아졌지만, 정작 업무의 흐름은 흩어져 있었던 거죠. 좀 더 편리하게 질문하고 답변을 저장·관리할 방법이 없을까 고민하던 중, 요즘 크게 각광받는 AI 에이전트인 'Hermes Agent'를 알게 되었습니다. 다양한 설치 영상과 사용기를 보며 제 업무 스타일에 적합할 것 같다는 확신이 들어 바로 VPS(Hostinger)에 도커로 설치했고, 지금까지 매우 만족스럽게 사용하고 있습니다(현재는 로컬 컴퓨터에 설치 가능한 Desktop 버전도 출시). 이번 글에서는 그간 Hermes Agent를 직접 사용하며 느낀 경험을 토대로 몇 가지 인상적이었던 내용을 중심으로 정리해 보고자 합니다.

[출처] Hermes Agent, https://hermes-agent.nousresearch.com/

Nous Research에서 선보인 Hermes Agent는 단순한 질의응답을 넘어 실제 액션까지 이어지는 오픈소스 에이전트 프레임워크입니다. 단순히 답을 주는 챗봇 수준을 벗어나, 도구를 활용해 문서 검토부터 파일 생성, 터미널 제어, 이미지 분석 및 생성까지 직접 수행하는 능력을 갖고 있습니다. 특히 다양한 LLM을 유연하게 교체하며 사용할 수 있고, 강력한 skill 시스템 덕분에 필요한 기능을 즉석에서 확장해 업무에 투입할 수 있다는 점이 강점입니다. 여기에 memory와 세션 검색을 통해 사용자의 맥락을 깊이 이해하며, Slack이나 Discord 같은 메신저 게이트웨이로 언제 어디서든 소통할 수 있는 환경을 제공합니다. 무엇보다 인상적인 것은 cronjob 기능입니다. 매일 아침 특정 테마를 리서치해 요약본을 만들거나 관심 주식 지표를 주기적으로 점검할 수 있도록 반복적인 작업을 자동화해주는 점이 무척이나 마음에 듭니다. Hermes Agent를 개인 생산성 도구로 활용하신다면, 아래의 다양한 영역에서 바쁜 업무와 일상에 큰 도움이 될 것으로 생각됩니다.

현재 저의 경우 GPT-5.5 모델을 기반으로 Slack을 연동하여 사용하고 있는데요. 업무 중 한쪽 화면에 Slack을 상시 배치해두고, 아이디어가 떠오를 때마다 Hermes Agent에게 DM을 통해 질문하며 답변을 업무에 활용하고 있습니다. 단순히 대화가 일회성으로 끝나는 기존의 Claude나 ChatGPT 사용 패턴과는 달리, 질문을 통해 얻은 지식을 자동으로 Obsidian 노트에 축적하도록 흐름을 설계했기에, 생성된 답변은 즉시 Markdown 파일로 정리되고 다른 업무의 새로운 리소스로 재활용할 수 있어서 무척이나 유용하더군요. 사용해보면서 체감한 몇 가지 사항들을 정리하면 다음과 같습니다.

1. Slack을 통한 즉각적인 작업 지시 환경 구축

Hermes를 쓰면서 체감상 가장 큰 변화는 Slack을 메인 인터페이스로 활용한 점인데요. Slack뿐만 아니라 Discord, Telegram에서도 동일하게 활용할 수 있습니다. 복잡한 터미널 접속 없이 메신저 DM만으로도 작업 지시가 가능해 업무 흐름이 끊기지 않습니다. 도구 사용을 위한 진입 장벽이 낮아지니 업무 흐름이 끊기지 않는다는 점이 무척이나 인상적이더군요.

“이 리서치 내용을 Obsidian에 바로 저장해줘.”
“Hermes Agent와 개인 생산성을 테마로 초안을 잡아줘.”
“수집된 자료를 기반으로 블로그 게시물 형태(1,500자 내외)로 구성해줘.”
“완성된 텍스트를 Markdown 파일로 생성하고 저장 경로까지 체크해줘.”

이처럼 자연스러운 대화의 흐름 속에서 실제 다양한 과정을 거쳐 실행이 이루어집니다. 현재 저는 Slack 게이트웨이를 통해 Hermes(기본), Researcher, Writer, Editor라는 4개의 특화된 프로필을 운용하고 있는데요. 사용자의 필요에 따라 적합한 에이전트를 호출해 업무를 배분하면, 그 뒤의 복잡한 수행 과정은 시스템이 알아서 처리합니다. 가령 양질의 아티클을 써야 할 때, Editor에게 전체적인 기획과 톤앤매너 설정을 맡기고 Researcher를 통해 사실 관계를 보완한 뒤 Writer가 최종적으로 문장을 다듬게 하는 식이죠. 각자의 역할에 최적화된 에이전트들이 유기적으로 협업하며 결과물을 만들어내는 구조는 단순한 자동화를 넘어 하나의 ‘팀’과 일하는 듯한 느낌을 줍니다. 무엇보다 이 모든 과정이 복잡한 코드 없이 일상적인 언어로 제어되고 수행되는 것이 신기하고 재미있네요.

2. Obsidian으로 축적되는 지식의 자산화

Hermes를 활용하며 가장 만족도가 높았던 부분 중 하나는 바로 Obsidian과의 긴밀한 연동이었어요. 에이전트와 나눈 대화가 단순히 휘발성 메시지로 남지 않도록, 주요 내용은 article이나 stocks 폴더 내의 Markdown 파일로 즉시 저장하도록 설계했는데요. 이 과정에서 frontmatter를 자동으로 생성하고 적절한 태그와 제목까지 부여한 뒤, 파일이 정상적으로 생성되었는지 검증하는 절차를 거치게 했습니다. 이러한 프로세스가 가져다 주는 효익은 정말 큽니다.

대부분의 챗봇 인터페이스에서 나눈 대화는 시간이 흐르면 잊히기 마련이고 다시 찾아내기가 무척 번거롭습니다. 하지만 Obsidian 노트로 hermes 내부에 기록하고 보관하면, 모든 답변을 언제든 재활용 가능한 소중한 지식 자산으로 바꾸어볼 수 있습니다. 투자 아이디어나 AI 인프라 밸류체인, 그리고 피지컬 AI 관련 산업 밸류 체인 리서치 등은 단순히 쌓이는 데이터를 넘어, 나중에 다시 꺼내어 비교하고 내용을 덧붙이며 지속적으로 업데이트할 수 있는 살아있는 정보로 활용 가능합니다.

Obsidian을 사용할 수 있다면, 기존의 PC나 노트북에서 사용하는 Obsidian 애플리케이션을 떠올리실텐데요. 아쉽지만 애플리케이션은 설치할 수는 없고, Obsidian vault의 데이터 구조(디렉토리 방식)를 정의하고 환경 변수로 디렉토리를 지정하는 것만으로 내부적인 Obsidian skill을 사용해 md파일을 구조적으로 생성하고 md파일을 읽고 편집하는 일이 가능합니다. Obsidian Sync 유료 구독자라면 Hermes의 Vault와 로컬 애플리케이션을 실시간으로 동기화할 수 있습니다. 저 역시 이 동기화 방식을 적극 활용하고 있는데, 복잡한 SSH 접속이나 SFTP 툴을 매번 구동하는 번거로움 없이 필요한 Markdown 노트를 즉각 호출해 업무에 투입할 수 있다는 점이 큰 매력입니다. 특히 PC에서 보강하거나 수정한 지식 자산이 다시 Hermes의 내부 저장소로 매끄럽게 갱신되는 2-way(양방향) 프로세스를 구축하면, 지식의 선순환 구조를 더욱 공고히 할 수 있어 hermes에서의 답변의 질을 높이는데도 큰 도움이 되는 것 같습니다.

3. 크론(Cron) 기능을 통한 반복 작업의 자동화

개인 생산성 관점에서 단순 반복 업무는 사실상 낭비되는 비용과 같습니다. 매일 쏟아지는 뉴스 모니터링부터 주간 단위의 핵심 테마 리서치, 그리고 시시각각 변하는 관심 종목 데이터 업데이트까지, 일일이 챙기기엔 손이 너무 많이 가고 피로도가 높은 일들이죠. 이러한 루틴을 효율적으로 걷어내고 업무의 질을 높이고 싶을 때, Hermes Agent의 크론(Cron) 기능이 좋은 해결책이 됩니다. 일회성 예약은 물론 복잡한 반복 태스크까지 정교하게 세팅할 수 있고, 실행 결과는 단순 대화창을 넘어 로컬 파일 시스템이나 연동된 외부 플랫폼으로 매끄럽게 전달됩니다. 특히 특정 skill과 연동하여 지능적인 판단을 맡기거나, 에이전트 호출 없이 백그라운드 스크립트만 주기적으로 가동하는 식의 유연한 운용이 가능하다는 점이 무척 유용합니다.

실제 사용해보며 느낀 점은 단순히 기계적인 대행을 넘어 사용자의 '주의력을 최적화'해준다는 것이었습니다. 모든 정보를 직접 훑어볼 필요 없이, 에이전트가 미리 조사를 수행하고 정말 유의미한 통찰이나 수치 변화가 포착되었을 때만 알림을 주도록 설계함으로써 업무의 밀도를 극대화할 수 있었거든요. 현재 저는 약 16개의 크론 작업을 돌리며 일상의 번거로움을 덜어내고 있는데요. 생산성 향상을 생각해보고 계시다면, 아래와 같은 시나리오로 우선 시도해 보세요.

월요일 아침: 지난 한 주간의 누적 노트를 분석해 핵심 인사이트 요약
매일 오전: 주요 산업계의 최신 동향 중 필독 가치가 높은 정보만 큐레이션
금요일 오후: 한 주 동안의 의사결정 로그(Decision Log)를 체계적으로 아카이빙
실시간 감시: 특정 작업 폴더를 모니터링하여 새 파일 생성 시 요약문 자동 생성
지표 점검: 관심 테마 및 투자 종목의 주요 수치를 주기적으로 트래킹하여 보고

사람이 직접 챙기기엔 누락되기 쉽고 피로한 작업들이지만, 이처럼 견고한 자동화 시스템을 업무 흐름에 장착해두면 기대 이상의 리소스를 확보하고 본질적인 업무에 더욱 몰입하는 경험을 하실 수 있을 것입니다.

4. 인프라로서의 백업과 복구 체계 마련

Hermes를 개인 생산성 엔진으로 적극적으로 운용하다 보니 몇 가지 현실적인 우려가 뒤따랐습니다. 시스템의 지속적인 가용성이나 장애 발생 시 즉각적인 문제 해결 가능 여부 같은 인프라 측면의 고민들이었죠. 다행히 프로그램의 안정성은 꾸준한 업데이트를 통해 신뢰를 쌓아갔고, 서버 역시 호스팅 업체의 백업 및 스냅샷 서비스를 활용해 돌발 상황에 대비한 복구 환경을 선제적으로 구축해 두었습니다. 최근 이 준비의 가치를 제대로 체감하는 사건이 있었는데요. 버전 업그레이드 과정에서 예상치 못한 오류가 발생하며 그간 공들여 쌓아온 문서와 커스텀 스킬들을 모두 잃을 뻔한 위기가 찾아왔습니다. 하지만 주기적으로 설정해둔 스냅샷 덕분에 불과 30분 만에 모든 작업 환경을 완벽하게 되돌릴 수 있었습니다. 이러한 안전장치가 없었다면 자동화 로직과 환경 구성을 처음부터 다시 구축하며 막대한 시간과 에너지를 낭비했을 것입니다.

이번 경험을 통해 인프라 관리와 백업의 절대적인 가치를 다시금 크게 절감했네요. Hermes Agent를 운용하며 축적한 memory부터 치열하게 고민해온 skills, 그리고 성실히 쌓아온 Obsidian 노트와 cron 스케줄은 그 무엇과도 바꿀 수 없는 소중한 지식 자산이기 때문입니다. 한 번 소실되면 완벽한 재현이 불가능한 영역이기에, 어떤 돌발 변수 앞에서도 시스템을 견고하게 지킬 수 있는 복원 환경을 갖추는 것이 도구를 잘 사용하는 일만큼이나 본질적이라는 점을 체감했네요. 참고로, 서버 수준의 스냅샷 외에도, Hermes 자체적으로 ‘$hermes backup’ 명령어를 통해 사용자 데이터 전체를 ZIP으로 아카이빙하는 기능을 제공하고 있습니다. 틈틈이 cronjob을 설정해 데이터를 압축하고 이를 안전한 곳으로 옮겨두는 프로세스를 구축한다면, 예상치 못한 위기 상황에서도 업무의 연속성을 매끄럽게 이어가는 데 큰 도움이 될 것 같네요.

글을 쓰다보니, Hermes가 정말 누구에게 도움이 될지 궁금해졌는데요. 저와 같이 일상이나 업무에서 생산성을 높이려는 분들 이외에 오히려 다음과 같은 고민이 있는 분들에게도 많은 도움이 될 것 같다는 생각이 들었습니다.

메모는 많은데 정리된 산출물이 부족한 사람
리서치를 많이 하지만 다시 찾기 어렵다고 느끼는 사람
매주 반복해서 확인하는 정보가 많은 사람
Slack, Obsidian, 터미널, 파일 시스템을 오가며 일하는 사람
AI 답변을 일회성으로 소비하는 데 아쉬움을 느끼는 사람
나만의 작업 방식과 기준을 에이전트에게 축적하고 싶은 사람

단순히 LLM의 인터페이스를 혁신하고 답변을 노트로 기록하며 주기적인 자동화를 실현하는 것만이 Hermes의 진정한 가치는 아닙니다. 본질적인 강점은 개인의 업무 방식과 체계, 즉 일하는 메커니즘 자체를 재설계하는 데 있습니다. 과거에는 사용자가 일일이 기억하고 리서치하며 저장과 반복을 직접 수행해야 했지만, 이제는 파편화된 생산성 프로세스를 하나의 유기적인 파이프라인으로 연결하여 에이전트라는 팀원에게 위임할 수 있게 된 것이죠. 복잡한 도구들을 무작정 늘리기보다, 핵심적인 툴들을 지능적으로 결합하고 그 사이의 데이터 흐름을 정교하게 가다듬는 과정이 곧 나만의 독보적인 생산성 엔진을 구축하는 핵심 전략이라 확신합니다. 물론 현재 공개된 기능만으로도 충분히 강력한 성능을 경험할 수 있지만, 보안 거버넌스나 인프라의 운영 안정성 측면에서 여전히 정교한 고도화가 요구되는 초기 단계이기도 합니다. 이에 사용을 고려하신다면 이러한 기술적 변수들까지 면밀히 검토하며 단계적으로 활용 범위를 넓혀가시는 것이 바람직할 것 같아요. 완성형이라기보다 발전 중인 도구라는 점에서, 개인이 주도하는 에이전트의 시대에 Hermes Agent가 앞으로 우리 일상을 어떻게 바꿔놓을지 무척이나 기대되네요.

🧩 흩어진 LLM 답변을 한 곳에 모으지 못해 고민하던 끝에, 오픈소스 AI 에이전트 'Hermes Agent'(Nous Research)를 VPS에 설치해 Slack DM 한 줄로 리서치·글쓰기·저장까지 위임하는 환경을 구축한 실사용 경험기입니다.
🛠️ 핵심 경험은 네 가지 — ①Slack을 메인 인터페이스로 4개 전문 에이전트(Hermes·Researcher·Writer·Editor)를 '팀'처럼 운용 ②대화를 Obsidian 노트로 자동 축적해 지식 자산화(frontmatter·태그·양방향 동기화) ③크론(cron)으로 반복 업무 약 16종 자동화 ④스냅샷 백업으로 장애를 30분 만에 복구.
🔑 진짜 가치는 도구를 늘리는 게 아니라 '일하는 메커니즘 자체'를 재설계하는 데 있다 — 파편화된 생산성 프로세스를 하나의 유기적 파이프라인으로 엮어 에이전트에게 위임하는 것이 핵심이며, 단 보안·인프라는 아직 초기 단계라 단계적 도입을 권합니다.