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핵심 요약
Hermes Agent는 단순한 도구를 넘어 MCP를 통해 다른 AI와 협업하고 스스로 작업을 관리하는 강력한 백엔드 시스템이 될 수 있다. 7단계 레벨업 과정을 통해 에이전트의 메모리, 자동화, 시각적 관리 능력을 극대화할 수 있다.
배경
단순한 챗봇을 넘어 스스로 학습하고 도구를 사용하는 자율형 AI 에이전트에 대한 수요가 증가하고 있다.
대상 독자
자신만의 자율형 AI 에이전트 시스템을 구축하고 싶은 개발자 및 AI 파워 유저
의미 / 영향
Hermes Agent는 단순한 개인 비서를 넘어 기업용 AI 인프라의 프로토타입 역할을 할 수 있다. 특히 MCP 통합은 서로 다른 AI 에이전트들이 표준화된 프로토콜로 협업하는 에이전트 생태계의 가능성을 보여준다. 개발자는 이를 통해 복잡한 백엔드 로직을 AI에게 위임하고 고차원적인 설계에 집중할 수 있는 환경을 구축하게 된다.
챕터별 상세
02:30
레벨 1: VPS 설치 및 기본 환경 구축
AI 에이전트가 24시간 독립적으로 실행될 수 있도록 전용 VPS 환경을 준비한다. Hostinger와 같은 서비스를 활용해 Ubuntu 서버를 생성하고 SSH로 접속한 뒤, Nous Research에서 제공하는 원라인 설치 스크립트를 실행하여 의존성을 해결한다. 설치 완료 후 OpenRouter API 키를 연동하여 에이전트가 사용할 LLM 모델(예: Claude 3.5 Opus)을 설정함으로써 기본 채팅이 가능한 상태를 만든다.
08:13
레벨 2: Discord 및 메시징 플랫폼 연동
터미널을 벗어나 일상적인 메신저에서 에이전트를 제어하기 위해 Discord 봇을 연동한다. Discord 개발자 포털에서 새 애플리케이션을 생성하고 봇 토큰을 발급받아 Hermes Gateway 설정에 입력한다. Privileged Gateway Intents를 활성화하여 봇이 메시지를 읽고 반응할 수 있게 권한을 부여하면, 스마트폰이나 데스크톱 Discord 앱을 통해 원격으로 명령을 내리고 결과를 확인할 수 있다.
bash
curl -fSSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/Hermes-Agent/main/scripts/install.sh | bashHermes Agent를 VPS에 설치하기 위한 원라인 설치 명령어
13:46
레벨 3: Curator를 통한 스킬 최적화
에이전트가 스스로 생성한 스킬들이 무분별하게 쌓여 컨텍스트 비용이 증가하는 문제를 해결하기 위해 Curator 기능을 활성화한다. Curator는 에이전트가 학습한 스킬들의 사용 빈도를 추적하여 30일간 사용되지 않은 스킬은 stale로 표시하고, 90일이 지나면 자동으로 삭제한다. 이를 통해 에이전트의 지식 베이스를 최신 상태로 유지하며 불필요한 토큰 낭비를 방지하고 추론 효율을 높인다.
15:01
레벨 4: Cron 작업을 활용한 자동화 및 백업
에이전트의 작업 결과물과 설정 파일을 안전하게 보호하기 위해 GitHub 자동 백업 시스템을 구축한다. GitHub에서 개인 액세스 토큰(PAT)을 발급받아 에이전트의 환경 변수에 저장하고, 매일 새벽 3시에 전체 폴더를 압축하여 비공개 리포지토리에 푸시하도록 Cron 작업을 설정한다. 사용자는 자연어로 "매일 새벽 3시에 내 데이터를 GitHub에 백업해줘"라고 명령하는 것만으로 복잡한 스케줄링 로직을 구현할 수 있다.
20:48
레벨 5: 칸반 보드를 이용한 멀티 에이전트 오케스트레이션
복잡한 프로젝트를 수행하기 위해 여러 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템을 칸반 보드 UI로 관리한다. Hermes Agent v0.12.0에 도입된 칸반 기능을 통해 연구원, 분석가, 작가 등 서로 다른 페르소나를 가진 에이전트들에게 작업을 할당한다. 각 에이전트는 보드에서 자신의 상태에 맞는 작업을 가져와 병렬로 처리하며, 사용자는 웹 UI를 통해 작업의 진행 상황을 시각적으로 모니터링하고 개입할 수 있다.
bash
hermes config set GITHUB_TOKEN github_pat_11BNZ45DY0Cieba55zsyyp_aImfJV1A6xUURIY15dqFrXUq894IG7mCfs1cl3LyS1AFAEI6GXIGitHub 자동 백업을 위해 환경 변수에 토큰을 설정하는 명령어
21:09
레벨 6: Holographic 메모리 플러그인 적용
에이전트가 과거의 대화 맥락을 잊어버리는 한계를 극복하기 위해 로컬 기반의 Holographic 메모리 시스템을 설정한다. 기존 RAG 방식이 단순 유사도 검색에 의존하는 것과 달리, Holographic 메모리는 대화 종료 시 핵심 사실을 추출하여 구조화된 형태로 저장한다. 이를 통해 에이전트는 사용자의 선호도, 이전 프로젝트의 세부 사항, 특정 설정값 등을 장기적으로 기억하며 일관성 있는 보조를 수행한다.
27:38
레벨 7: MCP 서버 노출 및 Claude Code 통합
Hermes Agent를 하나의 독립된 MCP(Model Context Protocol) 서버로 동작시켜 외부 도구인 Claude Code와 연결한다. 이를 통해 Claude Code가 Hermes Agent의 기능을 호출하여 Discord 메시지를 읽거나 칸반 보드의 작업을 업데이트하는 등의 상호작용이 가능해진다. 결과적으로 Hermes Agent는 단순한 실행기를 넘어 다른 강력한 AI 모델들이 활용할 수 있는 지능형 백엔드 인프라로 진화한다.
실무 Takeaway
- AI 에이전트를 로컬이 아닌 VPS에서 실행하면 24시간 중단 없는 자동화 작업과 원격 제어가 가능하다.
- Curator 기능을 활용해 에이전트가 생성한 스킬의 생명주기를 관리함으로써 토큰 비용을 절감하고 성능을 유지할 수 있다.
- 칸반 보드 UI를 도입하면 텍스트 기반 터미널의 한계를 넘어 멀티 에이전트의 작업 흐름을 시각적으로 통제할 수 있다.
- MCP를 통해 에이전트를 서버로 노출하면 Claude Code와 같은 다른 AI 도구들이 에이전트의 기능을 API처럼 호출하여 사용할 수 있다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 06.수집 2026. 05. 06.출처 타입 YOUTUBE
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