Hermes Agent 가이드: 개념 및 사용 방법

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TL;DR

Hermes Agent는 단순한 프롬프트 래퍼를 넘어 CLI, API 서버, 메시징 게이트웨이 등 다양한 엔트리 포인트를 제공하는 오픈소스 에이전트 런타임입니다. 이 시스템은 브라우저 자동화, 터미널 실행, 파일 작업 및 스케줄링 기능을 결합하여 복잡한 실무 워크플로를 자동화하도록 설계되었습니다. 특히 SQLite 기반의 세션 저장소와 Markdown 파일을 활용한 장기 메모리 관리 기능을 통해 사용자 선호도를 학습하고 세션 간 컨텍스트를 유지합니다. 로컬 모델인 Ollama부터 클라우드 API까지 폭넓은 모델 제공자를 지원하며, 샌드박싱과 같은 보안 기능을 통해 안전한 실행 환경을 보장합니다.

배경

Git 설치, WSL2 (Windows 사용자의 경우), 기본적인 CLI 사용 능력, Ollama 또는 LLM API 키

대상 독자

자체 호스팅 기반의 고급 AI 에이전트 워크플로를 구축하려는 개발자 및 자동화 엔지니어

의미 / 영향

Hermes Agent는 단순 보조 도구를 넘어 기업용 운영 레이어로서의 에이전트 가능성을 보여줍니다. 특히 로컬 모델 지원과 강력한 보안 제어 기능은 데이터 프라이버시가 중요한 엔터프라이즈 환경에서 오픈소스 에이전트 도입을 가속화할 것입니다.

섹션별 상세

Hermes Agent는 다층 구조의 아키텍처를 통해 사용자 요청을 처리하고 도구 호출 및 재시도 로직을 관리합니다. CLI나 API를 통해 입력된 요청은 에이전트 코어로 전달되어 프롬프트 생성, LLM 호출, 도구 실행 과정을 거치며, 오류 발생 시 대체 모델로 전환하는 유연성을 갖췄습니다.

Hermes Agent의 전반적인 시스템 아키텍처 다이어그램 — Diagram입력 엔트리 포인트(CLI, API 등)부터 에이전트 루프, 코어 모듈, 실행 표면(터미널, 브라우저 등), 그리고 상태 및 지식 저장소(SQLite, Markdown) 간의 상호작용 구조를 보여줍니다.

에이전트 루프 내에서 병렬 도구 실행과 효율적인 컨텍스트 관리를 수행합니다. 모델이 여러 도구를 요청할 경우 스레드 풀을 통해 병렬로 실행하여 속도를 높이며, 컨텍스트가 50%를 초과하면 이전 메시지를 압축하여 토큰 효율성을 최적화합니다.

SQLite 데이터베이스와 Markdown 파일을 사용하여 상태 및 장기 메모리를 관리합니다. 세션 데이터는 전체 텍스트 검색이 가능한 SQLite에 저장되며, 일반 사실은 MEMORY.md에, 사용자 선호도는 USER.md에 저장되어 새로운 세션 시작 시 시스템 프롬프트에 자동으로 주입됩니다.

강력한 브라우저 도구와 보안 제어 기능을 제공합니다. 웹 페이지를 접근성 트리 형태로 표현하여 모델의 탐색 효율을 높이며, allow_private_urls 설정을 통해 로컬 주소 접근을 차단함으로써 SSRF 공격과 같은 보안 위협을 방지합니다.

복잡한 작업을 위해 영구적인 목표 설정과 하위 에이전트 위임 기능을 지원합니다. /goal 명령으로 목표가 완료될 때까지 여러 턴에 걸쳐 작업을 수행할 수 있으며, 특정 작업을 격리된 환경의 하위 에이전트에게 위임하여 병렬 처리가 가능합니다.

세 개의 하위 에이전트에게 작업을 위임하는 실행 화면 — ScreenshotPython, Rust, Go 분석 작업을 각각의 하위 에이전트에게 병렬로 위임하고 그 결과를 종합하는 과정을 시각적으로 확인시켜 줍니다.

execute_code 도구를 통해 모델이 직접 Python 스크립트를 작성하고 실행하여 도구들을 제어할 수 있습니다. 이는 여러 번의 모델 턴이 필요한 복잡한 과정을 단일 턴으로 압축하여 토큰 사용량을 줄이고 실행 효율성을 극대화하는 강력한 기능입니다.

실무 Takeaway

반복적인 시스템 프롬프트나 사용자 선호도 관리가 필요한 경우, Hermes의 MEMORY.md와 USER.md 자동 주입 기능을 활용해 세션 간 일관성을 유지할 수 있습니다.
보안이 중요한 환경에서는 설정 파일에서 allow_private_urls를 false로 유지하고, 로컬 및 클라우드 브라우저 라우팅 정책을 설정하여 SSRF 공격을 방어해야 합니다.
다단계 추론이 필요한 대규모 리서치 작업 시 execute_code 도구를 사용하여 모델이 직접 로직을 코드로 구현하게 함으로써 API 호출 횟수와 비용을 절감할 수 있습니다.

언급된 리소스

GitHubHermes Agent GitHub Repository