모든 것을 실제로 기억하는 AI 에이전트를 발견했습니다

이 글은 Hermes Agent Challenge를 위한 제출물입니다.

저는 한동안 다양한 AI 에이전트들을 가지고 놀아왔습니다. 대부분은 대화가 끝나는 순간 모든 것을 잊어버리는 영리한 챗봇(Chatbot)처럼 느껴졌습니다. 그러다 몇 주 전 Nous Research의 Hermes Agent를 사용해 보았습니다. 그것은 정말 다르게 느껴졌습니다. 사용자와 함께 성장합니다. 그 점이 제 기억에 남았습니다.

Hermes Agent란 무엇인가

Hermes는 사용자의 자체 서버나 VPS(가상 사설 서버)에서 실행되는 오픈 소스 자율 에이전트(Autonomous Agent)입니다. 특정 IDE나 특정 API에 종속되지 않습니다. 한 번 설치하면 원하는 모델을 선택할 수 있으며, 시간이 지남에 따라 자체적인 메모리(Memory)와 기술(Skill)을 구축하기 시작합니다.

핵심 아이디어는 내장된 학습 루프(Learning Loop)입니다. 유용한 문제를 해결하면 Markdown 형식으로 재사용 가능한 기술을 생성할 수 있고, 나중에 이를 개선하거나 필요할 때 다시 불러올 수 있습니다. 또한 세션 간에 지속적인 메모리(Persistent Memory)를 유지하므로, 사용자가 어떻게 작업하는지, 프로젝트가 어떤 모습인지에 대한 그림을 서서히 그려나갑니다.

저는 간단한 curl 명령어를 사용하여 저렴한 VPS에 이를 설정했습니다. 설치 프로그램은 직관적입니다. 그 후 hermes setup을 실행하고 이미 접근 권한이 있는 모델에 연결했습니다. 불과 몇 분 만에 서버 백그라운드에서 작업하는 동안 Telegram을 통해 에이전트와 대화할 수 있었습니다. 그 자체만으로도 해방감을 느꼈습니다.

지금까지의 경험

저는 간단하게 시작했습니다. 몇 개의 GitHub 저장소(Repo)를 모니터링하고 매일 요약본을 보내달라고 요청했습니다. 제가 지침을 반복하지 않아도 이전 날의 문맥(Context)을 기억했습니다. 일주일 동안 에이전트는 해당 보고서들을 보기 좋게 포맷팅하기 위한 몇 가지 작은 기술들을 스스로 만들어냈습니다.

또한 연구 작업에도 사용했습니다. 웹을 검색하고, 페이지를 브라우징하며, 단계들을 체인(Chain)으로 연결할 수 있습니다. 저를 놀라게 했던 점은 후속 질문(Follow-ups)을 처리하는 방식이었습니다. 매번 새로 시작하는 대신, 이전 대화의 앞부분을 참조했습니다. 덕분에 긴 프로젝트도 더 자연스럽게 느껴졌습니다.

멀티 플랫폼 지원은 실용적입니다. 노트북의 CLI와 휴대폰의 Telegram 사이를 전환하며 사용합니다. 에이전트는 제가 멈춘 지점에서 그대로 작업을 이어갑니다.

이것이 중요한 이유

대부분의 에이전트 프레임워크 (agent frameworks)는 여전히 상태가 없는 (stateless) 것처럼 느껴집니다. 당장은 좋은 결과를 얻을 수 있지만, 시간이 지남에 따라 비서를 진정으로 유용하게 만드는 연속성 (continuity)을 놓치게 됩니다. Hermes는 지속성 있는 메모리 (persistent memory)와 자동 생성된 기술 (auto-generated skills)을 통해 이를 해결하고자 합니다. 아직 초기 단계이지만, 저는 이 접근 방식이 제가 매일 AI와 협업하는 방식을 어떻게 바꿀 수 있을지 이미 보고 있습니다.

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 완전히 오픈 소스 (open source)로 제공됩니다. 여러분의 데이터와 설정은 여러분의 소유입니다. 추적 (tracking)은 없습니다. 로컬 (locally)에서 실행하거나, VPS에서, 또는 비용을 낮게 유지하기 위해 유휴 상태일 때 잠드는 서버리스 (serverless) 환경에서도 실행할 수 있습니다.

시작하기

직접 시도해보고 싶다면:

1. Linux, macOS 또는 WSL에서 한 줄 설치 명령어를 실행하세요.
2. 빠른 설정을 진행하세요.
3. 모델 제공자 (model provider)를 선택하세요. 로컬 모델을 포함한 다양한 옵션과 함께 작동합니다.
4. 채팅을 시작하고 에이전트가 학습하게 하세요.

공식 문서 (official docs)는 명확하며 GitHub 리포지토리 (repo)는 활발하게 운영되고 있습니다.

저는 이것으로 또 무엇을 만들 수 있을지 여전히 탐색 중입니다. 지금은 마치 지난 프로젝트의 세부 사항을 절대 잊지 않고, 우리가 함께 하는 일들에 대해 조용히 점점 더 능숙해지는 주니어 동료를 둔 것 같은 기분이 듭니다.

만약 Hermes나 다른 에이전트 프레임워크를 사용해 보셨다면, 어떤 점이 효과적이었고 어떤 점이 그렇지 않았는지 듣고 싶습니다. 이 분야는 빠르게 움직이고 있으며, 실제 경험을 공유하는 것은 모두에게 도움이 됩니다.

개방적이고 스스로 개선되는 에이전트 (open, self-improving agent)가 여러분의 워크플로 (workflow)에 어떤 의미를 가질 것이라고 생각하시나요?