HERMES 에이전트가 다른 HERMES 에이전트를 구축하고
Slack에 온보딩하고 있습니다.
Computer Use를 사용합니다. GPT-5.6 Terra.
AI 직원이 AI 직원을 채용하는 중입니다.

데모가 아닙니다. 실제 비즈니스 워크플로우입니다.
Dewey라고 불리는 하나의 Hermes 에이전트가
고객의 Slack 워크스페이스에 새로운 AI 에이전트들을 온보딩합니다.

이 에이전트는 Computer Use를 통해 apps.slack.com을 엽니다.
관리자 패널을 탐색합니다.
봇 토큰 (bot tokens)을 생성하고 권한을 설정합니다.
워크스페이스에 새로운 에이전트를 추가합니다.
사람이 Slack 설정을 전혀 건드리지 않았습니다.

설정 (두 개의 환경):

ORGO (Computer Use 머신):
SSH를 통해 접속하는 원격 머신입니다.
GPT-5.6 Terra 및 @trycua를 통한 Computer Use로 Hermes를 실행합니다.
Dewey가 브라우저를 열고
웹 앱과 상호작용하는 곳입니다.

GPT-5.6 Sol과 Luna도 이 작업을 위해 작동합니다.
Terra는 균형 잡힌 옵션입니다 (Sol 비용의 절반으로 품질 유지).

ORCA (코딩 환경):
코드 및 개발을 위한 별도의 머신입니다.
동일한 워크플로우에 연결되어 있습니다.

Grok은 Dewey가 브라우저 작업을 처리하는 동안
실시간 X 검색 및 컨텍스트 수집을 위해
MCP를 통해 Orgo에 연결되어 있습니다.

두 대의 머신. 두 가지 역할.
하나는 사고와 코딩을 위해, 다른 하나는 화면에서 행동하기 위해 존재합니다.

워크플로우:

1. Dewey가 작업을 수신합니다: [고객]을 위한 새로운 에이전트 온보딩
2. Computer Use를 통해 Slack 관리자 페이지를 엽니다 (apps.slack.com)
3. 설정을 탐색하고 봇을 생성합니다.
4. 스코프 (scopes) 및 봇 토큰을 구성합니다.
5. 새로운 Hermes 에이전트 프로필을 설정합니다.
6. 새로운 에이전트를 고객의 Slack에 연결합니다.
7. 새로운 에이전트가 워크스페이스에서 활성화되어 응답합니다.

에이전트는 스크립트를 따르는 것이 아닙니다.
화면을 읽고, 결정을 내리며,
요소를 클릭하고 양식을 채웁니다.
사용자의 커서는 움직이지 않습니다. 백그라운드 작업입니다.
시각 능력을 갖춘 모델 (vision-capable model)이 필요합니다.

이것이 중요한 이유:

한 명의 고객을 위한 수동 에이전트 온보딩:
프로필 생성, 게이트웨이 설정, Slack 구성,
토큰 붙여넣기, 연결 테스트. 20~30분 소요.

Dewey는 이를 몇 분 만에 수행합니다. 어떤 고객에게든.
반복적으로 수행합니다. 사람의 설정 시간이 필요 없습니다.

패턴: 수요에 따라 워커 에이전트 (worker agents)를
준비, 구성 및 배포하는 하나의 매니저 에이전트.

직접 더 많은 에이전트를 설정함으로써 확장하는 것이 아닙니다.
하나의 에이전트가 나머지 에이전트들을 설정하게 함으로써 확장하는 것입니다.

이것이 바로 실제 운영 환경 (production)에서의 에이전트 간 위임 (agent-to-agent delegation)이 구현되는 모습입니다. 이론이 아닙니다. 오늘 바로 배포됩니다.