Hermes Agent 와 qwen3.6-35b-a3b Q6_K 를 활용한 McKinsey 스타일의 심층 연구 보고서 작성
요약
이 글은 15년 이상 공공 기관의 사회적 연구 경험을 가진 필자가, Hermes Agent와 Qwen3.6-35b-a3b 모델을 활용하여 McKinsey 스타일의 심층 연구 보고서를 작성하는 과정을 공유합니다. 비록 기술적인 한계가 존재하지만, 반복적인 작업과 정교한 프롬프팅을 통해 21페이지 분량의 복잡한 문서를 거의 자동으로 초안부터 수정, 차트 삽입까지 완성할 수 있음을 보여줍니다. 필자는 이 경험이 공공 연구 분야에 흥미로운 첫 단계가 될 것이라 기대하며 관련 기술 스택과 산출물을 공유합니다.
핵심 포인트
- Hermes Agent와 Qwen3.6-35b 모델을 활용하여 전문적인 심층 보고서 작성이 가능함.
- 반복적이고 복잡한 문서 작업(문제 진단, 수정, 차트 삽입 등)을 자동화할 수 있는 잠재력을 입증함.
- 완벽하지는 않지만, 정교한 프롬프트와 에이전트 시스템을 통해 공공 연구 분야의 초안 작성 및 보조 도구로 활용 가능함.
- 실제 사용 환경(Intel Core i-12th Gen, RTX 4060 등)과 상세 기술 스택을 공유하여 재현성을 높임.
안녕하세요.
영어 원어민은 아니며, AI 가 편집한 것이 아니니 참고해 주세요.
15 년 이상 공공 기관의 사회적 연구자로서 활동했습니다 (현재 실업 중). 정부 및 공공 행정 고위 관료들을 위한 정책 브리핑, 보고서 및 유사 문서 작성 경험이 많습니다. Hermes Agent 를 사용하여 qwen3.6-35b-a3b Q6_K 를 통해 심층 연구를 수행하고 잘 구성된 보고서를 작성해 보려 했지만, 포함된 기술은 부족하다고 느꼈습니다. 그러나 Qwen 모델과 처음 접했을 때, Perplexity 와 유사한 결과를 얻을 수 있다는 것을 느꼈습니다. 몇 가지 작업과 5 시간 동안 기계가 모서리에 소리를 내며 작동한 후, 상당히 수용 가능한 결과를 얻었습니다. 완벽하지는 않지만 시작하기에 충분합니다.
동일한 문서 (21 페이지) 를 총 6 번 반복하여 초안에서 문제 진단 및 수정, 차트 작성 및 삽입까지 거의 자동으로 수행했습니다. 매우 정확한 프롬프트와 함께 미래에는 완전한 자동 조종이 가능할 것이라고 생각합니다.
또한: 무려 5 시간 이상 연속 작업. 초당 28 토큰. 느립니다. (12 세대 Intel Core, 32 Gb RAM, RTX 4060, LinuxMint)
호기심을 가진 분들을 위해 모든 기술, 프롬프트, 메타프롬프트, 파이썬 스크립트 및 모든 중간 산출물, 에이전트가 작성한 최종 보고서 (유럽의 AI 현황, md, docx, pdf 형식) 를 포함한 git 저장소를 제공합니다. README 와 폴더 조직은 동일한 AI 에이전트가 작성했습니다 (너무 바빠서/슬퍼서 신경 쓰지 않음). 그러나 공공 연구 사업에 관심 있는 분들에게 첫 단계로 활용하기에는 흥미롭다고 생각합니다. 문서 및 폴더를 탐색하는 데 AI 를 사용하는 것을 권장합니다.
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