Hermes Agent가 뭔지 3줄로 정리하면

Hermes Agent는 Nous Research가 2026년 2월에 오픈소스로 공개한 자율형 AI 에이전트입니다. 서버나 VPS에 설치해 두면 텔레그램, 디스코드, 슬랙, 왓츠앱, 시그널, 이메일에서 24시간 대화할 수 있고 — 중요한 건 노트북이 꺼져 있어도 계속 돌아갑니다. (출처: hermes-agent.org 공식, 2026.04.02 기준)

설치 명령은 딱 한 줄입니다.

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

Python 3.11, uv, 저장소 클론까지 한 번에 처리해 줍니다. sudo도 필요 없습니다. Linux, macOS, WSL2에서 작동하고 Windows 네이티브는 아직 실험적입니다. (출처: GitHub NousResearch/hermes-agent)

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“쓸수록 똑똑해진다”는 게 실제로 어떻게 작동하는지

Hermes Agent의 핵심 주장은 “학습 루프(closed learning loop)”입니다. 이 에이전트는 복잡한 문제를 해결하고 나면 그 과정을 SKILL.md 형식으로 자동 저장합니다. 다음번에 비슷한 작업이 들어오면 저장된 스킬을 참조해 더 빠르게 처리합니다. (출처: GitHub 공식 README)

메모리 구조는 세 단계로 나뉩니다. 세션 내 컨텍스트 → MEMORY.md에 저장되는 중기 기억 → USER.md에 쌓이는 사용자 프로파일. 이 세 레이어가 FTS5(전문 검색 인덱스)와 LLM 요약 기능을 통해 과거 세션을 검색할 수 있게 해 줍니다. 3주 전에 했던 작업을 “그때 배포하다 막혔던 거 있었잖아”라고 물어보면 찾아내는 구조입니다.

단, 이 학습 루프가 제대로 돌아가려면 모델이 툴 호출을 정확하게 실행해야 합니다. 모델이 도구를 쓰는 대신 “~를 할 예정입니다”라고 말로만 설명하면 스킬이 생성되지 않습니다. v0.5.0 릴리스노트에 이 문제가 직접 언급되어 있습니다.

Added GPT_TOOL_USE_GUIDANCE to prevent GPT models from describing intended actions instead of making tool calls, plus automatic stripping of stale budget warnings from conversation history that caused models to avoid tools across turns.

(출처: v0.5.0 릴리스노트, PR #3528, 2026.03.28)

GPT 계열 모델이 툴을 안 쓰고 말로 설명하는 버그가 있었다는 게 공식 문서에 명시된 겁니다. 학습 루프가 기대한 만큼 작동하지 않았던 이유 중 하나입니다.

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GPT 쓰면 툴콜이 왜 안 되는지 이유가 있습니다

이 부분은 좀 더 뜯어볼 필요가 있습니다. GPT 모델들은 컨텍스트가 길어지면 이전에 받았던 “토큰 예산 경고(budget warning)” 메시지가 대화 기록에 남아 있어서, 이후 턴에서 툴 호출을 피하려는 경향이 생깁니다. 공식 문서에서 직접 확인한 내용입니다.

추가로, v0.5.0 이전에는 Anthropic API를 직접 쓸 때 max_tokens가 16K로 하드코딩되어 있었습니다. Claude Opus 4.6의 실제 출력 한도는 128K, Sonnet 4.6은 64K입니다. 즉 v0.5.0 이전에는 Claude로 Hermes를 쓰더라도 출력이 16K에서 잘리고 있었다는 뜻입니다. 공식 문서에 이렇게 적혀 있습니다.

Replaced hardcoded 16K max_tokens with per-model native output limits (128K for Opus 4.6, 64K for Sonnet 4.6), fixing “Response truncated” and thinking-budget exhaustion on direct Anthropic API.

(출처: v0.5.0 릴리스노트 PR #3426, #3444)

128K와 16K는 8배 차이입니다. Opus 4.6을 쓰면서 왜 긴 작업이 중간에 잘리는지 몰랐다면, v0.5.0 이전 버전 때문이었을 가능성이 높습니다.

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v0.5.0에서 litellm이 왜 통째로 사라졌는지

이 부분이 가장 적게 알려진 내용입니다. v0.5.0(2026.03.28) 릴리스노트에는 이런 항목이 있습니다.

Supply chain hardening — Removed compromised litellm dependency, pinned all dependency version ranges, regenerated uv.lock with hashes, added CI workflow scanning PRs for supply chain attack patterns, and bumped deps to fix CVEs.

(출처: v0.5.0 릴리스노트 PR #2796, #2810, #2812, #2816, #3073, 2026.03.28)

“compromised”, 즉 litellm 패키지가 손상됐다는 표현이 공식 릴리스노트에 직접 들어가 있습니다. litellm은 다수의 LLM API를 통합해 주는 Python 라이브러리로, 많은 AI 에이전트 프로젝트들이 의존하고 있는 패키지입니다. 이 패키지의 공급망 이슈는 Hermes만의 문제가 아니라 litellm을 쓰는 다른 AI 도구들도 점검이 필요한 상황입니다.

Nous Research의 대응은 litellm 의존성 제거 + 모든 패키지 버전 범위 고정 + uv.lock 해시 재생성 + PR 스캐닝 CI 추가였습니다. typer, platformdirs도 같이 제거됐습니다. 의존성 고정만으로는 이미 손상된 패키지를 막을 수 없기 때문에 통째 제거를 선택한 겁니다.

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OpenClaw랑 뭐가 다른지 딱 두 줄로

이 질문이 가장 많이 나옵니다. Hermes Agent GitHub에는 심지어 OpenClaw에서 Hermes로 이주(migrate)하는 명령이 기본 내장되어 있습니다.

hermes claw migrate

SOUL.md 페르소나, MEMORY.md, USER.md, 커맨드 허용 목록, 텔레그램/OpenRouter/Anthropic API 키까지 한 번에 가져올 수 있습니다. (출처: GitHub README – Migrating from OpenClaw)

노트북이 꺼져 있어도 에이전트가 계속 돌아가야 하면 Hermes, 내 컴퓨터에서 파일·브라우저·앱을 직접 건드려야 하면 OpenClaw. 이 두 줄로 선택 기준은 충분합니다.

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로컬 모델로 돌리면 진짜 되는지

된다고 알려져 있지만, 실제 사용자 경험은 좀 다릅니다. Reddit r/LocalLLM에서는 Ollama에 연결해 텔레그램까지 붙이는 데 성공한 사례가 있지만, LM Studio 연동은 API 설정이 안 맞아서 실패했다는 보고가 있습니다. (출처: reddit.com/r/LocalLLM, 2026.03.19)

공식 문서에는 “모든 OpenAI 호환 엔드포인트”를 지원한다고 나와 있습니다. 그런데 v0.5.0 릴리스노트를 보면 로컬 서버 인증 없이 쓸 때 aux 클라이언트에 placeholder key가 필요한 버그가 있었다는 내용이 v0.6.0에 픽스로 들어갑니다.

Ollama로 돌리고 싶다면 hermes model 실행 후 Custom API 항목에서 http://localhost:11434/v1를 입력하면 됩니다. 단, 보조 LLM 호출이 추가로 발생하는 구조는 피할 수 없습니다.

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v0.6.0에서 추가된 것 중 실제로 쓸만한 것

v0.6.0(2026.03.30)은 “멀티 인스턴스 릴리스”라고 불립니다. 2일 만에 95개 PR이 처리됐습니다. (출처: GitHub Releases, 2026.03.30)

프로필 시스템(Profiles)이 추가됐습니다. 같은 설치본에서 여러 개의 독립된 Hermes 인스턴스를 돌릴 수 있습니다. 각 프로필은 config, memory, sessions, skills, gateway 서비스가 완전히 분리됩니다. 업무용 에이전트, 개인 에이전트, 특정 프로젝트용 에이전트를 따로 굴릴 수 있다는 뜻입니다.

hermes profile create work
hermes -p work          # work 프로필로 실행
hermes profile list     # 프로필 목록 확인

MCP 서버 모드도 추가됐습니다. hermes mcp serve를 실행하면 Claude Desktop, Cursor, VS Code 같은 MCP 호환 클라이언트에서 Hermes의 대화 기록과 세션을 바로 조회할 수 있습니다.

폴백 프로바이더 체인도 생겼습니다. 주 프로바이더가 오류를 내면 자동으로 다음 프로바이더로 넘어갑니다. config.yaml에 fallback_providers로 순서를 지정하면 됩니다. API 다운 때 에이전트가 멈추는 문제가 있었다면 이걸로 해결됩니다.

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Q&A

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마치며

Hermes Agent는 “쓸수록 똑똑해지는 에이전트”라는 말이 과장만은 아닙니다. 학습 루프 구조 자체는 탄탄하고, MIT 오픈소스에 Nous Portal 400개 이상 모델을 지원하는 건 확실히 매력적입니다.

다만 솔직히 말씀드리면, 지금은 속도를 우선으로 개발 중인 단계입니다. 6일 안에 4개 메이저 버전이 나온다는 건 빠른 발전이기도 하지만 그만큼 변화가 많다는 뜻이기도 합니다. v0.5.0에서 공급망 오염(litellm)을 처리했고, GPT 툴콜 오작동도 잡았지만 — 버전마다 릴리스노트를 챙겨봐야 하는 프로젝트입니다.

노트북이 꺼져도 계속 돌아가는 24시간 개인 AI 에이전트가 필요하다면, 현재 MIT 오픈소스 에이전트 중 가장 완성도 있는 선택지입니다. 설치가 어렵지 않고, OpenClaw에서 넘어오는 이주 경로도 공식으로 지원합니다. $5 VPS 한 대면 충분히 돌아갑니다.

한 줄 요약: Hermes Agent는 서버에 살면서 배우는 에이전트입니다. 로컬 머신을 직접 건드려야 한다면 OpenClaw, 서버에서 24시간 자율 작동이 필요하다면 Hermes.

본 포스팅 참고 자료

1. Hermes Agent 공식 홈페이지 (hermes-agent.org/ko/)
2. GitHub — NousResearch/hermes-agent (README, v0.5.0, v0.6.0 릴리스노트)
3. Hermes Agent 공식 보안 문서 (hermes-agent.nousresearch.com/docs)