이 AI는 당신의 뇌를 학습합니다.

오늘날 어디에나 있는 AI 챗봇과 상호작용할 때 좌절감은 빠르게 커집니다. 매번 새로운 세션은 백지 상태처럼 느껴지며, 사용자들은 방금 전까지 명확했던 맥락을 다시 설명하고, 파일을 다시 업로드하며, 환경 설정을 다시 해야 합니다. 이 근본적인 '기억상실 문제'는 잠재적으로 강력한 비서들을 지루하고 상태가 없는 도구로 변모시켜 진정한 장기적인 협력을 방해합니다.

미국 기업인 Nous Research는 이제 이 만연한 문제를 결정적으로 해결할 준비가 된 오픈소스 AI 에이전트 Hermes를 선보입니다. 'The Self-Improving Agent That Gets Smarter Every Day-Improving Agent That Gets Smarter Every Day'로 자리매김한 Hermes는 이전 세대의 세션 기반 한계를 버림으로써 인간-AI 상호작용을 근본적으로 재정의합니다. 단순한 작업 실행을 넘어 진정한 디지털 파트너가 되는 것을 목표로 합니다.

Hermes는 강력한 영구 메모리를 통해 이를 달성합니다. 대화 기록을 버리는 주류 AI 비서와 달리, Hermes는 모든 상호작용을 기억합니다. `memory.md` 파일과 같은 외부 파일에 메모리를 저장하거나, 향상된 회상을 위해 Supermemory, Mem0, 또는 OpenViking과 같은 외부 프로세서와 통합됩니다. 세션은 압축된 버전(약 3,500자 또는 700 토큰)으로 미리 로드되지만, 모든 과거 대화는 SQLite 데이터베이스에 저장되며, 효율적인 전체 텍스트 검색을 위해 FTS5를 활용하여 며칠 또는 몇 주 전의 잊혀진 세부 정보를 검색할 수 있습니다.

이 메모리는 지속적인 학습 루프를 촉진합니다. Hermes는 자율적으로 성찰하고, 학습하며, 진화하여 재사용 가능한 패턴을 추출하고 세션 전반에 걸쳐 지속되는 사용자 선호도, 결정 기록 및 작업 패턴의 실행 모델을 구축합니다. 대부분의 에이전트가 기본적으로 갖추지 못한 기능인 경험을 통해 자동으로 자체 기술을 생성하고, 이후의 모든 사용에서 이를 개선합니다.

에이전트는 컨텍스트를 적극적으로 관리하며, 컨텍스트 창의 50%를 초과하는 세션을 오래된 도구 호출 출력을 제거하면서 중요한 머리 및 꼬리 정보를 유지하여 압축합니다. Hermes는 또한 10턴마다 스스로 중요한 정보를 메모리에 저장하고 필요할 때 새로운 기술을 작성하도록 유도합니다. 이 근본적으로 다른 접근 방식은 AI를 일시적인 유틸리티에서 시간이 지남에 따라 사용자를 진정으로 이해하고 적응하는 장기적인 자기 개선 에이전트로 변화시킵니다.

오픈소스 AI 연구소 Nous Research에서 탄생한 Hermes는 인공지능 에이전트 분야에서 중요한 도약을 의미합니다. "The Self-Improving Agent That Gets Smarter Every Day-Improving Agent That Gets Smarter Every Day"로 불리는 Hermes는 단순한 명령-응답 메커니즘을 넘어 사용자-AI 관계를 재정의합니다. 모든 상호작용에서 패턴, 피드백 및 선호도를 관찰하여 사용자와 함께 세심하게 학습하고 성장하는 디지털 견습생 역할을 합니다. 이 에이전트는 단순히 응답하는 것이 아니라, 세션 전반에 걸쳐 진화하는 사용자, 그들의 결정 기록 및 작업 패턴에 대한 영구적인 모델을 적극적으로 구축합니다.

그리스 신화의 전령의 신에서 따온 이름인 Hermes는 정보와 행동을 위한 빠르고 지능적인 통로로서의 역할을 적절하게 설명합니다. 세션 망각에 시달리는 기존 챗봇과 달리, Hermes는 모든 과거 대화를 기억하는 영구 메모리를 자랑합니다. 이 컨텍스트는 `memory.md`, Supermemory, Mem0, 또는 OpenViking과 같은 외부 파일에 저장되며, FTS5를 사용하여 전체 텍스트 검색을 위해 모든 세션을 SQLite 데이터베이스에 색인화합니다. 결정적으로, Hermes는 성공적인 작업 완료로부터 재사용 가능한 스킬을 자율적으로 생성하고 개선하며, 약 10턴마다 중요한 정보를 저장하거나 새로운 스킬을 작성하도록 스스로를 유도합니다. 이는 Hermes를 독특하게 적응력 있게 만듭니다: Hermes를 더 많이 사용할수록, 특정 워크플로우에 더욱 능숙하고 맞춤화됩니다.

Hermes의 오픈 소스 기반은 활기찬 커뮤니티를 지원하며, GitHub 저장소를 통해 투명성과 협업 개발을 촉진합니다. 이 접근 방식은 사용자가 로컬, 5달러짜리 VPS, Docker, SSH를 통해, 또는 Modal 및 Daytona와 같은 서버리스 백엔드를 통해 배포할 때 뛰어난 유연성을 제공합니다. 사용자는 다음을 포함한 다양한 AI 모델에 Hermes를 연결할 수 있습니다: - OpenRouter를 통한 200개 이상의 옵션 (예: Gemma 4) - Nous Portal, z.ai/GLM, Kimi/Moonshot, MiniMax, OpenAI와 같은 특정 엔드포인트 또한, Hermes는 Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Email, CLI와 같은 플랫폼과 통합되어 다양한 장치에서 상호 작용을 제공합니다. 웹 검색, 브라우저 자동화, 비전, 예약 자동화를 포함한 40개 이상의 내장 도구가 제공되며, 제로 텔레메트리로 작동하고 향상된 개인 정보 보호 및 보안을 위해 샌드박스 환경에서 운영됩니다.

Hermes는 만연한 AI 망각 문제를 극복하기 위해 정교한 하이브리드 메모리 시스템을 사용합니다. 약 3,500자 또는 대략 700토큰으로 제한된 압축된 `memory.md` 파일에서 주요 사실과 현재 세션 데이터를 미리 로드합니다. 이 사전 가져오기는 모든 새로운 상호 작용에 대한 중요한 컨텍스트에 즉시 접근할 수 있도록 보장합니다.

이 초기 사전 로드 외에도, 모든 과거 세션은 강력한 전체 텍스트 검색 기능을 위해 FTS5를 활용하여 SQLite 데이터베이스 내에 세심하게 저장됩니다. 이 강력한 백엔드는 Hermes가 이전 대화, 행동 또는 학습된 통찰력을 검색하고 검색할 수 있도록 하여 개별 세션 전반에 걸쳐 지속되는 포괄적인 기록 컨텍스트를 제공합니다. Hermes는 몇 주 전의 정보도 정확하게 찾아내고 검색할 수 있습니다.

토큰 사용량을 관리하고 긴 대화에서 효율성을 유지하기 위해 Hermes는 지능적인 컨텍스트 압축을 구현합니다. 다른 에이전트와 달리, Hermes는 컨텍스트 창의 50%에서 압축을 시작합니다. 오래된 도구 호출의 출력을 전략적으로 제거하고 대화의 중간 부분을 압축하는 동시에 중요한 머리와 꼬리 부분을 세심하게 보존합니다. 이는 핵심 대화 흐름과 최근 컨텍스트가 손상되지 않도록 보장하여 귀중한 토큰을 절약합니다.

이 자가 개선 에이전트는 또한 선제적인 '자가 유도' 메커니즘을 특징으로 합니다. 약 10턴마다 AI 에이전트는 스스로에게 두 가지 중요한 행동을 수행하도록 내부적으로 프롬프트합니다: 중요한 수집된 정보를 장기 메모리에 저장하거나, 반복되는 작업 또는 성공적인 완료를 기반으로 새로운 재사용 가능한 스킬 생성을 제안합니다. 이러한 지속적인 내부 성찰을 통해 Hermes는 패턴을 자율적으로 식별하고 실행 가능한 기능으로 코딩할 수 있습니다.

이 모든 복잡한 학습 및 메모리 관리 프로세스는 백그라운드에서 원활하게 전개되어, Hermes의 진화가 사용자에게는 손쉽고 유기적으로 보이게 합니다. 이러한 끊임없는, 자발적인 자기 개선은 사용자 선호도, 결정 이력 및 작업 패턴에 대한 지속적인 모델을 구축하여, 에이전트가 모든 상호 작용을 통해 진정으로 더 똑똑해지고 사용자와 더 잘 맞춰지도록 보장합니다. 혁신적인 아키텍처에 대한 더 깊은 이해를 위해 Hermes Agent — An Agent That Grows With You | Nous Research를 살펴보세요.

Better Stack 비디오, "Hermes: 매일 더 똑똑해지는 자기 개선 에이전트,"는 실용적인 시연으로 시작합니다: YouTube 비디오 스크립트에서 홍보 트윗을 생성하는 것입니다. 사용자는 Hermes가 자신의 특정 글쓰기 스타일을 진정으로 기억하고 지속적인 재지시 없이 반복적인 피드백을 통합할 수 있는지 테스트하는 것을 목표로 했습니다.

사용자는 새로운 채팅을 시작하여 Hermes에게 `@scripts` 폴더에 저장된 스크립트를 분석하여 자신의 목소리를 이해하도록 지시했습니다. Hermes는 텍스트를 빠르게 처리하여 사용자의 스타일을 "실용적이고 회의적," "개발자 중심적," 그리고 "투명하고 공감할 수 있는" 것으로 식별했습니다. 그런 다음 중급-고급 개발자를 대상으로 하는 트윗 전략을 제안했으며, 처음에는 210자 미만의 트윗을 목표로 했습니다.

반복적인 피드백 루프가 빠르게 시작되었습니다. 사용자는 세션 도중에 원하는 트윗 길이를 400자로 늘렸고, 더 빠른 응답을 위해 기본 모델을 GLM 5 Turbo로 전환하기도 했습니다. Hermes가 "incredible"이라는 단어와 "breaking a sweat"와 같은 문구를 사용하여 트윗을 생성했을 때, 사용자는 명시적인 부정적인 피드백을 제공했습니다: "incredible이라는 단어를 사용하지 마세요," 대신 "really good"을 선호했습니다.

Hermes는 이 미묘한 피드백을 즉시 통합하여 사용자의 특정 언어적 선호도에 완벽하게 일치하는 트윗을 생성했습니다. 결정적으로, 에이전트는 이러한 스타일 조정 사항을 메모리에 직접 저장했습니다. 그런 다음 트윗 생성을 위한 재사용 가능한 스킬을 선제적으로 생성하여 향후 콘텐츠 생성을 간소화하고 학습된 경험을 기반으로 작업을 자동화하는 능력을 보여주었습니다.

진정한 시험은 완전히 새로운 Hermes 세션에서 이루어졌습니다. 파일을 다시 업로드하거나 선호도를 다시 진술할 필요 없이, 에이전트는 사용자가 선호하는 트윗 스타일을 완벽하게 기억했습니다. 특정 단어 선택, 어조, 심지어 사용자가 좋아하는 이모티콘 유형까지 기억하여, 압축된 `memory.md` 파일과 FTS5가 포함된 SQLite 데이터베이스로 구동되는 지속적인 메모리 시스템의 힘을 입증했습니다.

이러한 지속적인 세션 간 학습은 반복적인 창의적 워크플로우를 근본적으로 변화시킵니다. Hermes는 사용자가 특정 스타일 요구 사항을 반복적으로 설명할 필요를 없애 귀중한 시간을 절약해 줍니다. 에이전트는 모든 상호 작용을 통해 더 똑똑해지고 효율적이 되는 자기 개선 디지털 견습생으로서 진정으로 기능합니다.

Hermes는 단순한 사실 회상을 넘어섭니다. 워크플로우를 관찰하고, 추상화하며, 전체 프로세스를 자동화하여 사용자가 AI와 상호 작용하는 방식을 근본적으로 변화시킵니다. 이러한 능력은 Hermes를 단순한 대화형 인터페이스가 아닌 진정한 디지털 견습생으로 만듭니다.

YouTube 스크립트에서 트윗을 생성하는 반복적인 프로세스(어조, 길이(210자에서 400자로), 특정 문구("incredible" 대신 "really good")를 다듬는 과정)를 따른 후, 사용자는 Hermes에게 프롬프트를 제공합니다. 이 명시적인 지시, "미래에 트윗을 더 쉽게 작성할 수 있도록 스킬을 생성해 줘,"는 Hermes의 고유한 능력을 활성화합니다.

Hermes는 skill manager skill을 활용하여 전체 워크플로우를 캡슐화합니다. 대화 기록을 분석하여 제공된 단계, 선호도 및 피드백을 식별한 다음, 이를 단일 실행 가능한 명령으로 컴파일합니다. 이러한 움직임은 장기적인 효율성에 매우 중요합니다.

이러한 변화는 극적입니다. 한때 스타일, 대상, 길이 정의 및 여러 언어적 미세 조정을 요구했던 다중 턴 대화가 이제는 단일하고 간결한 명령으로 압축됩니다. 이 새로운 스킬을 실행하면 사용자가 학습한 선호도에 정확히 맞춰진 세련된 트윗 옵션은 물론, 전체 스레드까지 즉시 생성됩니다.

이 autonomous skill creation은 Hermes의 가장 강력한 초능력입니다. 모든 상호 작용에서 적극적으로 학습하여 사용자와 함께 진화하는 개인화된 툴킷을 구축합니다. 이는 Nous Research의 에이전트를 차별화하여 수동 코딩이나 지속적인 재프롬프트 없이 복잡하고 맞춤형 작업을 점진적으로 자동화할 수 있도록 합니다.

사용자는 자신의 특정 요구 사항과 워크플로우를 반영하는 맞춤형 명령 스위트를 얻습니다. Hermes는 점점 더 지능적이고 자체 최적화하는 파트너가 되어 반복적인 작업을 급진적으로 간소화하고 인지 부하를 줄여줍니다. 이러한 지속적이고 적응적인 지능은 모든 콘텐츠 제작자에게 강력한 도구가 됩니다.

성장하는 AI 에이전트 환경은 극명한 선택을 제시합니다: 깊이 대 폭넓음. 한편에는 Nous Research의 'The Self-Improving Agent That Gets Smarter Every Day'인 Hermes가 서 있습니다. 이 에이전트는 심오한 개인화와 장기적이고 누적적인 지능을 위해 설계되었습니다. 그 디자인은 단일 에이전트의 진화하는 능력을 우선시하여, 모든 상호 작용을 통해 진정으로 더 똑똑해지는 디지털 견습생으로 만듭니다.

Hermes는 사용자의 지속적인 모델을 구축하는 데 탁월하며, 과거 대화, 선호도를 기억하고 관찰된 워크플로우를 기반으로 새로운 스킬을 자율적으로 생성하기도 합니다. 이러한 집중은 고도로 맞춤화된 경험을 제공하여 에이전트가 장기간에 걸쳐 요구 사항을 예측하고 프로세스를 개선할 수 있도록 합니다. 사용자는 자신만의 고유한 스타일을 학습하고 복잡한 다단계 작업을 효율적으로 자동화하는 AI의 이점을 누립니다.

반대로, OpenClaw는 광범위한 통합 및 오케스트레이션 전략을 옹호합니다. 이는 수많은 채널과 도구에 걸쳐 다양한 에이전트를 관리하기 위한 강력한 프레임워크를 제공하여 광범위한 운영 범위를 요구하는 대규모 배포에 이상적입니다. OpenClaw는 에이전트 팀을 조정하고, 방대한 외부 서비스에 연결하며, 복잡한 다채널 통신 워크플로우를 처리하는 능력을 우선시합니다.

Hermes가 없어서는 안 될, 깊이 있는 지식을 갖춘 개인 비서가 되는 것을 목표로 하는 반면, OpenClaw는 분산된 AI 운영을 위한 강력한 명령 센터 역할을 합니다. OpenClaw의 강점은 사실상 모든 API 또는 플랫폼과 통합하여 포괄적인 도구 활용 및 다중 에이전트 협업을 가능하게 하는 능력에 있습니다. 한편 Hermes는 내부 모델과 스킬 세트를 개선하는 데 자원을 집중하여 개별 사용자를 위한 독특하고 지속적으로 개선되는 지능을 만듭니다.

이러한 철학적 차이는 많은 사용자가 현재 자신의 요구 사항을 평가하는 이유를 강조합니다. Hermes의 독특한 가치 제안을 인식하여 OpenClaw는 보다 개인화되고 자체 개선되는 AI 동반자를 찾는 사람들을 위한 전환을 간소화하는 공식 마이그레이션 마법사를 제공하기도 합니다. Hermes 및 기타 오픈 소스 AI 이니셔티브 뒤에 숨겨진 혁신적인 작업에 대해 더 자세히 알아보려면 NOUS RESEARCH - Open Source AI를 방문하십시오.

Hermes는 사용자 프라이버시와 데이터 주권을 최우선으로 합니다. 기본적으로 제로 텔레메트리(zero telemetry)로 작동하여 사용자 상호작용의 프라이버시를 보장합니다. 사용자는 로컬 머신, Virtual Private Server (VPS), 또는 Docker 컨테이너 등 자신의 인프라에 에이전트를 자체 호스팅하여 민감한 데이터에 대한 완전한 제어권을 가집니다.

이 오픈소스 에이전트는 모델 선택의 폭을 획기적으로 넓혀 벤더 종속을 피합니다. Hermes는 다음을 포함한 다양한 AI 모델에 원활하게 연결됩니다: - 200개 이상의 다양한 모델에 접근을 제공하는 OpenRouter. - OpenAI의 강력한 API. - 온디바이스 추론을 위한 로컬 엔드포인트. 사용자는 세션 도중 모델을 전환할 수 있는 유연성을 유지하며, 필요에 따라 비용 또는 성능을 최적화할 수 있습니다.

접근성은 Hermes의 배포 철학을 정의합니다. 저렴한 $5 VPS에서도 효과적으로 실행되어 더 넓은 대중에게 강력한 AI를 민주화합니다. 이러한 낮은 진입 장벽은 개인과 소규모 팀이 상당한 인프라 투자 없이 고급 에이전트 기능을 활용할 수 있도록 합니다.

Hermes와의 상호작용은 직관적이고 다재다능합니다. Text-User Interface (TUI)를 갖춘 강력한 Command Line Interface (CLI)는 강력한 제어판을 제공합니다. 터미널을 넘어, Hermes는 인기 있는 메시징 플랫폼과 통합되어 다음으로 그 범위를 확장합니다: - Discord - Slack - Telegram 이러한 다중 플랫폼 지원은 사용자가 사실상 어디에서든 자신의 디지털 조수를 관리할 수 있도록 보장합니다.

Nous Research의 매일 더 똑똑해지는 자기 개선 에이전트인 Hermes는 출시 이후 폭발적인 성장을 통해 열렬한 커뮤니티를 형성했습니다. 이 프로젝트는 현재 64,000개 이상의 GitHub 스타를 기록하며, 즉각적인 영향력과 광범위한 개발자 관심을 강조하는 놀라운 수치를 보여줍니다. 이러한 빠른 채택은 진정으로 지속적이고 자기 학습하는 AI 에이전트의 인지된 가치에 대해 많은 것을 말해줍니다.

Nous Research는 엄청난 개발 속도를 유지하며, 지속적으로 중요한 개선 사항을 출시하고 있습니다. 최근 v0.9.0 업데이트는 직관적인 에이전트 관리를 위한 로컬 웹 대시보드와 특정 작업의 성능을 최적화하는 '고속 모드(Fast Mode)'를 포함한 핵심 기능을 도입했습니다. 이러한 추가 기능은 사용자 경험을 극적으로 향상시키고 지속적인 반복에 대한 의지를 보여줍니다.

핵심 개발을 넘어, Hermes는 그 기능을 적극적으로 확장하는 열정적인 오픈소스 커뮤니티를 통해 번성하고 있습니다. 열정적인 기여자들은 이미 네이티브 Windows 데스크톱 애플리케이션과 같은 필수 도구를 제공하여, 명령줄 인터페이스 외부의 사용자들을 위한 접근성을 크게 넓혔습니다. 이러한 자발적인 기여는 강력하고 사용자 주도적인 프로젝트의 특징입니다.

이러한 성장하는 생태계는 Hermes를 단순한 CLI 에이전트 이상으로 근본적으로 격상시킵니다. 웹 대시보드는 비기술 사용자들을 위한 상호작용을 단순화하고, 네이티브 Windows 데스크톱 앱과 같은 커뮤니티 개발 도구는 진입 장벽을 제거하여 더 넓은 사용자층에게 에이전트를 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다. 이러한 기여는 단순히 기능을 추가하는 것을 넘어, 집단 지성을 활용하는 강력하고 다면적인 플랫폼을 육성합니다.

확장되는 인터페이스 및 통합 제품군은 Hermes의 유용성을 향상시켜, 더욱 다재다능하고 광범위하게 적용 가능한 도구로 변모시킵니다. 사용자들은 이제 심층적인 CLI 사용자 정의부터 그래픽 인터페이스에 이르기까지 선호하는 상호작용 방식을 선택할 수 있어, 다양한 전문적 및 개인적 맥락에서 더 큰 채택을 촉진합니다. 이러한 협력적 성장은 Hermes가 지속적인 AI 개발의 선두에 머무르도록 보장합니다.

Nous Research의 Hermes는 AI 에이전트 설계에 있어 급진적인 변화를 나타내지만, 과연 당신의 디지털 생활을 완전히 장악할 준비가 되어 있을까요? 최근 출시와 64,000개 이상의 GitHub 스타를 빠르게 확보하며 엄청난 잠재력을 보여주지만, 균형 잡힌 시각은 그 비할 데 없는 강점과 상대적인 젊음을 모두 인정합니다. Hermes는 기억력 유지와 자율적인 기술 생성에 탁월하여 개인화되고 스스로 개선하는 에이전트의 새로운 기준을 제시합니다.

사전 로딩을 위한 압축된 `memory.md`와 깊이 있는 세션 검색을 위한 FTS5가 포함된 SQLite 데이터베이스를 결합한 하이브리드 메모리 시스템은 Hermes가 진정으로 잊지 않도록 보장합니다. 이 기본적인 기능은 Hermes가 당신의 특정 워크플로우와 선호도를 학습하게 하여, 이전에는 볼 수 없었던 수준의 개인화로 반복적인 작업을 자동화합니다. Hermes는 모든 상호작용을 통해 더 똑똑해지는 진정한 디지털 조수가 됩니다.

그러나 Hermes는 OpenClaw와 같은 더 성숙한 플랫폼이 존재하는 환경에서 작동합니다. 현재 진행 중인 "Depth vs. Breadth" 논쟁은 OpenClaw의 더 넓은 채널 지원 및 샌드박싱 기능을 강조하며, Hermes의 학습 및 자기 개선에 대한 집중적인 깊이와 대조됩니다. 완전한 전환을 고려하는 사용자는 이러한 차이를 특정 통합 요구 사항과 비교하여 고려해야 합니다.

초기 단계임에도 불구하고, 이 프로젝트의 실제 적용 가능성은 이미 입증되고 있습니다. Better Stack의 비디오 제작자는 Hermes가 비디오 스크립트에서 tweets를 생성하는 것을 시연했으며, 이를 자신의 주요 개인 비서로 사용하기로 결정했습니다. 이러한 실제 채택은 Hermes의 즉각적인 유용성과 일상 업무를 위한 지속적인 메모리 및 기술 구축의 실질적인 이점을 강조합니다.

Hermes는 당신과 함께 적응하고 발전하는 진정으로 개인적인 AI에 대한 매력적인 비전을 제시합니다. 제로 텔레메트리(zero-telemetry), 자체 호스팅 가능한(self-hostable) 아키텍처는 개인 정보 보호에 민감한 사용자들에게 더욱 매력적입니다. 초기 설정이 필요할 수 있지만, *당신*을 위해 진정으로 학습하고 자동화하는 AI라는 장기적인 약속은 부인할 수 없습니다. 더 많은 기술 세부 정보 및 설정 가이드는 Hermes Agent Documentation을 참조하십시오.

Hermes는 AI 비서에게 심오한 변화를 예고합니다. 더 이상 지속적인 감독이 필요한 수동적인 도구가 아니라, 이 에이전트들은 능동적이고 스스로 개선하는 파트너로 변모합니다. 이들은 모든 상호작용에서 학습하고, 지속적인 메모리를 구축하며, 자율적으로 기술을 만들어 사용자들과 함께 진화합니다.

이러한 급진적인 진화는 기반 언어 모델의 발전과 깊이 연관되어 있습니다. Hermes의 개발사인 Nous Research는 전례 없는 512K 컨텍스트 창을 자랑하는 Hermes 4.3과 같은 강력한 LLM도 개발합니다. 이러한 방대한 컨텍스트는 에이전트가 엄청난 양의 정보를 처리할 수 있게 하여, 확장된 세션 전반에 걸쳐 더 깊은 학습과 더 정교한 추론을 가능하게 합니다.

당신의 디지털 비서가 단순히 작업을 완료하는 것을 넘어, 당신의 워크플로우를 근본적으로 변화시키는 미래를 상상해 보십시오. 개발자들은 반복적인 코딩 패턴을 에이전트에게 맡겨, 학습된 프로젝트 기록을 기반으로 boilerplate code를 자동으로 생성하고 개선하거나 최적화된 알고리즘을 제안할 수도 있습니다.

작가들은 자신만의 독특한 목소리를 내면화하여, 확립된 스타일과 청중에 완벽하게 부합하는 초안, tweet threads, 또는 장문 콘텐츠를 생성하는 AI를 발견할 것입니다. 연구자들은 Hermes를 활용하여 복잡한 데이터 세트를 자율적으로 종합하고, 새로운 패턴을 식별하거나, 심지어 초기 문헌 검토 초안을 작성하여 발견을 가속화할 수 있습니다.

이러한 패러다임의 전환은 단순한 자동화를 넘어섭니다. 이는 인간과 기계 사이의 진정으로 공생적인 관계를 약속합니다. 에이전트는 지속적인 재훈련이나 명시적인 프로그래밍 없이 당신의 선호도, 방법 및 목표에 지속적으로 적응하며, 당신의 인지 과정의 확장이 됩니다.

오픈 소스 기반과 사용자 제어에 대한 약속을 가진 Hermes는 강력한 도구 그 이상을 제공합니다. 이는 디지털 조수가 매일 더 똑똑해지고 없어서는 안 될 평생의 지적 동반자가 되는 개인화된 AI의 미래를 미리 엿볼 수 있는 실질적인 기회를 제공합니다.

Hermes Agent는 무엇인가요?

Hermes는 Nous Research에서 개발한 오픈 소스 자체 개선 AI 에이전트입니다. 사용자 상호 작용을 통해 학습하고, 세션 간의 과거 대화를 기억하며, 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키기 위해 재사용 가능한 기술을 자율적으로 생성하도록 설계되었습니다.

Hermes는 OpenClaw와 같은 다른 AI 에이전트와 어떻게 다른가요?

Hermes는 장기 기억과 자체 개선을 통해 단일 에이전트를 깊이 있게 개인화하는 '깊이'에 중점을 둡니다. OpenClaw는 광범위한 도구 통합을 통해 여러 채널에서 다수의 에이전트를 조율하는 '폭'에 중점을 둡니다. Hermes는 사용자의 워크플로우를 학습하고, OpenClaw는 사용자의 명령을 실행합니다.

Hermes는 GPT-4 또는 Claude와 같은 모델과 함께 작동하나요?

네, Hermes는 모델에 구애받지 않습니다. OpenRouter, Nous Portal, z.ai/GLM과 같은 서비스를 통해 수백 개의 모델에 연결할 수 있으며, OpenAI, Kimi 등의 API에 직접 연결할 수도 있습니다. 로컬에서 실행되는 모델에도 연결할 수 있습니다.

Hermes의 메모리는 실제로 어떻게 작동하나요?

하이브리드 시스템을 사용합니다. 주요 정보는 빠른 로딩을 위해 간단한 텍스트 파일(`memory.md`)에 저장됩니다. 전체 대화 기록은 SQLite 데이터베이스에 저장되어, 방대한 양의 컨텍스트 토큰을 소비하지 않고도 과거 세션에 대한 효율적인 전체 텍스트 검색이 가능합니다.