자체 학습 루프를 갖춘 AI 에이전트 'Hermes Agent' 공개
NousResearch/hermes-agent
GitHubNous Research가 자체 학습 루프를 갖춘 자율 AI 에이전트 'Hermes Agent'를 공개했습니다. 이 에이전트는 사용자와의 상호작용 경험을 통해 스스로 기술(skill)을 생성하고 지식을 지속적으로 개선하는 것이 핵심 특징입니다.
이 에이전트는 사용 경험을 통해 스스로 학습하고, 다양한 메시징 플랫폼에서 복합적인 작업을 자동화할 수 있게 해줘요.
- 단순한 CLI 환경을 넘어 텔레그램, 디스코드 등 다양한 메시징 플랫폼에서 작동하며, 주기적인 메모리 업데이트와 스케줄링 자동화 기능까지 통합하여 복합적이고 장기적인 작업을 수행할 수 있습니다.
- 로컬 장치에 국한되지 않고 저렴한 클라우드 환경(VPS)에서도 운영 가능하며, 여러 LLM 제공업체의 API 키를 하나의 게이트웨이에서 관리하는 높은 유연성을 자랑합니다.
- 클라우드 기반으로 작동하기 때문에 최소 비용의 VPS 자원이 필요할 수 있으며, 특히 Windows 사용자는 설치 과정 중 보안 관련 주의사항을 반드시 확인해야 합니다.
Nous Research가 개발한 Hermes Agent는 자체 학습 루프(built-in learning loop)를 특징으로 하는 자율 입니다. 이 에이전트는 사용자와의 상호작용 경험을 통해 스스로 기술(skill)을 생성하고, 사용 과정에서 이를 개선하며 지식을 지속적으로 유지합니다. 또한 주기적인 메모리 업데이트와 세션 검색 기능을 제공하여 장기간에 걸친 사용자 모델링과 교차 세션 회상 능력을 심화하는 것이 핵심 기능입니다.
Hermes Agent는 터미널 인터페이스 외에도 Telegram, Discord, Slack, WhatsApp 등 다양한 메시징 플랫폼에서 단일 게이트웨이 프로세스를 통해 작동합니다. 이 에이전트는 내장된 cron 스케줄러를 통해 일일 보고서나 주간 감사 같은 예약 자동화 작업을 수행할 수 있으며, 격리된 서브 에이전트를 생성하여 병렬 작업 흐름을 처리하는 등 복합적인 업무 처리가 가능합니다.
운영 환경의 유연성도 높습니다. 로컬 장치에 국한되지 않고 $5 VPS나 클러스터 같은 서버리스 인프라에서도 구동할 수 있으며, 특히 Daytona나 Modal과 같은 서비스는 유휴 시 거의 비용이 들지 않는 지속성을 제공합니다. 또한 Nous Portal을 이용하면 웹 검색, 이미지 생성(FAL), TTS 등 여러 기능을 단일 구독 아래에서 통합 관리하며, 사용자는 `hermes model` 명령으로 코드 변경 없이 다양한 모델 공급업체와 쉽게 전환할 수 있습니다.
용어 풀이
- AI 에이전트
- 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 도구를 써서 여러 단계의 작업을 해내는 AI.
- GPU
- 많은 계산을 한꺼번에 처리하는 칩. AI 학습과 실행에 가장 많이 써요.
- LLM
- 방대한 글을 학습해 문장을 이해하고 만들어 내는 AI 모델. ChatGPT, Claude, Gemini가 여기에 속해요.
이 에이전트가 어떻게 스스로 지식을 개선하나요?
사용자와의 상호작용 경험을 통해 스스로 기술을 생성하고 지식을 개선해요. 또한 주기적인 메모리 업데이트와 세션 검색 기능을 제공해서 장기간에 걸친 사용자 모델링과 교차 세션 회상 능력을 심화할 수 있어요.
어떤 종류의 복합적인 작업을 수행할 수 있나요?
내장된 크론 스케줄러를 이용해 일일 보고서나 주간 감사 같은 예약 자동화 작업을 할 수 있어요. 또한 격리된 서브 에이전트를 만들어 여러 작업을 동시에 처리하는 등 복합적인 업무 처리가 가능해요.
어떤 환경에서 운영할 수 있고, 모델 전환은 어떻게 하나요?
로컬 장치뿐만 아니라 $5 VPS나 GPU 클러스터 같은 서버리스 인프라에서도 구동할 수 있어 유연해요. 여러 LLM 공급업체와는 Nous Portal을 통해 단일 구독으로 관리하며, `hermes model` 명령어로 코드 변경 없이 쉽게 전환할 수 있어요.