The Ultimate Beginner''s Guide to Hermes Agent

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💡 한 줄 결론

Hermes Agent 입문은 별도 서버에 에이전트를 설치하고 기기와 업무 도구를 연결한 뒤, 기억·스킬·예약 작업을 활용해 작은 실제 업무부터 점진적으로 맡기는 과정이다.

📌 핵심 요점

1. 설치와 사용 준비는 별개다. Hermes는 무료 오픈소스지만 서버와 모델 사용료는 따로 든다. 상시 실행할 VPS를 준비하고 모델 공급자를 연결해야 실제 응답과 작업이 가능하다. 처음에는 개인 파일과 민감한 계정에서 분리된 환경이 권장된다.
2. 여러 기기에서 하나의 에이전트에 접근한다. 웹 대시보드·Telegram·데스크톱 앱을 기존 서버에 연결하면 같은 기억을 사용한다. 다만 대화는 별도 스레드이며 자동으로 같은 화면에 표시되지 않는다. 진행 중인 대화는 /handoff로 옮기고, 새 주제는 /new로 분리한다.
3. 기억과 스킬의 역할이 다르다. 기억은 사용자 정보와 선호, 업무 관례를 담고 스킬은 재사용할 작업 절차를 담는다. 짧은 핵심 기억과 상세 자료의 인덱스를 함께 사용하며, 문서나 수정 경험을 스킬로 축적한다. 외부 스킬은 포함된 지시를 검토해야 한다.
4. 자동화는 결과와 허용 행동을 구체적으로 정해야 한다. Google Workspace와 연결한 영수증 정리는 이메일 검색, Sheets 기록, 처리 라벨, Telegram 알림으로 구성됐다. 처리 여부를 외부 시스템에 남겨 중복을 막고, 예약 작업은 일시 정지 상태에서 검토한 뒤 시험 실행한다. 시연의 반복 업무 일부는 LLM 대신 결정적 스크립트로 실행됐다.
5. 모델과 에이전트 팀은 업무 난도에 맞춰 배치한다. 반복 작업에는 저렴한 모델을 시험하고 판단 오류의 비용이 큰 작업에는 상위 모델을 검토한다. 임시 하위 에이전트는 병렬 조사에, 별도 프로필과 Conbon 보드는 지속적인 역할 분담에 쓰인다. 모델별 지출, 작업 의존성, 검토 단계와 중단 알림도 함께 관리해야 한다.

🧩 배경과 문제 정의

• Hermes의 설치보다 어려운 문제는 설치 이후 실제 업무에 활용하는 방법이다. 단순한 챗봇처럼 질문만 하기보다, 사용자의 선호와 작업 절차를 학습하는 비서로 활용하는 것이 핵심이다.
• 목표는 별도 컴퓨터에서 상시 실행되며 휴대폰과 데스크톱으로 접근할 수 있는 개인 에이전트다. 전체 영상은 업무 도구 연결, 학습, 정기 작업, 에이전트 팀으로 활용 범위를 넓히지만, 이번 구간은 서버·모델 설정과 접근 수단 연결까지 다룬다.
• 초보자의 첫 실행 환경은 개인 파일과 계정에서 분리필요가 있다. 에이전트가 명령 실행과 파일 변경을 수행하므로, 상시 켜져 있고 여러 기기에서 접근할 수 있는 별도 서버가 권장된다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. Hermes의 차별점은 모델 선택권과 직접 운영하는 실행 환경이다

• Hermes는 Nous Research가 만든 무료 오픈소스 에이전트이며, 사용하는 AI 모델과 실행할 컴퓨터 비용은 별도로 지불한다. ChatGPT·Claude·Gemini와 같은 모델을 사용할 수 있으므로 차이는 모델을 둘러싼 실행 환경과 기능에 있다. [02:01]
• 예약 작업, 기억, 이메일 읽기와 메시지 전송은 기존 서비스에도 있다. Hermes의 모델 선택권은 단순한 작업에는 저렴한 모델을, 어려운 작업에는 강력한 모델을 같은 에이전트 안에서 배치할 수 있다는 데 의미가 있다. [02:29]

2. 하나의 에이전트가 사용자 맥락과 작업 절차를 축적한다

• 프로젝트마다 지식이 분리되는 방식과 달리, Hermes는 하나의 에이전트가 사용자의 전반적인 맥락을 배우고 여러 작업에 적용하는 구조다. 배운 내용은 재사용할 수 있는 단계별 절차인 스킬로 기록해 작업할 때마다 처음부터 시작하는 부담을 줄인다. [03:32]
• OpenClaw도 같은 종류의 상시 개인 에이전트 도구다. Hermes 설정 이후 에이전트에 OpenClaw 구성 가져오기를 요청하면 이전 절차를 안내받을 수 있다. [03:57]

3. 첫 에이전트의 실행 환경은 상시 가동과 개인 자료 분리가 중요하다

• 예약 작업과 야간 감시, 알림 전송은 컴퓨터가 계속 켜져 있어야 작동한다. 에이전트는 소프트웨어 설치와 파일 생성·삭제도 수행하므로, 처음에는 사진·비밀번호·민감한 문서·은행 로그인 등이 없는 별도 환경에서 실습하는 것이 권장된다. [04:32]
• VPS는 데이터센터에서 계속 실행되는 가상 사설 서버이며, 휴대폰·노트북·태블릿이 같은 에이전트에 접근하는 기반이 된다. 개인 컴퓨터에도 설치할 수 있지만 컴퓨터가 깨어 있는 동안만 작동하고 개인 파일 가까이에서 명령을 실행하게 된다. [05:17]

4. VPS 구매에서는 최소 사양과 계약 기간, 불필요한 부가 서비스를 확인한다

• 비용 항목은 월 몇 달러 수준의 서버와 스트리밍 서비스 정도 비용의 모델 계정이다. 영상의 Hostinger 링크에는 기존 할인에 추가되는 10% 할인이 있으며, 에이전트 하나에는 가장 작은 KVM1 요금제가 권장된다. 이후 재설치 없이 상위 요금제로 바꿀 수 있다. [06:39]
• 장기 계약일수록 월 비용은 낮아지지만, 해당 할인에는 최소 12개월 계약이 필요하다. 영상에서는 12개월을 가장 짧은 권장 기간으로 잡으며, 어떤 기간을 선택하든 30일 환불 보장이 있다고 보여준다. [07:32]

5. 관리자 자격 증명을 보관하고 배포 누락은 템플릿에서 복구한다

• 결제 후 Hermes 설정 화면에서 관리자 사용자 이름을 확인하고 비밀번호를 비밀번호 관리자 같은 안전한 곳에 저장한다. 이 정보가 에이전트 접근에 사용되므로, 다른 사람이 볼 수 있는 메모장에 보관하지 않는 것이 권장된다. [08:28]
• 배포를 실행한 뒤에는 대시보드에서 애플리케이션 상태가 초록색 표시와 ‘Running’으로 바뀔 때까지 기다린다. 배포 중 상태가 보이면 몇 분 정도 기다려야 한다. [09:09]

6. 웹 대시보드는 대화·모델·예약 작업을 관리하지만 모델 연결이 먼저 필요하다

• Docker Manager에는 Hermes와 서버 연결을 보호하는 구성 요소가 설치된다. Hermes의 접근 링크를 열어 주소를 북마크하고, 앞서 저장한 관리자 계정으로 로그인하면 브라우저에서 관리할 수 있다. [10:27]
• Sessions는 여러 기기의 대화 기록, Models는 추론 모델, 예약 작업 페이지는 일정 실행, Skills는 작업 절차를 관리한다. Profiles에는 추가 에이전트를 둘 수 있고, 플러그인의 프로젝트 보드는 이후 팀 작업에 활용된다. [11:17]

7. Nous Portal은 모델과 도구를 제공하며 크레딧과 호출 제한을 함께 관리한다

• Nous Portal은 Hermes에 내장된 공급자 연결 방식으로, 별도 접근 코드를 복사하지 않고 로그인해 연결할 수 있다. 한 계정에서 200개 이상의 모델과 웹 검색, 웹페이지 읽기, 이미지 생성, 브라우징, 음성 도구를 제공한다. [12:34]
• 영상의 요금 조건은 월 20달러에 22달러의 크레딧을 받고 미사용분을 다음 달로 넘기는 방식이다. 소개 링크의 첫 유료 월 할인은 15달러이므로 첫 달 결제액은 5달러지만 크레딧은 22달러이며, 영상 실습과 이후 몇 주를 감당할 수 있다는 예상이 드러난다. [13:10]

8. 공급자 연결 후 저렴한 DeepSeek Flash로 첫 응답을 확인한다

• Hermes의 Keys에서 Nous Portal에 로그인하고 연결을 승인하면 공급자 계정이 활성화된다. 이후 Models에서 기본 모델을 변경할 수 있다. [15:06]
• 학습 중에는 메시지를 많이 보내므로 빠르고 저렴한 DeepSeek Flash가 권장된다. 녹화 당시에는 DeepSeek V4 Pro, V4 Pro0813, V4 Flash0731 등이 있지만, 실제 시청 시점에는 Flash 계열의 최신 버전을 선택하는 것이 기준이다. [15:34]

9. 기본 도구와 대체 공급자에는 각각 사용 범위와 비용 제약이 있다

• 연결된 에이전트는 브라우저, 터미널 명령, 파일 작업, 코드 실행, 웹 검색, 하위 에이전트 위임, 기억과 예약 작업 등의 도구를 사용할 수 있다. 별도 업무 연동 전에 자신의 주제로 질문해 기본 기능을 확인할 수 있다. [17:10]
• OpenRouter처럼 사용량에 따라 크레딧을 구매하는 공급자나 기존 ChatGPT 구독으로도 연결할 수 있다. 다만 에이전트는 구독의 사용 한도를 빠르게 소모할 수 있다. [17:36]

10. Telegram 연결은 채널 활성화, 봇 생성·연결, 알림 목적지 설정으로 완성된다

• Telegram은 QR 코드로 설정할 수 있고 한 대화에서 파일·음성 메시지·사진을 보낼 수 있어 첫 메신저로 선택된다. Hermes는 Discord·Slack·WhatsApp 등을 포함해 다른 플랫폼도 20개 이상 지원한다. [18:26]
• Channels에서 Telegram을 켜고 게이트웨이를 재시작한 뒤 ‘Create with QR’로 봇을 만든다. 봇 생성만으로 연결이 완료되지는 않으며, 생성용 봇 대화로 돌아가 ‘Connect this bot’을 눌러야 대시보드에 봇 이름과 허용된 Telegram 사용자 ID가 나타난다. [19:11]

11. Telegram 접근 제한과 공유 기억은 대화 내용의 자동 동기화와 구별된다

• QR 연결 과정에서 사용자의 Telegram 계정이 허용 목록에 들어가므로, 다른 사람이 봇을 찾아 메시지를 보내도 응답받지 못한다. 다만 Telegram 봇 대화는 종단간 암호화가 아니므로 비밀번호나 은행 정보는 보내지 않는 것이 권장된다. [22:03]
• 휴대폰과 웹 대시보드의 대화는 별도 스레드다. 에이전트는 하나의 기억과 여러 대화 기록을 갖지만, 한 스레드에서 말한 내용이 다른 스레드에 자동으로 표시되지는 않는다. [22:19]

12. 새 주제는 세션을 나누고 필요할 때 모델을 바꾼다

• /new는 확인 승인을 거쳐 새 세션을 만든다. Telegram에서 계속 같은 스레드를 쓰면 메시지마다 모델에 전달되는 문맥이 늘어나므로, 주제가 바뀔 때 새 세션을 시작하면 토큰 소모를 줄일 수 있다. [23:39]
• 슬래시 명령은 앱·웹 대시보드·Telegram에서 공통으로 사용할 수 있다. Telegram에서는 슬래시를 입력해 이용 가능한 명령 목록을 확인할 수 있다. [24:16]

13. 응답이 멈추면 모델 한도부터 게이트웨이와 로그까지 순서대로 점검한다

• 첫 점검 대상은 모델 공급자의 잔여 크레딧과 호출 제한이다. 에이전트가 관련 문제를 알리는 경우가 있으므로 마지막 메시지도 확인한다. [24:50]
• 다음으로 게이트웨이의 실행 상태를 확인하고 이상하면 재시작한다. 그래도 문제가 남으면 Logs에서 오류 항목을 필터링해 원인을 좁힌다. [25:05]

14. 데스크톱 앱을 기존 서버에 연결해 같은 에이전트를 사용한다

• 데스크톱 앱은 대화 목록을 사이드바에 유지하고 파일을 끌어 넣거나 음성으로 대화할 수 있어 일상적인 사용에 적합하다. 별도 에이전트를 운영하는 대신 기존 서버를 연결하면 같은 모델과 기억을 사용한다. [25:48]
• 운영체제에 맞는 앱을 내려받아 설치한 뒤, 첫 실행의 모델 공급자 선택에서는 ‘나중에 선택’을 누른다. 이 단계에서 공급자를 설정하면 컴퓨터에 두 번째 에이전트가 만들어지기 때문이다. [26:29]

15. 대화 기록 조회로 연결을 검증하고 HUD로 작업 중인 화면을 가리킨다

• 데스크톱 앱에서 Telegram의 첫 메시지를 물었을 때 ‘Hello, can you hear me?’라는 답이 돌아와 기존 기록 접근이 확인된다. ‘Backend out of date’ 경고는 앱이 서버보다 새 버전일 때 나타나며, 경고를 닫거나 Hermes 업데이트를 선택할 수 있다. [28:54]
• 웹 대시보드·Telegram·데스크톱 앱은 하나의 에이전트에 접근하는 세 가지 통로이며 같은 기억을 공유한다. 앞서 구분한 별도 스레드 구조와 함께 이해해야 한다. [29:27]

16. HUD와 음성 기능으로 접근과 입력을 간소화한다

• HUD는 빠른 답변을 얻을 때 창을 전환하는 수고를 줄이며, 크기와 위치를 조절할 수 있다. 종료 버튼이나 Command+Shift+H로 기본 데스크톱 화면으로 돌아간다. [30:15]
• 마이크 버튼으로 받아쓰기를 시작하고 중지하면 음성이 전송 가능한 메시지로 변환된다. 처음 사용할 때는 마이크 접근 권한을 요청할 수 있다. [30:44]

17. 지속되는 작업 공간과 자율 실행이 업무 수행의 기반이다

• Hermes는 자체 컴퓨터를 작업 공간으로 사용하므로 생성한 파일을 다음 주에도 다시 사용할 수 있고, 예약 작업의 결과를 저장할 장소도 확보한다. 생태계는 자율적으로 일하고 실행을 거치며 개선하는 방향으로 구성되어 있다. [31:56]
• 상위 스탠딩 데스크 세 제품을 비교하는 요청에서는 스킬을 불러오고 웹페이지를 검색·열람해 추천을 구성했다. 결과에는 링크 목록뿐 아니라 비교 답변과 출처가 포함되었다. [32:48]

18. 명시적 허가와 점진적 신뢰로 위험한 작업을 통제한다

• 텍스트·Markdown·JSON 테스트 파일을 만든 뒤 삭제를 직접 요청하자 삭제가 실행되었다. 백그라운드 작업 중 에이전트가 스스로 삭제 필요성을 판단하는 경우에는 먼저 허가를 요청한다는 설명이다. [33:24]
• 일반적인 조사에는 승인 요청이 없지만, 삭제나 위험한 코드 명령에는 승인이 필요할 수 있다. 데스크톱 앱이나 Telegram에서 한 번 또는 해당 세션에 대한 승인을 선택하며, 승인 전에는 작업이 실행되지 않는다. [33:42]

19. 파일 요약과 문서 생성에는 공유 저장소가 필요하다

• 데스크톱 앱에는 PDF·스프레드시트·스크린샷을 끌어 넣을 수 있고, Telegram에서는 문서나 사진을 보낼 수 있다. AI Index 보고서 PDF에 대한 요청은 요약과 주목할 숫자 세 개를 추리는 결과로 이어졌지만, 자막에는 그 숫자의 값이 제시되지 않는다. [34:28]
• 요약을 동료에게 보낼 짧은 문서로 바꾸자 Markdown 파일이 생성되었고, 미리보기와 다운로드가 가능했다. 서버에서 만든 파일은 서버에 남으며, 채팅 첨부에는 크기 제한이 있고 데스크톱 앱은 더 큰 파일을 처리할 수 있다. [35:12]

20. Workspace 연결 범위와 설정 오류를 대화로 조정한다

• Drive·Calendar·Sheets용 Google Workspace 스킬 설정을 요청했지만, 녹화에서는 Clarify 질문 양식이 계속 로딩되는 오류가 발생했다. 원인은 확인되지 않았으며, 스크린샷과 문제 설명을 보내자 질문을 일반 텍스트로 받아 설정을 이어갈 수 있었다. [36:12]
• 연결 범위에는 Docs도 포함되며 Gmail과 연락처는 추가 선택 사항이다. Gmail은 민감할 수 있으므로 연결이 편한 경우에만 포함한다. [37:10]

21. Google Cloud 프로젝트에서 필요한 API를 활성화한다

• Google Cloud 프로젝트를 만든 뒤 API 및 서비스 메뉴에서 사용할 기능을 활성화한다. Hermes 내장 브라우저에는 기본 브라우저 프로필의 쿠키를 가져오는 선택지가 있고, 예시에서는 링크를 일반 브라우저로 옮겨 작업했다. [38:01]
• Google Drive API를 찾아 활성화한 뒤 상단에 ‘API 사용 중지’ 버튼이 나타나면 활성화된 상태임을 확인할 수 있다. 같은 과정을 연결할 도구마다 반복한다. [39:29]

22. OAuth 자격 증명과 테스트 사용자를 등록한다

• OAuth 클라이언트 ID를 만들기 전에 동의 화면 설정이 필요할 수 있다. 앱 이름과 지원 이메일을 입력하고, 대상은 외부로 선택하며, 연락처 이메일과 약관 동의를 설정한다. [41:08]
• 애플리케이션 유형을 데스크톱 앱으로 지정해 OAuth 클라이언트를 만든다. 클라이언트 ID와 시크릿은 비공개로 관리하고, 다운로드한 JSON 파일은 연결 설정을 위해 Hermes 채팅에 첨부한다. [42:00]

23. 인증 후 리디렉션 주소로 연결을 마무리한다

• JSON 파일을 보내면 인증 URL이 제공된다. 연결할 계정으로 로그인한 뒤, 예시의 미검증 앱 안내를 통과하고 요청한 권한 범위를 확인한다. 권한 항목은 읽어 보고 조정할 수 있다. [43:04]
• 이 설정에서는 인증 후 오류처럼 보이는 화면이 예상된 동작이다. 브라우저 주소창의 전체 URL을 Hermes에 보내면 후속 처리가 진행되며, 몇 분 뒤 설정 완료와 연결 상태를 확인할 수 있다. [43:45]

24. Inbox와 Outbox로 자료 입력과 결과 전달을 연결한다

• Drive에 Hermes 폴더와 그 안의 Inbox·Outbox를 생성하도록 요청하자 폴더와 접근 링크가 만들어졌다. 이 구조가 공유 파일 작업의 출발점이 된다. [44:46]
• 기존 AI Index 요약을 문서로 저장해 Outbox에 올리고 휴대전화에서 열 수 있는 링크를 요청하자 Google 문서가 생성되었다. 예시의 문서는 링크가 있는 누구나 볼 수 있도록 공유되었다. [45:26]

25. 작업 결과를 스킬과 기억에 반영하고 폴더를 정돈한다

• 문서 처리 뒤 별도 지시 없이 자기 개선 검토가 이루어졌다. 문서 전달 스킬을 작성하고, 스킬 자격 증명 설정을 갱신하며, 기억도 업데이트했다. [46:50]
• Inbox·Outbox는 초기 구조이므로 실제 업무에 맞게 폴더를 바꿀 수 있다. 필요할 때나 일정에 따라 파일을 정리하도록 요청하면 자료가 쌓여 찾기 어려워지는 문제를 줄인다. [47:21]

26. 이메일은 읽기·정리에서 초안 작성으로 단계적으로 맡긴다

• Gmail 연결 후 발송 여부는 작업 지시에 달려 있다. 예약 작업에는 “초안만 작성하고 절대 보내지 말며 준비되었다고 알려 달라”는 규칙을 적용하고, 사용자가 내용을 검토한 뒤 직접 발송한다. [47:39]
• 초안을 수정한 뒤 변경 내용을 살펴보고 기억하도록 요청하면 다음 초안의 수정 부담을 줄이는 데 활용할 수 있다. [48:11]

27. MCP 연결로 외부 도구 안에서 실제 작업을 수행한다

• MCP는 에이전트가 외부 도구를 읽고 그 안에서 작업할 수 있게 하는 연결 표준이다. 데스크톱 앱의 Capabilities에는 Skills·Tools·MCP·Plugins 탭이 있고, MCP 목록의 연결을 설치한 뒤 계정을 인증할 수 있다. [48:39]
• Canva 예시에서는 설치와 인증 경로만 확인하고 실제 계정 연결은 하지 않았다. 연결은 토글로 끄거나 삭제할 수 있으며, Notion·GitHub·고객 데이터베이스·회계 도구 등에서도 접근 범위를 정한 뒤 작업을 맡기는 방식이다. [49:21]

28. 글쓰기 선호를 저장하면 새 세션에도 적용된다

• 초보자용 조명 게시글이 길고 제목·bullet이 많자, 짧고 힘 있는 문장, 최대 세 문단, 제목과 bullet 제외라는 선호를 저장하도록 요청했다. 선호가 기억에 저장되고 글 구조도 수정되었다. [51:21]
• 같은 대화의 마이크 게시글뿐 아니라 새 세션의 커피 로스팅 게시글에도 같은 구조가 적용되었다. 저장한 선호는 대화와 기기를 넘어 유지되는 것으로 드러난다. [52:29]

29. 사용자 프로필과 작업 기억은 짧은 핵심 기록이다

• 설정의 Memory and Context에서 지속 기억과 사용자 프로필을 확인할 수 있다. 실제 파일은 웹 대시보드의 memories 폴더에 있는 memory.md와 user.md를 내려받아 읽는다. [53:22]
• 사용자 프로필에는 이름·문체 선호·기대 사항이 들어가고, 작업 기억에는 에이전트의 환경·업무 관례·수정한 실수 등이 들어간다. 에이전트가 작업하며 기록하고, 사용자는 읽거나 특정 내용을 바꾸도록 요청할 수 있다. [54:51]

30. 인덱스로 상세 기록의 위치를 찾아간다

• 노트의 주제별 위치를 가리키는 목차 파일을 만들고 기억에는 그 인덱스로 향하는 한 줄만 남기도록 요청한다. 필요한 업무가 생길 때 상세 자료를 찾아 읽는 구조다. [56:14]
• 예시에서는 기억·스킬·불러오기 지침을 포함한 인덱스가 생성되었다. 내용을 대화에서 확인하거나 /opt/data의 파일을 내려받아 읽을 수 있고, 인덱스는 시간이 지나면서 에이전트가 갱신한다. [57:04]

31. 스킬은 필요한 순간에 읽고 개선하는 작업 절차다

• 기억은 사실과 선호를, 스킬은 작업 절차를 담는다. 앞서 수정한 글쓰기 흐름을 concise writer 스킬로 저장하자 절차를 담은 파일이 생성되었다. [57:26]
• Capabilities의 스킬 목록에서 사용자가 학습시킨 스킬과 에이전트가 스스로 만든 스킬에는 learned 표시가 붙는다. 스킬을 열면 에이전트가 따르는 텍스트 지침을 확인할 수 있다. [58:09]

32. 절차 문서를 재사용 가능한 스킬로 학습시킨다

• SEO 입문 PDF처럼 작업 절차가 담긴 자료를 첨부하고 /learn 명령을 사용해 재사용 가능한 스킬로 바꾸도록 요청할 수 있다. [59:22]
• 파일을 첨부했다면 해당 PDF를 스킬로 바꾸라는 설명을 덧붙일 수 있고, 웹페이지는 링크를 제공하는 방식도 가능하다. 제공된 구간은 요청 실행 직전까지이며, 변환 결과는 확인되지 않는다. [1:00:00]

33. 재사용 스킬의 확보와 외부 지시의 신뢰성

• SEO 자료로 만든 Google SEO starter 스킬이 생성·검증되어 이후 다시 호출할 수 있게 됐다. 같은 방식으로 회사 스타일 가이드나 강의 계획서를 프로젝트용 스킬로 만들 수 있다. [1:00:06]
• Capabilities의 스킬 페이지에서는 기존 스킬을 설치할 수 있고, Skills Hub에서는 다른 사람이 작성한 스킬 라이브러리를 탐색할 수 있다. [1:01:03]

34. 세션용 말투와 장기 성격 설정의 구분

• /personality로 간결함, 창의성, 교사, 해적 등의 프리셋을 선택할 수 있다. 해적 말투로 태양에 관한 글을 작성한 뒤 none을 선택하면 기본 동작으로 돌아가며, 프리셋은 해당 세션의 말투만 바꾼다. [1:01:43]
• soul.md는 에이전트의 장기적인 성격과 행동 방식을 담는다. 사용자와 업무에 관해 배운 내용을 저장하는 메모리와 역할이 다르며, 차분하고 직접적으로 답하고 요청하지 않은 후속 질문을 붙이지 않도록 수정한 사례에서 해당 응답 방식이 적용됐다. [1:02:44]

35. 읽을거리를 늘리는 자동화에서 실제 잡무 처리로 전환

• Hermes의 기본 자동화 16개는 아침 브리핑, 뉴스 요약, 주간 회고처럼 읽을 내용을 전달한다. 이런 자동화의 한계는 사용자가 해야 할 일을 줄이기보다 확인할 정보를 늘린다는 데 있다. [1:04:09]
• 영수증 정리는 구매 확인과 청구서를 스프레드시트에 옮기는 주당 약 20분의 행정 업무다. 예시에서는 앞서 마련한 에이전트 전용 Google 계정을 사용해 개인 받은편지함과 분리한다. [1:04:35]

36. 영수증 정리 작업의 검색·기록·알림 조건

• expenses Google Sheets와 receipts 탭이 없으면 만들고, 매일 오후 7시에 최근 2일간의 구매 영수증·주문 확인·청구서 중 files 라벨이 없는 이메일을 검색하도록 요청한다. [1:05:09]
• 이메일에서 판매처, 날짜, 합계, 통화를 추출해 날짜·판매처·금액·통화·분류·이메일 ID 열에 행을 추가하고, 처리한 이메일에는 files 라벨을 붙인다. 행 추가와 라벨 적용은 사전 승인한 반복 작업으로 지정한다. [1:05:29]

37. 외부 처리 기록과 일시 정지로 자동화 통제

• 허용 행동을 읽기·라벨 적용과 데이터 추가로 제한하면, 잘못된 스프레드시트 행을 삭제하는 방식으로 오류를 되돌릴 수 있다. [1:06:17]
• 예약 실행은 이전 실행의 기억 없이 시작하므로, 처리 여부를 실제 시스템에 남겨야 한다. files 라벨은 이미 정리한 이메일을 식별해 재실행 시 중복 기록을 막는 기준이다. [1:06:31]

38. 영수증 자동화의 검증과 결정적 스크립트 실행

• 설정에는 약 10분 30초가 걸렸고, 한 차례 시험 실행 후 스프레드시트에 영수증이 기록되고 이메일에 files 라벨이 적용된 것을 확인했다. 정기 실행은 별도로 활성화하기 전까지 중지되어 있었다. [1:07:12]
• 생성된 작업은 반복 실행 때 LLM을 호출하는 대신 결정적 스크립트를 사용했다. 같은 절차를 반복하므로 토큰 사용을 줄이며, 설명상 포털 비용은 작업을 시작하는 최초 트리거 외에는 발생하지 않는다. [1:08:13]

39. 항공권 감시를 새 정보가 있을 때만 알리는 작업으로 구성

• 일정한 규칙을 따르고 파일·폴더·캘린더에 결과를 남기는 업무가 자동화 후보로 드러난다. 확인 이메일 기반 추적표 갱신, 다음 날 회의 전 15분 준비 시간 추가, 주간 노트 폴더 생성 등이 예다. [1:09:04]
• 바르셀로나–런던 항공권 가격 추이를 감시하는 작업에는 재사용 스킬 작성, 이미 알린 내용의 기록, 몇 시간 간격의 확인, 새 정보가 있을 때만 간결한 문체로 Telegram 알림을 보내는 조건을 부여했다. [1:09:47]

40. 작업의 판단 난도에 따른 모델 가격과 성능 선택

• 예약 작업이 늘어나면 실행마다 비용이 발생하므로 모델 선택이 중요해진다. 포털의 모델 목록에서는 프로모션과 일반 가격을 비교하고, 할인 모델로 전환할 기회를 확인할 수 있다. [1:11:25]
• 예시 가격은 DeepSeek V4 Flash가 입력 100만 토큰당 7센트, 출력 100만 토큰당 14센트이고, Claude Fable 5.1은 각각 10달러와 50달러다. 무료 모델도 있지만 성능이 같지 않아 작업에 맞는지 시험필요가 있다. [1:12:19]

41. 데스크톱과 Telegram에서 모델·추론 수준 조정

• 데스크톱 입력창 옆 모델 선택기로 연결된 제공자의 모델을 바꾸고, 별도 메뉴에서 effort 수준을 조정할 수 있다. Fable 5.1의 medium은 대부분의 작업에 적합하다는 설명이며, ultra는 비용이 크게 늘 수 있다. [1:13:31]
• DeepSeek V4 Flash도 ultra나 max로 추론 수준을 높일 수 있지만, 일상 대화에는 과도할 수 있다. [1:14:12]

42. 대화 중 모델 변경 비용과 예약 작업의 모델 고정

• 긴 대화 도중 모델을 바꾸면 새 모델이 대화 전체를 처음부터 다시 읽어 추가 비용이 든다. 큰 작업을 다른 모델로 수행할 때는 새 대화에서 시작하는 것이 권장된다. [1:15:03]
• 예약 작업은 생성 당시 모델을 기억한다. 특정 모델에 고정하지 않은 작업은 기본 모델이 바뀌면 더 비싼 모델로 조용히 전환하는 대신 실행을 거부하도록 설계되어 있어, cron 편집 화면에서 사용할 모델을 고정해야 한다. [1:15:25]

43. 장애와 사용 한도에 대비한 대체 모델 체인

• 모델 장애나 요금제 한도는 야간 예약 작업 중에도 발생할 수 있다. 주 모델이 응답하지 않을 때 다른 회사의 모델, 이어서 가용성이 높은 저렴한 모델로 전환하는 대체 체인이 제안된다. 대화와 예약 작업이 같은 체인을 사용한다. [1:16:20]
• 예시에서는 DeepSeek V4 Pro, Claude Sonnet 5, Upstage Solar Pro 4를 후보로 지정했다. 마지막 수단으로 무료 모델을 넣을 수도 있으며, 실제 모델 이름과 순서는 자신의 목적에 맞게 선택해야 한다. [1:17:06]

44. 여러 모델의 답을 합치는 MOA의 설정과 한계

• /MOA는 같은 요청을 여러 모델에 보내고 각 답의 좋은 부분을 하나로 합친다. 여러 답변의 비용을 지불하므로 추가 의견이 필요한 중요한 판단에 사용하는 것이 권장된다. [1:18:27]
• 첫 실행은 제공자가 설정되지 않았다는 오류로 실패했다. 모델 설정에서 참조 모델들을 지정하고, 그 결과를 최종 답변으로 합칠 aggregator도 실제 이용 가능한 모델로 선택한 뒤 새 세션에서 재실행했다. [1:19:22]

45. 사용량·캐시·모델별 비용으로 지출 점검

• 포털의 Usage에서는 총 크레딧 지출, 입력·출력 토큰, 캐시 읽기·쓰기, 요청 수를 확인하고 기간이나 모델별로 비교할 수 있다. 입력과 출력 모두 비용을 발생시킨다. [1:22:12]
• 메시지를 보낼 때 지시, 메모리, 도구 목록, 누적 대화가 다시 전달되며, 이 컨텍스트 재처리가 비용의 큰 부분을 차지한다. 포털은 바뀌지 않은 부분을 자동으로 캐시 처리해 재사용 비용을 낮춘다는 설명이다. [1:23:01]

46. 임시 하위 에이전트로 여행 계획을 병렬 조사

• 런던에서 11월 5일 출발하는 리스본 3일 여행 계획을 관광 활동, 현지 음식점, 항공편 일정으로 나누어 하위 에이전트 3개에 맡기고 하나의 계획으로 합치도록 요청했다. [1:25:12]
• 세 하위 에이전트는 DeepSeek V4 Flash로 동시에 작업했다. 각각 다른 모델을 지정할 수도 있으며, 순차 조사 대신 병렬 조사한 결과가 몇 분 뒤 통합 일정으로 돌아왔다. 소요 시간의 단축 정도는 작업에 따라 달라진다. [1:25:32]

47. 지속적인 팀을 위한 프로필·직무 설명·모델 배치

• 프로필은 같은 서버에서 자기 메모리, 스킬, 성격, 모델을 갖는 별도 에이전트다. 데스크톱에서는 이름·직함·직무 설명·얼굴이 있는 봇으로 표시한다. 연구자·작성자·검토자의 직무 설명은 프로젝트 보드가 설명만 읽고 업무를 배정할 수 있도록 구분해서 작성한다. [1:26:30]
• Bots에서 새 봇을 만들고 이름, 직함, 직무 설명을 입력한다. 추가 설정을 바꾸지 않으면 기본 프로필을 복제하며, 예시의 연구자는 심층·장시간 조사에 사용하려고 Opus 5를 지정했다. 작성자와 검토자도 각 업무에 맞는 모델로 생성했다. [1:27:45]

48. Conbon 보드가 작업을 분해하고 상태를 관리한다

• Conbon은 Trello처럼 작업을 카드로 관리하지만, 등록된 작업을 단계로 나누고 적절한 에이전트에 배정해 자동으로 진행한다. 데스크톱 앱에서는 기본적으로 꺼져 있으므로 Sessions의 Capabilities → Plugins에서 활성화한다. [1:30:41]
• Triage는 아이디어를 작업 설명으로 구체화하고, To do는 다른 카드의 완료를 기다리며, Ready는 시작 가능한 상태다. Running은 담당 에이전트가 수행 중인 상태, Blocked는 사용자 개입이 필요한 상태, Review는 두 번째 에이전트의 검토 단계다. Done은 후속 작업의 대기를 풀고, Scheduled는 특정 시각에 실행할 작업을 담는다. [1:31:34]

49. Telegram 구독과 연락 지침으로 작업 중단을 놓치지 않는다

• 보드는 조용히 실행되기 때문에 사용자 응답을 기다리는 카드가 생겨도 이를 놓칠 수 있다. Telegram의 Conbon 명령으로 카드를 만들면 자동 구독되어 완료·중단 알림을 받고, 작업 설명에도 막혔을 때 누구에게 연락할지 적어 두는 방식이 권장된다. [1:32:35]
• /conbon create는 제목만 필수로 요구한다. 예시에서는 작업 제목과 기본 에이전트 배정을 지정했으며, 생성 결과에 알림 구독도 확인된다. Telegram의 명령 목록에서 자동 선택되지 않더라도 사용할 수 있다. [1:34:16]

50. 여행 계획의 산출물과 검증 조건을 구체적으로 지정한다

• 예시 작업은 이른 봄 두 사람이 중간 수준의 예산으로 떠나는 리스본 5일 여행이다. 런던 출발 항공편, 숙박할 동네 세 곳, 당일 여행 세 가지를 조사하고 실제 가격과 구매 항목의 직접 예약 링크를 요구한다. [1:35:44]
• Drive의 outbox 폴더에 항목·가격·예약 링크·예약 여부·실제 지불액 열을 갖춘 예산표를 만들고, 일별 일정과 이동일·시간이 정해진 활동의 임시 캘린더 이벤트도 작성하도록 한다. 결과 공개 전 오류와 누락 가격을 확인하고, 완료하거나 답변이 필요할 때 Telegram으로 연락하도록 명시한다. [1:36:13]

51. 의존성과 전문 역할에 따라 여러 에이전트가 협업한다

• 여행 작업은 하위 작업으로 분해되어 세 개가 실행되고 세 개가 대기하는 상태가 됐다. 항공편·숙박 동네·당일 여행 조사가 진행되며, 캘린더 이벤트처럼 선행 결과가 필요한 작업은 의존성이 충족될 때까지 시작하지 않는다. [1:37:27]
• 주 에이전트가 전체 진행을 조율하고, 조사 작업은 researcher, 예산표 작업은 기본 담당자, 검토 작업은 reviewer에 배정된다. 각 작업에 맞는 전문성을 기준으로 에이전트와 모델이 선택된다. [1:38:01]

52. 정기 작업으로 대기 카드를 재개하고 예약 정보를 갱신한다

• 작업을 끝낼 수 없는 에이전트는 카드를 Blocked로 옮기고 이유를 댓글에 남긴다. 개별 작업은 실행 후 종료되므로 받은편지함을 계속 감시할 수 없으며, 별도의 정기 작업이 필요하다. 사용 중인 예시는 30분마다 대기 카드를 확인해 조건이 충족되면 Ready로 되돌리고, 사용자 답변이 필요하면 메시지를 보낸다. [1:39:32]
• 여행 예약 관리 예시는 매일 아침 확인 이메일을 읽어 예산표의 실제 지불액과 예약 여부를 갱신하고, 임시 캘린더 이벤트를 예약 확인 번호가 포함된 실제 이벤트로 교체한다. 동행자 추가, 중복 처리를 막는 이메일 라벨, 변경 사항의 Telegram 한 줄 알림도 지정하며, 먼저 검토할 수 있도록 정지 상태로 생성한다. [100:07] [1:39:36]

53. 크레딧·게이트웨이·로그를 점검하고 구성 요소별로 업데이트한다

• 시스템이 이상하게 동작하면 크레딧, 게이트웨이, 로그를 확인한다. 웹 대시보드의 System에서는 구성과 실행 상태를 살펴보고 게이트웨이를 중지·재시작·시작할 수 있다. [101:06] [1:39:46]
• 큰 설정 변경 전에는 백업을 생성하는 것이 권장된다. 같은 화면에서 백업을 복원할 수 있으며, 내려받은 백업 파일을 업로드해 해당 상태로 되돌릴 수도 있다. [101:24] [1:40:25]

54. 사용 기록을 돌아보고 작은 실제 작업부터 위임을 넓힌다

• 웹 대시보드의 Achievements는 에이전트의 기존 활동을 바탕으로 배지를 부여한다. 자율성·디버깅·도구 숙련도 등의 범주에 총 60개가 있고, 등급은 Copper부터 Olympian까지이며 일부는 조건을 충족하기 전까지 숨겨진다. 화면 예시에서는 7개를 해제했고 최고 등급은 Gold다. [102:41] [1:41:41]
• 서버의 에이전트를 휴대전화와 데스크톱에서 이용하고 파일·계정에 연결하면, 반복 작업과 여러 에이전트가 협업하는 프로젝트를 맡길 수 있다. 처음에는 질문과 실제 작업 하나로 작게 시작해 사용자의 작업 방식을 익히게 하고, 신뢰가 쌓이면 더 큰 일을 위임하는 접근이 권장된다. [103:19] [1:42:39]

🧾 결론

• 핵심은 설치 완료가 아니라 사용자의 실제 업무 하나를 끝까지 수행하게 만드는 것이다. 질문과 작은 작업으로 시작하고 결과를 확인하면서 위임 범위를 넓힌다.
• 지속성은 모델 자체의 기억보다 서버에 남는 파일·기억·스킬·처리 기록에서 나온다. 공유 기억, 대화 스레드, 예약 실행의 상태 기록을 구별해야 한다.
• 권한과 자동 실행은 점진적으로 확대한다. 별도 계정, 필요한 폴더만 공유하는 방식, 초안 우선 처리, 정지 상태의 예약 작업이 이를 뒷받침한다.

📈 투자·시사 포인트

• 무료 소프트웨어라도 운영비는 발생한다. 서버의 고정비와 모델의 변동비를 나누고, 누적 문맥·모델 전환·다중 모델 호출이 지출에 미치는 영향을 살펴야 한다.
• 업무 자동화의 효용은 전달받는 정보량보다 실제로 줄어든 잡무와 확인 부담으로 평가할 수 있다. 영상의 영수증 정리는 주당 약 20분의 행정 업무를 자동화 대상으로 삼았다.
• 반복 절차를 스킬이나 결정적 스크립트로 옮기는 방식은 실행을 표준화하고 토큰 사용을 줄일 가능성을 보여준다. 다만 유지보수와 오류 점검까지 포함해 효과를 확인해야 한다.
• 여러 에이전트와 고성능 모델을 추가하면 병렬 처리와 역할별 검토가 가능해지지만 지출과 조율 부담도 늘어난다. 영상의 MOA 사례에서는 Opus 5 호출 비용이 130달러로 제시돼 사용량 점검의 필요성이 드러났다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• Hostinger 계약·할인·환불 조건, Nous Portal 크레딧과 요금, 모델 이름·가격은 영상 당시의 설명이다. 실제 구매 시점의 제공 조건과 사용 한도는 별도로 확인해야 한다.
• 삭제·위험 명령의 승인과 외부 스킬 검사는 영상에서 설명된 통제 장치다. 모든 위험한 행동이나 숨겨진 지시를 차단한다는 보장은 없으며, 실제 권한 범위와 승인 동작을 확인해야 한다.
• Clarify 질문 양식의 로딩 오류는 원인이 확인되지 않았다. 예약 작업 수동 실행에서도 점유 오류가 표시됐지만 작업은 실행돼, 오류 메시지만으로 실행 여부를 판단하기 어렵다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• 개인 자료와 분리된 실행 환경을 준비하고 관리자 자격 증명을 안전하게 보관한다. 큰 설정 변경 전에는 백업을 만든다.
• 모델 공급자를 연결한 뒤 저렴한 모델로 첫 응답을 확인하고, Telegram과 데스크톱 앱이 기존 서버에 연결됐는지 검증한다.
• 에이전트용 업무 계정을 따로 만들고 필요한 폴더와 기능만 연결한다. Telegram 봇 대화에는 비밀번호나 은행 정보를 보내지 않는다.
• 반복 업무 하나를 골라 입력 자료, 산출물, 실행 주기, 허용·금지 행동, 중복 처리 기준과 알림 목적지를 명시한다.

❓ 열린 질문

• 내 업무에서 규칙이 일정하고 결과를 파일·표·캘린더에 남길 수 있는 첫 자동화 대상은 무엇인가?
• 저렴한 모델로 충분한 작업과 판단 오류의 비용이 커서 상위 모델이 필요한 작업을 어떤 기준으로 구분할 것인가?
• 이메일 발송이나 캘린더 초대처럼 외부에 영향을 주는 행동은 어느 단계까지 위임하고, 어떤 검토를 유지할 것인가?