OpenClaw에서 Hermes Agent로 갈아탄 후기: 세션 비용 5~10배 절감
한 개발자가 자신이 만든 'NeuralMind'라는 도구를 소개합니다. 이 도구는 를 위한 완전 로컬(오프라인) 방식의 영구 메모리(코드 기억 저장소)로, MCP(에이전트와 외부 도구를 연결하는 표준 방식)를 통해 에 연결했습니다.
그 결과 에이전트가 세션을 시작할 때마다 코드베이스의 구조, 어떤 파일들이 서로 연관되어 있는지, 평소 어떤 파일을 주로 수정하는지를 이미 알고 있는 상태로 시작하게 되어, 이미 이해한 문맥을 다시 읽지 않아도 되므로 세션 비용이 약 5~10배 저렴해졌다고 합니다. 이전에는 몇 달간 를 주력 도구로 썼는데, 유연한 와 스킬 시스템, 플래너·개발자 봇이 함께 일하는 멀티 에이전트 구성, Slack· 연동 등은 장점이었습니다.
하지만 Python 3.10 의존성 때문에 계속 임시방편이 필요했고, 스킬 허브인 clawhub는 절반가량 설치가 실패할 정도로 일부 고장 나 있었으며, 크론잡(예약 작업)이 재시작 후 유지되지 않았고, 메모리 시스템이 SQLite(경량 데이터베이스)만 사용하고 압축 기능이 없어 세션이 계속 부풀어 올랐습니다. 이런 문제들 때문에 대안을 찾다가 활발히 개발되고 있다는 점에서 의 에 주목하게 되었다고 밝힙니다.
핵심 포인트
- NeuralMind는 용 완전 로컬 영구 코드 메모리 도구(GitHub 공개)
- MCP로 에 연결하면 세션마다 을 다시 읽지 않아도 됨
- 이 방식으로 세션 비용이 약 5~10배 절감됐다고 보고
- 이전 도구 는 Python 3.10 의존성, 부분 고장난 스킬 허브, 크론잡 미유지, 메모리 비대화 문제가 있었음
- ()로 옮긴 이유는 활발한 개발 활동 때문