Hermes는 안정적이지만 작은 작업에도 비용 관리가 중요하다
여러 와 도구를 직접 써 본 경험에서는 , , , Codex, Claude Code, Claude, 같은 선택지가 모두 기대만큼 단순하지 않았다. 일을 자동화하고 시간을 아끼려던 목적과 달리, 도구를 관리하고 맥락을 먹이는 시간이 점점 커졌다.
는 수백만 토큰을 쓰면서도 잘못된 답을 자신 있게 내고, 사과한 뒤 나중에 같은 실수를 반복하는 문제가 있었다. 도 실제로는 작업 방식이나 규칙을 구조화된 에 저장해 두는 것과 크게 다르지 않게 느껴졌다.
는 보다 더 안정적이고 갑자기 망가지는 일이 적었지만, 작은 작업에도 이 너무 커서 비용 면에서 납득하기 어려웠다. 결국 대부분의 자동화에는 메모리, MCP 같은 연결 장치, 필요한 도구, 기본 논리, 좋은 LLM 정도면 충분하다는 결론에 가까워졌다.
핵심 포인트
- 는 다른 도구보다 더 안정적이고 갑자기 깨지는 일이 적었다.
- 작은 작업에도 이 커서 비용 부담이 컸다.
- 메모리는 거창한 기능보다 구조화된 관리에 가까울 수 있다.
- 대부분의 자동화에는 메모리, MCP, 도구, 논리, 좋은 LLM이면 충분할 수 있다.
- 를 쓸 때는 작업을 작게 나누고 불필요한 문맥과 연결을 줄이는 것이 중요하다.