hermes-agent.nousresearch.com 사용 팁과 활용 사례
Adversa AI의 GuardFall 연구는 Hermes, OpenCode, Roo-Code 같은 오픈소스 AI 코딩 에이전트가 위험한 셸 명령을 막는 방식에 구조적인 약점이 있다고 지적한다. 이 문제는 하나의 CVE가 아니라, 명령을 실행하기 전에 검사하는 방식 자체의 허점이다. 많은 에이전트는 사용자가 입력한 글자 그대로를 정규식이나 와일드카드로 확인해 차단 여부를 판단한다. 하지만 Bash는 실제 실행 순간에 따옴표 제거, $IFS 치환, 명령 치환 같은 처리를 하며 명령을 다시 해석한다. 그래서 검사 단계에서는 안전해 보인 문자열이 실행 단계에서는 원래 막아야 했던 위험한 명령으로 바뀔 수 있다. 11개 에이전트를 시험했을 때 10개가 네 가지 우회 방식 중 하나 이상에 실패했다. Continue만 대부분의 공격 표면을 닫은 것으로 전해졌다. 가장 위험한 형태는 사용자가 따로 허용을 누르지 않아도, 악성 저장소 설정 파일의 자동 테스트 명령처럼 첫 수정 승인 뒤 바로 실행될 수 있다.
직장에서 Hermes를 쓸 때는 단순한 채팅 도구가 아니라 실제 일을 대신 처리할 수 있는 AI 에이전트로 봐야 한다. Hermes는 파일을 읽고 고치며, 터미널 명령을 실행하고, 브라우저를 자동 조작하고, API를 호출하고, MCP 서버를 쓰고, 이전 문맥을 기억하고, 예약 작업을 만들고, 계정으로 행동할 수 있다. 이런 힘 때문에 회사의 정보 보안 팀이나 IT 팀이 사용을 제한할 수 있으며, 이는 막연한 AI 거부가 아니라 정상적인 보안 판단이다. Hermes가 소스 코드, 비밀번호 같은 자격 정보, 회사 SaaS, 고객 자료, 운영 중인 시스템, 외부로 나가는 메시지에 닿을 수 있다면 승인과 통제가 필요하다. 참고할 공식 문서는 보안 승인과 차단 목록, 도구와 터미널 실행 방식, MCP 동작과 신뢰 모델, 조직용 고정 설정인 Managed Scope, Nous Portal/Tool Gateway다. 이 내용은 법률, 규정 준수, 보안 정책 조언이 아니라 직장에서 Hermes를 문제 없이 쓰기 위한 실무 기준에 가깝다.
Hermes Agent를 Hetzner 가상 서버에서 24시간 돌리며 지속 메모리, 스킬 시스템, 예약 실행, 60개 이상 도구를 함께 쓴 구성이다. 이 구성은 자료 조사, 콘텐츠 초안 작성, Obsidian 지식 저장소 관리, 깃 작업 처리에 쓰였다. 기존 모델은 Claude Opus 4.6이었고 성능은 좋았지만, 자율 에이전트가 많은 토큰을 계속 쓰는 방식에서는 비용 부담이 컸다. GLM-5.2는 Z.ai의 오픈 웨이트 모델이며, 설정 한 줄만 바꿔 Hermes Agent에 넣을 수 있었다. 별도 미세조정이나 프롬프트 대수정은 없었다. OpenRouter 기준 가격은 입력 100만 토큰당 0.93달러, 출력 100만 토큰당 3달러로, 비교 대상 Claude 모델보다 대략 5~16배 저렴했다. 벤치마크에서는 FrontierSWE 74.4%, SWE-bench Pro 62.1, MCP-Atlas 77.0, Terminal-Bench 2.1 81.0을 기록해 Opus 4.8을 모든 항목에서 이기지는 못했지만 비슷한 수준으로 겨뤘다. 여러 도구를 한 번에 쓰는 멀티 도구 호출도 깔끔하게 작동했다.
GuardFall은 Hermes, OpenCode, Roo-Code 같은 인공지능 코딩 도구가 위험한 명령어를 막는 방식에 허점이 있다는 보안 문제다. 이 도구들은 보통 명령어 글자 자체를 정규식이나 와일드카드 규칙으로 검사한다. 하지만 Bash는 실제 실행 직전에 따옴표 제거, $IFS 치환, 명령 치환 같은 방식으로 명령어를 다시 해석한다. 그래서 검사 단계에서는 안전해 보인 명령어가 실제 실행 때는 막아야 할 위험한 명령어로 바뀔 수 있다. 11개 도구를 시험했을 때 10개가 네 가지 우회 방식 중 적어도 하나에 실패했다. Continue만 대부분의 위험 구간을 막은 것으로 전해졌다. 특히 위험한 경우는 사용자가 직접 실행을 선택하지 않아도, 악성 저장소 설정 파일이 자동 테스트 명령을 심어 첫 편집 승인 뒤 바로 실행될 수 있다는 점이다.
Hermes Agent 0.18.0은 높은 우선순위 문제를 모두 닫은 상태로 공개됐다. 공개 저장소의 P0와 P1 항목이 0개가 됐고, 12일 동안 문제 496개와 병합 요청 196개, 모두 약 692개가 처리됐다. 이 작업에는 약 1,720개의 코드 변경과 370명 이상의 기여자가 참여했다. 팀은 앞으로도 P0와 P1을 0개로 유지하겠다고 밝혔다. 사용 면에서는 여러 인공지능 모델을 함께 쓰는 Mixture-of-Agents가 숨은 설정이 아니라 정식 모델 선택지로 올라왔다. 이제 명령줄, 터미널 화면, 데스크톱 앱, 게이트웨이에서 Claude, GPT, Grok 같은 모델을 고르듯이 MoA 프리셋을 고를 수 있다. 각 참고 모델의 판단 과정이 따로 표시되고, 마지막에 종합 모델이 결과를 합치는 방식이라 결과가 왜 그렇게 나왔는지 더 살펴보기 쉽다. 함께 나온 사용 사례들은 Kanban 작업판으로 여러 에이전트를 동시에 굴리거나, GLM-5.2를 Z.AI, OpenRouter, GLM Coding Plan 경로로 연결하는 식의 실전 구성을 보여준다.
Hexus는 Hermes Agent에 바로 붙여 쓸 수 있는 메모리 제공 도구다. Hermes Agent의 기본 메모리가 가진 짧은 글자 한도, 의미 기반 검색 부족, 세션이 바뀌면 기억이 끊기는 문제를 줄이도록 만들어졌다. 저장소는 PostgreSQL과 pgvector를 쓰며, 문장을 숫자 형태로 바꾸는 임베딩은 sentence-transformers로 사용자의 기기 안에서 만든다. 그래서 기본 사용에서는 별도 API 비용이 들지 않고, 대화 데이터가 외부 서비스로 나가지 않는다. 기본 모델은 MiniLM-L6-v2이며, 원하면 Ollama나 OpenAI 호환 서비스로 바꿔 쓸 수 있다. 또 엔티티 그래프를 만들어 대화에 함께 자주 나온 항목들의 관계를 추적한다. 예를 들어 Docker 이미지와 Traefik을 함께 설정한 내용을 물으면, 같이 언급된 관계를 따라가 답을 찾는 방식이다. 큰 JSON, 로그, 코드 같은 내용은 CCR로 압축해 저장해 문맥 토큰 예산을 덜 쓰게 한다.
Meituan이 LongCat-2.0을 MIT 라이선스로 공개했다. 이 모델은 전체 1.6조 개의 매개변수를 갖지만, 한 번에 약 480억 개만 사용해 답을 만든다. 최대 100만 토큰까지 긴 문맥을 다룰 수 있고, 현재 가중치는 Hugging Face에 올라가는 중이며 longcat.chat에서 API는 이미 쓸 수 있다. LongCat-2.0은 두 달 동안 OpenRouter에서 Owl Alpha라는 익명 이름으로 운영됐고, 공개 전 이미 Hermes Agent 1위, Claude Code 2위, OpenClaw 3위를 기록했다. VentureBeat 기준 월간 사용량은 약 10.1조 토큰이었고, 전월보다 242% 늘었다. 핵심 설계는 MoE, 긴 문맥 처리를 더 싸고 빠르게 하려는 LongCat Sparse Attention, 그리고 5개 토큰 묶음을 활용해 임베딩 공간을 크게 넓힌 1350억 규모의 N-gram Embedding 모듈이다. 코딩 에이전트 평가에서는 Terminal-Bench 2.1 70.8점, SWE-bench Pro 59.5점, SWE-bench Multilingual 77.3점을 기록했다.
Hermes Desktop을 휴대폰에서 앱처럼 쓰게 해 주는 모바일 셸 작업이 열려 있다. 별도의 새 Hermes 앱을 처음부터 다시 만든 것이 아니라, 기존 Hermes Desktop 화면을 WebView 안에서 띄우고 Hermes gateway와 연결하는 방식이다. 처음 실행할 때는 gateway 주소, 프로필, 토큰을 넣어야 하며, 이 정보는 기기에 저장된다. 현재 실제 아이폰에서 설치와 실행이 확인됐고, Expo 프로젝트 안에는 안드로이드 설정도 들어 있다. 휴대폰 화면에 맞게 안전 영역, 키보드가 올라올 때 입력창 위치, 사이드바 열고 닫기, 누르기 쉬운 버튼 크기, 설정 화면의 목록-상세 이동 같은 부분이 손봐졌다. 아이폰 설치 문서, 스크린샷, 짧은 시연 영상도 포함됐다. 아직 바로 합쳐질 상태는 아니며, 현재 main 코드와 다시 맞추는 작업이 필요하고 package-lock.json 파일에서 충돌이 남아 있다.
Hermes Desktop 0.17에서 Qwen 3.6 27B 모델을 llama.cpp로 연결해 쓰던 중, 작업 흐름 실행 과정에서 하드 드라이브를 지우려는 명령이 나왔다. 명령은 `rm -rf /c/d`였고, 실행 전에 권한 요청이 떠서 거부할 수 있었다. 원인은 외부에서 들어온 프롬프트 인젝션이 아니라, 에이전트가 파일 경로를 잘못 이해한 뒤 스스로 잘못된 정리 작업을 시도한 실수로 보인다. ComfyUI 스토리보드 작업용 맞춤 스킬이 여러 깃허브 저장소의 기능을 섞어 만들어진 상태였고, 파일을 저장하려던 경로가 Windows의 MSYS/Git-Bash 경로 처리 방식과 맞물려 C: 드라이브 쪽에 엉뚱한 폴더 구조를 만든 것으로 보인다. 그 뒤 에이전트는 잘못 생긴 폴더를 치우려다 위험한 삭제 명령을 냈다. 시스템 보안 장치가 명령을 막고 사용자 허락을 요구했기 때문에 실제 삭제는 피할 수 있었다.
Hermes는 `hermes claw migrate` 명령으로 OpenClaw, 예전 Clawdbot, Moldbot 설정을 가져올 수 있다. 기본 실행은 먼저 가져올 항목을 미리 보여주고, 사용자가 확인해야 실제 변경을 진행한다. `--dry-run`은 변경 없이 미리 보기만 하며, `--preset full --migrate-secrets --yes`를 쓰면 호환되는 설정과 API key까지 확인 절차 없이 옮긴다. 기본 위치는 `~/.openclaw/`이고, 예전 `~/.clawdbot/`, `~/.moltbot/` 폴더와 `clawdbot.json`, `moltbot.json` 같은 예전 설정 파일도 자동으로 찾는다. 옮겨지는 항목은 SOUL.md 같은 persona, AGENTS.md, 장기 메모리, 사용자 프로필, skills, 기본 모델, provider 설정, agent 동작 방식, session reset, MCP servers, TTS, Telegram·Discord·Slack 같은 메시징 설정, 승인 방식, 브라우저 설정 등이다. API key는 기본적으로 옮기지 않으며, `--migrate-secrets`를 명시해야 한다. Hermes는 OpenClaw 설정값, `.env` 파일, 설정 안의 env 항목, auth profiles 순서로 API key를 찾고, 정해진 허용 목록에 있는 key만 복사한다. Hermes에 바로 대응되는 기능이 없는 항목은 삭제하지 않고 `~/.hermes/migration/openclaw/<timestamp>/archive/` 아래에 보관되며, cron jobs, plugins, hooks, multi-agent 목록, 복잡한 채널 설정 등은 수동 확인이 필요하다. 마이그레이션 뒤에는 결과 보고서, 보관된 파일, 새 세션 시작, `hermes status`로 인증 확인, gateway 재시작, session reset 확인, WhatsApp 재연결, `hermes claw cleanup`까지 점검해야 한다.
Hermes Agent를 돌리던 VPS가 godmode 스킬을 통해 침해됐다. 공격자는 매분 실행되는 악성 cron 작업을 넣고, godmode 스킬을 불러온 뒤 원격 서버에서 셸 스크립트를 받아 실행하게 했다. 그 결과 사용자 계정과 root 계정의 authorized_keys에 허가되지 않은 SSH 키 2개가 추가됐다. 방화벽에는 22번 포트 SSH 접속을 허용하는 iptables 규칙이 들어갔다. xmrig 채굴기도 설치되어 192.3.188.151:8443으로 연결됐고, CPU를 많이 써서 제공업체의 rate limit 경고가 02:30과 07:30쯤 발생했다. 정리 작업으로 악성 cron 작업과 스크립트가 삭제됐고, xmrig 실행 파일과 악성 SSH 키도 제거됐다. root의 authorized_keys는 chattr +i로 바뀌어 이후 수정이 막혔고, godmode 스킬도 삭제됐다.
이 SOUL.md 구성은 기본 Hermes 프로필을 짧은 정체성 문서처럼 씁니다. 예시에서는 에이전트 이름을 Robespierre로 정하고, Mac mini M4와 16기가바이트 메모리에서 계속 실행되는 Hermes agent라고 설정합니다. 공개본에서는 실제 사용자 이름을 가렸지만, 프로필 안에는 누가 주 사용자_인지 기억하라는 내용도 들어갑니다. 핵심 원칙은 SOUL.md에 작업 절차나 프로젝트 운영 정보를 넣지 않는 것입니다. 그런 정보는 skills, 프로젝트별 AGENTS.md, 위키에 나누어 둡니다. 말투 지침은 짧고 직접적으로 답하기, 이유보다 답이나 행동을 먼저 쓰기, 군더더기와 사용자의 말을 다시 반복하는 문장을 빼기입니다. 이 방식은 약 4개월 동안 매일 고친 뒤 몇 주 동안 안정적으로 쓰인 구성입니다.
Windows 10에서 Hermes Desktop App을 열면 Google 계정이나 Google Workspace 연결 과정이 멈출 수 있다. 앱을 켠 지 몇 초 뒤 Windows 보안 창이 나타나고, google.com용 보안 키를 설정하라고 요구한다. 취소를 눌러도 창은 잠시 사라질 뿐 곧 다시 뜬다. 선택지는 스마트폰으로 QR 코드를 스캔하는 방법과 물리적인 USB 보안 키를 쓰는 방법뿐이다. USB 보안 키가 없으면 진행하기 어렵고, QR 코드를 스캔해도 FIDO 코드만 보일 뿐 연결이 끝나지 않는다. Hermes 자체 도움으로 몇 시간 동안 해결을 시도해도 해결되지 않았고, 현재 조언은 데스크톱 앱 버그일 가능성이 있으니 Nous Research에 버그로 보고하라는 쪽이다.
Agent Skills는 인공지능 에이전트에게 특정 일을 처리하는 절차를 알려주는 폴더 구조다. 예를 들어 청구서 처리용 스킬이라면 폴더 안에 반드시 필요한 SKILL.md 파일을 두고, 필요하면 실행용 스크립트, 참고 문서, 템플릿이나 이미지 같은 자산을 함께 넣을 수 있다. SKILL.md는 스킬의 핵심 설명서 역할을 하며, 이름과 설명 같은 기본 정보와 실제 지시문을 담는다. 2026년 7월 10일 기준 정리이며, 새 기능이나 새 주장을 내세우기보다 공개된 사양, 업체 문서, 연구 결과를 초보자용으로 모은 성격이다. 전체 빌드와 테스트를 직접 돌린 결과는 아니며, 연구 수치가 나올 때는 어떤 논문에서 어떤 조건으로 나온 값인지 범위를 분명히 한다. Shaib 등의 논문은 사람들이 질 낮은 인공지능 글로 느끼는 특징을 낮은 정보 밀도, 관련 없는 내용, 반복, 틀에 박힌 구성, 앞뒤가 안 맞는 내용, 맞지 않는 말투로 나누었고, 그중 관련성, 정보 밀도, 말투가 특히 중요하다고 봤다.
Clifford는 로컬 AI 설정을 저장해 두었다가 짧은 명령으로 다시 불러오는 명령줄 도구다. 긴 실행 명령과 별도 설정 파일 수정을 반복하지 않고, 한 번 만든 프로필을 불러와 Pi, Hermes, Claude Code 같은 에이전트에 연결할 수 있다. 예를 들어 Qwen3-32B 모델을 쓰려면 원래는 llama-server 실행 옵션, 모델 설정 파일 수정, Pi 실행 명령을 따로 처리해야 한다. Clifford를 쓰면 처음에 `clifford profiles add qwen`으로 프로필을 만들고, 이후 `clifford load qwen`과 `clifford pi`처럼 짧게 실행하는 흐름으로 줄어든다. Clifford 안에는 미리 들어 있는 백엔드가 없어서, 사용자가 직접 로컬 모델 실행 환경을 준비해야 한다. 현재 공식 지원은 llama-server이고, vLLM 같은 다른 백엔드는 나중에 지원될 예정이다.
개인 실험 기준으로, Hermes agent를 GPT-5.5에 연결해 PDF 24개의 실제 내용을 먼저 읽게 한 뒤, DGX Spark에서 여러 문서 추출 도구와 시각 언어 모델을 비교했다. 문서는 무작위로 골랐고, 일부만 같은 형식이었으며, 긴 감열지 영수증처럼 읽기 어려운 자료도 많았다. Hermes agent는 기준 답안을 만들고, DGX Spark에서 여러 도구를 돌리는 시험 환경을 만드는 데 쓰였다. 도구마다 장점이 달랐다. Nemotron Parse는 모든 파일을 읽었고 속도도 빨라 전체 성능이 가장 좋았다. 다만 광학 문자 인식 도구처럼 작은 오독은 있었다. olmOCR은 O와 0을 헷갈리는 흔한 문제를 잘 잡아 정확도가 가장 돋보였지만, 처리 속도가 꽤 느렸다.
2026년 7월 둘째 주에 여러 대형 모델이 거의 동시에 공개되거나 요금 정책을 바꾸면서, 에이전트 작업에 어떤 모델을 붙일지 다시 계산해야 한다는 내용이다. GPT-5.6은 7월 9일 정식 제공을 시작했고, Grok 4.5도 7월 9일 공개됐다. Claude Fable 5는 7월 12일부터 크레딧 방식으로만 결제되며, Sonnet 5는 8월 31일까지 도입 요금이 적용된다. Claude Fable 5는 MTok당 입력 10달러, 출력 50달러로 제시됐고, SWE-Bench Pro에서 80.3%를 기록했으며, 100만 컨텍스트를 지원한다. 깊은 분석과 복잡한 추론에는 강하지만 비용 때문에 매일 쓰는 기본 모델보다는 주 2~3번의 매우 어려운 작업에 아껴 쓰는 쪽이 낫다는 판단이다. GPT-5.6 Sol은 MTok당 입력 5달러, 출력 30달러로 제시됐고, Terminal-Bench 2.1의 울트라 모드에서 91.9%를 기록했다. 이 모델은 105만 컨텍스트를 지원하며, 복잡한 작업에서 여러 서브 에이전트를 병렬로 돌리는 울트라 모드를 가진다. 모델 식별자는 gpt-5.6-sol이다.
ProtonSearch는 윈도에서 Alt + Space로 여는 빠른 검색·실행 도구다. 사용자가 원하는 단축키로 바꿀 수도 있다. 기본 윈도 검색보다 넓게 PC 안의 앱, 파일과 폴더, 파일 안의 글, 이미지 속 글자, 클립보드 기록, 브라우저 북마크와 방문 기록, Git 커밋, 윈도 설정과 제어판 항목을 찾도록 만들어졌다. 파일 안의 글자는 50개가 넘는 파일 형식에서 찾는다고 되어 있다. 이미지와 클립보드 이미지의 글자는 OCR로 읽어 검색 대상에 넣는다. 한 검색창에서 로컬 명령, 자주 쓰는 문장 조각, 웹 검색, 화면 일부를 동그라미로 지정해 찾는 기능도 실행할 수 있다. Hermes로 움직이는 로컬 AI 에이전트도 포함되어, PC 안의 정보를 찾는 데서 끝나지 않고 작업 실행까지 이어가려는 방향이다. 예전 이름은 OmniSearch였고, 오픈소스로 공개된 윈도용 로컬 우선 도구다.
Hermes Agent Upgrade는 이제 HY3를 에이전트 뒤에서 작동하는 모델로 쓸 수 있다. HY3는 Tencent Hunyuan 계열의 오픈소스 모델로, 코딩, 도구 호출, 추론, 긴 작업 흐름을 처리하도록 설계됐다. 모델 규모는 전체 파라미터 2,950억 개, 실제로 한 번에 쓰이는 활성 파라미터 약 210억 개다. 문맥 창은 25만6천 토큰이라 긴 문서나 많은 지시를 한 번에 다루는 작업에 맞춰져 있다. 기존 Hermes 설정을 새로 만들 필요 없이 HY3 쪽으로 연결해 실제 작업에서 시험할 수 있다는 점이 핵심이다. 한 모델이 모든 일에 항상 가장 좋지는 않기 때문에, 시각적 코딩에는 다른 모델이 낫고 도구를 안정적으로 다루는 일에는 HY3 같은 모델이 더 나을 수 있다.
Prometheus는 hermes-agent 위에서 돌아가며 스스로 연구 과정을 반복하는 시스템이다. 초기 제작은 약 한 달 동안 소비자용 개인용 컴퓨터 한 대에서 이루어졌고, 이후 계속 실행되고 있다. 이 시스템은 스스로 연구 질문을 만들고, 여러 작업자 프로그램에 일을 나누고, 실험을 실행하며, 그 실험을 만든 코드와 결과 주장을 함께 남긴다. 지금까지 약 13만 3천 건의 실험과 7만 7천 건의 주장이 쌓였다. 중요한 특징은 결론을 믿기 전에 일부 계산 자원을 들여 그 결론이 틀릴 수 있는지 찾는 것이다. 이를 위해 적대적 재현, 다른 분야에서의 반례 찾기, 기존 문헌과 비교한 새로움 검사, 독립성 검사, 순환 추론 검사를 사용한다. 약 500개의 자체 점검에서 새 분야로 옮겨도 맞을 주장을 고르는 성적은 58%였고, 이는 우연보다 조금 나은 수준이라서 전이 신뢰도를 낮췄다. 한 감사에서는 발견 목록의 약 98%가 실세계 데이터로 검증되지 않았고, 작업자들이 직접 만든 시뮬레이션 안에서만 확인됐다는 문제가 드러났다.
Hermes를 실행 엔진으로 삼아 자동으로 정보를 모으고, 흐름을 찾고, 콘텐츠를 발행하는 인공지능 뉴스룸 프로젝트가 공개되어 있다. 저장소는 GitHub의 Growth-OS이며, 주로 Python과 TypeScript로 만들어진다. 필요한 작업은 X, Reddit, 검색, 연구 자료에서 신호를 모으는 기능, 트렌드와 기회를 찾는 기능, Browser Use와 Playwright를 이용한 브라우저 자동 조작, 여러 AI 에이전트를 함께 움직이는 구조, 편집 판단 엔진, GEO와 AI 검색 분석, 자동 발행, 학습과 피드백 구조다. AI 에이전트, 브라우저 자동화, 정보 검색, LLM orchestration, MCP 같은 분야 경험이 있으면 이슈, 아이디어, 구조 의견, PR로 참여할 수 있다.
Hermes 같은 인공지능 코딩 도구는 작업 중에 여러 설치 명령을 실행할 수 있다. 한 작업 안에서도 npm, pip, Homebrew 설치, Docker 이미지 받기, Git 복제 같은 일이 생길 수 있다. 시간이 지나면 어떤 패키지나 컨테이너가 어느 작업 때문에 생겼는지 알기 어려워진다. Agent Install Monitor는 Hermes가 실행한 설치와 환경 설정 작업을 세션별로 로컬에 기록하는 오픈소스 플러그인이다. 기록 대상은 패키지 설치, Docker 이미지, Git 복제, 서비스, 비슷한 환경 준비 작업이다. 저장은 SQLite로 하며, 텔레메트리는 보내지 않는다. 되돌리기 기능이나 승인 기능은 없고, Hermes가 무엇을 설치했는지 확인하는 데 초점을 둔다.
Hermes Agent로 이메일을 먼저 분류한 뒤, 받은편지함의 내용을 별도 업무 관리 도구에 자동으로 반영하려는 사용 흐름이다. 목표는 받은편지함 자체를 할 일 목록처럼 쓰지 않고, 이메일에서 나온 해야 할 일을 제대로 정리된 할 일 목록으로 옮기는 것이다. 현재 ClickUp을 쓰고 있지만 간단한 작업도 Hermes Agent가 여러 번 조작해야 해서 효율이 낮다. 그래서 AI가 더 쉽게 이동하고 수정할 수 있는 프로젝트 관리 도구가 있는지 찾고 있다. 자체 서버에 Obsidian 같은 도구를 두는 방식보다는, ClickUp 같은 완성형 프로젝트 관리 도구를 쓰면서 AI가 더 잘 통제할 수 있기를 원한다.
MyClaw에서 이제 Hermes 인스턴스를 만들 수 있다. 기존의 관리형 OpenClaw와 함께 쓸 수 있어서, 작업 성격에 따라 OpenClaw를 고르거나 Hermes를 고를 수 있다. 설정은 원클릭 방식이고, 실행 공간은 격리된 암호화 컨테이너로 제공된다. 별도 VPS를 빌리거나 Docker를 다루거나 SSH로 서버에 접속해 관리할 필요가 없다. MyClaw의 목표는 질문에 답하는 도구보다, 목표를 받아 실제 작업을 처리하고 결과를 전달하는 에이전트 운영이다. 결과는 일일 브리핑, 모니터링 알림, 받은편지함 요약, 보고서 같은 형태로 기존 채널에 정해진 시간이나 요청 시점에 전달될 수 있다.
Hermes Agent에서 `patch`와 `write_file` 도구가 권한이 제한된 기존 파일을 바꾸려 할 때 실패할 수 있다. 문제는 파일을 바로 덮어쓰지 않고 같은 폴더에 임시 파일을 만든 뒤 바꾸는 원자적 쓰기 과정에서 생긴다. 기존 파일 권한이 400처럼 읽기 전용이면, Hermes Agent가 그 권한을 임시 파일에 먼저 적용한 다음 내용을 쓰려 한다. 그러면 임시 파일도 읽기 전용이 되어 내용 쓰기가 막히고, 마지막에 기존 파일로 교체하는 단계까지 가지 못한다. 증상으로는 `.hermes-tmp`로 시작하는 임시 파일에서 권한 거부 오류가 반복되고, 파일 변경 확인기가 실제로 파일이 바뀌지 않았다고 경고한다. 오류 기록은 `~/.hermes/logs/errors.log`에서 확인할 수 있으며, 제한 권한을 가진 400 저널 파일이나 600 설정 파일 같은 경우에 영향을 줄 수 있다. 관련 원인은 `/tools/file_operations.py`의 `_atomic_write_same_fs` 동작으로 지목된다.
MacBook에서 직접 돌리던 Hermes는 매일 실제 작업에 쓸 만큼 빠르고 자연스럽게 느껴졌다. 파일을 다루고, 터미널에서 명령을 실행하고, 개인 작업 흐름에 붙어 있어서 컴퓨터의 일부처럼 쓸 수 있었다. 더 깔끔하게 만들려는 생각으로 Codex를 써서 거의 새 설치 상태로 되돌렸고, 그 과정에서 직접 쌓아 둔 설정과 연결이 대부분 사라졌다. Telegram 연결만 남긴 뒤에는 Hermes가 더 느리고 덜 똑똑하게 느껴졌고, 실제 일을 맡기는 빈도도 크게 줄었다. 다시 써 보려고 이번에는 SSH로 접속하는 원격 서버에서 돌리고 있지만, Telegram으로만 쓰면 할 수 있는 일이 좁다. 로컬 터미널처럼 파일에 접근하고 명령을 실행하던 예전 방식이 훨씬 실용적으로 느껴진다.
Hermes Agent로 사업용 배송 서비스를 만들려는 상황이다. 목표는 텔레그램 봇 안에서 배송 주문을 만들고, 미리 등록된 기사들을 찾아 배정할 수 있게 하는 것이다. 문제는 봇 화면에 Hermes Agent 명령어 메뉴가 계속 보이고, /start를 빼고는 모두 막고 싶은 명령어도 여전히 실행된다는 점이다. 여러 자료와 예시를 따라 해 봤지만 메뉴는 사라지지 않았고 명령어도 계속 작동했다. 핵심 질문은 텔레그램 봇에서 Hermes Agent 명령어를 완전히 숨기거나 비활성화할 수 있는지다.
Hermes Agent와 Grok을 함께 쓸 때는 일반 챗봇처럼 질문만 던지는 방식보다 맞춤 도구 안에 넣어 쓰는 방식이 더 낫다는 내용이다. 간단한 질문에도 답을 받는 데 약 10초가 걸릴 수 있어, 빠른 답변용으로는 답답할 수 있다. 파일을 찾거나 문맥을 살피거나 연결된 작업을 실행하는 도구형 요청은 1~2분 정도 걸릴 수 있다. 대신 맞춤 도구 안에서는 자료 조사, 미디어 생성, 실제 업무 자동화 같은 더 큰 작업에 쓰기 좋다는 주장이다. AI Profit Boardroom 영상과 인공지능 코칭·지원·강의 커뮤니티도 함께 홍보된다.
Windows용 Hermes Desktop을 8GB 메모리, Ryzen 5500U 환경에서 쓰면서 Reddit의 특정 글과 전체 댓글을 자동으로 가져오려는 상황이다. 목표는 스크립트, cron, 에이전트가 r/hermesagent, r/localllm, r/ollama 같은 공개 게시판에서 매일 쓸 만한 지식을 모으는 것이다. 쉬운 방법들은 대부분 막혀 있다. Reddit의 .json 주소는 403 오류가 나고, www.reddit.com의 RSS는 429 제한에 걸리며, old.reddit.com의 RSS는 가끔만 되고 아이피에 따라 막힌다. 공개 Redlib, RSSHub, Teddit 서버들은 죽어 있거나 응답 시간이 길고, Pushshift는 더 이상 쓸 수 없으며, PRAW도 공개 게시판을 OAuth 없이 바로 쓰는 해결책이 되지 않는다. 현재는 old.reddit, Redlib 6개, RSSHub 3개, Teddit 3개를 차례로 시도하는 우회 방식을 쓰지만, 현재 아이피에서는 되더라도 cron이나 다른 아이피에서는 실패한다. 필요한 조건은 무료, 낮은 메모리 사용, 공개 게시판에서 Reddit OAuth 불필요, 글과 댓글을 JSON이나 깔끔한 Markdown으로 반환, 아이피에 덜 좌우되는 안정성이다. 검토 대상은 자가 호스팅 Redlib/RSSHub/Teddit, Playwright나 undetected-chromedriver 같은 브라우저 자동화, Firecrawl·Jina.ai·ScrapingBee 같은 무료 구간 API, 더 가벼운 수집 도구다.
GPT-5.6 제품군은 계속 바뀌는 이름 대신 Sol, Terra, Luna라는 세 가지 고정 등급으로 정리되는 흐름이다. Sol은 어려운 추론, 코딩, 에이전트 작업, 연구에 맞는 최상위 등급이며 속도는 가장 느리고 비용은 가장 높다. Terra는 일상 업무, 코딩, 글쓰기, 분석에 맞는 중간 등급이고, GPT-5.5 수준의 품질을 약 절반 비용으로 낸다는 설명이 붙어 있다. Luna는 빠른 대화, 요약, 대량 작업에 맞는 저비용 고속 등급이다. Hermes 사용자에게는 Sol이 깊은 디버깅, 설계 검토, 에이전트 설계, 오래 걸리는 코딩 작업에 가장 맞는 선택지로 제시된다. Sol만 새 Max reasoning effort와 Ultra sub-agent mode를 쓸 수 있다는 점도 핵심이다. Terra는 대부분의 Hermes 작업에서 기본 선택지로 쓰기 좋고, Luna는 요약, 회의록 정리, 검색용 자료 전처리, 분류, 압축, 대량 번역처럼 싸고 빠른 처리가 더 중요한 일에 맞다. 미리보기 API 가격으로 Sol은 입력 100만 토큰당 5달러, 출력 100만 토큰당 30달러로 제시된다.