hermes-agent.nousresearch.com 사용 팁과 활용 사례
Hermes로 이메일을 하루 한 번 확인하는 같은 예약 작업을 맡기면, Hermes가 스크립트를 만들고 크론으로 실행 일정을 잡을 수 있다. 하지만 이런 방식은 설정이 쉽게 깨질 수 있다. 실제 사용 경험에서는 Himalaya 이메일 설정이 갑자기 지워졌고, 문제를 고치는 시간이 실제로 얻는 도움보다 더 많았다. Kimi k2.6 모델을 쓸 때는 꽤 안정적이었지만 비용이 높았다. 더 싼 모델로 바꾼 뒤에는 이전에 만들어둔 설정이 엉키기 시작했다. 목표는 이메일, 알림, 달력을 Hermes와 연결해 주의가 흩어지는 문제를 줄이고, 더 믿을 수 있는 보조 기억 장치처럼 쓰는 것이다. 핵심 고민은 예약 작업을 어떻게 안전하게 만들고, 설정이 지워지지 않게 하며, 사람이 어디까지 직접 확인해야 하는지다.
월드컵 조별리그가 시작되기 전에 12개 최신 인공지능 모델이 모든 조별리그 경기 결과를 예측했다. 모든 모델은 같은 질문을 받았고, 승리 팀, 정확한 점수, 점유율, Man of the Match, 확신 정도, 전술적 이유를 내야 했다. 경기가 시작된 뒤에는 예측을 바꿀 수 없게 잠갔다. 토너먼트 예측은 아직 만들지 않았다. 대진표가 조별리그 뒤에 정해지기 때문이다. 54경기 뒤 Claude Opus 4.7이 141점으로 전체 1위였고, 정확한 점수 예측도 9개로 가장 많았다. Sonar 2는 승리 팀을 가장 많이 맞혔고 35개를 맞혔다. Grok 4.3은 전체 순위는 6위였지만 Man of the Match를 10번 맞혀 이 항목에서는 가장 좋았다. 점수는 정확한 점수, 승리 팀, 골 차이, Man of the Match, 약팀 보너스, 확신도 보정을 기준으로 계산됐다. 다만 모든 모델이 완전히 같은 조건에서 돌지 않았다는 문제가 남아 있으며, 어떤 조건 차이인지는 주어진 내용만으로는 확인되지 않는다.
Composer 2.5는 SuperGrok 월 30달러 구독에 포함되어 있으며, Hermes agent에서 쓸 수 있다. 실제 사용감은 빠른 응답, 똑똑한 답변, 깔끔한 형식 정리에서 강점이 있다. GPT-5.5도 잘 작동하지만, 속도가 조금 느리게 느껴질 때가 있고 글 형식이나 문체가 마음에 들지 않을 수 있다. Composer 2.5는 Cursor에서도 빠르고 똑똑한 모델로 느껴졌고, Hermes agent 안에서도 기대보다 좋은 결과를 냈다. 가격 면에서도 장점이 있다. SuperGrok 월 30달러 요금제에서는 일반적인 사용으로는 rate limits에 걸리기 어렵다고 느껴졌고, 월 20달러 ChatGPT 요금제보다 더 많은 가치를 얻을 수 있다는 판단이다. 현재 큰 제한은 image input이나 vision을 지원하지 않는 점이다. 다만 Hermes agent는 auxiliary settings를 통해 이미지 이해 작업을 다른 모델에 맡길 수 있어, 이 제한이 실제 사용에서 큰 문제가 되지는 않을 수 있다.
Hermes Agent OS는 Hermes, Codex, Claude Code, OpenClaw 같은 도구를 따로 쓰지 않고 한 작업 공간에서 나눠 쓰는 방식으로 소개된다. Hermes는 새 정보 확인, 자료 정리, 반복 업무 관리처럼 계속 지켜봐야 하는 일을 맡고, Codex는 소프트웨어를 만들거나 고치는 역할을 맡는다. Claude Code는 복잡한 프로젝트를 길게 풀어 가는 데 쓰이며, OpenClaw는 브라우저 조작, 컴퓨터 제어, 메모리, 예약 자동화를 더해 준다. 이 구성의 핵심은 매일 같은 지시를 다시 쓰지 않고, 프로젝트, 작업 흐름, 이전 작업 내용, 예약된 일을 한곳에 묶는 것이다. 관련 내용에서는 OpenSEO, Obsidian, OMI, Ollama, Open Montage, 로컬 모델까지 연결해 검색 최적화, 기록 관리, 음성 제어, 콘텐츠 제작, 고객 발굴, 앱 제작, 미디어 제작을 한 흐름으로 처리하는 예가 함께 제시된다. AI Profit Boardroom은 이런 구성을 단계별 강의와 지원으로 제공하는 유료 학습 공간으로 함께 홍보된다.
Hermes Agent를 OpenCLI와 함께 쓰면 Reddit 앱을 직접 열고 여러 화면을 손으로 넘기며 찾는 일을 줄일 수 있다. 이미 로그인된 브라우저를 이용해 Hermes Agent에게 r/hermesagent 안에서 ‘USE CASES’ 표시가 붙은 글을 여러 페이지에서 찾아 달라고 요청한다. 글 내용을 그대로 복사하라고 하기보다, 각 글과 댓글까지 짧게 정리해 달라고 하는 방식이 더 읽기 쉽다. 정리 결과는 원하는 형식의 PDF로 만들 수 있고, Telegram으로 보내 달라고 요청할 수도 있다. 핵심은 Hermes Agent를 검색, 요약, 문서 만들기, 전송까지 이어지는 작은 자동화 흐름으로 쓰는 것이다.
Hermes Agent Computer Use는 인공지능이 클릭, 입력, 스크롤, 앱 열기 같은 컴퓨터 작업을 대신 하게 하는 기능이다. 핵심 차이는 사용자의 주 화면과 물리적 마우스 커서를 빼앗지 않는 방식이다. 일반적인 컴퓨터 제어 도구는 커서가 혼자 움직이고 창이 앞으로 튀어나와 다른 일을 멈추게 만들 수 있다. Hermes Agent는 필요한 앱에 입력을 직접 보내는 방식으로, 한 프로그램 안에서 작업을 처리하는 동안 사용자는 다른 프로그램에서 계속 타이핑할 수 있다고 소개된다. 공개된 내용은 전체 설정법과 실제 업무 흐름, 안내 지원이 별도 커뮤니티와 영상에 들어 있다는 점도 함께 강조한다.
Windows 11에서 공식 Hermes Desktop을 설치하면 데스크톱 앱뿐 아니라 Hermes Agent도 같이 설치된다. 이미 집의 우분투 서버에서 Hermes Agent를 직접 실행 중이고, Windows 브라우저에서는 `http://localhost:9119`로 접속해 쓰는 구성이 가능하다. Hermes Desktop에는 게이트웨이 기능이 있어 데스크톱 앱에서 원격 Hermes Agent에 붙는 방식도 쓸 수 있다. 핵심 고민은 Windows PC에는 공식 데스크톱 앱만 남기고, 함께 설치된 로컬 Hermes Agent는 설치하지 않거나 제거할 수 있는지다. 현재 내용만으로는 “데스크톱 앱만 설치하는 공식 방법”이나 “지워도 되는 파일 목록”이 확인되지 않는다.
Nous Research의 Hermes 빌드 행사에서 약 6시간 만에 founder.exe 시제품이 만들어졌다. 혼자 창업하는 사람이 임무를 입력하면 관리자 역할의 인공지능 에이전트가 작업을 계획하고 여러 전문 에이전트에게 나눠 준다. 각 전문 에이전트는 시장 조사, 제품이 내세울 방향 정리, 실제 결과물 제작과 출시를 맡는다. 목표는 긴 대화만 돌려주는 대신 바로 활용할 수 있는 결과물을 만드는 것이다. 핵심 작업 흐름은 작동하지만 아직 행사에서 만든 초기 시제품이며, 초기 이용자를 대기 명단으로 모집하고 있다. 여러 에이전트의 분업이 단일 에이전트보다 실제로 나은지는 아직 확인되지 않았다.
Hermes로 작은 인공지능 비서 프로젝트를 옮긴 뒤 2주 동안 대부분의 시간이 Hermes 자체 문제를 고치는 데 쓰였다. 세션이 끊기거나 사라졌고, 게이트웨이가 멈췄으며, 명령줄 도구가 망가져 에이전트가 일을 하지 못했다. 설정이 초기화되는 일도 있었고, 에이전트가 스킬에 쓸모없는 내용을 쓰거나 메모리에 스킬 관련 잡다한 정보를 쌓는 문제도 있었다. 이런 경험 때문에 Hermes가 실제로 쓸 만한지 의문이 제기된다. 메시지 연동은 간단히 직접 만들 수 있고, 자기 개선 기능도 정기 실행 작업으로 처리할 수 있다면 Hermes만의 가치가 무엇인지 묻는 내용이다.
Hermes에서 원격 서비스만 쓰는 대신 Ollama로 내 컴퓨터의 로컬 모델을 연결하는 방법이 핵심입니다. 초점은 AI 에이전트가 답을 만들 때 참고하는 컨텍스트를 Hermes에 맞게 조정하는 데 있습니다. 공개된 정보만으로 확인되는 내용은 로컬 모델을 왜 쓰는지, Ollama를 어떻게 함께 쓰는지, Hermes용 컨텍스트를 어떻게 다듬는지에 관한 안내라는 점입니다.
Hermes Agent나 OpenClaw가 만든 마크다운 표는 Discord와 Telegram 채팅방에서 줄과 칸이 깨져 보일 수 있다. 표를 PNG 이미지로 바꾸는 스킬을 만들면, 채팅방 안에서도 표 모양을 깔끔하게 보여줄 수 있다. 이 방식 자체는 잘 작동한다. 문제는 에이전트가 그 스킬을 써야 할 상황을 자주 잊어버린다는 점이다. 사용자는 에이전트의 기본 지침 영역에 넣어 보았지만, 자동으로 안정적으로 실행되지는 않았다.
마케팅과 사업개발 업무에서는 Hermes agent를 개인 업무 비서처럼 쓰고, n8n은 여러 도구를 이어 붙이는 자동화 흐름에 쓰는 조합이 유력해 보인다. 자동화 대행사를 운영하는 입장에서는 고객 업무와 내부 업무에 이미 OpenClaw를 써 봤지만, Hermes agent가 더 강하게 느껴졌다는 첫인상이다. 현재 업무의 중심은 n8n 자동화에 많이 기대고 있으며, 앞으로는 n8n이 반복 업무의 연결과 실행을 맡고 Hermes agent가 개인 생산성 보조 역할을 맡는 구성이 핵심 관심사다. 구체적인 사용법이나 성과 수치는 아직 나오지 않았지만, 마케터나 사업개발 담당자가 Hermes agent를 어떻게 최대한 활용할 수 있는지가 핵심 질문이다.
코딩 Pro 요금제를 쓰고 쿼터를 약 2%만 사용한 상태에서도 Hermes Agent에서 API 호출이 3번 재시도 뒤 실패할 수 있다. 표시된 오류는 HTTP 429이며, 서비스가 일시적으로 과부하 상태일 수 있으니 나중에 다시 시도하라는 내용이다. 핵심은 남은 쿼터가 많아도 요청이 바로 처리된다는 뜻은 아니라는 점이다. 순간적인 서비스 혼잡이나 제한 때문에 같은 오류가 반복될 수 있다.
hermes-agent를 더 가볍게 쓰려면 가능한 한 많은 스킬과 도구를 꺼서 컨텍스트 크기를 줄이라는 조언이 있습니다. 이 고민은 특히 hermes-agent 스킬 자체가 매우 크기 때문에 생깁니다. 핵심 질문은 이 큰 스킬도 꺼야 성능이나 사용성이 좋아지는지, 아니면 hermes-agent를 쓰는 데 꼭 필요해서 끄기 어렵거나 불가능한지입니다. 현재 내용만으로는 실제로 끌 수 있는지, 끄면 어떤 기능이 망가지는지는 확인되지 않았습니다.
‘Vibe Creating’은 거친 아이디어, 이야기, 너무 자세한 대본을 텍스트-동영상 생성 모델에 맞는 프롬프트로 바꾸는 에이전트 스킬이다. SKILL.md 파일 하나로 담긴 오픈소스 방식이라 Claude Code 같은 도구와 다른 거대언어모델 도구에서 함께 쓰는 것을 목표로 한다. 입력 내용을 먼저 판단하고 점수를 매긴 뒤, 그대로 둘지, 정리할지, 다시 쓸지 같은 처리 방식을 고른다. 결과는 확인하기 쉬운 고정된 4부분 형식으로 나온다. 핵심 용도는 사용자가 원하는 장면 통제는 살리면서도, 동영상 생성 모델이 이해하기 좋은 프롬프트로 정리하는 것이다.
AI 코딩 에이전트는 버그를 고치다가 같은 시도를 반복하거나, 실제로 확인하지 않은 테스트를 통과한 것처럼 다루거나, 문제 재현을 건너뛰거나, 위험한 명령을 충분한 확인 없이 실행할 수 있다. 이를 줄이려면 작업을 시작하기 전에 에이전트가 현재 일이 디버그, 수정, 검토, 테스트 우선 작업 중 무엇인지 먼저 고르게 하는 방식이 유용하다. 각 모드는 짧은 점검표를 갖고, 에이전트는 그 순서에 따라 실제 확인을 수행한다. 핵심 원칙은 실제 검사로 검증하기, 테스트를 약하게 만들지 않기, 파괴적 명령은 명시된 범위 안에서만 쓰기, 큰 작업에서는 현재 목적에 맞는 행동 규칙을 먼저 정하기다. 이 방식은 품질 관리, 문맥 관리, 디버깅, 배포, 스킬, 다중 에이전트 작업에 맞춰져 있으며 중급 사용자를 대상으로 한다.
Hermes를 웹사이트 양식 작성에 쓰려면 안전 설정이 중요하다. 기본 브라우저 자동완성은 이름, 주소, 전화번호 같은 정해진 정보만 잘 채운다. 하지만 고객지원 문의나 정보 요청처럼 상황에 맞는 문장을 써야 하는 칸은 사이트 내용을 읽고 알맞게 작성해야 한다. 이런 작업은 해당 웹사이트에 로그인한 상태에서 이뤄지는 경우가 많다. 그래서 Hermes에 전체 브라우저 제어와 컴퓨터 사용 권한을 주는 방식이 너무 넓은 권한일 수 있다는 문제가 생긴다. 핵심 고민은 로그인된 사이트에서 양식을 대신 작성하게 하되, 필요 이상으로 많은 권한을 넘기지 않는 더 안전한 방법이 있는지다.
Hermes와 에이전트 기능을 따라가려면 유튜브와 X에 관련 정보가 많지만, 일부 채널은 Hostinger 같은 유료 홍보를 섞어 보여 신뢰도를 판단하기 어렵다. 필요한 것은 광고성 추천과 실제 사용 경험, 연구 중심 자료를 구분하는 방법이다. Hermes로 할 수 있는 에이전트 워크플로를 계속 배우려면 최신 기능 소개뿐 아니라 출처의 이해관계도 함께 확인해야 한다. 개인 콘텐츠나 자체 자료도 참고 대상이 될 수 있지만, 핵심은 실사용에 도움이 되는 자료인지 가려내는 것이다.
목표는 인터넷 없이 직접 실행하는 로컬 또는 프런티어 모델을 AI 하네스에 연결해 쓰는 것이다. Claude, OpenAI, Mistral, Perplexity, xAI Grok, Gemini 같은 온라인 제공사 모델은 대상에서 제외된다. 관심사는 브라우저 조작이나 파일 사용, MCP 설정이 아니라 모델 선택과 학습 방식이다. 기존 AI 하네스는 온라인 제공사에 의존하는 경우가 많아 토큰 비용이 커지고 도구 호출이 지나치게 많아지는 문제가 있다. VSCode, Cursor, OpenCode, OpenClaw, Hermes 같은 작업 환경에서 이런 비용과 호출 낭비를 줄이는 방향을 원한다. 이미 잘 작동하는 AI 하네스가 있고, 고성능 장비 접근성도 좋아 예산보다는 공간, 전력, 발열이 더 큰 제약이다. 과거에는 OpenAI Operator, Claude Code, Claude Desktop, Claude Cowork의 컴퓨터 사용 기능을 써 봤고, API 중심으로 바뀌기 전까지는 꽤 잘 맞았다. 큰 모델이나 MoE 모델은 일반적인 도구 호출 흔들림이 있어도 어느 정도 쓸 만한 성능을 보였다.
Hermes Agent를 개인 지식 관리 도구인 Obsidian과만 묶는 대신, PHP 포럼과 함께 쓰자는 아이디어다. 포럼을 개인 지식 관리 공간처럼 써서 주제별 게시판이나 글을 만들고, 여러 봇이 그 안에서 매일 자료를 찾고 토론하고 더 깊게 조사하게 하는 방식이다. 목표는 개인 노트 앱보다 공개 토론장에 가까운 구조를 만들어, Hermes Agent가 여러 관점의 조사와 논의를 쌓아 가게 하는 것이다. Google이나 Alphabet의 연구 센터처럼 여러 작업자가 계속 연구하는 공간을 개인용으로 흉내 내려는 발상에 가깝다. 구체적인 설치 방법, 실제 성능, 성공 사례는 제시되지 않았다.
SecureVector v4.9.1은 Hermes Agent에 도구별 강제 적용 기능을 추가했다. 이는 Hermes Agent가 외부 도구를 쓸 때, 각 도구별로 허용 범위나 실행 조건을 더 엄격하게 적용할 수 있다는 뜻으로 보인다. 공개된 내용만으로는 어떤 도구를 제어하는지, 설정 방법이 무엇인지, Nous Research가 공식으로 지원하는 방식인지는 확인되지 않는다.
한 개발자가 클라이언트 프로젝트를 관리하던 기존 프로젝트 관리(PM) 워크플로우를 활용해, Codex·Claude Code·Hermes를 조합한 자기만의 에이전틱 코딩 플랫폼을 만들었다. 처음에는 Codex에게 원하는 작업을 말하면 실행하고, 결과를 사람이 직접 확인하고, 샌드박스 권한 상승을 승인하고, 다음 작업으로 넘기는 방식이었다. 이 방식은 컴퓨터 앞에 계속 앉아서 AI가 제대로 했는지 매번 확인해야 하는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 원래 사람이 직접 검토하던 내부 클라이언트 프로젝트 추적용 PM 워크플로우에 작업을 태우고, 작업을 단계별로 진행시키는 구조로 바꿨다.
Hermes Agent 데스크톱 소프트웨어에서 두 개 이상의 프로필 작업을 동시에 실행할 수 있는지가 핵심입니다. 사용 환경은 데스크톱 앱이고, 보유한 프로필은 20개입니다. 제공된 내용에는 동시 실행이 실제로 가능한지, 설정 방법이 있는지, 제한이 있는지에 대한 답은 없습니다. 확인해야 할 실무 포인트는 여러 프로필을 병렬로 돌릴 수 있는지와, 가능하다면 컴퓨터 성능이나 계정 제한 때문에 문제가 생기는지입니다.
윈도우에서 Hermes를 0.17.0으로 업데이트한 뒤 게이트웨이가 다시 시작되지 않을 수 있다. 문제는 git 기반 업데이트가 실패했을 때 Hermes가 ZIP 업데이트로 넘어가는 경로에서 생긴다. 직접 ZIP 업데이트를 할 때는 중단된 게이트웨이를 마지막 단계에서 다시 켜지만, git 실패 뒤 ZIP으로 대체되는 경우에는 같은 처리가 빠져 있었다. 그 결과 업데이트는 성공해도 사용자의 윈도우 게이트웨이 프로필이 멈춘 상태로 남을 수 있다. PR #50060은 이 대체 업데이트 경로에도 게이트웨이를 다시 시작하는 처리를 추가하는 수정이다. 아직 코드베이스에 병합되지는 않았지만, 임시로 같은 수정 방식을 적용할 수 있다.
Hermes Agent의 새 버전은 ‘Blank Slate Mode’를 통해 필요한 기능만 골라 넣는 방식으로 에이전트를 만들 수 있게 한다. 기존처럼 여러 기술, 도구, 연결 기능이 처음부터 켜진 상태로 시작하는 대신, 기본 모델, 파일 접근, 기본 작업, 터미널 접근만 갖춘 상태에서 출발한다. 사용자는 연구, 코딩, 검색엔진 최적화, 콘텐츠 제작, 고객 업무처럼 목적이 뚜렷한 작업에 맞춰 필요한 기술만 추가할 수 있다. 관련 업데이트에서는 PDF, 웹 주소, 폴더, 블로그 글, 직접 쓴 지시문을 재사용 가능한 기술로 바꾸는 기능도 함께 언급된다. 같은 과정을 새 대화마다 다시 설명하지 않고, 한 번 가르친 작업 흐름을 이후에도 다시 쓸 수 있다는 점이 핵심이다. 버전 0.17은 ‘Reach’ 릴리스로 소개되며, 더 많은 기기, 작업 흐름, 이미지, 팀원과 연결되는 기능 확장도 함께 다뤄진다. 일부 자료는 실제 기능 소개와 함께 유료 교육 커뮤니티 홍보를 섞고 있어, 사용자는 기능 자체와 판매 문구를 나누어 봐야 한다.
소규모 키워드 묶음에 대해 구글 검색 결과 화면(SERP)에 보이는 내용만 관찰하고 정리하는 로컬 인공지능 에이전트 작업 흐름이다. 목표는 전체 검색엔진 최적화 분석이 아니라, 검색 결과 화면의 현재 모습을 구조화해 기록하는 것이다. 기록 대상은 광고 표시 여부, 광고주 도메인, 광고 제목, 상단 자연 검색 결과의 제목과 요약문, 표시 URL, 목표 도메인의 자연 검색 노출 여부다. 이미지 영역, 상품·쇼핑 영역, 관련 질문, 관련 검색어, 지역 업체 영역, AI Overview 표시 여부도 확인한다. 불확실하거나 화면에서 잘린 항목은 수동 검토 대상으로 따로 남긴다. 에이전트는 광고나 검색 결과를 클릭하지 않고, 양식을 작성하지 않으며, 로그인하지 않고, 검색엔진 최적화 결론도 내리지 않는다. Windows에서 Hermes 스타일 로컬 에이전트를 시험했을 때, 검색 결과 화면에 접근할 수 있으면 CSV 형식의 구조화된 결과를 만들 수 있었다. 구글이 CAPTCHA나 차단 안내 페이지를 보여주는 경우에는 차단된 실행으로 처리하도록 했다.
일반 사무 보조 업무에서 문서 생성과 서식 유지가 가장 큰 어려움으로 나타났다. OpenClaw와 MiniMax로 판매 편지, 제안서, 표가 있는 문서 같은 작업을 시도했을 때, 계속 수정해야 했고 문서의 모양과 스타일이 자주 흔들렸다. 여러 번 고친 뒤에는 표가 들어간 판매 제안서처럼 쓸 만한 결과도 만들 수 있었다. 비영리단체 업무용으로 만든 두 번째 보조 도구는 직원 근무 일정 달력을 HTML로 만들었고, 이 결과는 괜찮았다. 직원 근무시간 카드도 엑셀 파일 형태로 만들 수 있었지만, 채팅으로 근무 시간을 보내면 업데이트는 되면서도 자주 틀렸다. Hermes와 Nous 구독을 써봤을 때는 실제 문서를 제대로 만들지 못했고, Hermes에서 모델을 MiniMax로 바꾸자 문서는 만들어졌지만 내용이 많이 빠졌다. 가격은 낮게 유지하면서도 워드 문서, 엑셀 근무표, 일정표 같은 일반 사무 문서를 안정적으로 만들 수 있는 구성이 필요하다. GPT-4o mini도 추천받아 써봤지만 이 용도에는 만족스럽지 않았다.
Raspberry Pi 5 기반 환경에서 Hermes와 DeepSeek를 직접 연결해 쓰려는 상황이다. 핵심 고민은 Nous를 통해 모델을 쓰지 않고 DeepSeek API를 바로 쓰는 이유가 가격, 연결 단계 감소, 또는 다른 장점 때문인지다. 또 DeepSeek의 데이터 수집과 보관 정책을 어떻게 받아들일지도 중요한 판단점이다. 민감한 데이터에는 쓰지 않을 계획이어도, 중국계 모델이라는 점이 다른 해외 호스팅 모델보다 더 큰 위험인지 따져봐야 한다. 기본 모델로는 품질과 속도의 균형을 기대하며 v4-flash를 고려하고 있다. 더 어려운 작업에는 무거운 모델로 자동 또는 간단히 바꿔 쓰고 싶지만, Hermes 설정에서 같은 프로필 안에 예비 모델을 둘 수 있는지, 아니면 개입 없이 프로필을 바꾸는 방법이 있는지는 확인이 필요하다.
여행을 자주 하는 사람을 위한 MCP가 만들어졌다. 이 도구는 항공사 포인트, 회원 등급, 과거 여행, 선호 조건 같은 여행 정보를 인공지능에게 넘겨 줄 수 있게 한다. 인공지능은 그 정보를 바탕으로 포인트와 회원 혜택을 고려해 항공권, 호텔, 렌터카를 찾고 예약할 수 있다. 흥미로운 점은 실제 이용 관심이 일반 여행자보다 OpenClaw나 Hermes 같은 범용 AI 에이전트 쪽에서 더 많이 나오고 있다는 점이다. 핵심 기대는 여행용 AI 에이전트가 사용자를 대신해 돈을 아끼거나 포인트 가치를 더 잘 쓰게 만드는 것이다.
Claude AI로 SF 소설/롤플레이를 쓰던 작성자가, 세계관 규칙·등장인물·장소·타임라인을 마크다운 파일 하나(스토리 바이블)에 정리해 두고 이를 기준 자료로 삼는 방식을 소개한다. 여러 캐릭터나 세력이 등장할 때 누가 어떤 정보를 알고 모르는지를 관리하는 게 어려운 문제였다고 한다. 예를 들어 블랙잭 같은 카드 게임에서 캐릭터 A가 캐릭터 B의 패를 알아버리면 이야기의 몰입이 깨지는데, 이런 정보를 스토리 바이블에 기록해 관리한다. 기존 방식은 채팅창이나 API로 스토리 바이블 전체를 붙여넣고, 이야기 전개를 논의한 뒤, 장면을 쓰기 전 미리 요점(장면 비트)을 정리하고, LLM이 장면을 쓰면 다시 수정을 요청하는 식으로 진행됐다. 이번에는 이 과정을 좀 더 매끄럽게 만들기 위해 허미스(hermes)의 에이전트 워크플로우, 즉 작업을 여러 하위 작업으로 나눠 위임하고 사람이 중간에 검토·개입하는 방식을 활용했다고 소개한다.