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AI Kim, DongKi

Hermes Agent로 로컬 AI 자동화하기

TL;DR

  • Hermes Agent는 Nous Research에서 만든 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로, CLI·Discord·Telegram 등 여러 채널에서 동작합니다.
  • cron으로 반복 작업을 예약하고, 스킬(Skill)로 워크플로를 재사용할 수 있습니다.
  • 로컬 LLM(Ollama)부터 Claude·GPT API까지 provider를 바꿔 끼울 수 있어, 프라이버시와 비용 사이에서 선택이 가능합니다.
  • 개인 프로젝트 자동화, 봇 운영, 정기 리포트 생성 등에 활용하기 좋습니다.

들어가며

AI 코딩 도구를 쓰다 보면 “이거 매일 아침 돌려주면 좋겠는데”, “디스코드에서도 같은 에이전트 쓰고 싶은데” 같은 생각이 자주 듭니다. Cursor나 Claude Code는 IDE 안에서는 강력하지만, 스케줄링·멀티채널·커스텀 워크플로까지 한 번에 해결해 주진 않거든요.

최근에 Hermes Agent를 써 보면서, 이런 니즈를 꽤 깔끔하게 채울 수 있겠다는 느낌을 받았습니다. 설치부터 cron·스킬·Discord 연동까지, 제가 실제로 써 본 흐름을 정리해 봅니다.

Hermes Agent란?

Hermes는 자율 AI 에이전트 런타임입니다. 핵심 특징은 다음과 같습니다.

  • 멀티 프로바이더 — OpenAI, Anthropic, 로컬 Ollama, Cursor ACP 등 다양한 LLM 백엔드 지원
  • 도구(Tool) 생태계 — 터미널, 파일, 웹 검색, 브라우저, cron 등 내장
  • 스킬 시스템 — 반복 작업을 SKILL.md로 문서화·재사용
  • 채널 연동 — CLI, Discord, Telegram, Slack 등에서 동일 에이전트 사용

“그냥 챗봇”이 아니라, 도구를 호출하고 파일을 수정하고 스크립트를 실행하는 에이전트에 가깝습니다.

설치와 기본 설정

공식 문서 기준으로 Python 3.10+ 환경에서 설치합니다.

pip install hermes-agent
hermes setup

설정은 ~/.hermes/config.yaml에 저장됩니다. provider, model, API 키 등을 여기서 관리합니다.

# 예시 (실제 키는 환경변수나 .env 사용 권장)
providers:
  anthropic:
    api_key: ${ANTHROPIC_API_KEY}
default_provider: anthropic
default_model: claude-sonnet-4

프로필(profile) 기능으로 작업마다 다른 설정을 분리할 수도 있습니다. 예를 들어 work 프로필은 업무용 repo, default는 개인용으로 나누는 식이죠.

hermes --profile work "이슈 목록 보여줘"

cron으로 반복 작업 자동화

Hermes의 cron은 단순 알람이 아니라 에이전트 세션을 예약 실행합니다.

hermes cron create \
  --name "morning-briefing" \
  --schedule "0 8 * * *" \
  --prompt "오늘 날씨와 주요 뉴스 요약해줘" \
  --skills korea-weather,naver-news-search

주요 옵션:

옵션 설명
schedule cron 표현식 (0 8 * * *) 또는 every 2h, 30m
workdir 특정 git repo에서 실행 (AGENTS.md 자동 주입)
skills 실행 전 로드할 스킬 목록
deliver 결과 전달 대상 (origin, discord:..., local)
no_agent LLM 없이 스크립트만 실행 (watchdog 패턴)

workdir을 지정하면 해당 디렉터리의 AGENTS.md가 컨텍스트에 들어가서, 프로젝트 맥락을 아는 에이전트가 됩니다.

스킬(Skill) — 재사용 가능한 워크플로

같은 작업을 반복할 때마다 프롬프트를 길게 쓰기 귀찮죠. Hermes 스킬은 절차를 파일로 저장해 두는 방식입니다.

~/hermes/skills/my-workflow/
  SKILL.md          # 트리거 조건 + 단계별 지침
  references/       # API 문서, 참고 자료
  scripts/          # 보조 스크립트

에이전트가 작업 유형을 인식하면 스킬을 자동 로드합니다. cron job에 --skills my-workflow를 붙이면 예약 실행 때도 동일 워크플로가 적용됩니다.

Discord 봇 연동

Hermes를 Discord 봇으로 쓰면 서버 채널에서 바로 에이전트와 대화할 수 있습니다.

hermes gateway discord

설정 파일에 Discord Bot Token을 넣어 두면, 멘션 또는 지정 채널에서 Hermes가 응답합니다. 여러 AI 봇을 한 서버에 두고 운영할 때는 멘션 루프(봇끼리 서로 멘션하며 무한 대화)에 주의해야 합니다.

로컬 LLM과 연결

API 비용이나 데이터 프라이버시가 걱정되면 Ollama 같은 로컬 LLM을 provider로 등록할 수 있습니다.

hermes config set providers.ollama.base_url http://localhost:11434
hermes config set default_provider ollama
hermes config set default_model llama3.2

로컬 모델은 도구 호출·긴 컨텍스트에서 클라우드 모델보다 약할 수 있지만, 간단한 자동화·개인 메모 정리 정도는 충분히 가능합니다.

마치며

Hermes Agent는 “IDE 안의 AI”와 “클라우드 API” 사이 개인 자동화 레이어를 채워 주는 도구라고 느껴집니다. cron + 스킬 + 멀티채널 조합이 익숙해지면, 반복 업무를 에이전트에게 넘기는 패턴이 자연스럽게 잡힙니다.

다음 글에서는 AI 코딩 에이전트(Cursor, Claude Code, Copilot) 비교와, Hermes cron 실전 워크플로를 이어서 정리해 볼 예정입니다.

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