설치

이 절은 awesome-list의 “Where Do I Start?” 3단계의 1단계:get running을 구현합니다. 오렌지북은 개념 가이드로 설치를 문서에 위임하며, 여기의 명령은 코어 README에서 옵니다.

Linux, macOS, WSL2, Termux:

curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

Windows(네이티브, PowerShell):

iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)

인스톨러가 모든 것을 처리합니다:uv, Python 3.11, Node.js, ripgrep, ffmpeg, 포터블 Git Bash(MinGit, %LOCALAPPDATA%\hermes\git에 전개——관리자 권한 불필요, 시스템 Git에서 완전 격리). 기존 Git이 있으면 감지해 그것을 씁니다. 없으면 약 45MB의 MinGit 다운로드만 필요——시스템 Git에 간섭하지 않습니다.

설치 후:

source ~/.bashrc    # 셸 리로드(또는:source ~/.zshrc)
hermes              # 채팅 시작!

플랫폼 참고:

• Android / Termux —— Hermes는 큐레이션된 .[termux] extra를 설치합니다. 전체 .[all] extra가 Android 비호환 음성 의존성을 끌어오기 때문입니다. 문서의 Termux 가이드 참조.
• Windows —— 네이티브 설치는 %LOCALAPPDATA%\hermes, WSL2는 ~/.hermes(Linux와 동일). Windows Defender가 uv.exe를 멀웨어로 표시하면 오탐지(Astral의 uv)입니다. 파일 해시가 아닌 폴더를 화이트리스트에——Hermes가 uv를 업데이트하고 해시가 바뀝니다.

출처:hermes-agent(코어 README, Quick Install), awesome-hermes-agent(Where Do I Start?).

첫 대화

5개의 개별 API 키 수집을 건너뛰고 동작하는 agent를 가장 빠르게 준비:

hermes setup --portal

이 한 명령으로 OAuth 로그인, Nous를 프로바이더로 설정, Tool Gateway 활성화(Firecrawl의 web 검색, FAL의 이미지 생성, OpenAI의 TTS, Browser Use의 클라우드 브라우저)——모두 한 구독으로. hermes portal info로 연결 상태 확인.

도구별로 자체 키를 쓰고 싶다? 가능합니다——게이트웨이는 per-backend로 전부 아니면 전무가 아닙니다. 전체 설정 마법사는 hermes setup(--portal 없음). 프로바이더, 모델, 도구, 메시징을 대화형으로 안내합니다.

설정 후 그냥:

hermes            # 대화형 CLI——대화 시작

두 진입점은 많은 슬래시 명령(/new, /model, /personality, /retry, /undo, /compress, /usage, /skills)을 공유해 CLI에서 배운 것이 메시징으로 옮겨갑니다.

출처:hermes-agent(코어 README, Nous Portal + Getting Started).

모델 제공자 선택

Hermes는 모델 무관입니다. 프로바이더와 모델을 고르고 언제든 코드 변경 없이 전환:

hermes model       # LLM 프로바이더와 모델 선택

프로바이더 옵션: Nous Portal(300+ 모델), OpenRouter(200+), NovitaAI, NVIDIA NIM(Nemotron), Xiaomi MiMo, z.ai/GLM, Kimi/Moonshot, MiniMax, Hugging Face, OpenAI, 또는 자체 endpoint.

실용적 조언: awesome-list와 문서는 agentic 작업에 ≥64K 컨텍스트 모델을 권장——도구 호출과 메모리 검색이 컨텍스트를 빨리 소비합니다. 시작에는 Nous Portal의 단일 구독이 가장 마찰이 적고, 운영에서는 OpenRouter가 작업별로 가장 저렴/강한 모델로 라우팅하게 합니다.

출처:hermes-agent(코어 README), awesome-hermes-agent(Where Do I Start?).

CLI와 TUI 기초

CLI는 줄 단위 REPL이 아닌 진짜 터미널입니다. 하이라이트:

• 여러 줄 편집과 슬래시 명령 자동완성
• 대화 이력과 스트리밍 도구 출력
• 중단과 리다이렉트 —— 작업 중 Ctrl+C 또는 새 메시지 전송
• Sessions —— 과거 대화 재개, 분기, 검색

코어 명령:

hermes              # 대화형 CLI——대화 시작
hermes tools        # 활성화할 도구 설정
hermes config set   # 개별 설정값 세팅
hermes gateway      # 메시징 게이트웨이 시작
hermes doctor       # 문제 진단
hermes update       # 최신으로 업데이트

공유 슬래시 명령(CLI + 메시징):/new 또는 /reset, /model [provider:model], /personality [name], /retry, /undo, /compress, /usage, /insights [--days N], /skills, /<skill-name>.

이상하면 hermes doctor가 일반적 문제를 진단, hermes update가 최신을 당겨옵니다. 제품이 대략 몇 주마다 릴리스(v0.7 → v0.16이 약 2개월)하므로 최신 유지가 중요합니다.

출처:hermes-agent(코어 README, Getting Started + CLI quick reference).

설정과 컨텍스트

설정은 설정 파일(프로바이더, 모델, 모든 옵션)에 있고 hermes config set 또는 직접 편집할 수 있습니다. 모든 대화를 형성하는 두 파일에 특히 주목:

Personality & SOUL.md —— SOUL.md는 agent의 글로벌 기본 목소리와 행동 가드레일(더 구체적 지정이 없을 때 폴백하는 “영혼”)을 정의합니다. /personality [name]으로 설정/전환. 세션과 플랫폼을 가로질러 영속하는 원칙(“확인 없이 삭제하지 않기”, “간결한 답변 선호”)을 여기에 부호화합니다.

Context Files —— 워크스페이스의 모든 대화를 형성하는 프로젝트 컨텍스트 파일. 프로젝트에 context 파일을 두면 Hermes가 자동으로 매 턴에 접습니다——CLAUDE.md나 AGENTS.md의 프로젝트 버전이지만 CLI, 데스크톱, 메시징에 가로 적용됩니다.

마이그레이션 참고: OpenClaw에서 오는 경우, hermes setup이 ~/.openclaw를 자동 감지하고 설정 시작 전 SOUL.md, 메모리, 스킬, allowlist, 메시징 설정, API 키, TTS 자산, 워크스페이스 지침의 마이그레이션을 제안합니다(전체 마이그레이션은 마지막 tab의 독립 절).

출처:hermes-agent(코어 README, Configuration/Context Files/SOUL.md docs), awesome-hermes-agent(Where Do I Start?).

자기 개선의 3가지 엔진

이것이 핵심 차별화입니다——Hermes가 “스킬 달린 OpenClaw”가 아니라 독립 제품으로 존재하는 이유. 세 엔진이 상시 구동:

1. 경험에서의 스킬. 복잡 작업 후, Hermes는 재사용 가능한 스킬을 추출해 라이브러리에 저장. 스킬은 정체하지 않고——실행 궤적에서 사용 중에 개선됩니다.
2. 자체 큐레이션된 영속 메모리. 정기적 넛지가 agent에게 배운 것을 영속화시키고 세션 종료에 떨어뜨리지 않습니다. 자신의 과거 대화(FTS5 전문 검색 + LLM 요약)를 검색해 크로스 세션 재호출합니다.
3. 심화되는 사용자 모델링. Honcho로 세션을 가로질러 당신에 대한 변증법적 모델을 구축——키워드 프로필이 아니라 주고받음으로 정제되는 모델. 답변이 시간이 갈수록 당신에게 보정됩니다.

오렌지북은 이를 *“the reins grow themselves”*라 부릅니다——하네스(instructions / constraints / feedback / memory / orchestration)가 수동이 아니라 agent 스스로 유지보수합니다. 다음 두 절은 스킬 라이브러리를 관리하는 Curator와, Hermes 자체의 프롬프트를 진화시키는 연구 파이프라인(DSPy + GEPA)을 다룹니다.

출처:hermes-agent-orange-book(Part 2), hermes-agent(코어 README, closed learning loop).

Curator

**v0.12(“The Curator release”)**에 도입, Curator는 스킬 라이브러리가 부패하지 않도록 관리하는 자치 프로세스입니다.

7일 주기로 Curator는:

• 채점 —— 실제 성능으로 스킬을 채점
• 통합 —— 같은 일을 하는 중복 스킬을 통합
• 가지치기 —— 죽었거나, 대체되었거나, 유해한 스킬을 제거

중요한 것은, 순진한 “영원히 배우는” 시스템은 찌꺼기를 축적한다는 점입니다:중복 스킬, 낡은 접근, 프롬프트 드리프트. Curator는 라이브러리를 날렵하고 신뢰할 수 있게 유지하는 거버넌스 층——“자란다”와 “비뚤어지게 자란다”의 차이입니다.

awesome-list는 정확히 서술합니다:“the only agent with a built-in learning loop — it creates skills from experience, improves them during use, and as of v0.12.0 maintains its own skill library through an autonomous Curator that grades, consolidates, and prunes on a 7-day cycle.”

출처:hermes-agent-orange-book(Part 2), awesome-hermes-agent(인트로).

학습하지 말아야 할 것

가드레일 없는 자기 개선은 부채입니다——대화 중간에 “배우는” agent는 캐시를 깨고 목적에서 드리프트하며 몰래 나빠질 수 있습니다. Hermes는 무엇을 흡수할지 엄격한 한계를 둡니다:

• 대화 중간 안정성 —— 스킬/메모리 변경은 턴 중간에 발효되지 않음;캐시 호환성이 보존되어 진행 중인 대화가 자기 발밑의 규칙 변동을 보지 않습니다.
• 의미 보존 —— 진화된 변종은 원래 스킬 용도에서 드리프트하지 않습니다. “GitHub code review” 스킬은 code review에 더 능할 수 있고;몰래 다른 것이 될 수는 없습니다.
• 크기 제한 —— 스킬 ≤15KB, 도구 설명 ≤500자, 라이브러리가 무한히 부풀지 않습니다.
• 인간 리뷰 게이트 —— 진화 변종은 인간 PR 리뷰를 거치고, 직접 commit은 결코 않습니다. agent가 제안, 사람이 승인.

같은 가드레일이 다음 절의 DSPy + GEPA 진화 파이프라인을 떠받칩니다:모든 후보 변이는 완전 테스트 스위트를 통과해야 비로소 고려됩니다.

출처:hermes-agent-orange-book(Part 2), hermes-agent-self-evolution(Guardrails).

DSPy + GEPA로 스킬 진화

Hermes의 스킬, 프롬프트, 도구 설명을 능동적으로 진화시키고 싶은(Curator의 수동적 유지보수가 아니라) 팀을 위해, Nous는 hermes-agent-self-evolution(4.3k 스타, MIT)를 오픈소스화했습니다.

DSPy + GEPA(Genetic-Pareto Prompt Evolution)——반사형 진화 검색을 씁니다:

Read current skill/prompt/tool ──► Generate eval dataset
                                        │
                                        ▼
                                   GEPA Optimizer ◄── Execution traces
                                        │                    ▲
                                        ▼                    │
                                   Candidate variants ──► Evaluate
                                        │
                                   Constraint gates (tests, size limits, benchmarks)
                                        │
                                        ▼
                                   Best variant ──► PR against hermes-agent

핵심 통찰:GEPA는 실행 궤적을 읽어왜 실패했는지 이해하고, 무작위 검색이 아닌 표적 변이를 제안합니다. ICLR 2026 Oral 논문입니다.

왜 실용적인가: GPU 훈련 불필요. 모든 것이 API 호출로 동작——텍스트 변이, 결과 평가, 최적 변종 선택——약 $2–10 / 최적화 실행.

git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent-self-evolution.git
cd hermes-agent-self-evolution
pip install -e ".[dev]"
export HERMES_AGENT_REPO=~/.hermes/hermes-agent

# 합성 eval 데이터로 스킬 진화
python -m evolution.skills.evolve_skill \
    --skill github-code-review \
    --iterations 10 \
    --eval-source synthetic

# 또는 Claude Code, Copilot, Hermes의 실제 세션 이력 사용
python -m evolution.skills.evolve_skill \
    --skill github-code-review \
    --iterations 10 \
    --eval-source sessiondb

출처:hermes-agent-self-evolution(README).

5단계 계획과 가드레일

self-evolution 저장소는 GEPA가 무엇을 최적화할 수 있는지의 단계적 로드맵을 제시합니다:

두 엔진이 구동:

• DSPy + GEPA(MIT)——실행 궤적을 읽고 표적 변이를 제안하는 반사형 프롬프트 진화.
• Darwinian Evolver(AGPL v3, 외부 CLI 전용)——Phase 4의 Git 기반 코드 진화.

모든 진화 변종은 착지 전 다섯 가드레일을 통과:

1. 완전 테스트 스위트 —— pytest tests/ -q가 100% 통과
2. 크기 제한 —— 스킬 ≤15KB, 도구 설명 ≤500자
3. 캐시 호환 —— 대화 중간 변경 없음
4. 의미 보존 —— 원래 용도에서 드리프트하지 않음
5. PR 리뷰 —— 모든 변경은 인간 리뷰, 직접 commit 없음

awesome-list의 운용 플레이북은 실패 모드를 명시:요령은 *“더 빨리 진화”*가 아니라 *“몰래 이상해지지 않고 진화”*입니다. 진화 파이프라인에 정기적 회귀 검사와 나쁜 프롬프트 변이를 차단하는 제2 평가를 결합하세요.

출처:hermes-agent-self-evolution(README, Full Plan, Guardrails), awesome-hermes-agent(Level-Up Blueprints).

3계층 메모리

Hermes의 메모리는 계층적이고 평면이 아닙니다——각 층은 다른 수명과 목적을 가집니다:

1. Session 메모리 —— 현재 대화. 단명, 활성 컨텍스트 창을 보유.
2. Active 메모리 —— 답변전에 검색되어 표시되는 것(능동 메모리 검색, v2026.4+). agent는 묻혔을 때가 아니라 답변 전에 관련 메모리를 끌어옵니다.
3. Long-term 메모리 —— 세션과 플랫폼을 가로질러 영속하는 지식. 이것이 agent에게 “내일도 당신을 기억하게” 합니다.

오렌지북은 이를 3계층 메모리 시스템(“How It Remembers You” 부분)으로 틀 지정——핵심은 층이 합성한다는 점입니다. Session 컨텍스트는 Active로 승격 가능;Active는 Long-term로;Long-term은 다음 턴에 Active 검색으로 환원됩니다. agent는 스테이트리스 챗봇처럼 세션 사이에 건망증이 아닙니다.

이 계층화가 Curator(이전 tab)가 필요한 이유이기도 합니다——거버넌스가 없으면 long-term 메모리는 모순과 낡은 주장을 축적합니다.

출처:hermes-agent-orange-book(Part 3), hermes-agent(코어 README, closed learning loop).

세션 검색과 요약

장기 메모리는 그 안에서 아무것도 찾지 못하면 쓸모없습니다. Hermes는 크로스 세션 재호출을 위해 FTS5 전문 세션 검색과 LLM 요약을 탑재합니다.

agent는 날것의 청크를 컨텍스트에 되돌리는 대신, 과거 대화를 검색하고 관련 부분을 요약하며 압축된 관련 슬라이스를 주입합니다. 이것이 *“쿼리에 언급된 10개 청크”*와 실제 재호출된 답의 차이입니다.

실용적 효과:3주 전 대화의 것을 참조할 수 있습니다——“pricing tier 정한 거 기억나?”——Hermes가 재설명 없이 가져옵니다. 검색은 CLI, 데스크톱, 메시징에 가로로 작동합니다(메모리가 per-surface가 아닌 공유이므로).

awesome-list의 운용 플레이북은 관련 함정을 지적:일찍 session timeout/expiry를 조정하세요. 설정 문서로 느린 스레드의 세션 보존을 조정해 필요할 때 컨텍스트가 보존되게 합니다——기본 expiry는 보존하고 싶은 컨텍스트를 떨어뜨릴 수 있습니다.

출처:hermes-agent-orange-book(Part 3), hermes-agent(코어 README), awesome-hermes-agent(Operational Playbooks).

Honcho 사용자 모델링

Honcho — 변증법적 사용자 모델링 계층 — plastic-labs/honcho 제공

가장 깊은 메모리 층은 사용자 모델링——Hermes는 당신이 무엇을 말했는지 기억할 뿐 아니라 Honcho로 당신이 누구인지에 대한 모델을 구축합니다.

Honcho는 변증법적입니다——주고받음으로 사용자 모델을 정제하고, 정적 키워드 프로필이 아닙니다. 모델은 세션을 가로질러 심화되어 agent의 답변이 시간이 갈수록 당신의 선호, 어휘, 작업 스타일로 보정됩니다. 이것이 코어 README가 서두에 강조하는”deepening model of who you are”입니다.

awesome-list 플레이북에서의 실용적 조언:

• USER.md와 MEMORY.md를 의식적으로 큐레이션 —— 프로필 메모리를 고신호 인프라로 취급. 날것의 노트를 쏟아내는 대신 간결하고, 내구성 있고, 선호 중심의 항목으로 유지.
• 메모리 압력 처리 —— 컨텍스트를 반복하거나 장기 재호출을 잃으면, Honcho Memory 문서를 검토하고 hindsight 또는 자체 호스트 메모리 백엔드를 평가.

내장 기본값보다 더 강한 크로스 세션 모델링을 원하는 팀을 위해, awesome-list의 Level-Up 청사진은 honcho-self-hosted, 다음 대 이력에서 retain/recall/reflect를 위한 hindsight, 다음 오픈 engram 형식의 휴대 가능 공유 메모리를 위한 plur의 레이어를 제안합니다.

출처:hermes-agent-orange-book(Part 3), hermes-agent(코어 README), awesome-hermes-agent(Operational Playbooks, Level-Up Blueprints).

스킬 시스템

스킬은 절차적 메모리——Hermes가 경험에서 만들고 사용 중에 개선하는 재사용 가능한 능력입니다. 정적 플러그인과 달리 스킬은 실행 궤적에서 자가 정제되고 Curator(7일 채점/통합/가지치기 주기)로 관리됩니다.

오픈 표준: Hermes 스킬은 agentskills.io와 호환——Claude Code, Cursor, Codex 등과도 호환되는 오픈 스킬 표준. Hermes에 쓴 스킬은 이동할 수 있고;에코시스템의 스킬은 Hermes에 설치할 수 있습니다.

스킬 설치와 관리:

hermes tools        # 활성화할 도구/스킬 설정
/skills             # 설치된 스킬 탐색(CLI + 메시징)
/<skill-name>       # 스킬 직접 호출

커스텀 스킬 만들기 는 공식 문서의 Developer Guide 경로에 있습니다(Architecture → Adding Tools → Creating Skills). self-evolution 저장소(이전 tab)는 새로 손으로 쓰기보다 기존 스킬을 진화시키는 능동적 경로입니다.

다음 절은 커뮤니티 스킬 에코시스템 카탈로그로, 자체 제작 전에 무엇이 이미 있는지 알게 합니다.

출처:hermes-agent-orange-book(Part 3), hermes-agent(코어 README, Skills System docs).

커뮤니티 스킬 카탈로그

awesome-hermes-agent 목록은 성숙도 태그로 스킬 에코시스템을 추적——production(안정, 구축 기반에 안전), beta(동작, 아직 진화), experimental(개념 증명, 의존하지 말 것). 선별 항목:

크로스플랫폼 / 표준 스킬:

• [production] wondelai/skills —— Claude Code와 agentskills.io 호환 플랫폼용 크로스플랫폼 agent 스킬.
• [production] youtube-skills —— YouTube 검색, 자막, 재생목록 추출. “5달러 VPS에서 Hermes가 YouTube를 볼 수 없는” 수정(내장 자막 패치는 클라우드 IP에서 실패, 이것은 TranscriptAPI 경유).
• [production] Anthropic-Cybersecurity-Skills —— MITRE ATT&CK에 매핑된 753+ 구조화 보안 스킬. 4k+ 스타.
• [production] black-forest-labs/skills —— FLUX 제작자의 공식 FLUX 이미지 생성 스킬.

Hermes 네이티브 커뮤니티 스킬:

• [beta] hermes-plugins —— 목표 관리, agent 간 브리지, 모델 선택, 비용 제어.
• [beta] hermes-skill-factory —— 워크플로에서 재사용 가능 스킬을 자동 생성하는 메타 스킬.
• [beta] oh-my-hermes —— 멀티 에이전트 편성 스킬(deep-research, deep-interview, ralplan, ralph, triage, autopilot). 멀티 에이전트 tab에서 해설.
• [experimental] super-hermes —— Hermes에게 자체 분석 프롬프트를 쓰게 가르침(메타 추론 층).
• [experimental] hermes-life-os —— 일일 패턴을 감지하고 루틴을 배우는 개인 OS agent.

전체 목록은 0xNyk/awesome-hermes-agent(4.2k 스타, CC BY 4.0).

출처:awesome-hermes-agent(Skills & Plugins).

64개 내장 도구

Hermes는 대형 내장 도구 세트를 탑재——v0.16 오렌지북으로 64 도구(코어 README의 문서 페이지는 아직 이전 판의”40+ tools”를 나열——수는 릴리스에서 성장). 카테고리:

• Web 검색과 브라우징(Browser Use 경유 클라우드 브라우저)
• 비전(이미지 추출, 이해)
• 이미지 생성(FAL)
• 텍스트 음성 변환(OpenAI)
• 음성 메모 전사, 크로스플랫폼 대화 연속성을 위해

Toolsets와 profiles이 도구를 그룹화해 단위로 활성/비활성화할 수 있습니다——messaging profile, coding profile, full profile 등. hermes tools로 설정. 이것은 보안에 중요:최소 권한 원칙은 모르는 사람이 닿을 수 있는 메시징 agent에서 coding 도구를 활성화하지 말라고 합니다.

Tool Gateway(다다음 절)는 Nous Portal 번들의 하위 집합——web 검색, 이미지 생성, TTS, 클라우드 브라우저——한 구독으로, 네 개의 별도 API 키를 모으지 않아도 됩니다.

출처:hermes-agent-orange-book(Part 4), hermes-agent(코어 README, Tools & Toolsets docs).

MCP 통합

Hermes는 MCP(Model Context Protocol)를 말합니다——임의의 MCP 서버를 연결해 내장 도구를 넘어 agent의 능력을 확장합니다.

• 임의의 MCP 서버 연결 로 확장 도구 능력 획득
• MCP 도구 필터 로 원하는 것만 노출(서버 전체 표면이 아닌)
• 안전하게 확장 —— MCP 도구는 내장 도구와 동일한 승인/인가 모델을 통과

MCP는 Hermes가 모든 통합을 코어에 구우지 않고 외부 시스템에 닿는 방법입니다. awesome-list는 커뮤니티 MCP 통합을 추적합니다(예:computer-use-linux——AT-SPI 접근성 트리, Wayland/X11 입력, 스크린샷을 가진 Linux 데스크톱 제어 MCP 서버).

더 깊은 MCP 입문(프로토콜 자체, Hermes 특정 연결이 아닌)은 Agent Engineering 채널의 MCP 프로토콜 & 도구 에코시스템 절을 참조——이 가이드는 Hermes의 통합 표면에 집중합니다.

출처:hermes-agent-orange-book(Part 4), hermes-agent(코어 README, MCP Integration docs), awesome-hermes-agent(Official Resources).

Nous Portal 경유 Tool Gateway

Tool Gateway는 Nous Portal 사용자용 번들 도구 경로입니다. 한 구독으로 원래 네 개의 별도 API 키와 계정이 필요한 네 도구를 커버:

새 설치에서 한 명령으로 활성화:

hermes setup --portal

OAuth로 로그인, Nous를 프로바이더로 설정, Tool Gateway 활성화. hermes portal info로 상태 확인.

게이트웨이는 per-backend로 전부 아니면 전무가 아닙니다——모델에는 Portal을 쓰고 이미지 생성에는 자체 키를 가져오거나, 임의의 조합이 가능합니다. 이것은 비용 제어에 중요:각 도구를 당신의 사용에서 가장 저렴한 백엔드로 라우팅합니다.

출처:hermes-agent(코어 README, Nous Portal).

23개 메시징 플랫폼

데스크톱 앱의 메시징 게이트웨이 서피스 — fathah/hermes-desktop 제공

이것은 OpenClaw의 유산이 완전히 자란 것입니다:Hermes는 단일 게이트웨이 프로세스에서 23개 메시징 플랫폼으로 대화합니다(v0.16;v0.12는 18——수는 릴리스에서 성장).

게이트웨이 시작:

hermes gateway setup     # 플랫폼 설정(Telegram, Discord 등)
hermes gateway start     # 게이트웨이 프로세스 실행

그리고 선택한 플랫폼에서 bot에 메시지를 보냅니다. 공유 슬래시 명령(/new, /model, /personality, /retry, /skills)이 모두에서 작동합니다.

지원 플랫폼: Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Email, Matrix, Mattermost, Microsoft Teams(플러그인 경유), DingTalk, Feishu/Lark, WeCom, Weixin(WeChat, HermesClaw 브리지 경유), QQ Bot, Yuanbao, BlueBubbles(iMessage), Home Assistant, Google Chat 등.

중국 플랫폼 클러스터는 중국어권 청중에게 특히 중요:WeCom, Weixin(HermesClaw 경유——같은 WeChat 계정으로 Hermes와 OpenClaw 운영), Feishu/Lark, DingTalk, QQ Bot, Yuanbao가 모두 일급 시민입니다.

DM pairing(보안 tab에서 해설)이 메시징 agent가 실제로 응답할 사용자를 관리합니다——모르는 사람이 bot에 메시지할 수 있는 플랫폼에서 결정적으로 중요합니다.

출처:hermes-agent-orange-book(Part 4), hermes-agent(코어 README, Messaging Gateway docs).

3개 서피스

데스크톱 앱의 채팅 서피스 — fathah/hermes-desktop 제공

“Surface Release”(v0.16)는 세 UI 서피스에서 비롯된 이름——Hermes는 이제 터미널뿐 아니라 당신이 실제로 일하는 곳에서 만납니다:

1. CLI / TUI —— 원래 서피스. 완전 터미널:여러 줄 편집, 슬래시 명령 자동완성, 대화 이력, 스트리밍 도구 출력, 중단과 리다이렉트.
2. 네이티브 데스크톱 앱 —— v0.16 신규, 터미널에서 살지 않는 사람용. 오렌지북은 청중이 넓어졌음을 명시:“AI power users who don’t live in the command line — Hermes now ships a desktop app, so this is for you too.”
3. Web 대시보드 —— 브라우저의 챗, 터미널, 메모리, 스킬, inspector.

커뮤니티 WebUI(awesome-list에서)는 내장이 부족할 때 서피스 층을 확장:

• hermes-webui(14.9k 스타)——“web이나 폰에서 Hermes Agent를 쓰는 최선의 방법”
• hermes-workspace(5.8k)——네이티브 web 워크스페이스:챗, 터미널, 메모리, 스킬, inspector
• EKKOLearnAI/hermes-studio(8.3k)——멀티플랫폼 챗, 세션 관리, 정기 잡, 사용량 분석의 web 대시보드
• fathah/hermes-desktop(12.6k)——데스크톱 컴패니언

awesome-list의 Level-Up 청사진은 가장 풍부한 일일 UI로 hermes-workspace, 멀티 에이전트 함대 가시성 + 비용 추적으로 mission-control, 완전 대시보드가 필요 없으면 가벼운 ops 서피스를 제안합니다.

출처:hermes-agent-orange-book(Part 4), awesome-hermes-agent(Tools & Utilities, Level-Up Blueprints).

음성과 커뮤니티 브릿지

Voice mode는 실시간 음성 상호작용을 가능하게——CLI, Telegram, Discord 음성 채널에서. 음성 메모 전사는 크로스플랫폼 대화 연속성을 줍니다(폰에서 음성 메모를 보내면 agent가 읽고 답합니다).

커뮤니티 브리지(awesome-list의 Integrations & Bridges에서)는 Hermes를 코어가 탑재하지 않은 플랫폼과 서비스에 연결:

• HermesClaw —— WeChat 브리지;같은 WeChat 계정으로 Hermes와 OpenClaw 운영.
• h0tnanny/hermes-vk-connector —— VKontakte 플랫폼 어댑터.
• adnw-vinc/hermes-nextcloud —— 자체 호스트 Nextcloud 브리지(파일은 WebDAV, 노트, 캘린더/태스크, 연락처). 자체 호스트 클라우드 간극을 채웁니다.
• Alexeyisme/hermes-spotify-skill —— 헤드리스 Linux와 Raspberry Pi 4/5용 Spotify 재생 제어. “The only Linux-native Spotify skill in the ecosystem.”
• DevvGwardo/hermes-claude-bridge —— Claude Code와 Hermes 간의 양방향 챗 브리지(HTTP 동기화 + JSONL 메일박스).

이 브리지들은 에코시스템이 코어 팀이 덮지 않은 틈새로 Hermes를 확장하는 방법이며——커뮤니티가 채울 가치가 있는 간극을 발견한 장소의 신호이기도 합니다.

출처:hermes-agent(코어 README, Community), awesome-hermes-agent(Integrations & Bridges, Skills & Plugins).

delegate_task와 서브에이전트

Hermes는 한 대화 스레드에서 모든 것을 하지 않습니다. 위임합니다——병렬 워크스트림을 위해 격리된 서브에이전트를 생성:

• delegate_task —— 서브태스크를 새롭고 격리된 서브에이전트에 넘기고, 그것은 자체 컨텍스트에서 실행되어 결과를 반환하고 다시 접힙니다. 부모 스레드는 서브에이전트의 중간 단계를 보지 않고 답만 봅니다.
• 서브에이전트 병렬화 —— 여러 서브에이전트가 독립 워크스트림으로 동시 실행 가능.
• Python RPC —— RPC 경유로 도구를 호출하는 Python 스크립트를 써서 다단계 파이프라인을 “제로 컨텍스트 비용” 턴으로 접습니다(작업은 대화의 컨텍스트 창이 아니라 스크립트에서 발생).

이것은 컨텍스트 창 압력에 대한 핵심 대답입니다:50단계 파이프라인을 한 대화에 쑤셔 넣는(컨텍스트를 채우고 품질을 저하) 대신, 각 단계를 서브에이전트에 위임해 메인 스레드를 깨끗이 유지합니다.

오렌지북의 Part 5는 delegate_task에서 완전한 멀티 에이전트 Kanban 플랫폼(다음 절)까지 구축——궤적은 “1 서브에이전트” → “조정된 agent의 함대”입니다.

출처:hermes-agent-orange-book(Part 5), hermes-agent(코어 README, delegates and parallelizes).

멀티 에이전트 Kanban 플랫폼

v0.16 신규:영속 멀티 에이전트 Kanban 플랫폼——오렌지북은 이것을 초판(v0.7)이”barely touched”한 소재로 지적. delegate_task 위의 편성 층입니다.

임시 위임 대신, Kanban 플랫폼은 여러 agent가 태스크를 집어, 상태를 추적하고, 조정하는 영속 보드를 줍니다:

• 영속 상태 —— 태스크는 세션을 가로질러 존속;agent가 다른 agent가 멈춘 곳을 이어받을 수 있음
• 협업 패턴 —— delegate/verify/iterate, consensus, triage, autopilot(다음 절 참조)
• 가관측성 —— 각 agent가 무엇에 작업 중인지를 최종 답뿐 아니라 보이게

이것이 “추적을 잃지 않고 agent 함대를 어떻게 굴리는가”에 대한 구조적 대답입니다. 앞선 서피스(web 대시보드, mission-control)가 정확히 이 함대를 보이게 하려 존재합니다.

오렌지북은 Part 5를 delegate_task(단일 서브에이전트)→ 협업 패턴(다수 agent 조정)→ Kanban 플랫폼(영속 멀티 에이전트 편성)의 호로 틀 지정합니다. 이것은 “한 번 위임했다”와 “agent 팀을 굴린다”의 차이입니다.

출처:hermes-agent-orange-book(Part 5, 2.0 changes note).

협업 패턴

여러 agent를 가지면, 그들이 어떻게 조정할지의 패턴이 필요합니다. awesome-list와 oh-my-hermes 스킬 스위트가 일반적인 것을 부호화:

• delegate → verify → iterate(ralph)—— verified execute → verify → iterate. 서브에이전트가 작업하고 verifier가 검사하며, 검증이 통과할 때까지 반복합니다.
• consensus(ralplan)—— Planner → Architect → Critic. 실행 전 여러 역할이안을 제안/비판. 한 agent의 판단이 부족한 고위험 결정에 유용.
• triage —— 들어오는 작업을 올바른 agent/스킬로 라우팅.
• autopilot —— 다단계 목표의 핸즈오프 실행.
• deep-research / deep-interview —— 리서치와 구조화 Q&A의 전용 흐름.

oh-my-hermes(beta)는 커뮤니티의 견해적 편성 스킬 스위트——oh-my-claudecode에 영감, Hermes 프리미티브로 재구축. 끝에서 끝까지 합성합니다:research → interview → consensus plan → verified execution.

원칙:모든 태스크의 조정 로직을 손으로 짜지 마세요. 이것들은 재사용 가능한 빌딩 블록입니다——당신의 문제의 리스크 프로필에 맞는 것을 고릅니다(고위험은 consensus, 저위험은 autopilot).

출처:hermes-agent-orange-book(Part 5), awesome-hermes-agent(Skills & Plugins, Level-Up Blueprints).

Cron과 자동화

Hermes는 내장 cron 스케줄러를 가지며 임의의 플랫폼으로 전달할 수 있습니다. 스케줄 자체는 자연어입니다——crontab 문법이 아니라 잡을 기술합니다:

• “매일 아침 9시에 어제의 커밋을 요약한 일일 보고서를 보내줘”
• “매일 밤 2시에 데이터베이스를 백업해줘”
• “매주 월요일에 감사를 돌려 Slack에 게시해줘”

이것들은 무인으로 실행됩니다——agent가 깨어나 작업하고 지정한 플랫폼으로 결과를 전달합니다. 이것이 서버 상주 agent를 터미널 세션 agent와 나누는 “상시 동작” 속성입니다:당신이 자는 동안 일합니다.

Cron + 서브에이전트 + 메모리가 실제 자동화로 합성:

• cron 잡이 서브에이전트를 트리거
• 서브에이전트가 관련 메모리를 끌어옴(지난번 무슨 일이 있었나, 사용자 선호)
• 작업(보고, 백업, 감사)
• 플랫폼으로 전달하고 배운 것을 영속화

awesome-list의 “몰래 이상해지지 않는 자기 개선” Level-Up 청사진은 진화 파이프라인에 cron을 겹칩니다:정기적으로 hermes-agent-self-evolution을 돌리고, 다음 품질을 채점하고 최적화 루프 게이밍을 차단하는 제2 검증 cron을 돌립니다. cron은 사용자 대면 보고만이 아니라——agent 자체의 자가 유지보수의 기반이기도 합니다.

출처:hermes-agent(코어 README, scheduled automations), awesome-hermes-agent(Level-Up Blueprints).

멀티 에이전트와 스웜 카탈로그

awesome-list는 멀티 에이전트/스웜 에코시스템을 추적:

• [beta] oh-my-hermes —— 멀티 에이전트 편성 스킬(deep-research, deep-interview, ralplan, ralph, triage, autopilot). 기함 편성 스위트.
• [beta] hermes-plugins —— 여러 Hermes 인스턴스 실행 시 agent 간 브리지 포함.
• [beta] hermes-incident-commander —— 본품 인시던트 검출과 자가 치유의 자율 SRE agent. Hermes의 cron 스케줄링과 자연스럽게 짝.
• [beta] hermes-dojo —— agent 성능을 모니터링하고 약한 스킬을 식별하며 반복하는 자기 개선 시스템.
• [experimental] hermes-skill-marketplace —— 자율적으로 새 스킬을 쓰고, 테스트하고, 게시하는 agent.

“멀티 에이전트 실행 층” Level-Up 청사진은 Hermes 코어 위임과 hermes-agent-acp-skill(Codex/Claude Code 라우팅), zouroboros-swarm-executors(로컬 실행기 인도), opencode-hermes-multiagent 또는 bigiron(전용 agent 역할)을 결합합니다.

전체 카탈로그는 0xNyk/awesome-hermes-agent → Multi-Agent & Swarms.

출처:awesome-hermes-agent(Multi-Agent & Swarms, Level-Up Blueprints).

배포 전략

Hermes는 여섯 터미널 백엔드에서 동작합니다(v0.16 코어 README는 여섯, awesome-list의 v0.12 리뷰는 Vercel Sandbox 포함 일곱으로 기록——차이 표시):

서버리스 백엔드(Modal, Daytona)가 비용 이야기입니다: agent의 환경이 아이들 시 휴면하고 요청 시 기상하므로 24/7 agent가 세션간 거의 비용이 안 듭니다. 상주 케이스는 5달러 VPS, 간헐 케이스는 서버리스로.

커뮤니티 배포 템플릿(awesome-list에서)이 재현 가능 배포를 줍니다:

• render-examples/hermes-render —— Render 원클릭 배포(단일 Docker web 서비스, 영속 디스크, 브라우저 대시보드)
• floz/hermes-railway —— Caddy 리버스 프록시 + basic_auth가 있는 최소 Railway 템플릿
• leecoin06-commits/hermes-agent-android —— Termux 원명령 설치기(이중언어 EN/AR)
• metantonio/hermes-wsl-ubuntu [production] —— Windows에서 Hermes를 돌리는 단계별 WSL2 Ubuntu 가이드
• OUH-MESHLab/guix-hermes —— Guix channel(Python deps + system/home services)

재현 가능하고 견해적인 배포를 위해, Level-Up 청사진은 스택의 견해도에 따라 nix-hermes-agent, hermes-agent-docker, evey-setup도 가리킵니다.

출처:hermes-agent(코어 README, terminal backends), awesome-hermes-agent(Deployment, Level-Up Blueprints).

OS 경계

서버에 살고 셸 명령을 실행할 수 있는 agent는, 잘못된 셸 명령을 실행할 수 있는 agent이기도 합니다. Hermes의 보안 모델은 정직한 OS 경계를 중심으로 구축:

• 명령 승인 —— 실행 전 승인 필요(agent가 제안, 사람이 승인, 기본)
• 인가 —— agent별 스코프화된 권한
• DM pairing —— 메시징 플랫폼에서, 페어링된 사용자만 agent를 구동(결정적:이것이 없으면 bot에 메시지할 수 있는 누구나 당신의 서버에서 명령을 실행할 수 있습니다)
• 컨테이너 격리 —— 컨테이너 백엔드(Docker/Singularity)에서 agent를 돌려 침해된 agent가 호스트에 닿지 않게

오렌지북의 Part 6은 이것을 OS 경계——“agent가 할 수 있는 일”과 “agent가무엇이든할 수 있는 일”의 선——으로 틀 지정합니다. 그 선을 넘는 것은 기본이 아니라 의도적이고 기록되고 승인된 선택이어야 합니다.

운용 지침:

• 모르는 사람이 연락할 수 있는 메시징 도달 가능 agent에서 coding/full 도구 profile을 활성화하지 마세요.
• 본품 agent는 local이 아닌 컨테이너 백엔드에서 돌리세요.
• DM pairing을 공개 대면 bot에서는 필수로 취급하세요.

출처:hermes-agent-orange-book(Part 6), hermes-agent(코어 README, Security docs).

Promptware 방어

OS 경계를 넘어, 오렌지북은 Promptware defense를 도입합니다——셸뿐 아니라 프롬프트/스킬 층 자체를 위한 보안 모델입니다.

위협:agent의 스킬과 프롬프트는 조작 가능합니다(검색 콘텐츠 경유 프롬프트 주입, 악의적 스킬, 적대적 입력). Promptware defense는 프롬프트/스킬 층을 자체 방어가 필요한 공격면으로 취급합니다:

• 정직한 보안 모델 —— 프롬프트 층이 “그냥 텍스트”라 안전한 척하는 게 아니라, agent가 할 수 있는 일과 없는 일을 명시합니다
• 얼마나 갈 수 있는가 —— 오렌지북의 Part 6은 agent의 도달 범위와 대응 방어에 대한 솔직한 평가로 맺습니다

이것은 Curator의 거버넌스(악의적/드리프트 스킬은 가지치기)와 self-evolution 가드레일(진화 변종은 완전 테스트 스위트 + 인간 PR 리뷰 통과)과 짝입니다. 세 층이 합성:OS 경계(셸), Promptware defense(프롬프트/스킬), Curator/가드레일(자기 개선 거버넌스).

외부 보안 평가는 0xgrimRPR/hermes-agent-security-research(Hermes Agent의 블랙박스 평가)를 참조. 신뢰 경계가 있는 fork 관점에서는 nativ3ai/hermes-agent-camel이 안전 결정적 배포를 위해 agent 루프에 CaMeL 신뢰 검증을 더합니다.

출처:hermes-agent-orange-book(Part 6), awesome-hermes-agent(Forks & Derivatives).

OpenClaw에서 마이그레이션

OpenClaw에서 오는 경우, Hermes가 설정, 메모리, 스킬, API 키를 자동 임포트할 수 있습니다. Hermes는 OpenClaw의 후계——메시징 게이트웨이 모델은 계승되고, hermes claw migrate가 1명령어 다리입니다.

최초 설정 시: hermes setup 마법사가 ~/.openclaw를 자동 감지하고 설정 시작 전 마이그레이션을 제안합니다.

설치 후 언제든:

hermes claw migrate              # 대화형 마이그레이션(전체 preset)
hermes claw migrate --dry-run    # 무엇이 마이그레이션될지 미리보기
hermes claw migrate --preset user-data   # 기밀 없이 마이그레이션
hermes claw migrate --overwrite  # 기존 충돌 덮어쓰기

임포트되는 것:

• SOUL.md —— 페르소나 파일
• Memories —— MEMORY.md와 USER.md 항목
• Skills —— 사용자 생성 스킬 → ~/.hermes/skills/openclaw-imports/
• Command allowlist —— 승인 패턴
• Messaging settings —— 플랫폼 설정, 허용 사용자, 작업 디렉터리
• API keys —— 허용 목록의 기밀(Telegram, OpenRouter, OpenAI, Anthropic, ElevenLabs)
• TTS assets —— 워크스페이스 오디오 파일
• Workspace instructions —— AGENTS.md(--workspace-target 포함)

모든 옵션은 hermes claw migrate --help, 또는 dry-run 미리보기가 있는 대화형 agent 안내 마이그레이션에 openclaw-migration 스킬을 사용하세요.

병렬 마이그레이션 플레이북(awesome-list에서):openclaw-to-hermes와 네이티브 마이그레이션 경로로 마이그레이션 중 두 시스템을 모두 운영하고, cron과 라우팅 동작이 일치하면 전환합니다.

출처:hermes-agent(코어 README, Migrating from OpenClaw), awesome-hermes-agent(Operational Playbooks).

운용 플레이북과 레벨업

awesome-list는 두 실용적 절로 맺습니다——Operational Playbooks(본품에서 반복적으로 도움되는 워크플로 패턴)와 Level-Up Blueprints(Hermes에서 빠르게 더 얻으려는 팀을 위한 견해적 번들).

운용 플레이북:

• 야간 자기 진화 + 가드레일 평가 —— 정기적으로 hermes-agent-self-evolution을 돌리고, 다음 품질을 채점하고 최적화 루프 게이밍을 차단하는 제2 검증 cron을 돌립니다.
• 메모리 압력 처리 —— 컨텍스트를 반복하거나 장기 재호출을 잃으면, Honcho 문서를 검토하고 hindsight 또는 자체 호스트 메모리 백엔드를 평가합니다.
• 일찍 session timeout/expiry 조정 —— 느린 스레드가 컨텍스트를 보존하도록 보존을 조정합니다.
• OpenClaw 병렬 마이그레이션 —— 둘 다 운영하고, cron과 라우팅이 일치하면 전환합니다.
• USER.md/MEMORY.md를 의식적으로 큐레이션 —— 프로필 메모리를 노트 투하가 아닌 고신호 인프라로 취급합니다.

Level-Up 청사진(선별):

• 복리하는 메모리 스택 —— 내장 메모리 → honcho-self-hosted → hindsight → plur(오픈 engram 형식의 휴대 가능 공유 메모리).
• 몰래 이상해지지 않는 자기 개선 —— self-evolution에 정기적 회귀 검사 + prompt/config lint의 lintlang + 나쁜 변이를 차단하는 제2 평가를 결합.
• 진짜 작업의 운용 콕피트 —— hermes-workspace(가장 풍부한 일일 UI)+ mission-control(함대 가시성 + 비용 추적).
• Paperclip 관리 자율 운영 —— hermes-paperclip-adapter + Hermes cron + 운용 대시보드 = 승인과 운용 연속성을 가진 거버넌스 태스크 워크플로.

현실 세계 도메인 응용(awesome-list에서):autonovel(자율 소설 작성 파이프라인, agent 루프로 10만+ 단어 원고를 끝까지 생성), hermes-incident-commander(인시던트 검출/자가 치유의 자율 SRE), hermes-life-os(당신의 일상 루틴을 배우는 개인 OS), hermes-mars-rover(AI 구동 화성 탐사차 시뮬레이션).

주선:Hermes는 데모가 아니라——내구성 있고, 자기 개선적이고, 상주하는 agent 시스템의 기반입니다. 에코시스템이 존재하는 것은 사람들이 본품에서 진짜 작업을 위해 돌리고 있기 때문입니다.

출처:awesome-hermes-agent(Operational Playbooks, Level-Up Blueprints, Domain Applications), hermes-agent(코어 README, autonovel).