나와 함께 성장하는 AI 에이전트 — 헤르메스 에이전트 시작하기

NousResearch의 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크 헤르메스 에이전트(Hermes Agent) 를 VPS에 설치하고, 텔레그램으로 연결해 어디서든 스마트폰으로 나만의 에이전트에게 일을 시키는 시스템을 만드는 가이드입니다. 영상에서 사용한 프롬프트와 전체 따라하기 과정을 정리했습니다.

📺 영상 채널: Aiden의 친절한 AI (https://www.youtube.com/@Aiden_channel)

ℹ️ 이 가이드는 헤르메스 에이전트 공식 문서와 위키독스 채찍피티님의 《Hermes Agent: 성장하는 AI 에이전트 실전 가이드》 를 참고하여 제작했습니다.

이 가이드로 하는 것

AI 에이전트가 무엇이고, 어떤 작업에 써야 효과적인지 판단 기준을 잡는다
Hostinger VPS에 헤르메스 에이전트를 원클릭으로 설치한다
OpenRouter 무료 모델로 결제 없이 초기 설정을 마친다
텔레그램 봇을 연동해 스마트폰으로 에이전트에게 작업을 지시한다
핵심 기능 3가지 — 자체 메모리, 스킬 시스템, 크론 스케줄링 — 을 직접 실습한다

💡 왜 VPS인가? 메인 컴퓨터에 영향을 주지 않으면서 안전하게 테스트할 수 있고, 나중에 24시간 상시 운영하는 실제 업무 환경으로 그대로 확장하기에도 좋기 때문입니다.

준비물

Hostinger 계정 (VPS 구매용) — https://hostinger.com
OpenRouter 계정 (API 키 발급용, 무료 모델 사용 가능) — https://openrouter.ai
텔레그램 (메시징 채널 연동용)
VS Code (VPS 파일을 시각적으로 확인하는 용도, 선택)

시작 전에 ① — AI 에이전트란?

AI 에이전트는 한마디로 스스로 판단하고 행동하는 AI입니다.

ChatGPT, Gemini 같은 LLM 기반 챗봇은 기본적으로 질문하면 답변해 주는 ‘대화형’ 도구에 가깝습니다. “이번 주말 서울 날씨 어때?“라고 물으면 날씨 정보를 텍스트로 알려주는 데서 끝나죠.

AI 에이전트는 여기서 한 발 더 나아갑니다. “이번 주말 날씨 확인해서 비 안 오는 날에 한강 근처 카페 추천 리스트 정리하고, 메일로 보내줘” 라고 말하면 — 날씨를 직접 검색하고, 조건에 맞는 카페를 찾고, 문서를 만들어 메일까지 발송합니다.

어떤 작업에 써야 효과적일까? ⭐

AI 에이전트는 만능이 아닙니다. 판단 기준은 두 가지입니다.

중간에 판단이 필요한 작업인가? — 단계가 미리 정해져 있고 분기점이 없다면 에이전트가 필요 없습니다.
작업이 끝났는지 객관적으로 확인할 수 있는가? — 완료 기준이 주관적이면, 에이전트가 “끝났다”고 해도 결국 사람이 다시 검토해야 합니다.

이 두 기준으로 작업을 세 영역으로 나눌 수 있습니다.

영역	특징	예시	권장 도구
에이전트가 필요 없는 작업	판단 불필요 + 입출력 고정	매일 아침 피드를 정해진 템플릿으로 요약해 슬랙에 올리기	n8n 등 워크플로우 자동화, 파이썬 스크립트, 단일 API 호출
에이전트가 진가를 발휘하는 작업	중간 판단 필요 + 완료 기준 명확	코드 에러를 모두 찾아 수정하고 테스트 통과시키기, 문서 전체 말투 통일하기	⭐ AI 에이전트 자율 실행
에이전트의 한계가 드러나는 작업	완료 기준이 주관적	“이 문장 자연스럽게 다듬어줘”, “코드 구조 보기 좋게 개선해줘”	에이전트를 ’보조 도구’로 — 사람이 단계별로 확인하며 협업

⭐ 한 줄 정리: AI 에이전트는 ‘중간 판단이 필요하면서도, 완료 기준이 명확한 작업’ 에 가장 효과적입니다. 너무 단순한 작업엔 낭비이고, 완전히 주관적인 작업엔 보조 도구로 쓰는 것이 현실적입니다.

시작 전에 ② — 왜 헤르메스 에이전트인가?

헤르메스 에이전트의 슬로건은 ‘나와 함께 성장하는 AI 에이전트’ 입니다. 네 가지 방식으로 사용자와 함께 성장합니다.

구성 요소	역할
메모리	작업 환경, 규칙, 작업하며 얻은 교훈을 기억
사용자 프로필	사용자의 선호와 작업 스타일을 계속 파악
스킬 자동 생성	복잡한 작업을 한 번 처리하면 백그라운드에서 스킬로 저장 → 다음엔 더 빠르게
백그라운드 큐레이터	7일마다 쌓인 스킬을 정리 — 비슷한 건 합치고, 안 쓰는 건 정리

💡 메모리·프로필은 “사용자가 누구이고 어떤 환경에 있는지”를, 스킬은 “어떻게 일을 처리할지”를 쌓아가고, 큐레이터가 그 모든 걸 깔끔하게 유지합니다. 이 조합이 슬로건의 핵심입니다.

이외에도 다양한 메시징 플랫폼 연동, 로컬 LLM 사용 시 완전한 데이터 통제, 자유로운 모델 선택이 강점으로 꼽히며, 최근 실사용 트래픽에서 OpenClaw를 앞서는 가장 많이 사용되는 AI 에이전트로 성장하고 있습니다.

설치 방식 4가지 비교

방식	장점	주의점	적합한 경우
로컬 설치	가장 간단·강력, 내 PC 파일과 도구를 바로 다룸	프롬프트 인젝션·자격 증명 유출·파일 손상 등 보안 위험이 내 PC에 직접 미침	빠르게 체험해 보고 싶을 때
샌드박스	Docker 등 격리 환경 — 밖의 파일은 보호됨	작업 대상 파일·디렉터리를 명시적으로 마운트해야 함	격리된 실험, 특정 프로젝트만 다룰 때
별도 디바이스	로컬의 유연성 + 개인 작업 공간과 분리, 내 물리 기기에서 직접 통제	상시 켜 둘 기기가 필요	항상 켜두는 자동화·반복 작업
VPS ⭐	저렴, 메인 컴퓨터와 물리적 분리, 24시간 상시 운영	클라우드 요금 발생	테스트 & 실제 운영 환경 (이 가이드의 방식)

STEP 1. VPS 준비 — Hostinger 원클릭 설치

https://hostinger.com/vps/docker/hermes-agent 로 이동하면 원클릭 설치로 헤르메스 에이전트를 설치할 수 있습니다.
플랜은 KVM 1(1 CPU 코어 / 4GB 램)부터 KVM 8(8 CPU 코어 / 32GB 램)까지 4가지가 있습니다. 영상에서는 기능을 안정적으로 테스트하기에 적당한 KVM 2를 선택했습니다.

💡 원클릭 링크를 거치지 않고 VPS를 따로 구매했다면: Docker manager → Catalog에서 hermes 를 검색해 헤르메스 에이전트를 선택하면 됩니다.

구매를 마치면 Docker Project에 프로젝트가 하나 생성되어 있습니다. 컨테이너 세부정보에서 포트 매핑된 부분을 클릭하세요.
아이디와 비밀번호 입력 창이 나오면, VPS를 처음 생성할 때 발급받은 계정 정보를 입력합니다.

💡 계정 정보를 잊어버렸다면 Manage 버튼 → .yaml editor 하단에서 확인할 수 있습니다.

STEP 2. 초기 설정 — 모델 프로바이더와 API 키

계정 정보를 입력하면 헤르메스 에이전트가 실행되며 기본 세팅이 시작됩니다.

Quick setup 선택
Model Provider 선택 — Anthropic, OpenAI, DeepSeek, Kimi 등 여러 프로바이더가 있지만, 이 가이드에서는 OpenRouter를 사용합니다.

💡 왜 OpenRouter? 헤르메스 에이전트의 기본 프로바이더이고, API 키 하나로 Claude·GPT·Gemini 등 여러 모델을 쓸 수 있어 처음 시작할 때 가장 편리합니다. 무료 모델도 제공하므로 별도 결제 없이 바로 시작할 수 있습니다.

화면에 나오는 링크에서 OpenRouter API 키를 생성합니다. 이름을 정하고, 필요하다면 크레딧 사용량 제한도 걸어둘 수 있습니다.
생성된 키를 복사해 헤르메스 화면에 붙여넣습니다.

ℹ️ 보안상 붙여넣은 키는 화면에 보이지 않습니다. 붙여넣었다면 그대로 엔터를 눌러 진행하세요.

사용할 모델을 선택합니다. 영상에서는 무료로 사용할 수 있는 NVIDIA Nemotron 모델을 선택했습니다.
터미널 백엔드 선택 — 이미 VPS 위의 Docker 컨테이너 안에서 실행 중이므로 추가 격리는 필요 없습니다. 기본값인 ‘Keep current (local)’ 을 그대로 선택합니다.

STEP 3. 텔레그램 메시징 채널 연동

헤르메스는 텔레그램, 디스코드, 슬랙, 매트릭스 등 다양한 메시징 채널을 지원합니다. 이 가이드에서는 설정이 가장 간단한 텔레그램으로 진행합니다.

채널 선택 화면에서 스페이스 키로 텔레그램을 선택하고 진행
봇 토큰 발급: 텔레그램 검색창에 BotFather 검색 → 채널 열기 → /newbot 명령어 입력 → 봇 이름과 사용자 이름 입력 → 발급된 봇 토큰을 복사해 헤르메스 화면에 붙여넣기
User ID 확인: 텔레그램 검색창에서 @userinfobot 검색 → Start 버튼 → 표시되는 본인의 User ID를 복사해 붙여넣고 yes 입력

설정이 완료되면 바로 대화를 걸어볼 수 있습니다.

안녕, 너는 뭘 할 수 있어?

BotFather가 알려준 봇 링크를 클릭해 봇 채널을 열고, 메시지도 보내 보세요.

안녕, 들리니?

답장이 온다면 연동 성공입니다. 이제 터미널 앞에 앉아 있지 않아도, 외출 중이든 이동 중이든 텔레그램만 있으면 스마트폰으로 헤르메스에게 작업을 지시하고 결과를 받아볼 수 있습니다.

STEP 4. (선택) VS Code로 VPS 파일 들여다보기

뒤에서 메모리·스킬·크론 파일을 직접 확인할 때, 터미널만으로 열어보기엔 번거롭습니다. VS Code의 SSH 원격 접속으로 VPS 파일을 내 PC에서 시각적으로 확인해 두면 편합니다.

VS Code 실행 → 왼쪽 Extensions 메뉴 → Remote - SSH 검색 → Microsoft 제공 첫 번째 항목 설치
명령 팔레트 열기 (맥: ⌘+Shift+P / 윈도우: Ctrl+Shift+P) → “Add new SSH host” 클릭
Hostinger에서 VPS의 root access를 복사해 입력하고 엔터 → 호스트 등록 완료
다시 명령 팔레트 → “Connect to Host” 클릭 → 루트 패스워드 입력

💡 패스워드를 따로 설정하지 않았다면 Hostinger에서 ‘Change’ 버튼으로 새로 설정한 뒤 입력하세요.

연결되면 화면 왼쪽 아래에 서버 연결 표시가 나타납니다. ‘Open Folder’ 를 누르면 기본으로 root 디렉터리가 열리는데, 헤르메스는 Docker 컨테이너 안에 설치되어 있으므로 상위 디렉터리 → docker 폴더로 이동하면 헤르메스 에이전트 디렉터리가 보입니다.
디렉터리 선택 → OK → ‘Trust folder’ 클릭

STEP 5. 핵심 기능 ① — 자체 메모리 ⭐

헤르메스의 자체 메모리는 ~/.hermes/memories/ 디렉터리에 두 개의 파일로 저장됩니다. 에이전트는 매번 대화를 시작할 때마다 이 두 파일을 자동으로 읽어들이기 때문에, 한 번 저장된 정보는 새로운 대화에서도 그대로 이어집니다.

파일	담기는 것	한 줄 정의	최대 용량
`memory.md`	환경 정보, 프로젝트 규칙, 작업하며 얻은 교훈, 자주 마주치는 문제의 해결법	“이 환경에서 일할 때 알아두면 좋은 규칙과 노하우”	2,200자
`user.md`	사용자의 이름, 역할, 선호하는 작업 방식, 커뮤니케이션 스타일	“내가 누구이고, 어떤 스타일로 함께 일하고 싶은지”	1,375자

이 파일들은 사용자가 직접 편집할 수도 있고, 에이전트가 대화 내용을 바탕으로 자동으로 갱신하기도 합니다.

실습 — user.md 자동 갱신 확인 (자기 상황에 맞게 바꿔 쓰세요)

안녕, 내 이름은 [이름]이고 [역할/직업]이야.
그리고 [하고 있는 일]을 하고 있어.
앞으로 답변할 때는 너무 길게 설명하지 말고, 핵심만 간결하게 알려줬으면 좋겠어.

에이전트의 응답이 끝난 뒤, VS Code에서 memories 디렉터리의 USER.md 파일을 열어보면 방금 대화한 내용이 자동으로 정리되어 저장된 것을 확인할 수 있습니다.

💡 한국어로 대화했는데 영어로 저장된다면? 정상입니다. 저장 형식은 에이전트가 스스로 결정하며, 사용하는 모델에 따라 달라집니다. 영상에서 사용한 NVIDIA Nemotron 모델은 메모리를 영어로 정리해 저장했습니다.

STEP 6. 핵심 기능 ② — 스킬 시스템 ⭐

사람이 새 업무를 배울 때 처음엔 시행착오를 겪지만 경험이 쌓이면 빨라지듯, 헤르메스도 복잡한 작업을 성공적으로 완료하면 그 과정을 스킬로 저장해두고 다음에 재사용합니다.

💡 스킬 = “이런 작업을 할 때는 이런 절차로 진행한다”는 일종의 절차서. skills/ 디렉터리에 작업별 폴더와 SKILL.md 파일로 저장됩니다.

방식 1 — 직접 스킬 만들기 (수동)

다음 절차를 수행하는 스킬을 만들어줘:
이름: system-check
1. 디스크 사용량 확인 (df -h)
2. 메모리 사용량 확인
3. 실행 중인 프로세스 수 확인
4. 결과를 마크다운 테이블로 정리

요청이 처리되고 나면 skills/system-check 디렉터리에 SKILL.md 파일이 생성됩니다.

방식 2 — 복잡한 작업으로 자동 생성 유도

현재 디렉터리에서 모든 Python 파일을 찾아서,
각 파일의 import 문을 분석하고,
사용되는 외부 패키지 목록을 추출하고,
requirements.txt 파일을 생성해줘

여러 단계의 도구 호출이 필요한 작업입니다. 도구 호출이 충분히 누적되면, 응답 완료 후 백그라운드 리뷰 에이전트가 “이 작업을 스킬로 저장해둘 가치가 있는지” 판단합니다.

영상에서는 requirements.txt가 정상 생성되었고, skills 디렉터리에 extract-python-requirements 라는 새 디렉터리와 SKILL.md 파일이 자동으로 만들어진 것을 확인했습니다.

⭐ 헤르메스는 스킬을 사용하다 더 나은 방법을 발견하면 기존 스킬 파일을 자동으로 수정해 개선합니다. 쓰면 쓸수록 스킬의 품질이 높아지는 것 — ’함께 성장하는 에이전트’라는 슬로건이 바로 이 동작 방식을 의미합니다.

STEP 7. 핵심 기능 ③ — 크론 스케줄링 ⭐

크론(cron) 은 쉽게 말해 “정해진 시간에 특정 작업을 자동으로 실행해주는 기능”입니다. 대화 중에 자동화 작업을 등록해두면, 정해진 시간에 에이전트가 알아서 실행합니다.

ℹ️ 동작 원리: 게이트웨이 프로세스 안의 백그라운드 스레드가 60초마다 한 번씩 등록된 작업 목록을 확인하고, 실행할 시간이 된 작업을 처리합니다. 1분 단위까지만 지원하므로 “30초마다 실행” 같은 더 짧은 주기는 설정할 수 없습니다.

실습 — 텔레그램으로 크론 등록하기

봇 채팅창에 이렇게 보내 보세요.

매일 아침 9시에 그날의 AI 관련 새로운 소식을 요약해서 텔레그램으로 보내줘.

잠시 후 헤르메스가 “작업을 생성했다” 는 메시지로 응답합니다. VS Code에서 cron 디렉터리의 jobs.json 파일을 열어보면, 방금 등록한 작업이 크론 스케줄로 정상 등록된 것을 확인할 수 있습니다. (영상 예시: ‘Daily AI News Summary’)

바로 확인하고 싶다면 — 스케줄을 몇 분 뒤로 수정해 테스트할 수 있습니다.

이 작업을 매일 [현재 시각 + 2분]에 실행되도록 수정해줘.

정리 — 오늘 만든 시스템

구분	내용
설치	Hostinger VPS + Docker 원클릭 설치 (KVM 2)
모델	OpenRouter → NVIDIA Nemotron (무료)
채널	텔레그램 봇 — 어디서든 스마트폰으로 지시
메모리	`memory.md` (환경·규칙) + `user.md` (사용자 정보) — 대화가 끝나도 이어지는 기억
스킬	복잡한 작업의 절차를 저장·재사용·자동 개선
크론	정해진 시간에 작업 자동 실행 (1분 단위)

부록 — 익숙해진 다음 단계

이 가이드에서는 기본 기능 위주로 살펴봤지만, 헤르메스는 이보다 훨씬 다양하고 강력한 기능들을 갖추고 있습니다.

서브 에이전트 — 큰 작업을 여러 에이전트에게 나눠 맡기기
영속 목표 — 한 번의 대화를 넘어 장기적으로 추적하는 목표 관리
MCP 연동 — 외부 도구·서비스와의 확장 연결

더 깊이 학습하고 싶다면 아래 공식 문서와 위키독스 가이드를 참고하세요.

참고 링크

헤르메스 에이전트 원클릭 설치 (Hostinger): https://hostinger.com/vps/docker/hermes-agent
OpenRouter: https://openrouter.ai
위키독스: https://wikidocs.net/book/19414

Aiden의 친절한 AI