“쓸수록 똑똑해지는” 자율 AI 에이전트의 등장.
AI 도구를 쓰다 보면 같은 지시를 반복하게 됩니다. “내 말투로 써줘”, “지난번 방식처럼 정리해줘”, “이 표현은 너무 AI 같아”, “이 작업은 항상 이 순서로 해줘” 같은 말입니다. 처음에는 자연스럽지만, 같은 말을 계속 반복한다면 문제는 프롬프트가 아니라 기준이 남아 있지 않다는 데 있습니다.
Hermes Agent를 “쓸수록 똑똑해지는” 자율 AI 에이전트라고 말할 수 있는 이유는 여기에 있습니다. 모델이 사용자 몰래 훈련되어 성격이 바뀌는 것이 아닙니다. 작업 과정에서 생긴 취향, 기준, 절차, 환경 정보를 메모리와 스킬로 남기고, 다음 작업에서 다시 불러오는 구조입니다.
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쓸수록 똑똑해진다는 말은 무엇을 뜻하는가
“쓸수록 똑똑해진다”는 표현을 들으면 에이전트가 혼자 인터넷을 돌아다니고, 스스로 공부하고, 사용자가 모르는 사이에 계속 발전하는 모습을 떠올리기 쉽습니다. 하지만 Hermes Agent의 학습은 그런 방식이 아닙니다.
Hermes Agent의 학습은 작업 안에서 일어납니다. 사용자가 어떤 요청을 하고, 에이전트가 그 요청을 처리하고, 그 과정에서 반복될 만한 기준이 생기면 그것을 남깁니다. 예를 들어 “내 글에서는 과장된 표현보다 실제 판단이 보이게 써줘”라는 요청이 반복된다면, 이 기준은 한 번의 수정 요청으로 끝낼 내용이 아닙니다. 이후 글쓰기에도 계속 적용되어야 하는 사용자 기준입니다.
반대로 “이번 글 제목 후보를 10개 뽑아줘”는 단일 작업입니다. 이런 내용은 기억할 필요가 없습니다. 쓸수록 똑똑해지는 에이전트를 제대로 쓰려면, 기억해야 할 기준과 그때만 처리할 일을 구분해야 합니다.
메모리는 사용자의 기본값을 만든다
메모리는 Hermes Agent가 다음 세션에서도 가져가는 정보입니다. 사용자가 매번 다시 설명하지 않아도 되는 기준을 담는 곳입니다.
예를 들어 사용자가 한국어로 실용적인 설명을 선호한다면, 이것은 메모리에 맞습니다. 특정 작업 폴더의 경로, 자주 쓰는 문체 기준, 싫어하는 표현, 공개 글에서 선호하는 도구명 표기처럼 오래가는 정보도 메모리에 맞습니다. 이런 정보가 있어야 에이전트가 매번 처음 만난 사람처럼 행동하지 않습니다.
하지만 메모리는 기록장이 아닙니다. 오늘 처리한 파일명, 이번 글의 임시 목차, 방금 정한 아이디어처럼 시간이 지나면 바뀌는 정보는 메모리에 넣지 않는 편이 낫습니다. 메모리에 임시 정보가 쌓이면 다음 작업의 판단을 흐립니다.
메모리는 “많이 저장하는 곳”이 아니라 “항상 떠올라야 하는 기준을 남기는 곳”입니다.
스킬은 반복 작업을 절차로 바꾼다
메모리가 사용자의 취향과 환경을 기억한다면, 스킬은 작업 순서를 기억합니다. 블로그 글을 쓸 때의 흐름, 페이스북 글을 정리하는 방식, 강의안을 만드는 절차, 책 원고를 다듬는 기준은 모두 반복되는 작업입니다.
이런 작업을 매번 처음부터 설명하면 결과가 흔들립니다. 어떤 날은 도입이 좋고, 어떤 날은 구조가 약하고, 어떤 날은 문체가 낯설어집니다. 기준이 대화 안에서만 만들어지고, 작업이 끝나면 사라지기 때문입니다.
스킬은 이 흔들림을 줄입니다. 예를 들어 블로그 글쓰기 스킬에는 제목, 소제목, SEO, 문단 구성, 마무리 방식이 들어갈 수 있습니다. 글쓰기 보이스 스킬에는 문체와 어휘 기준이 들어갑니다. AI 흔적 제거 스킬에는 피해야 할 표현과 문장 구조가 들어갑니다.
한 번만 필요한 내용은 스킬이 아닙니다. 반복해서 적용해야 하는 절차가 스킬입니다. 좋은 스킬이 쌓이면 사용자는 매번 긴 설명을 하지 않아도 됩니다.
도구 사용이 에이전트의 자율성을 만든다
Hermes Agent가 일반 챗봇과 다른 지점은 도구 사용입니다. 말로만 답하는 것이 아니라 필요한 도구를 불러 실제 작업을 진행합니다.
파일을 읽고, 내용을 검색하고, Obsidian vault 안의 기준 파일을 확인하고, 터미널 명령을 실행하고, 과거 세션을 찾고, 스킬을 불러옵니다. 필요한 경우 새 스킬을 만들거나 기존 스킬을 고칩니다. 코드 작업이라면 테스트를 실행하고, 문서 작업이라면 파일을 만들고 확인합니다. 예약 작업이 필요하면 cron으로 자동 실행 구조를 만들 수도 있습니다.
자율성은 여기서 나옵니다. 사용자가 모든 단계를 하나씩 지시하지 않아도, 에이전트가 목표를 보고 필요한 도구를 고릅니다. 다만 자율성이 무제한 권한을 뜻하지는 않습니다. 삭제, 외부 발송, 서비스 설정 변경, 장기 자동화처럼 영향이 큰 작업은 범위를 확인해야 합니다.
작업 안에서는 스스로 움직이고, 권한의 경계에서는 확인을 받는 구조가 안전합니다.
사용자의 요청 방식이 학습 품질을 결정한다
Hermes Agent를 잘 쓰려면 “무엇을 해줘”만 말하는 것보다 “어떤 기준으로 해줘”를 함께 말하는 편이 좋습니다.
예를 들어 “이 초안을 블로그 글로 다듬어줘”보다 “이 초안을 블로그 글로 다듬어줘. 내 문체 기준을 적용하고, AI처럼 매끈한 표현은 줄이고, 실제로 내가 쓸 법한 표현으로 정리해줘. 반복해서 쓸 기준이 보이면 메모리나 스킬 후보로 알려줘”가 더 좋은 요청입니다.
이 요청에는 작업 대상, 채널, 적용 기준, 학습 조건이 함께 들어 있습니다. 에이전트는 이때 단순 편집자가 아니라 사용자의 반복 작업 기준을 정리하는 파트너로 움직입니다.
사용자가 자주 쓰면 좋은 문장은 이런 형태입니다.
- “이번 작업을 하면서 반복 가능한 기준이 보이면 따로 정리해줘.”
- “이건 내 장기 취향이니까 메모리에 저장해줘.”
- “이건 앞으로도 반복할 절차니까 스킬로 만들 후보인지 봐줘.”
- “이번에는 원문 보존을 우선하고, 문장만 다듬어줘.”
- “이번에는 새로 써도 좋으니 구조를 다시 잡아줘.”
이런 문장은 에이전트의 방향을 정합니다. Hermes Agent는 사용자의 지시를 통해 배우지만, 아무 말이나 기억하지는 않습니다. 반복될 기준인지, 오래갈 취향인지, 작업 절차인지가 중요합니다.
역할 부여보다 기준 부여가 먼저다
역할 부여도 의미가 있습니다. 하지만 “너는 편집자야”라는 말만으로는 부족합니다. 어떤 편집자인지 정해져 있지 않기 때문입니다. 문장을 줄이는 편집자인지, 논리를 세우는 편집자인지, 독자 관점에서 구조를 보는 편집자인지 기준이 필요합니다.
역할은 이렇게 주는 편이 낫습니다.
“너는 내 글의 편집자 역할이야. 문장을 예쁘게 만드는 것보다, 독자가 읽었을 때 기준이 분명해지는지를 먼저 봐줘. AI처럼 매끈한 표현은 줄이고, 내가 실제로 쓸 법한 말로 바꿔줘.”
이렇게 말하면 역할이 작업 기준으로 바뀝니다. 메모리 요청도 마찬가지입니다. “기억해줘”라고만 말하기보다 “이건 장기 취향이니까 메모리에 저장해줘”처럼 기억할 성격을 함께 말하는 편이 좋습니다.
역할은 현재 작업의 자세를 정합니다. 메모리는 다음 작업의 기본값을 정합니다. 스킬은 반복 작업의 순서를 정합니다.
Hermes Agent를 작업 파트너로 쓰는 기준
Hermes Agent는 혼자 마법처럼 성장하는 도구가 아닙니다. 사용자가 작업하면서 남긴 기준을 다시 쓰는 구조입니다. 그래서 중요한 질문은 “이 에이전트가 알아서 해주나?”가 아닙니다.
더 정확한 질문은 이것입니다.
“내가 반복해서 하는 일을, 다음부터 덜 설명해도 되게 만들고 있는가?”
메모리는 사용자의 기본값을 만듭니다. 스킬은 반복 작업의 절차를 만듭니다. 도구는 말이 아니라 실제 작업으로 이어지게 만듭니다. 세션 검색은 예전 맥락을 다시 찾게 만듭니다.
이 네 가지가 연결될 때 Hermes Agent는 단순한 챗봇이 아니라 작업 파트너가 됩니다. 처음부터 완벽하게 맡길 필요는 없습니다. 한 번 작업하고, 고치고, 기준을 남기고, 다음 작업에 다시 적용하면 됩니다. 그 반복이 쌓이면 사용자의 방식이 에이전트 안에 자리 잡기 시작합니다.
