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스타 24만 오픈소스 AI 에이전트 '헤르메스'

Nous Research가 만든 오픈소스 AI 에이전트 '헤르메스(Hermes)'를 분석했어요. CLI와 메신저 두 갈래로 쓰는 방식, 도구·스킬·메모리·MCP로 이어지는 확장 구조, 그리고 설치부터 첫 대화까지 2분이면 충분한 시작법까지 정리했어요.

2026년 9월 6일 7분 읽기

스타 24만, 단일 오픈소스 에이전트가 트렌딩에 올랐어요

지난 9월 6일, 깃허브 트렌딩에 NousResearch/hermes-agent가 이름을 올렸어요. 하루 새벽 사이 573개의 스타가 붙었을 만큼, 개발자들 사이에서 입소문이 난 프로젝트예요. 헤르메스(Hermes)는 AI 연구소 Nous Research가 만든 개인용 에이전트로, 저장소 소개 문구가 인상적이에요.

"The agent that grows with you" — 너와 함께 자라는 에이전트라는 뜻이에요.

스타 수는 이 글을 쓰는 시점(2026년 9월 초) 기준 24만 개를 넘었고, 포크도 약 5만 개에 가까워요. 라이선스는 MIT라서 자유롭게 가져다 쓰고 수정할 수 있어요. 저장소에는 3만 2천 개가 넘는 커밋이 쌓여 있어, 최근 몇 주간도 거의 매일 새 커밋이 계속되고 있는 활발한 프로젝트예요.

저장소 바로가기

CLI와 메신저, 두 갈래로 쓰는 에이전트

헤르메스의 가장 큰 특징은 실행 방식이 두 갈래라는 점이에요.

우선 터미널에서 hermes를 입력하면 대화형 CLI가 열려요. 반복 작업을 코드로 짜거나, 파일을 다루거나, 로컬 환경을 제어할 때 이쪽이 편해요. 반대로 hermes gateway로 게이트웨이를 띄우면, 텔레그램·디스코드·슬랙·왓츠앱·시그널 같은 메신저에서 봇처럼 대화할 수 있어요.

집 밖에서는 폰으로, 자리에서는 터미널로 같은 세션을 이어서 쓰는 흐름이 가능해요.

이 두 화면은 같은 상태를 공유해요. 대화 내용과 설정이 한곳에 저장되므로, CLI에서 시작한 작업을 메신저에서 이어받을 수 있죠. 모델 교체(/model), 세션 초기화(/new), 맥락 압축(/compress) 같은 슬래시 명령도 두 인터페이스에서 대부분 동일하게 동작해요.

핵심은 도구·스킬·메모리 세 축이에요

단순한 대화가 아니라 '성장하는 에이전트'라는 슬로건이 실제로 채워지는 부분이에요. 세 가지 축이 크게 작용해요.

60개가 넘는 도구와 툴셋

헤르메스는 공식 문서에 나온 대로 60개가 넘는 도구를 기본 제공해요. 웹 검색, 파일 작업, 터미널 실행, 스크린샷 같은 일상적인 도구가 있고, 쓰임새별로 묶은 툴셋(toolset)으로 관리해요. 백엔드 방식도 로컬·Docker·SSH 등 원하는 환경으로 바꿀 수 있어요.

필요하면 MCP 서버도 붙이는데, 여기서 MCP(Model Context Protocol)는 모델이 외부 프로그램과 대화하는 표준 규약이에요. 헤르메스가 못 하는 일도 MCP 서버 하나를 연결하면 확장되는 구조예요.

반복 절차를 저장하는 스킬

스킬 시스템은 '절차적 기억'이라는 말로 설명돼요. 한 번 익힌 반복 작업 — 예를 들어 블로그 초안 작성, 논문 검색, 코드 리뷰 같은 프로세스 — 을 스킬로 저장해 두면, 나중에 같은 상황이 오면 그 절차를 그대로 재사용할 수 있어요. Skills Hub(에이전트 스킬스 사이트)에서 커뮤니티가 만든 스킬을 가져올 수도 있어요.

세션을 넘어 이어지는 메모리

메모리와 사용자 프로필 기능도 빠지지 않아요. 일회성 대화가 아니라, 사용자가 누구인지·어떤 걸 선호하는지를 저장해 두고 다음 대화에도 반영해요. 크론 스케줄링도 지원해서 "매일 아침 8시에 뉴스를 정리해 줘" 같은 반복 보고를 자동으로 돌릴 수 있어요.

시작은 2분, 설정은 한 명령으로

설치가 단순한 것도 헤르메스의 강점이에요. 리눅스·macOS·WSL2·터미널(Android)은 터미널에서 한 줄이면 끝나요.

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

윈도우는 WSL 없이도 동작하는 네이티브 파워셀 설치를 지원해요. 파워셀에서 아래 한 줄만 실행하면 돼요.

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

설치 경로를 자기만의 것으로 잡아두는 것도 가능해요.

설치 뒤 첫 단계는 모델 프로바이더를 고르는 일이에요. OpenAI, Anthropic, 일반적인 OpenAI 호환 API 등 원하는 곳을 쓸 수 있고, 묻는 설정이 많으면 hermes setup으로 초기화 마법사를 돌리면 돼요. API 키를 각각 수집하기 싫다면 Nous Portal이라는 통합 구독을 쓰는 방법도 있어요.

hermes setup --portal 한 줄이면 모델·웹 검색·이미지 생성·음성·클라우드 브라우저를 한 계정으로 연결해 줘요.

만약 예전에 OpenClaw라는 비슷한 도구를 썼다면, hermes claw migrate로 설정·기억·스킬·API 키까지 자동으로 옮길 수 있어요. 갈아타는 진입 장벽을 낮춰준 부분이에요.

오픈소스이기에 가능한 성장과 남은 숙제

이 프로젝트가 눈길을 끄는 이유는 '개인 사무공간을 내 손에 두자'는 설계 철학이 뚜렷하기 때문이에요. 클라우드 구독형 에이전트와 달리, 대화 기록과 설정이 내 기기·내 저장소에 남아요. 원하는 모델과 도구를 내가 골라 붙일 수 있고, 규모가 큰 회사 정책에 종속되기보다 스스로 교체할 여지를 두는 방식이에요.

물론 단아한 점만 있는 건 아니에요. 개인이 자기 컴퓨터에서 서버를 띄우고 관리해야 하므로, 구독형 서비스처럼 '버튼 하나로 바로 쓸 수 있는' 편의성은 상대적으로 떨어져요. 커밋이 늘어나는 활발한 프로젝트인 만큼 버전이 빠르게 변해서, 설정 방법을 익혀도 업데이트로 인터페이스가 달라질 가능성이 있어요.

에이전트가 커질수록 실수 비용도 커지니, 명령 승인 같은 안전장치 설정을 꼼꼼히 하는 편이 좋아요.

그래도 오픈소스 에이전트가 '은행부터 쥐끄리까지 다 뭉뚱그린 유료 서비스'가 아니라, 내 방식대로 조립하고 키우는 물건이라는 점을 분명하게 보여준 사례예요. 24만 개의 스타는 그 선택에 공감한 사람들이 골고루 모여 만든 숫자예요.

참고 링크

#오픈소스#AI 에이전트#Hermes#개발 도구#MCP

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발행 전 운영자가 직접 큐레이션·검수·편집합니다.