인공지능 에이전트 분야에 새로운 강자가 등장했으며, 예상보다 훨씬 빠르게 학습하고 있습니다. Nous Research에서 개발한 Hermes Agent는 오픈 소스 자율 에이전트로 출시되었으며, 단순히 작업을 실행하는 데 그치지 않고 실행할 때마다 스스로를 개선합니다.
Hermes는 출시 이후 GitHub에서 5천 개 이상의 별점을 받았으며, AI 개발자 커뮤니티를 양분하는 논쟁을 불러일으켰습니다. 과연 Hermes가 OpenClaw 보다 실제로 더 나은 것일까요?
숏 말하면, 복잡합니다. 좀 더 자세히 설명하자면, 각 도구가 어떤 용도로 설계되었는지, 그리고 두 가지 도구를 모두 사용하는 것이 왜 진정한 해결책이 될 수 있는지를 이해해야 합니다.
Hermes Agent는 Nous Research에서 개발한 오픈 소스 자율 AI 에이전트로, 매 세션마다 처음부터 다시 시작하는 대신 시간이 지남에 따라 학습하도록 설계되었습니다. Nous는 Atropos RL 스택을 사용하여 Llama 3.1 에서 학습된 Hermes-3 모델 제품군을 개발했습니다.
이 에이전트는 47개의 내장 도구 , 세션 간에 확장되는 영구 메모리 시스템, 플러그형 메모리 백엔드 아키텍처, MCP 서버 통합, 모든 플랫폼에서의 음성 모드 지원, 그리고 가장 핵심적인 기능인 에이전트가 자체 절차를 생성, 업데이트 및 삭제할 수 있는 스킬 시스템을 갖추고 있습니다.
헤르메스는 복잡한 워크플로우를 파악하면 해당 접근 방식을 재사용 가능한 스킬 문서로 저장합니다. 사용하면 할수록 기능이 향상되는데, 이것이 바로 헤르메스의 핵심 차별점입니다.
최신 릴리스에는 백그라운드 작업 자동 알림, Nous Portal 에서 무료 MiMo v2 Pro 사용, 모든 플랫폼에서 실시간 모델 전환 기능이 추가되었습니다. Claude, ChatGPT, Qwen 및 로컬 오픈 소스 모델을 지원합니다. 즉, 오픈 모델 커뮤니티에서 이미 좋은 결과를 보여주고 있는 것처럼 Qwen 3.5 만으로 로컬에서 실행하는 것도 가능합니다.
OpenClaw와의 비교는 불가피하지만, 종종 잘못된 방식으로 이루어집니다. OpenClaw와 Hermes Agent는 근본적으로 다른 철학을 바탕으로 겹치는 문제들을 해결합니다.
OpenClaw는 생태계 우선주의를 표방합니다. 모든 것과 통합되도록 설계되었으며, OpenAI가 창시자인 피터 스타인버거를 영입하고 엔비디아의 상당한 개발 지원을 받는 등 막대한 개발 자원을 바탕으로 Cursor, Claude Code 및 기타 IDE(통합 개발 환경)에 대한 네이티브 플러그인 지원을 통해 매일 업데이트를 제공하고 있습니다.
Hermes는 학습을 최우선으로 생각합니다. 전체 아키텍처가 에이전트가 사용을 통해 스스로를 개선하는 것을 중심으로 설계되었습니다. 자체 개선 루프는 단순히 추가된 기능이 아니라, 이 프로젝트가 존재하는 이유입니다.
요컨대, OpenClaw는 AI를 활용하여 모든 분야에 능통한 만능 해결사가 되려 하고, Hermes는 몇 번의 반복 과정을 거쳐 특정 분야에서 최고가 되는 것을 목표로 합니다.
테스트 결과, Hermes는 동일한 모델에서도 OpenClaw보다 더 빠른 속도를 보였습니다. 에이전트의 경량 아키텍처와 간단한 터미널 화면 덕분에 도구 호출 시 지연 시간이 줄어들고 응답 속도가 빨라지며 오버헤드가 감소합니다.
OpenClaw는 이전에 성능 문제가 있었던 것으로 알려져 있지만, 개발팀에서 이를 해결해 왔습니다. Hermes는 지속적으로 빠른 속도를 보여주고 있습니다.
하지만 OpenClaw는 훨씬 더 큰 프로젝트이며, 훨씬 더 많은 사람들이 사용하고, 훨씬 더 많은 상황을 기록하고 있습니다.
OpenClaw는 특정 작업을 위해 특화된 에이전트를 생성하는 서브에이전트 아키텍처에 상당한 투자를 해왔습니다. Hermes는 에이전트 통신 프로토콜(ACP)을 지원하여 OpenClaw 또는 다른 에이전트와 직접 통신할 수 있지만, 오케스트레이션이 주요 기능은 아닙니다.
실질적인 결론은 다음과 같습니다. OpenClaw가 오케스트레이션을 담당하고 Hermes가 실행을 담당하는 방식으로 두 도구를 나란히 운영하거나, 프로젝트의 서로 다른 부분을 동시에 처리하도록 할 수 있습니다. 예를 들어 Claude는 프런트엔드를, ChatGPT는 백엔드를 담당하여 두 도구를 병렬로 작동시킬 수 있습니다.
OpenClaw는 여러 에이전트에 작업을 분배하는 훌륭한 오케스트레이터인 반면, Hermes는 뛰어난 단독 실행자입니다.
고급 사용자라면 두 기능을 함께 사용할 수 있습니다. 실용적인 기능만 원한다면 AI 비서로 무엇을 하고 싶은지에 따라 결정하면 됩니다.
바로 이 지점에서 두 철학이 극명하게 갈립니다. OpenClaw는 중간 계층에서 시작하여 사용자가 직접 원하는 대로 구성하고 설치하는 모든 스킬을 기반으로 원하는 만큼 강력하게 만들 수 있는 "단순한" 에이전트를 제공합니다.
이는 대개 사용자 또는 모델이 다른 사용자가 생성하여 커뮤니티와 공유한 사전 구성된 "기술" 저장소에 접근해야 함을 의미합니다.
Hermes는 학습 도구가 내장되어 있어 처음부터 사용하기가 더 쉽습니다. 또한 스킬 형식을 지원하므로 모델에게 특정 스킬을 학습하도록 요청할 수 있습니다.
하지만 OpenClaw와 달리 이 경량 프로그램은 사용자가 상호 작용하는 동안 자체적으로 기술을 생성하고 수정할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 예를 들어, 저희는 모델에게 계정에 접근 권한을 요청했습니다. 모델은 전체 과정을 함께 진행했고, 접근 권한 획득에 성공하자 타사에서 미리 작성한 기술에 의존하는 대신 자체적으로 기술을 개발했습니다.
초보 사용자의 경우, 모델이 자체적으로 스킬을 생성한다는 것은 프롬프트를 삽입하거나 이상한 동작을 하는 등 잠재적으로 위험한 타사 스킬에 노출되지 않는다는 것을 의미합니다. 고급 사용자의 경우, 에이전트가 사용자의 성격과 요구 사항에 더욱 맞춤화된 워크플로, 지식 및 행동을 갖게 될 수 있다는 것을 의미합니다.
두 에이전트 모두 텔레그램, 슬랙, 디스코드, 왓츠앱 및 명령줄 인터페이스를 비롯한 다양한 메시징 플랫폼을 지원합니다. OpenClaw는 개발 도구와의 네이티브 통합 기능이 더욱 성숙되어 있습니다. Hermes는 배포 옵션이 더욱 유연합니다. 라즈베리 파이부터 클라우드 클러스터까지 모든 환경에서 실행 가능하며, 서버리스 방식은 유휴 상태일 때 비용이 거의 들지 않습니다.
두 모델 모두 완전한 오픈 소스이며 무료로 실행할 수 있습니다. 유일한 비용은 사용하는 모델에 대한 API 호출 비용과 호스팅 인프라 비용이며, 로컬에서 모델을 실행하는 경우 전기 요금만 발생합니다.
OpenClaw의 문서는 더 큰 규모의 팀과 더 오랜 개발 역사를 바탕으로 더욱 완성도가 높습니다.
Hermes의 설명서는 설치, 빠른 시작, 구성, 도구, 메모리, 스킬, MCP 통합 및 음성 모드 등 다양한 내용을 다루며 체계적이고 실용적이지만, 마치 엔지니어가 엔지니어를 위해 작성한 것처럼 느껴집니다. 사용자를 일일이 안내하는 부분은 적습니다.
그렇지만 두 플랫폼 모두 시간이 지남에 따라 개선되었고, 특히 커뮤니티의 적극적인 참여도를 고려하면 버그 수정은 더 이상 어려운 일이 아닙니다.
OpenClaw는 더 큰 팀과 더 긴 개발 기간 덕분에 더 큰 커뮤니티와 더 방대한 문서를 보유하고 있습니다. 또한, 문화적으로도 매우 큰 규모이기 때문에 많은 기업들이 OpenClaw를 기반으로 개발에 나서고 있어 운영이 훨씬 수월합니다.
현재 샤오미는 MiMo Claw, 미니맥스는 MaxClaw, 지푸 AI는 AutoClaw 이더리움 클래식(ETC) 을 제공하고 있습니다. 엔비디아조차도 기업용 OpenClaw 솔루션을 제공합니다. 하지만 헤르메스에서는 적어도 아직은 그런 기능을 찾아볼 수 없습니다.
이러한 구현 방식을 통해 사용자는 버튼 하나만 누르면 클라우드 인스턴스를 실행하고 에이전트를 배포할 수 있습니다. 별도의 머신에서 실행되는 클라우드 에이전트와 상호 작용하는 것은 로컬 PC에 대한 액세스 권한을 에이전트에 부여하는 것보다 기능이 비트(Bit) 제한적일 수 있지만, 일반 사용자에게는 여전히 매우 강력한 옵션입니다.
Hermes는 빠르게 성장하고 있습니다. 디스코드 서버도 활발하고, 문서도 탄탄하고 계속 개선되고 있으며, 커뮤니티는 기술적인 탐구심이 강하고 기여도 높은 편입니다. 하지만 결국 Hermes는 그저 괜찮은 터미널일 뿐입니다.
OpenClaw는 완성도 높은 제품처럼 느껴집니다. Hermes는 작업장처럼 느껴집니다.
두 에이전트 모두 상당한 시스템 접근 권한을 가지고 작동할 수 있으므로 배포 방식이 중요합니다. Hermes는 실행하는 계정의 권한으로 실행되며, 자체 보안 문서에서는 게이트웨이를 루트 권한으로 실행하지 말라고 명시적으로 권고하고 있습니다. OpenClaw는 이론상으로는 더 발전된 샌드박스 모델을 갖추고 있지만, 자체 저장소를 보면 스킬 권한, 쓰기 가능한 스킬 디렉터리, 샌드박스 기본값 등과 관련하여 지속적인 보안 강화 작업이 진행 중임을 알 수 있습니다.
실제로는 신중한 격리, 최소 권한 구성, 그리고 타사 통합 또는 기술에 대한 검토 없이는 어느 쪽도 프로덕션 환경에서 "기본적으로 안전하다"고 간주해서는 안 됩니다.
요원을 다룰 때는 극도로 조심해야 합니다. 스킬이 감염될 수도 있고, 모델이 환각에 시달릴 수도 있으며, 상황이 엉망이 될 수도 있습니다. 적절한 안전장치를 마련하지 않으면 매우 심각한 문제가 발생할 수 있습니다.
예를 들어, 저희의 "아침 브리핑" 루틴 중 하나에서 모델은 이름과 주문을 떠올리고 AI 인플루언서에게 이메일을 작성하고 폴리마켓에서 베팅을 설정하는 작업을 시작했습니다. 이 루틴은 단순히 뉴스 조사와 추천 종목을 담은 텔레그램 메시지였습니다.
이는 Hermes, OpenClaw 또는 여러분이 사용하는 다른 에이전트형 AI 도구에서 발생할 수 있으며, 아마도 결국에는 발생할 것입니다.
Hermes 설치는 매우 간단합니다 . 하지만 일반적인 앱 설치 방식과는 조금 다릅니다.
설치 프로그램을 실행하는 대신 터미널을 열고 다음 명령어를 복사하여 붙여넣으세요.
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
이 단 하나의 명령으로 모든 것이 처리됩니다. Python, Node.js, ripgrep, ffmpeg, 저장소 복제, 가상 환경, 그리고 전역 hermes 명령까지 모두 실행됩니다. 모든 준비가 완료되면 채팅을 시작할 수 있습니다. macOS 또는 Linux(Windows의 WSL2 포함)를 사용 중이라면 이 명령만으로 충분합니다. 작업이 완료되면 셸을 다시 로드하고 다음 명령을 실행하세요.
소스 ~/.bashrc
그 다음에는 에이전트 설정이 간단합니다. 다음 명령어를 입력하세요.
헤르메스 설정
일단 설정하시면 모든 것을 한 번에 구성할 수 있습니다.
다른 모델을 사용해보고 싶다면 AI 제공업체를 선택하는 것도 간단합니다. 터미널에 다음 명령어를 입력하기만 하면 됩니다.
에르메스 모델
이 명령어를 사용하면 최적의 모델을 선택하는 과정을 안내받을 수 있습니다. Nous Portal은 설정이 필요 없는 OAuth 로그인을 제공합니다. OpenRouter를 사용하면 단일 API 키로 수십 개의 모델에 액세스할 수 있습니다. 오픈 소스 모델만 사용하려면 Qwen, DeepSeek 또는 OpenAI 호환 엔드포인트를 연결할 수 있으며, 자체 하드웨어에서 로컬 모델을 실행하는 것도 가능합니다. Hermes는 최소 64,000개의 컨텍스트 토큰을 필요로 하는데, 2026년의 모든 주요 모델은 이를 지원합니다.
전체 설치 과정은 5분도 채 걸리지 않습니다. Docker도, YAML 파일도, 복잡한 종속성 문제도 없습니다. 이 설치 프로그램은 수많은 실패한 설치 스크립트를 경험해 본 사람들이 무엇을 하면 안 되는지 잘 알고 설계한 것이 분명합니다.
Hermes와 상호 작용을 시작하려면 간단한 명령어 하나만 입력하면 됩니다! 모든 작업은 터미널에서 진행됩니다. 그러니 다음과 같이 입력하세요.
헤르메스 채팅
여기서부터 흥미로워집니다. 헤르메스를 텔레그램에 연결하면 음성 메모 및 그룹 채팅 기능을 지원하는 개인 AI 비서를 주머니 속에 넣어 다니는 것과 마찬가지가 됩니다. 어떤 기기에서든 언제 어디서나 이용할 수 있습니다.
설정하는 데 약 2분 정도 소요됩니다. 텔레그램을 열고 @BotFather 를 검색하세요. @BotFather는 텔레그램에서 봇을 만드는 데 사용하는 공식 봇입니다.
Botfather에 이 명령어를 보내면 Botfather가 봇 생성 과정을 안내해 줄 것입니다.
봇이 응답하면 설정 과정은 간단합니다. "MyHermesbot" 또는 원하는 이름처럼 봇 이름을 지정하면 BotFather에서 봇 토큰을 발급해 줍니다. 이 토큰을 복사해 두세요. 모든 텔레그램 봇 이름은 "bot"으로 끝나야 한다는 점을 기억하세요.
텔레그램 봇 생성이 완료되면 Hermes 터미널을 열고 다음 명령어를 실행하세요.
헤르메스 설정
이 안내에 따라 설정을 진행하세요. 메시지가 나타나면 봇 토큰을 붙여넣으세요. 나머지는 게이트웨이가 알아서 처리합니다. 게이트웨이는 모든 메시징 플랫폼(텔레그램, 디스코드, 슬랙, 왓츠앱, 시그널)을 동시에 연결하는 단일 프로세스입니다. 텔레그램만 사용하려는 경우 각 플랫폼을 개별적으로 설정할 필요가 없습니다.
게이트웨이가 실행되면 텔레그램에서 새 봇을 열고 메시지를 보내세요. 그러면 끝입니다. 이제 휴대폰에서 Hermes와 대화할 수 있습니다. Hermes는 예약된 작업 결과를 보내주고, 음성 메모를 수신하여 자동으로 텍스트로 변환해 주고, 파일 업로드를 처리하고, 심지어 그룹 채팅에서 @멘션을 통해 봇을 언급할 수도 있습니다.
음성 메모 기능 하나만으로도 설정할 가치가 충분합니다. "오늘 Hacker News의 주요 기사들을 요약해서 가장 중요한 세 가지를 보내줘"라고 음성 메시지를 보내면, 프로그램이 음성을 처리하고 작업을 실행한 후 텍스트로 응답해 줍니다. 타이핑할 필요가 전혀 없습니다.
OpenClaw를 버리고 모든 것을 Hermes로 옮기고 싶을 때 "hermes claw migrate" 명령어를 실행할 수도 있습니다. 더 구체적인 기능을 제공하는 다른 명령어는 프로젝트의 GitHub 페이지와 문서에서 확인할 수 있습니다.
개발자나 기술 애호가라면, 시간이 지날수록 성능이 향상되고, 저렴한 인프라에서 실행되며, 오픈 소스를 지원하는 에이전트를 원할 것입니다. 또한, 에이전트를 사용하여 동일한 작업을 반복적으로 수행하는 경우에도 Hermes가 더 나은 선택이 될 것입니다.
하지만 가장 세련된 경험과 폭넓은 IDE 통합, 그리고 가장 큰 커뮤니티를 원한다면 OpenClaw가 여전히 더 안전한 선택입니다.
AI 생산성 향상에 진정으로 관심이 있다면, 핵심은 두 에이전트를 모두 실행하는 것입니다. 멀티 에이전트 워크플로는 타협이 아니라 경쟁 우위입니다. 하나의 에이전트가 오케스트레이션을 담당하고 다른 에이전트가 실행을 수행하며, 각기 다른 작업에 서로 다른 모델을 사용하고, 한 에이전트에 문제가 발생하더라도 백업 에이전트가 있어 어느 한 에이전트만으로는 달성할 수 없는 결과를 만들어냅니다. Hermes의 자체 개선 루프 덕분에 사용할수록 성능이 향상되며, OpenClaw의 생태계는 숏 통합 솔루션을 제공합니다.
구체적인 사용 사례로는 콘텐츠 제작자와 언론인이 헤르메스의 스킬 시스템을 매우 유용하게 활용할 수 있다는 점입니다. 이 시스템은 반복적인 조사 및 글쓰기 워크플로를 매일 개선되는 자동화된 파이프라인으로 전환해 줍니다.
개발자는 멀티 에이전트 설정을 통해 각 모델이 가장 잘 처리하는 작업에 대해 작업 부하를 분산시켜 비용을 절감할 수 있다는 이점을 얻습니다.
데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어는 OpenClaw에서는 제공하지 않는 미세 조정 및 강화 학습을 위한 내장 도구를 활용할 수 있습니다.
예산이 부족한 사람이라면 누구나 저사양 PC에서도 LMStudio와 Hermes를 사용하여 비용이 전혀 들지 않는 에이전트를 실행할 수 있습니다.
