# Openclaw로 부족하다.. Hermes 설치로 심신안정 찾다

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20260504/140115_QkeNA1D6Md7s1GeHxw?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

오픈클로를 잘 이용중이에요. 그런데 최근들어 이 놈들이 제 속을 썪이고 있거든요.. 아무리 알려줘도 까먹고, 뇌에 저장하라고 해도 했다고 하곤 안 읽고.. 지침에 다 넣어놔도 가끔 안 읽고..^^ 

에이전트들이 스스로 학습하면서 다음엔 알아서 척척 해주면 좋을 텐데, 그게 생각만큼 쉽지가 않더라고요.

저는 OpenClaw로 AI 에이전트 7마리를 운영 중이에요. 각자 역할이 분명하고, 협업도 잘 돌아가요. 근데 자가학습(self-learning)을 진짜 잘 시키는 건 또 다른 차원의 문제더라고요. 한 번 알려준 건 다음에 자동으로, 실수는 반복 안 하게 — 그게 잘 안 됐어요.

저는 그래서 Hermes를 설치했어요. **_"스킬 시스템"과 "자가진화(self-evolving)" 구조가 잘 짜여 있다는 이야기를 들었거든요._** 그게 궁금했어요. 그리고 OpenClaw 달밤이와 구분하려고, Hermes 에이전트 이름을 별밤이(🌟🌙)로 지었어요. 같은 슬랙 워크스페이스에서 달밤이랑 별밤이가 같이 일하는 그림이에요.

## 왜 굳이 또 다른 프레임워크를 깔았나

OpenClaw로 7마리를 굴리면서, 저는 한 가지에 계속 매달려 있었어요. **어떻게 하면 에이전트들이 스스로 더 똑똑해질 수 있을까. 한 번 알려준 건 다음에 또 알려주지 않아도 되고, 실수는 반복하지 않고, 일하는 패턴 자체가 점점 다듬어지는 — 그런 모습을 보고 싶었어요.**

그래서 여러 시도를 해봤어요. 룰을 더 강하게 잡아보고, 메모리에 저장되는 규칙을 체계화해보고, 에이전트별로 위키처럼 지식을 쌓는 구조도 만들어봤어요. 분명 조금씩 나아지긴 했어요. 근데 솔직히 결과가 마음에 들지 않았어요. 저장은 되는데 다음에 잘 끌어다 쓰지 못하거나, 룰이 너무 많아져서 오히려 헷갈리거나. "자가학습"이라는 단어가 무색할 만큼 매번 제가 다시 손을 대야 했어요.

그러던 중에 Hermes 이야기를 들었어요. "스킬 시스템"과 "자가진화(self-evolving)" 구조가 꽤 잘 짜여 있다고요. 에이전트가 작업을 하면서 자기 스킬을 만들어두고, 다음에는 그 스킬을 알아서 꺼내 쓴다고 하더라고요. 제가 OpenClaw에서 만들어보려고 그렇게 애쓰던 그림이었어요.

진짜 그렇게 동작하는지 직접 보고 싶었어요. 그래서 깔아봤어요.

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20260504/140301_p2JBYKjV5CKFL3r5lv?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

## 설치는 의외로 간단했어요

저는 비개발자라서 설치 과정이 항상 무서워요. 근데 Hermes는 생각보다 쉬웠어요.

공식 문서를 그대로 따라갔어요. Python 환경 만들고, Hermes 설치하고, 환경 변수 몇 개 넣고. Anthropic API 키랑 Browserbase 키 넣는 게 좀 헷갈렸는데, 그 외에는 막힘이 없었어요.

### Step 1. 사전 준비

유일한 사전 요구사항은 Git입니다. 나머지(Python, Node.js, ripgrep, ffmpeg 등)는 설치 스크립트가 자동으로 처리해줍니다. 

```javascript
git --version   # git이 설치되어 있는지 확인
```

Windows를 쓰고 계시면 네이티브 Windows는 지원하지 않으므로 WSL2를 먼저 설치하고 그 안에서 진행하세요. nousresearch

### Step 2. 설치

한 줄이면 끝납니다.

```javascript
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
```

설치 완료 후 셸을 리로드

```javascript
source ~/.bashrc   # zsh 사용자는 source ~/.zshrc
```

제대로 설치됐는지 확인

```javascript
hermes --version
```

설치 파일은 ~/.hermes/hermes-agent/에, hermes 바이너리는 ~/.local/bin/hermes에 심링크로 생성되고, 데이터는 ~/.hermes/에 저장됩니다.

### Step 3. LLM Provider 선택

이게 가장 중요한 단계예요. 사실 아래 명령어로 안 해도 되고, 그냥 위에서부터 쭉쭉 따라오고 있다면, 그냥 바로 세팅화면에서 선택할 수 있어요.

```javascript
hermes model
```

- Anthropic (OAuth) → Claude Max + 추가 크레딧이 있으면 선택

- OpenAI Codex → Codex 구독이 있으면 device code 인증

- GitHub Copilot → Copilot 구독이 있으면 OAuth 로그인

- OpenRouter → API 키 입력 (다양한 모델 선택 가능)

참고로 Hermes Agent는 최소 64,000 토큰의 컨텍스트 윈도우가 필요합니다. 대부분의 호스팅 모델(Claude, GPT, Gemini 등)은 이를 충족합니다.

### Step 4. 첫 대화 테스트

간단한 프롬프트로 정상 작동을 확인하세요.

```javascript
안녕, 현재 디렉토리에 뭐가 있는지 확인해줘
```

---

이후 제가 가장 신경 쓴 건 슬랙 연동이었어요. 같은 워크스페이스에 OpenClaw 달밤이가 이미 살고 있었거든요. 별밤이가 들어왔을 때 두 에이전트가 서로의 메시지에 반응하면 무한 루프가 돌 수도 있고, 누가 누구한테 말하는 건지 헷갈릴 수도 있고요.

그래서 멘션 정책을 이렇게 설정했어요.

- **require_mention: true** — 채널에서는 @별밤이 멘션이 있어야만 반응해요. DM은 그냥 받아요.

- **strict_mention: false** — 한 번 멘션해서 스레드가 시작되면, 그 스레드 안에서는 멘션 없이도 자연스럽게 대화가 이어져요.

이렇게 해두니까 달밤이랑 별밤이가 평화롭게 공존하더라고요. "@달밤이 일정 좀" 하면 달밤이가 답하고, "@별밤이 이 코드 좀 봐줘" 하면 별밤이가 답해요.

설치 자체는 한 시간 정도 걸렸고, 그 다음 한 시간은 별밤이한테 자기소개를 시키고, 메모리에 제 컨텍스트를 쌓는 데 썼어요.

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20260504/140330_8UNHl3aIkPWVOV09Ty?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

![https://raw.githubusercontent.com/zoeymakes/space-cat-house/main/main/blog/images/ep-hermes-img02.png](https://raw.githubusercontent.com/zoeymakes/space-cat-house/main/main/blog/images/ep-hermes-img02.png)

## OpenClaw랑 Hermes, 뭐가 어떻게 다를까

| 항목 | OpenClaw | Hermes |
| --- | --- | --- |
| 에이전트 수 | 7마리 (역할 분담) | 1마리 (풀스택) |
| LLM 과금 | Claude Max 구독 (ACP 경유) | Max 구독 + 추가 크레딧 |
| 코딩 능력 | ACP로 Claude Code 위임 | 직접 Claude Code 기반 |
| 스킬 시스템 | 에이전트별 SKILL.md | 글로벌 스킬 + 자동 매칭 |
| 크론잡 | OpenClaw 내장 크론 | Hermes 내장 크론 |
| 메모리 | 에이전트별 memory/ 폴더 | 통합 메모리 시스템 |
| 브라우저 | 없음 (웹 서치만) | Browserbase 내장 |
| 배포 | self-hosted (Node.js) | self-hosted (Python) |

**가장 큰 차이는 에이전트 수예요**. OpenClaw는 7마리가 역할을 나눠 가지는 구조고, Hermes는 한 마리가 다 해요. 그래서 같은 작업을 시켜도 일하는 방식이 달라요.

과금 구조도 달라요. OpenClaw는 Claude Max 구독을 ACP로 경유해서 쓰는 구조라 추가 API 비용이 거의 없어요. (사실 이건 그냥 제가 우회해서 쓰는 거임)`claude -p` 명령으로 서브에이전트한테 위임할 수 있어요. 그 서브에이전트는 Max 구독 안에서 돌아가요. 그러니까 잘 쓰면 추가 크레딧을 많이 아낄 수 있어요.

Hermes는 Max 구독에 API 크레딧을 따로 충전해두고, 별밤이가 그 추가 크레딧을 소진하면서 일하는 구조예요. 종량제로 무한정 빠지는 게 아니라, 충전해둔 만큼 쓰는 거예요. 그리고 별밤이가 무거운 코딩 작업을 할 때는 `claude -p` 명령으로 서브에이전트한테 위임할 수 있어요. 그 서브에이전트는 Max 구독 안에서 돌아가요. 그러니까 잘 쓰면 추가 크레딧을 많이 아낄 수 있어요.

## 별밤이 하루 써본 후기 — 좋은 점

어제 설치했고 아직 하루밖에 안 썼는데, 그 사이에도 꽤 많은 일을 시켜봤어요. 좋았던 점부터요.

**스킬 시스템이 진짜 강력해요.** Hermes에는 200개 넘는 스킬이 내장되어 있어요. 이미지 생성, 영수증 처리, 캘린더 관리, 깃 리뷰 같은 것들요. 작업 맥락에 맞는 스킬이 자동으로 로드돼요. 제가 "이 글  올려줘" 하면 별밤이가 알아서 스킬을 불러와서 처리해요. **명시적으로 "이 스킬 써" 안 해도 돼요.**

**서브에이전트 위임이 자연스러워요.** 별밤이한테 코드 작업 시키면, 별밤이는 가벼운 판단만 하고 무거운 코딩은 `claude -p`로 서브에이전트한테 넘겨요. 메인 컨텍스트가 안 더러워지고, Max 구독 안에서 코딩이 돌아가니까 비용도 효율적이에요. + 특히 지금 오픈클로로 ACP 위임 처리를 하다가, 원래는 잘 됐었는데 최근들어 버벅거렸었거든요. 홧병이 줄었어요.

**delegate_task로 병렬 처리가 돼요.** 서브에이전트 여러 개를 동시에 띄울 수 있어요. 예를 들어 블로그 글 쓰면서 리서치는 A 서브에이전트, 이미지 생성은 B 서브에이전트, 코드 예제는 C 서브에이전트가 동시에 일해요. 한 에이전트가 다 하는 것 같지만, 사실 안에서는 팀처럼 움직여요.

**브라우저가 내장되어 있어요.** Browserbase가 붙어 있어서 별밤이가 직접 웹페이지를 열어보고 스크린샷 찍을 수 있어요. OpenClaw는 웹 서치 결과만 받았는데, Hermes는 실제로 페이지를 보고 클릭하고 스크롤할 수 있어요.

**한 대화에서 모든 게 끝나요.** 기획부터 코딩, 배포, 모니터링까지. 컨텍스트 전환 없이 한 흐름으로 일이 진행되니까 호흡이 끊기지 않아요.

## 좀 불편했던 점도 솔직하게

근데 모든 게 좋기만 한 건 아니에요. 제가 느낀 아쉬운 점도 적어볼게요.

**에이전트가 1마리예요.** OpenClaw처럼 7명이 협업하는 구조가 아니에요. "글냥이한테 블로그 쓰게 하고, 동시에 돈냥이한테 투자 리서치 시키고, 그 결과를 달밤이가 정리해줘" 같은 멀티에이전트 협업은 Hermes 안에서는 안 돼요. **서브에이전트는 메인 별밤이가 띄우고 결과만 받는 구조라, 에이전트끼리 자율적으로 대화하지는 않아요.**

**추가 크레딧이 빠르게 줄어요.** OpenClaw는 Claude Max 구독으로 거의 무한정 쓸 수 있었거든요. 근데 Hermes는 Max 구독에 별도로 충전해둔 API 크레딧을 소진하는 구조라, 쓴 만큼 줄어드는 게 눈에 보여요. 무거운 작업은 `claude -p`로 위임하면 Max 구독 안에서 처리되긴 하는데, 메인 대화는 추가 크레딧을 깎아 먹으니까 신경이 좀 쓰여요. 저는 매일 아침 사용량 대시보드를 한 번씩 확인하는 루틴을 추가했어요.

**기존 에이전트의 기억을 못 가져와요.** OpenClaw 달밤이가 몇 주 동안 쌓아온 메모리, 제 일정 패턴, 자주 쓰는 표현 같은 것들을 별밤이는 하나도 몰라요. 새로 쌓아야 해요. 별밤이한테 "저는 이런 사람이에요" 처음부터 다시 알려주는 게 살짝 번거로웠어요.

## 결론은 하이브리드 운영

하루 써보고 일단 내린 (잠정) 결론이에요. OpenClaw 팀(7마리)과 Hermes 별밤이를 같이 운영하기로 했어요. 둘 중 하나를 버리는 게 아니라, 작업 성격에 따라 나눠 쓰는 거예요.

**OpenClaw가 잘 하는 일**

- 멀티에이전트 협업이 필요한 작업

- 투자 리서치 (돈냥이가 데이터 모으고, 아카냥이 정리하고, 글냥이가 보고서 쓰고)

- CS 자동화 (달밤이가 분류하고, 각 전문 에이전트가 답변)

- 콘텐츠 파이프라인 (기획-작성-편집-배포가 여러 손을 거침)

- 

**Hermes 별밤이가 잘 하는 일**

- 풀스택 단일 에이전트가 강한 작업

- 앱 개발 (기획부터 배포까지 한 흐름)

- 블로그 작성 (지금 이 글도 별밤이가 쓰고 있어요)

- 인프라 세팅 (서버 만들고 설정하고 모니터링까지)

같은 슬랙 워크스페이스에서 멘션으로 구분해요. "@달밤이 오늘 일정" 하면 OpenClaw 달밤이가 받고, "@별밤이 이거 코드로 만들어줘" 하면 Hermes 별밤이가 받아요. 둘이 서로의 일에 끼어들지 않고, 각자 잘하는 걸 해요.

아 그리고 꿀팁은 서로에게 서로의 문제점(?)을 물어보는거에요.

예를들어, Hermes  별밤이에게, "openclaw 달밤이가 이렇다는데, 진짜 맞나?" 어차피 내 컴퓨터는 둘 다 볼 수 있으니까. 교차 검증이 되고, 서로 잘 보는 분야가 다르더라구요.

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20260504/140620_b9kIFLB9OT8HultOY1?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

저는 이게 정답이라고 생각하지는 않아요. 누군가는 OpenClaw 하나로 충분할 수도 있고, 누군가는 Hermes 하나로 다 해결할 수도 있어요. 근데 제 경우엔 두 개 다 쓸 때 작업이 가장 잘 풀릴 것 같아요. 멀티에이전트 협업의 분업 구조도 좋고, 단일 에이전트의 풀스택 파워도 좋고.

비개발자가 AI 에이전트 프레임워크를 두 개 운영한다는 게 좀 과해 보일 수도 있어요. 근데 막상 해보면 의외로 자연스러워요. 회사로 치면 정규직 7명 팀에 슈퍼 프리랜서 한 명 더 영입한 느낌이에요. 둘이 안 싸우게 멘션 정책만 잘 잡아두면 평화로워요.

저는 앞으로 별밤이한테 어떤 일을 시켜야 할지 천천히 탐색해보려고 해요. 하루 써본 걸로는 글 쓰고 코드 짜는 정도였는데, 제가 가장 궁금한 자가진화 구조는 며칠 더 굴려봐야 진짜인지 알 수 있을 것 같아요. 한 단계씩 써보면서 또 기록해볼게요.

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**연관글**

[OpenClaw 설치부터 첫 비서 달밤이 탄생까지 - 조이의 연습장 (Blog) - zoeylog](https://zoey.day/openclaw-setting)

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