한달간 헤르메스 스터디를 하면서
그동안 헤르메스를 사용하는 방식을 되돌아보았습니다.
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나는 에이전트 활용에 있어서 어떤 어려운 기술을 많이 해보았는지도 중요하지만
실제로 내 삶의 실질적인 문제를 어떻게 해결했는지?
그리고 얼마나 반복적으로 자주 활용되고 있는지? 를 중요하게 본다.
그런 관점에서 아직 활용도는 미흡하지만, 그동안 해왔던 것들을 한번 되돌아보았다.
참고로 오픈클로/헤르메스를 병행해서 쓰고있지만 점차 헤르메르만 사용하고 있다.
오픈클로를 사용하고 있지 않고 둘다 계속 발전하고 있어서 뭐가 더 좋다고 비교하기는 어려운것 같지만
더 임무 완수율이 높고 응답이 명확해서 헤르메스를 선호한다.
1. 역할별 에이전트 확대
에이전트를 불필요하게 분담하는 것을 경계하고 있어서 함부로 늘리지 못하고있었는데
최근에는 역할을 좀 나누어서 운용하기 시작했다.
체계를 한번에 짜기보다는 필요에 의해 추가하고 있다.
만들어놓고 사용되지 않는 봇은 적지 않았다.
맥미니(M4)
프로스트: 메인 에이전트. 에이전트 총괄, 잡무, 실험 담당
벤: 일정 관리 비서
마로: Growth 봇
니콜라: Dev 봇
맥북프로 2018
시그마: 메인 에이전트. 에이전트 총괄
빅토리아: 비디오 생성 봇
에이전트 이름 붙이기
여담인데, 처음에는 에이전트 이름에 꽤 고민을 했다.
역할과 어울리는 특정 실존 인물이나 캐릭터를 따와서 이름을 붙이기도 했는데...
그런데 지금은 이름 자체에 대한 부담이 조금 줄었다.
이제는 생각나는 이름 중에서 적당한 것을 붙인다. 물론 각각의 이름에는 나름의 유래가 있긴 하다.
2. 일일 뉴스레터
헤르메스를 통해 AI/기술 관련 아티클을 시간대별로 받아보고 있다.
이 기능은 생각보다 유용하다. 최신 뉴스를 놓치지 않고 볼 수 있고, 사람들이 많이 보고 있는 오픈소스나 기술 흐름도 자연스럽 게 파악할 수 있다.
다만 아직 개선할 점도 있다.
이미 나온 아티클이 다시 나오거나, 특정 주제로 너무 치우치는 경향이 있다. 앞으로는 중복 제거, 주제 다양화, 중요도 판단 기준을 조금 더 다듬으면 훨씬 유용한 뉴스레터가 될 것 같다.
3. 비디오 생성
사실 가장 유용하게 매일 활용하고 있는게 영상 만들기이다.
영상 제작의 모든 플로우를 헤르메스를 통해 진행하고 있다.
유형 1 - 이미지 기반 쇼츠
헤르메스에게 명령을 내려서 영상 제작 과정을 진행해보았다. 기본 흐름은 다음과 같다.
먼저 스크립트와 자막 구성을 만든다.
Codex를 통해 필요한 이미지를 생성한다.
TTS는 Typecast를 활용한다.
최종적으로 Remotion으로 비디오를 생성한다.
초반에는 이 과정을 하나하나 직접 지시해야 했다.
하지만 이후에는 비디오 제작 과정을 skill로 정리해두었다. 그래서 지금은 같은 포맷의 영상을 반복적으로 생성할 수 있는 기반이 생겼다.
현재는 평균적으로 하루에 한 번 정도 영상 생성을 지속하고 있다.
앞으로는 대시보드 기반으로 예약 리스트를 관리하고, 사람이 효율적으로 검수할 수 있는 구조로 발전시키고 싶다.
유형 1 - Video Gen 기반 영상
또 다른 실험으로는 Grok OAuth를 붙여 비디오 생성 기반 영상을 만들어보았다.
첫 번째 영상은 과정이 꽤 번거로웠지만, 헤르메스에게 하나하나 시키면서 완성했다.
두 번째 영상을 만들기 전에는 “지금까지 비디오 만드는 과정을 skill로 만들어줘”라고 요청했고, 이후에는 주제만 주고 영상을 생성하게 했다.
아직 실험용이라 쇼츠 로 만들었지만 이방식으로 롱폼을 만들 계획이다.
결과적으로 영상은 그럴듯하게 나오긴 했다.
다만, 내용의 밀도나 형식적인 완성도는 아직 만족스럽지 않았다.
반복적으로 활용하려면 프롬프트, 포맷, 검수 기준을 더 다듬어야 할 것 같다.
4. 마로 Growth Bot 활용
마로는 Growth Bot 역할로 활용하고 있다.
이전 사례글에서 만들었던 대시보드를 틈틈이 개선했고, 마로 시그널을 받은 뒤 마로에게 수정 요청을 하는 방식으로 운영해보았다.
아직은 사람이 직접 확인하고 지시하는 부분이 많지만, 점차 마로가 더 알아서 판단하고 개선하도록 만들고 싶다.
마로 대시보드 고도화
마로 대시보드가 프로토타입 수준이었기 때문에 아직 모자란 기능이 많다.
(간단해 보였지만 막상 만들어보니 더 필요한게 보인다)
모든 개발 과정은 Telegram 명령만으로 진행중이다.
처음에는 1페이지 JS/HTML 구조로 만들었던 것을, 복잡성이 커지면서 Astro 기반으로 마이그레이션했다.
이 과정도 마로와 니콜라가 함께 진행했다.
매일 활용하는 대시보드 만들기
있어보이는 대시보드가 아니라 실제로 매일 활용하는 대쉬보드를 만드는게 목표였는데
생각보다 내용들이 눈에 잘 들어오지 않아 어떻게 하면 좋을지 고민이 많았다.
몇 가지 개선을 통해 좀 더 나아졌다.
홈 화면에서 오늘 주목해야 할 태스크를 선정해 표시
헤르메스 칸반과 연동해 현재 확인해야 할 카드와, 기타 카드를 우선순위에 따라 표시
GA/Search Console 연동 후 데이터를 시각화
관리 사이트 별로 연동 여부 시각화, 사이트별로 개별 지표 페이지 강화
마로 시그널
마로가 매일 작은 단위의 개선 제안을 구독 형태로 전달해준다. 이것을 "마로 시그널" 이라고 한다.
휴대폰 메시지 스크린샷
전화번호가 적힌 한국어 문자 메시지
5. 기타 실험
도커
그 외에도 헤르메스를 통해 Docker 설치와 관리를 시켜보는 실험을 했다.
이 과정에서 Portainer라는 도구를 추천받았고, 실제로 설치해서 실행해보았다. 아직 깊게 활용한 단계는 아니지만, CLI 기반으로만 관리하던 Docker 환경을 시각적으로 확인할 수 있다는 점은 괜찮았다.
(헤르메스를 도커에 설치하는 것은 아니고, 도커에 서비스를 띄우고 헤르메스가 그걸 운용하도록 하는걸 시도 중이다.)
생성 이미지 아카이브 ImgArc
헤르메스가 만드는 모든 이미지를 아카이빙 하는 (나혼자 쓰기 위한) 서비스를 만들었다.
간단하지만, Frontend, Backend, DB, API, CLI 명령 등이 구성되어있어서
어떤 프로필이든, 어떤 기기에 있는 헤르메스도 여기로 이미지를 전송해줄 수 있도록 했다.
이걸 도커로 옮겨서 좀더 독립적인 형태로 만드는중이고 이런식의 자체 서비스를 계속 만들 생각이다.
6. 한 달 전과 비교하면(AI 생성글 주의)
한 달 전과 비교하면 헤르메스 사용은 분명히 더 잦아졌다.
이전에는 “이런 것도 가능할까?”를 테스트하는 단계에 가까웠다면, 지금은 실제 작업 흐름 속에 헤르메스를 넣어보는 단계가 되었다.
특히 영상 생성, 뉴스레터, 대시보드 개선, 일정 관리, 개발 보조처럼 역할별로 나누어 사용하면서 점점 에이전트 운영의 형태가 잡혀가고 있다.
물론 아직 완전히 자동화되었다고 보기는 어렵다.
중간중간 사람이 검수해야 하고, 결과물의 품질도 들쭉날쭉하다. 특히 비디오 생성처럼 복잡한 작업은 한 번에 만족스러운 결과가 나오기보다는 여러 번 다듬어야 한다.
그래도 중요한 변화는 있다.
이제 헤르메스는 단순한 챗봇이 아니라, 내가 반복적으로 시키는 작업을 기억하고, 역할별로 나누어 맡기고, 점점 개선해가는 개인용 에이전트 운영 환경에 가까워지고 있다.
앞으로는 각 에이전트가 더 명확한 책임을 가지고, 대시보드와 예약 리스트, 자동화된 검수 흐름까지 연결되면 훨씬 더 실용적인 시스템이 될 것 같다.
