Hermes Agent

셀프 호스팅 AI 테크 리드 & 에이전트 오케스트레이터

[텔레그램 봇: @hermesozc_bot] • [비공개 리포지토리]

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개요

• 역할: 시스템 아키텍트 및 배포자
• 스택: DeepSeek V4 Pro, Node.js/Python 런타임, SQLite 메모리 데이터베이스, Google Cloud VPS(Ubuntu 22.04 LTS), Telegram, Discord, OpenRouter API (대체: Claude 4.6 Sonnet, Google Pro 3.1)
• 핵심 결과: 40개 이상의 기본 제공 개발자 도구 및 세션 간 메모리 통합을 통해 Oz와 함께 작업 공간을 공동 오케스트레이션하는 통합형 AI 테크 리드.
• 요약: 전용 Google Cloud VPS에 Nous Research의 오픈소스 Hermes Agent를 배포 및 구성했습니다. 멀티 에이전트 오케스트레이션 설정의 기술 리더 역할을 담당하며, 이 에이전트는 Oz(디스패처)와 함께 고수준의 인지 계획자 역할을 수행하여 복잡한 진단 작업, 코드 검토 및 개발자 도구 라우팅을 관리합니다.

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문제점

• 과제:
  • 아키텍처 리더십: 인적 병목 현상 없이 복잡한 기술적 결정, 시스템 검토 및 다중 파일 코드베이스를 조율하는 것.
  • 컨텍스트 단편화: 긴 개발 세션 동안 깊은 기술적 컨텍스트(의존성, 시스템 규칙, 구성)를 유지하는 것.
  • 실행 샌드박스 한계: VPS에서 40개 이상의 기본 제공 개발자 도구(CLI 자동화, 브라우저 자동화, 진단 등)를 안전하게 실행하는 것.
• 대상: 개발 작업 공간, 자동 진단 계획자 및 기술 시스템 코디네이터.
• 제약 사항:
  • 리소스 프레임: 4-vCPU / 15GB RAM 사양에 맞는 독립된 전용 Google Cloud VM에서 호스팅되므로 최적화된 메모리 및 스레드 스케줄링이 필요함.
  • 다중 모델 라우팅 비용: 기술적 추론 작업을 위한 지연 시간을 낮게 유지하면서 비용 등급이 다른 OpenRouter API를 통해 라우팅을 관리하는 것.

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접근 방식 및 결정

• 아키텍처: Oz와 병행하여 테크 리드 역할을 구현합니다. Oz가 다중 플랫폼 게이트웨이 송수신, 라우팅 및 사용자 인터페이스 디스패치를 관리하는 동안 Hermes Agent는 복잡한 기술 코드 생성, 시스템 감사 및 수학적 문제 해결을 위한 인지 계획자 역할을 수행합니다.
• 주요 결정:
  • DeepSeek V4 Pro 기본 적용: 계획 조율 및 코드 실행을 위한 기본 엔진으로 OpenRouter를 통해 DeepSeek V4 Pro의 고급 기술 추론 기능을 활용했습니다.
  • 영구 SQLite 데이터베이스: 세션 간에 개발 작업의 영구적인 인덱싱을 위한 로컬 메모리 저장소를 유지했습니다.
  • 동적 모델 대체: 기본 API 장애 발생 시 Claude 4.6 Sonnet 및 Google Pro 3.1로 전환되도록 동적 라우팅을 구성했습니다.
• 절충안:
  • 로컬 vs 원격 추론: 모델 실행을 OpenRouter로 오프로드하여 15GB RAM VPS에서 거대 모델(DeepSeek V4 Pro, Claude 4.6 Sonnet, Google Pro 3.1)을 활용함으로써, 약간의 네트워크 지연 시간과 프리미엄 추론 능력을 교환했습니다.

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핵심 결과 및 영향

• 결과: 코드 로직 평가, 시스템 진단 수행, 기술 크론 워크플로 자동화가 가능한 완전히 기능하는 기술 코디네이터 구축.
• 비교: 개발 운영을 위한 단순 스크립트 기반 자동화에서 인지적, 에이전트 기반 의사 결정으로 전환.
• 영향: 코드 검토 및 서버 진단 일정을 Hermes-Oz 네트워크에 위임함으로써 수동 개발 검증 작업을 크게 줄였습니다.

핵심 지표

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기술적 심층 분석

• 주요 세부 사항:
  • 자율 스킬 엔진: 작업 요구 사항에 따라 기술 실행 모듈을 동적으로 로드하고 업데이트하도록 구성했습니다.
  • 웹훅 트리거: 개발 리포지토리의 웹훅 구독을 설정하여 자동 린팅 및 테스트 도구 모음 점검을 트리거했습니다.
  • 리포지토리 액세스: SSH 자격 증명을 통해 모든 개발 리포지토리에 대한 전체 액세스 권한을 부여하여 자율적인 코드베이스 감사, 풀 리퀘스트 및 커밋 푸시를 가능하게 했습니다.
• 검증: 자동화된 셸 검증 확인과 Telegram 게이트웨이로 직접 전송되는 정기 진단 요약을 통해 테스트를 거쳤습니다.
• 최적화: 서버 중단 없이 CPU 집약적인 하위 에이전트 생성을 처리할 수 있도록 GCP VM의 동시 프로세스 풀을 미세 조정했습니다.

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회고

• 달리 하고 싶은 점: VM 디스크와의 스토리지 의존성을 분리하기 위해 파일 작업이 많은 부분을 중앙 집중식 객체 스토리지 레이어(예: Google Cloud Storage)로 마이그레이션하는 방안을 모색할 것입니다.
• 성공 사례: Oz(채널 라우팅, 디스패처)와 Hermes(기술 계획, 코드 엔지니어링)의 역할 분담을 통해 실행 실패를 성공적으로 격리했습니다.
• 교훈: 15GB RAM VPS에서 복잡한 추론 모델을 로컬로 실행하는 것은 하드웨어 한계가 따르므로, 프리미엄 테크 리드 에이전트에게는 하이브리드 API 라우팅이 가장 경제적인 접근 방식임을 입증했습니다.

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기여한 부분

• VPS 배포 및 스케일링: Google Cloud에 Hermes Agent 프레임워크를 배포하고 프로세스 데몬, 보안 그룹 방화벽 및 메모리 할당 제한을 구성했습니다.
• 개발자 도구 통합: 40개 이상의 기본 제공 개발자 도구를 구성하여 샌드박스화된 CLI 터미널 실행 규칙을 보장했습니다.
• 에이전트 간 통합: Hermes Agent와 Oz Multiagent 간의 통신 채널을 통합하여 협업 워크플로를 구축했습니다.
• 게이트웨이 구성: Telegram 및 Discord 게이트웨이 통합을 설정하여 @hermesozc_bot에 대한 웹훅 및 라우팅을 관리했습니다.

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프로젝트 아키텍처

이 시스템은 Oz와 함께 조율되어 협업 개발 환경을 구성합니다:

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호스팅 및 운영 관련 참고 사항:
Hermes Agent는 Google Cloud Platform에서 활발히 호스팅되고 있으며, 개발용 MacBook Air에서 로컬로도 실행됩니다. 기본 코드베이스와 리포지토리는 비공개로 유지됩니다.