Hermes Agent는 어떤 문제를 해결합니까?

글쓴이: 장펑

2026년, 전 세계 AI 에이전트(AI Agent) 분야는 개념적 거품에서 벗어나 프레임워크 경쟁과 실제 적용의 난관이라는 산업의 심수역으로 접어들었다. 2년간의 폭발적인 성장 끝에 업계 전반에 걸쳐 공통적인 문제점이 드러났다: 대다수의 범용 에이전트는 사이버 기억상실, 자율적 성장 부재, 수동 사전 설정 의존, 데이터 주권 결여, 복잡한 작업 수행 취약성, 상용화 실현의 불확실성이라는 6대 핵심 난제에 직면해 있으며, 대다수의 프레임워크는 단회성 대화와 단순 명령 실행만 가능할 뿐, 장기적인 디지털 업무, 기업 업무 자동화, 맞춤형 전용 지능형 협업과 같은 실질적인 요구를 충족시키지 못하고 있습니다.

이러한 배경 하에, Nous Research는 2026년 2월 오픈소스로 공개한 Hermes Agent(업계에서는 통칭 “에르메스 에이전트”)는 불과 두 달 만에 전 세계 개발자 커뮤니티를 강타하며, 그동안 OpenClaw(롱샤)가 독점하던 오픈소스 판도를 깨고 업계 양강 체제의 새로운 국면을 형성했습니다.

1. 오픈소스 분야의 현상급 부상, 에이전트 전 영역 이동의 물결을 일으키다

Hermes Agent의 대중적 인기는 단순한 일시적인 유행이 아니라, 기술적 돌파구와 업계의 아픔이 공명하여 가져온 결과입니다핵심 기술적 사건 수준의 인기, 2026년 4월 20일 기준, 전체 네트워크의 인기 데이터와 업계의 상징적인 사건은 네 가지 주요 시점으로 정리할 수 있다.

첫째, GitHub 오픈소스 순위 1위 등극, 성장 속도가 에이전트 프레임워크 기록을 경신했다. 프로젝트 출시 2개월도 채 되지 않아 GitHub 스타 수가 9.3만 개를 돌파했으며, 월간 성장률에서 전 세계 AI 오픈소스 프로젝트 1위를 기록하고 6주 연속 GitHub AI 에이전트 트렌드 차트 1위를 차지하면서, 많은 개발자 커뮤니티에서 **“로브스터를 버리고 에르메스를 선택한다”는 집단적인 이동 열풍이 일었으며, 언론에서는 이를 2026년 에이전트 분야 최고의 화제성 오픈소스 사건으로 규정했습니다. 세계 최대 모델 호출 플랫폼인 OpenRouter에서 Hermes Agent 관련 토큰 사용량이 일주일 만에 367%** 급증했으며, 단일 플랫폼 소비량이 1,000억 수준에 육박하며 상위 프레임워크의 트래픽 점유율을 직접 잠식했다.

둘째, 중국산 대형 모델 업체들의 집중적인 네이티브 통합으로 국내 애플리케이션 생태계가 구축되었다. 샤오미 MiMo-V2, MiniMax, 텐센트 클라우드, 바이두 스마트 클라우드가 잇달아 Hermes Agent 아키텍처에 대한 네이티브 호환을 공식 발표하며 모델 게이트웨이의 전체 링크 호환을 완료했습니다. 국내 기업 서비스 및 개발자 커뮤니티가 사내 구축 방안을 신속히 도입함에 따라, 이 해외 오픈소스 프레임워크는 빠르게 현지화되어 침투했으며, 해외 AI 에이전트 프레임워크가 중국어 환경에 적응하기 어렵다는 업계의 통념을 깨뜨렸습니다. 동시에 Feishu, 기업 위챗, 딩딩이 공식적으로 인터페이스 호환을 개방하여, 업무용 메신저(IM) 단말기의 네이티브 연동을 실현했으며, 개인 및 기업 업무 시나리오의 적용 속도는 동기간 유사 프로젝트를 훨씬 앞질렀습니다.

셋째, Web3와 생산성 커뮤니티의 양방향적인 호응으로 적용 범위가 확대되었습니다. 한편으로는 범용 프레임워크의 특성이 양자 개발자들에게 주목받으며, 보안 샌드박스, 장기 기억, API 자율 호출 기능을 바탕으로 암호화폐 분야의 고보안 거래 봇 2차 개발 기반이 되었습니다. 다른 한편으로는, 개인 생산성, 운영 자동화, 기업 프로세스 분야의 개발자들이 이를 기반으로 대규모로 전용 디지털 직원을 구축하여, 콘텐츠 제작, 데이터 처리, 시스템 운영, 워크플로 구성 등 다양한 시나리오를 아우르며 범용 기반 플랫폼의 분야 간 재사용을 실현함으로써, 단일 도구의 한계를 뛰어넘습니다.

넷째, 업계 합의 재구축을 통해 차세대 범용 지능체 표준을 정의합니다. Hermes Agent의 공식 슬로건은 The agent that grows with you(당신과 함께 성장하는 에이전트)이며, 이 출시로 업계의 범용 에이전트에 대한 정의가 완전히 바뀌었습니다: 일회성 명령 실행 도구에서 24시간 상주, 지속적인 기억, 자율적인 복기, 자기 진화, 데이터 주권 자율을 갖춘 장기적인 디지털 협업 주체로, 업계 전체의 기술 로드맵을 “도구 호출”에서 “자율 지능”으로 진화시켰습니다.

2. 범용 자가 진화 지능체 기반, 전 시나리오 폐쇄형 협업 체계 구축

기본적인 위치 설정 측면에서 볼 때,Hermes Agent는 그 자체로 수직적 전용 도구가 아니며, 네이티브 거래 봇도 아니며, 폐쇄형 대화 대형 모델도 아닙니다. 오히려 Nous Research가 Python 기반으로 개발하고 MIT 오픈소스 라이선스로 공개한풀스택 범용 자율 에이전트 기반 프레임워크이며, 그 비즈니스 모델은 “오픈 플랫폼 + 네이티브 기능 + 시나리오 확장”이라는 3층 구조를 중심으로 구축되어, 기존 에이전트의 좁은 업무 범위, 기능의 경직성, 배포의 단절, 시나리오 적응성 부족 등의 문제를 완벽하게 해결합니다.

(1) 기반 핵심 비즈니스: 에이전트 네이티브 실행 엔진

기본 실행 커널로서, Hermes Agent는 완전한 자율 실행 루프를 내장하고 있습니다:작업 수신—자율 계획 및 분할—다중 도구 연쇄 호출—작업 실행 및 완료—결과 피드백 및 사후 분석—역량 축적 및 반복, 이를 통해 전 과정에 걸쳐 사람의 개입이 필요 없는 전체 업무 루프를 구성합니다. 모든 실행 스크립트 작성, 단계 사전 설정, 명령 미세 조정을 인간에게 의존하는 기존 에이전트 방식과 달리, 이 프레임워크는 사용자가 핵심 목표만 설정하면 복잡한 장기 작업의 전체 프로세스 스케줄링을 자율적으로 완료할 수 있습니다. 웹 검색, API 호출, 파일 처리, 시스템 명령, 데이터 연산, 크로스 플랫폼 상호작용 등 모든 범용 기능을 포괄하며, 모든 상위 애플리케이션의 기술적 기반이 됩니다.

(2) 중간 계층 역량 업무: 계층적 기억 및 자율 기술 체계

이는 해당 프레임워크의 핵심 차별화 모듈입니다. 프레임워크 내재적 구축4단계 계층적 영구 저장 아키텍처, 로컬 SQLite 데이터베이스를 저장 기반층으로 하여, 실시간 대화 기록, 장기 이력 기록, 사용자 선호도 모델, 프로그래밍형 기술 기록의 4대 모듈로 구분하고, FTS5 전체 텍스트 검색 엔진과 결합하여 월간, 세션 간, 단말기 간 정보의 정밀한 검색을 실현하여, 업계 전반에 만연한 대화 종료 시 기억 초기화, 문맥 단절, 시나리오 간 정보 유실이라는 ‘사이버 기억상실’의 고충을 근본적으로 해결합니다. 동시에 GEPA(자기 진화 비즈니스 사이클)를 내장하여, 작업 완료 후 자동으로 프로세스를 복기하고 경험을 추출하며, 구조화된 재사용 가능한 스킬 파일을 생성하여 로컬 스킬 라이브러리에 저장함으로써, 이후 유사 작업 시 직접 호출하고 지속적으로 프로세스를 최적화하여 실행하면 축적되고, 사용하면 성장한다는 효과를 실현하며, 수동적인 실행을 능동적인 역량 축적으로 전환합니다.

(3) 상위 비즈니스 확장: 모든 모델 호환 및 다중 단말기 시나리오 연동

비즈니스 호환성 측면에서, Hermes Agent는 해외 GPT-4o, Claude 3 시리즈를 비롯해 국내 Kimi, MiniMax, 통의천문 및 현지 오픈소스 Ollama 모델을 포함하여, 하위 모델을 사용자가 인지하지 못할 정도로 간편하게 원클릭으로 전환할 수 있도록 지원하며, 특정 모델 제조사에 얽매이지 않아 사용자에게 모델 선택권과 기술적 자율권을 부여합니다. 단말기 배포 측면에서는 로컬 Windows, macOS, Linux 시스템을 지원하며, 동시에 Docker, 클라우드 서버, 저사양 VPS 등 다양한 배포 환경에 최적화되어 24시간 365일 백그라운드 상주 실행이 가능합니다; Feishu, Enterprise WeChat, Telegram, Discord 등 주요 소셜 및 업무 플랫폼과 연동되며, 모든 단말기 간 기억 및 기능 데이터가 끊김 없이 상호 연결되어 단일 배포, 전 시나리오 재사용을 실현하며, 개인, 개발자, 중소기업 등 다양한 주체의 차별화된 사용 요구를 충족시킵니다.

（4）업무 경계 정의

업무 속성 경계를 명확히 해야 합니다:공식 네이티브 버전에는 암호화 거래, 금융 정량화, 수직 산업 전용 기능 모듈이 없습니다, 모든 금융 및 산업 전용 기능은 커뮤니티의 2차 기술 개발을 통해 제공됩니다; 프레임워크는 범용 지능형 실행 기반만 제공하며, 모든 시나리오 기반 기능은 네이티브 커널을 기반으로 확장된 것으로, 특정 시나리오에 묶이지 않는 범용 인프라에 속하며 수직 애플리케이션 제품이 아닙니다.

3. 오픈소스를 통한 고객 유치 생태계 유입, 부가가치 서비스의 계층적 상업화

현재 AI 에이전트 분야는 전반적으로 오픈소스는 수익성이 없고, 폐쇄형 소스는 보급이 어렵고, 사용자 유지율이 낮으며, 수익화 경로가 불분명하다는 상업화 난관에 직면해 있습니다. 대다수의 프로젝트는 완전히 무료라 수익이 없거나, 폐쇄형 유료 방식이라 사용자 기반이 극히 적어, 선순환적인 비즈니스 구조를 형성하기 어렵습니다. Hermes Agent는 개발 주체인 Nous Research의 완벽한 비즈니스 구상을 바탕으로, 핵심 기술 오픈소스 무료 제공 + 상위 계층 부가가치 수익화라는 성숙한 오픈소스 기술 비즈니스 모델을 채택하여, 커뮤니티 생태계 확장과 장기적인 상업적 수익 창출을 모두 고려하며, 명확하고 지속 가능한 경로를 제시합니다.

(1) 기반층: 프레임워크 완전 오픈소스, 무료 사용자 기반 구축

Hermes Agent의 하위 핵심 실행 프레임워크는 모두 MIT 라이선스에 따라 오픈소스로 제공되며, 소스 코드, 기본 배포 도구, 기본 메모리 모듈은 완전히 무료로 개방되어 사용 저작권 제한이 없고, 자유롭게 2차 개발 및 사내 전용 수정 및 상용화에도 아무런 장벽이 없습니다. 이 전략의 핵심 목표는 직접적인 수익 창출이 아니라, 개발자 시장을 빠르게 선점하고, 전 세계 사용자를 확보하며, 오픈소스 커뮤니티의 장벽을 구축하는 것입니다. 무료 기반을 통해 방대한 개발자를 유치하여 거대한 사용자 트래픽과 2차 개발자 집단을 형성함으로써, 상위 비즈니스 수익화를 위한 트래픽 기반을 마련합니다.

(2) 중간 계층: 공식 클라우드 서비스 구독을 통한 수익화, 핵심 필수 부가 가치 수익

Nous Research가 공식 출시한Nous Portal 클라우드 서비스 플랫폼은, 프레임워크에 부가된 부가 서비스로서, 사용자에게 400개 이상의 대형 모델을 위한 원스톱 무설정 연동, 클라우드 호스팅 운영, 고동시성 컴퓨팅 성능 지원, 공식 기술 운영 및 유지보수, 엔터프라이즈급 보안 강화, 데이터 클라우드 백업 및 호스팅 서비스를 제공하며, 월간/ 연간 구독 요금제를 채택했습니다. 개인 사용자를 위한 경량 구독과 기업 사용자 전용 맞춤형 패키지를 제공하며, 로컬 사설 배포가 불가능하고 안정적인 클라우드 운영이 필요한 사용자의 요구를 충족시켜, 현재 가장 핵심적이고 안정적인 수익원입니다.

(3) 생태계 계층: 스킬 마켓 및 생태계 라이선스 수익 분배

공식 스킬 생태 플랫폼 Agentskills.io를 구축하여, 전 세계 개발자가 개발한 산업별 전용 스킬, 워크플로 템플릿, 시나리오 기반 플러그인을 한데 모았습니다. 플랫폼 내의 고품질 유료 스킬은 공식 측과 개발자 간의 수익 분배 방식을 채택합니다. 동시에 클라우드 업체, 기업용 소프트웨어 서비스 제공업체, 클라우드 인프라 업체를 대상으로 프레임워크 상용 라이선스, 맞춤형 커널 적용, 이미지 서비스 배포 라이선스 요금을 부과하며, 중국 내 NetEase 등 업체는 이미 전용 클라우드 이미지 서비스를 출시하여 기술 라이선스를 통해 B2B 상업적 수익을 창출하고 있습니다.

(4) 확장 계층: 모델 API 및 기업 맞춤형 솔루션

자체 Hermes 시리즈 오픈소스 대형 모델 기술의 축적과 에이전트 프레임워크의 장점을 결합하여, 대외적으로 대형 모델 상용 API 및 에이전트+모델 일체형 맞춤형 서비스를 제공합니다. 대기업을 대상으로 프라이빗 배포, 커널 심층 맞춤화, 내부 업무 프로세스 연동, 전용 다중 에이전트 클러스터 구축, 보안 체계 개편 등 맞춤형 프로젝트 서비스를 제공하여 기업의 고단가 상업적 가치를 발굴하고, 개인, 중소기업, 대기업에 이르는 전 고객 계층에 걸쳐 수익화를 실현합니다.

전체 수익 논리:오픈소스 프레임워크신규 고객 유치 및 생태계 확장 → 클라우드 구독 서비스를 통한 안정적인 현금 흐름 → 생태계 스킬 마켓 확대를 통한 수익 증대 → 기업 맞춤형 서비스를 통한 고부가가치 창출, 순수 오픈소스의 수익 부재와 순수 폐쇄형 소스의 생태계 부재라는 업계의 딜레마를 완벽하게 회피합니다.

4. 업계의 근본적인 아픔을 정면으로 해결하고, 4대 대체 불가능한 장벽 구축

현재 범용 에이전트 업계의 보편적인 결함을 고려하여, Hermes Agent의 핵심 경쟁력은 단순히 기능을 중첩하는 것이 아니라 업계 고유의 아픔을 중심으로 구축되었으며, 이는 기반 아키텍처 수준의 혁신을 통해 4대 핵심 장벽을 형성함으로써 빠른 시장 돌파를 가능하게 한 근본적인 이유입니다.

첫째, 고유한 4단계 지속적 기억 체계로, 범용 에이전트의 '사이버 기억상실증'이라는 고질적인 문제를 근본적으로 해결합니다. 기존 지능형 에이전트는 거의 모두 무상태 설계로, 단기 대화 맥락에만 의존하여 세션 종료 시 모든 정보가 소실됩니다. 세션 간 기억이나 장기적인 사용자 데이터 축적이 없어, 반복적인 작업 시 매번 명령을 다시 입력해야 합니다. Hermes는 로컬 데이터베이스를 기반으로 계층적 기억 구조를 구축하고, 전체 텍스트 검색 기능을 결합하여 과거 작업 내역, 사용자 습관, 실행 경험을 장기적으로 보존합니다. 사용 기간이 길어질수록 사용자 요구를 더 깊이 이해하여, 기억 상실과 맥락 단절이라는 업계의 고질적인 문제를 근본적으로 해결합니다.

둘째, GEPA 폐쇄형 자기 진화 능력으로, 에이전트의 자율적 성장을 실현합니다. 이것이 바로 가장 핵심적인 기술적 장벽입니다. 현재 대다수의 에이전트는 인간이 미리 설정한 규칙에 따라 기계적으로 명령을 실행하는 방식이며, 능력은 전적으로 인위적으로 정의되므로 자율적인 최적화나 경험 축적이 불가능하여 반복 작업의 효율성을 높일 수 없습니다. Hermes는 완벽한 복기 및 진화 사이클을 내장하여 임무 요약, 기술 생성, 프로세스 반복, 자체 패치 등을 자율적으로 수행하며, 매번의 임무 수행을 자체 능력 증대로 전환하여 사용할수록 더 강력해짐을 실현하며, 오픈소스 분야에서 최초로 에이전트의 자기 진화를 공학적으로 구현했습니다.

셋째, 전 모델·전 플랫폼 호환성 + 강력한 데이터 주권 기반 사설화. 업계의 대다수 프레임워크는 단일 기반 대형 모델과 깊이 연동되어 있어, 사용자는 제조사의 기술에 묶이게 되며, 데이터가 제3자 클라우드에 업로드되는 경우가 많아 개인정보 유출 위험이 높습니다. Hermes는 모델 종속의 장벽이 없어 전 세계 모든 종류의 대형 모델과 원활하게 호환됩니다. 모든 기억, 작업, 기술 데이터는 전적으로 로컬에 저장되며 제3자 클라우드에 업로드되지 않아 데이터 주권이 완전히 사용자에게 귀속됩니다. 5단계 심층 보안 샌드박스, 위험 작업 승인, 컨테이너 격리 보호 기능을 결합하여 모델 종속, 데이터 보안, 개인정보 유출과 같은 문제점을 해결합니다.

넷째, 경량화되어 안정적으로 상주 실행되며, 배포 장벽이 낮아 다양한 시나리오에 적합합니다. 무거운 기업용 에이전트의 복잡한 배포와 높은 컴퓨팅 비용, 경량 프레임워크의 복잡한 작업 시 쉽게 다운되는 문제 및 백그라운드 상주 불가 문제와 달리, Hermes는 저사양 VPS에서도 24시간 안정적인 백그라운드 실행이 가능하며, 한 줄의 명령어로 빠르게 배포할 수 있어 배포 편의성과 장시간 작업 실행 안정성을 모두 충족합니다. 또한 필요에 따라 도구를 활성화하는 호출 메커니즘을 통해 모델 환각 현상을 대폭 줄이고, 실행 유연성과 운영 신뢰성 사이의 균형을 맞춥니다.

5. 오픈소스 탈중앙화 생태계, 기반 개방 + 커뮤니티 공동 창조의 이중 구동

Hermes Agent는 공식 커널 주도, 글로벌 커뮤니티 공동 창조, 상·하류 광범위한 호환성을 특징으로 하는 탈중앙화 오픈소스 생태계 모델을 채택하여, OpenClaw의 중앙 집중형 플러그인 플랫폼 생태계나 대형 기업의 폐쇄적 사설 생태계와 차별화되며, 개방적이고 상생하는 생태계를 구축함과 동시에 에이전트 생태계의 폐쇄성, 기술의 동질화, 상·하류 단절 문제를 해결합니다.

(1) 커널 계층 생태계: 공식 측이 기반 구조의 경계를 지킵니다

Nous Research 공식 측은 오직 기반 엔진의 반복 개선, 메모리 아키텍처 최적화, 보안 체계 업그레이드, 모델 게이트웨이 저층 호환에 집중하며, 상위 애플리케이션 독점, 기술 개발 폐쇄, 자체 모델 강제 연동을 하지 않습니다. 지속적으로 저층 프레임워크의 안정성과 기초 역량 업데이트를 유지하며, 커널의 오픈소스 및 개방성을 유지하여 전체 생태계에 안정적인 기술 기반을 제공합니다.

(2) 개발자 계층 생태계: 글로벌 커뮤니티의 2차 개발 및 공동 창조

오픈소스 프로토콜을 기반으로, 전 세계 개인 개발자 및 기술 팀은 커널을 기반으로 시나리오 기술, 워크플로우 템플릿, 산업용 플러그인, 단말기 호환 솔루션을 자유롭게 개발할 수 있습니다. 모든 비공식 기술은 커뮤니티의 기여를 통해 축적되어 방대하고 다양한 애플리케이션 리소스를 형성합니다. 개인 생산성, 운영 및 개발, 사무 자동화, Web3 정량화, 데이터 분석 등 분야의 개발자들이 지속적으로 생태계 시나리오를 풍부하게 만들고, 공식 측은 보안 심사만 수행하며 개발 방향을 제한하지 않아 기반은 통일되고, 다양한 형태가 꽃피는애플리케이션 생태계를 실현합니다.

(3) 상·하류 호환 생태계: 프레임워크 간 협업 및 벤더 연동

생태계는 매우 높은 개방성을 갖추고 있어 다른 지능형 에이전트 프레임워크와 협업할 수 있으며, 업계 내에서는 이미 Hermes가 최상위 작업 계획을 수립하고 OpenClaw가 다중 채널 도구 실행을 담당하는조합 사용 패턴이 형성되어 있습니다. 두 주요 프레임워크는 상호 보완적이며 절대적인 제로섬 경쟁이 아니며, 업계 기술 협업의 장벽을 허물었습니다. 동시에 클라우드 업체, IM 업무 플랫폼, 대형 모델 업체, 컴퓨팅 파워 서비스 제공업체들이 잇달아 연동 및 최적화를 진행하며, 모델 공급, 컴퓨팅 파워 지원, 단말기 진입점, 애플리케이션 구현에 이르는 전체 프로세스를 연결하여 완벽한 상·하류 산업 생태계를 구축했습니다.

(4) 생태계 가치의 선순환

베이스 프레임워크 오픈소스화 → 개발자 공동 창작을 통한 기능 애플리케이션 개발 → 사용자의 다양한 시나리오 활용 → 사용 피드백을 통한 핵심 기술 개선 → 더 많은 업체의 참여로 인프라 완성 → 더 많은 개발자 유치, 이를 통해 선순환 생태계 형성, 단일 프로젝트 의존에서 벗어나 생태계의 자생적 성장 실현.

6. 업계 양대 강자의 차별화된 대결, 명확한 로드맵 분화

현재 글로벌 범용 오픈소스 에이전트 분야는 Hermes Agent와 OpenClaw가 절대적인 양강 체제를 이루고 있으며, 동시에 Claude Code, OpenAI Codex 등 폐쇄형 AI 제품과 경쟁하고 있습니다. 각 주체의 기반 기술 경로, 역량 중점, 적용 시나리오의 차이가 현저하여, 횡단면에서의 전방위적 비교를 통해 각 제품의 포지셔닝과 가치 경계를 명확히 파악할 수 있습니다.

(1) 핵심 경쟁 제품: Hermes Agent VS OpenClaw

두 제품은 업계의 완전히 다른 두 기술 경로를 대표하며, 전방위적인 대체 경쟁 관계가 아니라 역량의 중점 면에서 상호 보완적입니다. 세부적인 비교 차원은 다음과 같습니다:

기본적인 포지셔닝: Hermes는자가 진화형 지능 엔진으로, 핵심은 Agent 자체의 성장, 심층 실행, 경험 축적에 중점을 둡니다. OpenClaw는 다중 채널 게이트웨이 스케줄링 플랫폼이며, 핵심은 다중 단말 접속, 작업 배분, 도구 연결 관리에 있습니다. 업계의 통속적인 요약: OpenClaw는 진입 채널을 관리하고, Hermes는 두뇌 지능을 관리합니다.

메모리 체계: Hermes는 4계층 로컬 영구 저장소 데이터베이스를 통해 메모리를 관리하며, 월간 정보 검색 및 장기 사용자 모델링을 지원합니다. OpenClaw는 파일 기반의 단기 메모리에만 의존하므로, 내장형 장기 저장소가 없어 세션 간 기억 상실이 심각하며, 사용 시간과 능력 간에 긍정적 상관관계가 없음.

기술 메커니즘：Hermes자율 생성 및 자동 반복을 통한 사설 기술, 임무 수행을 통해 능력을 축적; OpenClaw는 수동 업로드된 사전 설정 플러그인에 의존하며, 기술은 모두 커뮤니티 마켓에서 제공되며, 다수의 악성 플러그인으로 인한 보안 위험이 존재합니다.

모델 및 배포: Hermes는 모든 모델과 투명하게 호환되며, 강력한 사설화 및 온프레미스 배포를 지원하여 데이터 보안성이 높습니다. OpenClaw는 생태계 플러그인이 풍부하고 연동 채널이 매우 많지만, 대부분 클라우드 기반 운영에 의존하여 데이터 유출 위험이 높고, 복잡한 작업 시 실행 오류가 발생하기 쉽습니다.

적용 시나리오： Hermes는 장기적인 개인 디지털 파트너, 기업 사내 프로세스, 상시 운영 자동화, 지속적인 성장이 필요한 복잡한 작업에 적합합니다; OpenClaw는 일회성 경량 작업, 다중 플랫폼 메시지 스케줄링, 빠른 프로토타입 개발, 경량 프로그래밍 도구 호출에 적합합니다.

(2) 기타 경쟁 제품 비교

Claude Code： 폐쇄형 생태계 전용 AI 에이전트로, 실행 효율은 높으나 Anthropic 모델에 깊이 종속되어 있어 모델 선택권이 없으며, 장기 기억 및 자율 진화 능력이 없고 자체 생태계에만 서비스를 제공하므로 범용성이 극히 낮습니다.

OpenAI Codex: 프로그래밍 분야에 특화된 에이전트로, 시스템 수준의 제어 능력은 뛰어나나 수직적 시나리오에 국한되며, 범용 생산성 능력은 없음. 폐쇄형 소스 유료 서비스이며 상용화 진입 장벽이 높음.

국내 토종 비공개 에이전트: 대부분 자체 대형 모델을 기반으로 폐쇄적으로 개발되어 생태계가 폐쇄적이고 호환성이 낮으며, 커스터마이징 비용이 높고 오픈소스 기반이 없어 2차 확장이 어렵다.

종합하면, Hermes는 장기 기억, 자율 진화, 데이터 보안, 모델 호환성, 프라이빗화 구현측면에서 전면적으로 앞서고 있습니다; OpenClaw는 플러그인 생태계, 채널 수, 사용 편의성, 경량 실행 속도면에서 우위를 점하고 있습니다. 폐쇄형 상용 AI 에이전트는 자체 생태계에 국한되어 있어, 범용성 면에서 오픈소스 양대 강자에 훨씬 미치지 못합니다.

7. 기술이 아직 성숙하지 않아, 산업 적용에는 여전히 다차원적인 단점이 존재한다

Hermes Agent가 업계의 수많은 근본적인 문제점을 해결하고 종합적인 역량이 뛰어나지만, 출시된 지 불과 두 달 된 차세대 프레임워크로서 여전히 뚜렷한 기술적 단점, 생태계 결함 및 산업 적용의 난제가 존재하며, 업계 발전의 한계가 뚜렷하다.

첫째, 프로젝트 버전이 비교적 새롭고, 전반적인 기술 성숙도가 부족하다。 현재 v0.8 버전까지만 업데이트되었으며, 커널은 여전히 빠른 반복 개발 단계에 있어 일부 복잡하고 긴 경로의 작업 실행 안정성이 부족하고, 극한 상황에서는 계획 논리에 편차가 발생하기 쉬우며, 복잡한 다중 에이전트 클러스터 협업 기능이 아직 미흡하여 대규모 엔터프라이즈급 고신뢰성 생산 환경에 도달하기까지는 여전히 개선의 여지가 있습니다.

둘째, 네이티브 플러그인 생태계의 규모가 OpenClaw에 비해 훨씬 뒤처져 있습니다. OpenClaw는 오랜 기간 발전해 오며 플러그인 시장이 매우 잘 갖춰져 있고, 각종 기성 도구 자원이 풍부합니다; Hermes 생태계는 커뮤니티 자체 개발 기술이 주를 이루며, 범용 즉시 사용 가능한 플러그인 수가 적고 시나리오 커버리지의 완성도가 부족하며, 초보자가 바로 사용할 수 있는 리소스가 부족하여 초기 사용 시 일정 수준의 2차 개발 비용이 필요합니다.

셋째, 추론 오버헤드가 다소 높고, 실행 속도가 상대적으로 느립니다. 다층 메모리 시스템, 자율 복기 및 진화 모듈, 보안 샌드박스 검증 메커니즘의 영향으로 단일 작업에 대한 연산 자원 소모가 더 높으며, 단순하고 짧은 작업의 실행 속도는 경량 게이트웨이형 프레임워크보다 느립니다. 경량화 시나리오에서는 효율성이 떨어집니다.

넷째, 스킬 라이브러리의 중복 및 검색 부담 문제 . 장기간 사용함에 따라 로컬에 축적된 스킬이 지속적으로 증가하여, 스킬 중복, 호출 충돌, 검색 효율 저하 문제가 발생하기 쉬우며, 프레임워크는 아직 지능형 스킬 간소화 및 만료된 스킬 자동 정리 메커니즘을 완벽히 갖추지 못해 장기적인 운영 유지보수 비용이 증가한다.

다섯째, 업계 전반의 공통된 난제는 아직 완전히 해결되지 않았습니다. 대형 모델의 저층 환각, 긴 의사결정 체인의 복잡성으로 인한 비설명성, 업계를 넘나드는 초복잡 업무에 대한 적응 능력의 한계 등 업계 전반의 고질적인 문제점을 여전히 완전히 해소하지 못하고 있습니다; 동시에 전 세계 AI 에이전트 산업의 전반적인 상용화 성공률은 낮은 편이며, 기업의 ROI 실현은 여전히 어렵고, 생태계 기반의 비즈니스 확산은 여전히 산업 전반의 여건에 제약을 받고 있다.

여섯째, 동명 프로젝트로 인한 혼동 위험 및 애플리케이션 경계 남용 문제. 인터넷 전반에 동명의 암호화폐 거래 봇, 온체인 프로토콜 프로젝트가 존재하여 사용자의 개념 혼동을 초래하기 쉽습니다. 동시에 일부 사용자가 프레임워크 API 기능을 남용해 가상화폐 거래를 진행함으로써 규제 레드라인을 넘어서, 애플리케이션 규정 준수 위험이 존재합니다.

8. 개인 디지털 파트너에서 분산형 범용 지능형 인프라로

기술의 진화, 생태계 확장, 산업 동향을 종합하고, 그 기반 아키텍처의 장점을 결합하여, Hermes Agent의 미래 발전 경로는 명확하며, 기술 완성, 생태계 확장, 시나리오 심화, 산업 보급이라는 네 가지 방향으로 진화하며, 범용 지능체의 가치 경계를 지속적으로 넓혀 나갈 것입니다.

첫째, 핵심 기술을 지속적으로 개선하여 성숙도 부족 부분을 보완합니다. 후속 버전에서는 복잡한 작업 계획의 안정성 최적화, 추론 연산 비용 절감, 기술 지능 관리 메커니즘 개선, 다중 에이전트 클러스터 협업 능력 강화에 중점을 둘 것이며, 장기 작업 실행의 오류 허용 및 롤백 메커니즘을 구축하여 점차 엔터프라이즈급 고신뢰성 생산 표준에 도달함으로써, '사용 가능'에서 '신뢰할 수 있음'으로의 산업적 격차를 해소할 것입니다. 동시에 보안 체계를 심화하여 전 과정 감사, 권한 관리, 위험 차단 기능을 개선하고, 금융, 정부 업무 등 민감도가 높은 업계의 규정 준수 요건을 충족시킬 것입니다.

둘째, 생태계를 지속적으로 확장하여 커뮤니티와 현지화를 양방향으로 개선합니다.한편으로는 공식 및 커뮤니티 스킬 라이브러리를 풍부하게 하여 즉시 사용 가능한 애플리케이션 리소스를 보완하고, 선도적인 프레임워크 생태계와의 격차를 줄입니다. 다른 한편으로는 중국어 시나리오 적용을 지속적으로 심화하여 국내 오피스 생태계 및 기업 디지털 시스템과 깊이 연동하고, 국산 대형 모델의 전체 체인에 걸친 네이티브 호환성을 완성하여 전면적인 현지화를 실현합니다. 동시에 프레임워크 간 협업 생태계를 심화하여 OpenClaw 등 프레임워크와 상호 보완적인 분업 체계를 형성함으로써, 함께 오픈소스 에이전트 산업 전반의 발전을 촉진합니다.

셋째, 적용 시나리오가 개인 생산성에서 전 산업 분야 기업 도입으로 확대됩니다.초기에는 개인 전용 디지털 비서, 개발자 도구, 경량화된 운영 자동화를 중심으로 하며, 중기에는 중소기업의 업무 프로세스 자동화, 내부 사무용 디지털 직원, 업무 데이터 처리에 전면적으로 침투합니다; 장기적으로는 대기업의 사내 전용 AI 에이전트 구축에 진입하여, 기업 내부 시스템 스케줄링, 업무 프로세스 자율 실행, 시스템 간 데이터 협업 업무를 담당함으로써 기업 디지털 전환의 기반이 되는 지능형 인프라가 될 것입니다.

넷째, 비즈니스 모델을 심화하여, 완전한 오픈소스 비즈니스 순환 구조를 구축한다. 기존 구독, 라이선스, 맞춤형 서비스 기반 위에 스킬 마켓 수익 분배 체계를 개선하고, 분산 컴퓨팅 네트워크와 프레임워크를 결합한 새로운 비즈니스 모델을 확장하며, 자체 모델 기술을 결합해 “대형 모델 + 지능체 + 컴퓨팅 파워” 일체형 풀스택 서비스를 구축하여 지속 가능하고 고성장하는 비즈니스 체계를 형성한다. 이를 통해 범용 오픈소스 지능체의 상용화 가능성을 검증하고, 전 산업에 상용화 모델을 제공한다.

다섯째, 분산형 범용 지능 인프라로 나아가기. 장기적으로 볼 때, 다중 에이전트 협업 기술이 성숙함에 따라 Hermes는 단일 에이전트 프레임워크에서 분산형 개인 및 기업 지능 네트워크의 핵심으로 진화할 것입니다. 자가 진화 및 장기 기억 능력을 핵심으로 하여 각종 소프트웨어, 하드웨어, 업무 시스템을 연결함으로써 차세대 디지털 세계의 범용 지능 기반 토대가 되어, AGI 상용화 초기 단계의 대규모 범용 협업 수요를 수용할 것입니다.

2026년 AI 에이전트 분야의 경쟁은 이미 도구 수나 플러그인 개수를 겨루는 표면적인 경쟁이 아니라, 기반 아키텍처, 기억 능력, 자율 지능, 데이터 보안, 비즈니스 생태계에 대한 심층적인 분야 혁명입니다. 업계 전반을 살펴보면, 대다수의 범용 지능체는 여전히 “대화는 가능하지만 실행은 어렵고, 기억이 없으며, 성장하지 않고, 상용화가 어렵다”는 기반 구조의 난관에 갇혀 있습니다. 이는 단순히 대규모 모델의 기능을 포장한 것에 불과하며, 지능체의 진정한 가치 핵심에는 미치지 못하고 있습니다.

Hermes Agent의 부상은 본질적으로 아키텍처 가치의 회귀이다. 이는 도구와 인터페이스를 무분별하게 나열하는 대신, 업계의 가장 핵심적인 문제인 기억 상실, 진화 불가, 데이터 보안 취약, 모델 고착, 상업화 불명확성이라는 5대 근본적인 아픔을 정밀하게 공략하여, 자가 진화 코어, 계층적 지속 기억, 전 모델 호환성, 프라이빗 보안, 오픈소스 기반의 건전한 상업 생태계를 통해 범용 지능형 에이전트의 제품 표준을 재정의했다. 이는 결코 단일 시나리오의 도구적 요구를 해결한 것이 아니라, 업계 전반의 범용 지능형 에이전트가 안고 있는 “실행은 있으나 축적은 없고, 대화는 있으나 지능은 없으며, 프레임워크는 있으나 생태계는 없고, 제품은 있으나 상업화는 없는”이라는 체계적인 문제입니다.

물론, 기술 성숙의 길은 험난하고 길며, 프로젝트는 여전히 생태계, 속도, 안정성 등 해결해야 할 수많은 난제에 직면해 있습니다. 하지만 업계 발전의 관점에서 볼 때, Hermes Agent는 게이트웨이 스케줄링 방식과는 차별화된 완전히 새로운 범용 AI 에이전트 발전 경로를 개척해냈으며, “사용자와 함께 성장한다”는 핵심 가치를 바탕으로 AI가 일회성 대화 도구에서 장기적인 동반자이자 자율적으로 진화하며, 심도 있는 협력을 제공하는 디지털 파트너로 전환함으로써, 전 세계 AI 에이전트의 대규모 도입 및 대중화에 새로운 실행 가능한 모델을 제시했을 뿐만 아니라, 차세대 범용 인공지능 인프라 구축을 위한 견고한 오픈소스 기반을 마련했습니다.