헤르메스 에이전트 5개로 뉴스큐레이션부터 주식매매까지 개인 자동화 (AI엔지니어 샘호트만)

영상 정보

• 영상 URL: https://youtu.be/_Pd1G33_R48?si=khOIez6-rrznfN2c
• 구분: AI창업

요약

[결론] 샘 호트만은 헤르메스를 조직용이 아니라 1인 개발자의 '1당 5역 캐릭터 에이전트 체제'로 운영합니다. 결정론적 작업은 코덱스/클로드코드로 미리 개발해 놓고, 헤르메스에는 '장단기 기억과 자기진화(셀프 임프루빙)' 영역만 맡기는 역할 분리 운영이 핵심입니다.

[핵심 근거]

1. 5개 캐릭터 역할 분담: (1)복자-AI/SNS 뉴스를 수집해 카카오톡 1,300명 오픈채팅방에 자동 발송(현재 100% 자동화 전 단계, 수동 필터링 중), (2)레제-커뮤니티 권한관리 및 YAML 프론트매터 기반 위키로 개인 컨설팅, (3)애니-성과 좋은 예시/영상을 학습해 쓰레드/카드뉴스 초안 작성, (4)미카사-광고 이메일 답장 초안 자동 작성, (5)엘빈스미스-섬터/ETF 단위 정량적(퀵트)+정성적(매크로 시황) 결합 주식 자동매매 의사결정 보조.
2. 에이전트 설계 방법론: '결정론적 영역'(규칙이 반복되는 패턴)은 코덱스/클로드코드로 외부에서 미리 개발하고, 완성된 시스템을 '온보딩용 핸드오프 문서'로 정리해 헤르메스에 전달하면, 헤르메스는 이후 장/단기 기억과 피드백만으로 지속 최적화됩니다. 에이전트의 3요소(LLM, 도구, 기억) 중 기억만 헤르메스에 전적 위임하는 이유입니다.
3. 자동화 백그라운드 진화: 헤르메스 0.18 버전 기준 백그라운드에서 자동으로 기억을 큐레이션하고 자신이 만든 스킬 위주로 자기진화(셀프 임프루빙)가 도는데, 이를 수동으로 돌리려면 'hermes curator run' 또는 'dry run' 명령을 사용합니다.

[적용 절차(예: 주식매매 에이전트)]

1. 코덱스로 매매 로직(정량적 패턴)을 먼저 개발.
2. '헤르메스에게 물릴 온보딩용 핸드오프 문서를 만들어달라'고 요청해 문서 생성.
3. 이 문서를 헤르메스에게 전달하고 '이걸 보고 온보딩해서 기억할 거 기억하고 말 거 말라'고 지시.
4. 이후 대화(티키타카)를 통해 자연어로 점진적으로 기억을 누적시키고, 장기 가동 시 매매일지를 쓰게 하여 실전 성과를 모니터링.
5. 용도별(커뮤니티/콘텐츠/메일/매매)로 캐릭터를 분리해 운영하면, 후속 작업은 이런 역할 기반으로 확장합니다.

[유의사항]

• 현재 주식 자동매매는 개발 3일 차로 실전 수익이 검증된 단계가 아니며(현재 소액 상태), 자동 매매 도입 시 충분한 검증이 필요.
• 자율매매 에이전트에 '매매 그만두라'고 지시해도 에이전트가 사전에 설정된 매매 규칙을 이유로 거절하도록 대화 장치 때문에 설계 시 그 규칙이 사용자 본인에게도 적용된다는 점을 유의.

키워드

헤르메스, 멀티캐릭터에이전트, 카카오톡뉴스자동화, 주식자동매매, 셀프임프루빙, 콘텐츠자동화