AI Agent

이번 글에서는 macOS 및 터미널 환경에서 Hermes Agent를 실전 개인 생산성 에이전트로 운용할 때 반드시 알아두어야 할 핵심 명령어 생태계, DevOps 실전 워크플로우 5선, 그리고 엔지니어를 위한 고급 운영 꿀팁을 체계적으로 정리해 보겠습니다. 1. /learn과 함께 알아야 할 필수 명령어 생태계 Hermes Agent는 단순한 질의응답 챗봇을 넘어, 터미널 세션의 실행 컨텍스트, 메모리, 서브 에이전트 분기, 백그라운드 데몬을 정밀하게 제어할 수 있는 다양한 슬래시 명령어를 제공합니다. 📊 필수 명령어 요약 (Summary Table) 분류 명령어 핵심 기능 설명 대표 실행 예시 A. 학습·기억·재사용 /learn 세션에서 성공한 작업을 재사용 가능한 SKILL.md로 자동 변환·저장 /learn Turn this into a reusable skill /refine 누적된 스킬과 메모리의 오류·개선점을 스스로 재검토하여 지식 정제 /refine focus on recurring debugging /journey 스킬 및 메모리 축적 히스토리를 시각화하고 불필요한 노드 정리 /journey list, /journey edit <node> /skills 설치된 스킬 탐색, 브라우징, 검색 및 핫 리로드 /skills search k8s, /reload-skills /memory 에이전트의 장기 기억 쓰기 승인 게이트를 켜서 지식 오염 방지 /memory approval on, /memory pending B. 품질 & 생산성 /init 리포지토리 분석 후 프로젝트 지침서(AGENTS.md) 자동 생성 및 갱신 /init Focus on build, test, deploy /plan 실제 코드 수정 전 마크다운 구현 계획 및 영향도 분석을 선행 수립 /plan Refactor Terraform modules /review 독립적인 서브 에이전트로 변경 사항(diff)을 감사하고 보안 검증 /review Check edge cases & security /branch (/fork) 기존 세션 맥락을 보존하면서 대안적 구현 방식을 실험 분기 /fork --here alternative-approach /moa Mixture of Agents로 여러 관점의 트레이드오프를 병렬 비교 /moa Design rate-limit fallback C. 반복 & 자동화 /cron 주기적인 인프라 점검 및 정보 수집 작업을 정기 예약 실행 /cron add "every day at 9am" "..." /loop 종료 조건 만족 시까지 일정 주기로 인프라/배포 상태를 반복 폴링 /loop 5m Check deployment health /bg 대규모 모노레포 분석, 취약점 점검을 백그라운드로 비동기 위임 /bg Analyze flaky integration tests Quick Commands ~/.hermes/config.yaml에 자주 쓰는 셸 단축 명령어 등록 /gitstatus, /kpods D. 세션 & 컨텍스트 /btw 메인 작업 흐름을 끊지 않고 단발성 사이드 질문 격리 처리 /btw is this flag supported on macOS? /context all 토큰을 과도하게 차지하는 스킬·도구·히스토리 점검 및 최적화 /context all /sessions / /save 이전 작업 세션 복귀 및 중요 트러블슈팅 세션 영구 보관 /sessions, /save incident-postmortem /prompt $EDITOR(Neovim, VS Code)를 열어 장문 요구사항을 편하게 작성 /prompt /bundles / /tools 도메인별 스킬 일괄 로드 및 활성화된 도구 목록 확인 /bundles, /tools A. 학습·기억·재사용 (Knowledge Lifecycle) 에이전트가 시간이 지날수록 똑똑해지려면 새로운 스킬을 등록하는 것만큼이나 기존 지식을 정제하고 오염된 기억을 격리하는 관리 체계가 필수적입니다. ...

매일 아침 여러 사이트에서 주요 뉴스와 지표를 수집해 리포트를 작성하고, 주기적으로 다운로드 폴더의 문서를 분류하며, 특정 형식의 회의록이나 리서치 문서를 반복해서 작성하는 일상… 우리는 하루에도 수없이 많은 반복적이면서도 맥락 의존적인 컴퓨터 작업을 마주합니다. 많은 사람들이 ChatGPT나 Claude 같은 대화형 AI에게 이런 작업을 맡겨보지만, 곧 다음과 같은 피로감에 부딪히게 됩니다. “매번 세션을 새로 열 때마다 작업 순서와 출력 서식을 수십 줄씩 길게 설명해야 한다.” “어제 알려준 예외 처리 룰을 오늘은 완전히 잊어버린다.” “단순 프롬프트로는 복잡한 다단계 툴(웹 브라우징, 파일 저장, 터미널 실행)을 순서대로 제어하기 어렵다.” 오픈소스 자율 에이전트인 Hermes Agent는 이 문제를 해결하기 위해 /learn 커맨드와 agentskills.io 표준 기반의 커스텀 스킬(Custom Skill) 아키텍처를 도입했습니다. ...

하네스 엔지니어링(Harness Engineering)이란? 최근 AI 에이전트(AI Agent)의 발전과 함께 소프트웨어 개발 생태계에서 새롭게 대두되고 있는 개념이 바로 **하네스 엔지니어링(Harness Engineering)**입니다. 말과 마차를 연결하는 장비인 ‘하네스(마구)‘에서 유래한 이 용어는, 강력하지만 예측이 어려운 AI 에이전트가 안전하고 신뢰할 수 있는 방식으로 목표를 수행하도록 환경을 조성하고 관리하는 기술을 의미합니다. 통제되지 않은 야생마 같은 AI 모델에 안장을 얹어 목적지까지 안전하게 이끄는 일련의 과정이라 할 수 있습니다. 궁극적인 목표 하네스 엔지니어링의 궁극적인 목표는 **“AI를 단순한 조수(Copilot) 수준을 넘어, 신뢰할 수 있고 자율적인 동료(Agent)로 운영하는 시스템을 구축하는 것”**입니다. 이를 통해 개발자는 코드 작성 자체에 매달리기보다 AI가 잘 일할 수 있는 환경(도구, 권한, 컨텍스트)을 설계하고, 결과물의 품질과 안정성을 보장하는 아키텍트의 역할을 수행하게 됩니다. ...

Claude Code를 쓰고 싶은데 유료 API 비용이 부담될 때, 실무에서는 보통 두 가지 경로를 사용합니다. Ollama 기반 로컬 모델 연결 free-claude-code 같은 호환 레이어를 통해 NVIDIA NIM, OpenRouter, LM Studio 백엔드 연결 이 글은 각 방식의 배경, 설치/설정 방법, 그리고 운영 시 주의점을 정리합니다. 왜 “무료 플랜” 구성이 필요한가 코드 에이전트는 반복 호출이 많아 토큰 비용이 빠르게 증가합니다. 개인 프로젝트나 학습 단계에서는 응답 품질보다 비용 상한이 더 중요할 수 있습니다. 팀 환경에서는 “무조건 최신 고가 모델"보다 “저비용 + 재현 가능한 워크플로"가 더 실용적입니다. 핵심은, Claude Code UX를 유지하면서 백엔드를 교체하는 것입니다. ...

공지: Clawdbot은 OpenClaw로 리브랜딩되었습니다. 이 문서는 기존 Clawdbot의 개념과 함께 새로운 OpenClaw의 관점에서 내용을 보강하고 있습니다. **OpenClaw (구 Clawdbot)**은 본격적으로 로컬에서 실행되는 AI 런타임이다. 클라우드 기반 서비스와 달리, 사용자의 컴퓨터(Mac/Linux)에서 백그라운드 데몬으로 동작하며 로컬 데이터만을 활용한다. 사용자에게는 터미널, 파일시스템, 브라우저 컨트롤 같은 OS 리소스가 직관적으로 노출된다. 1. OpenClaw (구 Clawdbot)란? OpenClaw은 Node.js 기반으로 구현된 로컬 AI 런타임이다. 클라우드에 의존하지 않고, 사용자의 개인 환경에서 실행되므로 데이터 유출 위험이 최소화된다. 주요 특징은 다음과 같다. ...

Claude Code나 Gemini CLI를 사용해본 개발자라면 이런 경험을 했을 겁니다: 특정 도메인의 작업을 할 때 에이전트가 너무 일반적으로만 접근한다는 것입니다. 이것이 바로 Agent Skill이 필요한 이유입니다. 1. Agent Skill이란? Agent Skill은 특정 도메인의 전문 지식을 패키징한 재사용 가능한 모듈입니다. 2025년 Anthropic이 정식으로 도입한 이 기술은 에이전트에게 단순한 명령이 아닌 진정한 전문성을 제공합니다. 더 정확히는: 구조: SKILL.md 파일과 지침, 스크립트, 참고 자료를 포함하는 폴더 작동: 에이전트가 관련성을 감지하면 자동으로 해당 Skill을 활성화하여 그 분야의 전문가처럼 행동 핵심 원리: 필요한 정보만 필요한 시점에 로드하는 Progressive Disclosure 일반 LLM은 비결정성 특성으로 같은 작업을 반복해도 결과가 달라질 수 있습니다. Agent Skill은 구조화된 절차와 리소스를 제공하여 이를 개선합니다. ...

OpenCode는 터미널 기반의 오픈소스 AI 코딩 에이전트로, 개발 생산성 향상을 목표로 합니다. LSP(Language Server Pro OpenCode 핵심 기능 LSP (Language Server Protocol) LSP 서버란? LSP 자동 로드 OpenCode는 프로젝트를 열 때 .lsproj 파일이나 언어별 설정 파일을 자동으로 스캔하여 해당 프로젝트에 적합한 LSP 서버를 감지하고 설치 및 실행합니다. 예를 들어, TypeScript 프로젝트에서는 자동으로 TypeScript Language Server를 활성화합니다. 이 기능 덕분에 개발자는 별도의 수동 설정 없이 즉시 언어 서비스를 활용할 수 있으며, 에이전트는 LSP 서버와 통신하며 코드 분석, 편집, 리팩토링 등을 지원합니다. ...