브라우저를 닫아도 AI는 멈추지 않아야 합니다

 

AI 에이전트를 만드는 일이 이렇게 쉬웠던 적은 없습니다.

 

매주 추론하고, 도구를 호출하고, 작업을 자동화할 수 있는 새로운 모델, 프레임워크, SDK가 등장합니다.

 

대부분의 AI 어시스턴트는 여전히 대화를 중심으로 만들어져 있습니다. 질문하면 답하고, 상호작용은 끝납니다. 내일도 같은 일을 하게 하려면 다시 요청해야 합니다.

 

대화에는 잘 맞는 방식입니다. 하지만 반복적인 작업에는 잘 맞지 않습니다.

 

GitHub 저장소를 모니터링하든, 시장 소식을 추적하든, 지원 티켓을 검토하든, 매일 리서치 브리핑을 만들든, 많은 작업에는 또 다른 프롬프트가 필요하지 않습니다. 필요한 것은 무엇을 하라고 요청받았는지 기억하고 그 일을 계속하는 에이전트입니다.

 

Hermes는 바로 이 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다.

 

이 가이드에서는 오픈 소스 자율 AI 에이전트인 Hermes를 Acurast 탈중앙화 프로세서 네트워크에 배포하는 방법을 알아봅니다. Hermes를 OpenRouter에 연결하고, 배포를 구성하고, 다음 프롬프트를 기다리지 않고 계속 실행되는 예약 워크플로를 만들어 보겠습니다.

 

 

에이전트를 만드는 것은 이야기의 절반일 뿐입니다

 

AI 에이전트에 관한 논의는 대부분 추론에 집중됩니다. 모델이 도구를 사용할 수 있을까? 웹을 탐색할 수 있을까? 일련의 행동을 계획할 수 있을까?

 

이런 질문도 중요하지만, 한 번의 상호작용 동안 일어나는 일만 설명할 뿐입니다.

 

다음 질문도 그만큼 중요합니다. 에이전트를 만든 다음에는 어떻게 될까요?

 

실용적인 에이전트에는 실행될 장소가 필요합니다. 반복 작업을 실행하고, 이전 작업을 기록하고, 관리할 수 있는 인터페이스를 제공하고, 브라우저를 닫은 뒤에도 계속 사용할 수 있어야 합니다.

 

대부분의 에이전트 프레임워크는 이런 부분을 사용자에게 맡깁니다.

 

Hermes는 바로 거기서 시작합니다.

 

Hermes는 또 하나의 구성 요소 모음이 아니라 완전한 에이전트 런타임입니다. 스케줄링, 메모리, 도구 사용, OpenRouter 통합, 웹 인터페이스를 하나의 애플리케이션에 결합해, 배포하자마자 바로 사용할 수 있습니다.

 

그래서 Hermes는 다음과 같은 워크플로에 잘 맞습니다.

 

• 매일 아침 Hacker News 인기 기사 요약하기.
• GitHub 저장소의 새 릴리스 모니터링하기.
• 매일 리서치 또는 시장 브리핑 생성하기.
• 경쟁사 발표 추적하기.
• 웹사이트와 API를 일정에 따라 점검하기.

 

목표는 매일 더 나은 질문을 하는 것이 아닙니다. 유용한 작업을 한 번 정의해 두고 에이전트가 계속 실행하게 하는 것입니다.

 

왜 Acurast에서 Hermes를 실행할까요?

자율 에이전트를 실행한다는 것은 보통 인프라를 운영한다는 뜻입니다.

 

서버, 배포 파이프라인, 공개 엔드포인트, 인증, 모니터링, 지속적인 유지 관리가 필요합니다. 이 중 어느 것도 에이전트를 더 똑똑하게 만들지는 않지만, 에이전트를 계속 사용할 수 있게 하려면 꼭 필요합니다.

 

Acurast는 이러한 운영 부담의 상당 부분을 덜어 줍니다.

 

Hermes를 기존 클라우드 서버에 배포하는 대신 Acurast 탈중앙화 프로세서 네트워크에 배포합니다. Hermes는 배포 기간 동안 계속 실행되며, OpenRouter는 GPT-4o, Claude 같은 주요 언어 모델에 대한 접근을 제공합니다.

 

이 배포 모델은 Codename Cargo로 구동됩니다. Cargo는 Node.js 런타임에서 완전한 Linux 기반 컨테이너로 나아가는 Acurast의 전환입니다. 이제 개발자는 JavaScript에 국한되지 않고 Python, Go, Rust, C++ 등 Linux에서 실행되는 거의 모든 소프트웨어로 만든 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 이렇게 넓어진 런타임 덕분에 Hermes 같은 애플리케이션이 가능해지고, Acurast 네트워크에서 더 풍부한 AI 에이전트와 실제 서비스 수준의 워크로드를 실행할 길이 열립니다.

 

각 구성 요소의 역할은 명확합니다.

 

• Hermes는 에이전트와 워크플로를 관리합니다.
• OpenRouter는 Hermes를 원하는 언어 모델에 연결합니다.
• Acurast는 에이전트가 실행되는 탈중앙화 컴퓨팅을 제공합니다.
• Cargo는 Linux 런타임을 제공합니다.

 

이들이 함께 실험 단계에서 지속적으로 실행되는 AI 에이전트로 나아가는 데 필요한 모든 것을 제공합니다.

 

Acurast에 Hermes 배포하기

 

Hermes 예제 애플리케이션에는 시작하는 데 필요한 모든 것이 들어 있습니다.

 

1단계: Hermes 구성하기

 

먼저 Acurast Example Apps 저장소에서 Hermes 예제 애플리케이션을 여세요.

 

배포하기 전에 필요한 환경 변수를 설정하세요.

 

• Acurast 니모닉: 배포를 승인하고 네트워크 수수료를 지불합니다.
• SSH 비밀번호: 디버깅이 필요할 때 프로세서에 안전하게 접속합니다.
• 콜백 URL: Acurast가 생성된 배포 URL을 보내는 곳입니다.
• 메인넷: 배포 네트워크로 사용합니다.
• OpenRouter API 키: 원하는 언어 모델에 접근합니다.
• 기본 모델: 예를 들어 GPT-4o Mini.
• 웹 UI 비밀번호: Hermes에 대한 접근을 보호합니다.

 

프로젝트에는 acurast.json 구성 파일도 포함되어 있습니다. 대부분의 기본값은 그대로 두어도 되지만, 에이전트가 필요한 기간 동안 온라인 상태를 유지하도록 배포 기간은 확인해 보는 것이 좋습니다.

 

2단계: 에이전트 배포하기

 

구성이 끝나면 다음 명령으로 Hermes를 배포하세요.

acurast deploy

 

Acurast CLI가 배포를 제출하기 전 배포 수수료 확인을 포함한 나머지 단계를 안내합니다.

 

확정하면 프로세서가 자동으로 환경을 준비하기 시작합니다.

 

3단계: 배포 확인하기

 

배포가 진행되면서 종속성이 설치되고, 서비스가 시작되고, SSH 터널이 구성되는 과정이 로그에 표시됩니다.

 

배포가 준비되면 고유한 프론트엔드 URL이 생성됩니다. 문제 해결을 위해 프로세서에 직접 접속해야 할 경우를 대비해 로그에는 SSH 명령도 표시됩니다.

 

Hermes가 준비되었다고 알리면 자율 에이전트가 가동된 것입니다.

 

4단계: 로그인하고 첫 워크플로 만들기

 

생성된 프론트엔드 URL을 열고 앞에서 설정한 비밀번호로 로그인하세요.

 

Hermes가 작동하는 모습을 보려면 다음과 같은 예약 작업을 만들어 보세요.

 

Hermes는 이 작업을 저장하고 스케줄러에 추가한 뒤, 배포가 활성 상태인 동안 자동으로 실행합니다.

 

의도적으로 단순한 예제이지만, 더 넓은 개념을 잘 보여 줍니다. 같은 방식으로 저장소를 모니터링하고, 정기 보고서를 생성하고, API 변경 사항을 감시하고, 매일 같은 프롬프트가 필요했을 리서치를 자동화할 수 있습니다.

 

 

알아 두어야 할 몇 가지

 

Hermes는 Acurast 배포가 활성 상태인 동안 실행됩니다.

 

배포가 끝나면 프로세서가 해제되고 배포 데이터는 삭제됩니다. 반복 워크플로를 만든다면 에이전트가 작업을 실행하기에 충분한 배포 기간을 선택하세요.

 

 

또 하나의 AI 에이전트 그 이상

 

AI 개발 속도가 빨라지면서 인상적인 데모를 만들기는 쉬워졌습니다. 다음 과제는 그 데모를 꾸준히 유용한 일을 하는 소프트웨어로 바꾸는 것입니다.

 

Hermes는 일회성 상호작용이 아니라 지속적인 실행을 위해 설계된 런타임을 제공해 이 과제를 해결합니다. Cargo는 이러한 배포를 가능하게 하는 Linux 런타임을 제공하고, Acurast는 에이전트를 계속 실행하는 탈중앙화 컴퓨팅을 제공합니다.

 

이들은 함께 논의의 초점을 AI 에이전트 만들기에서 AI 에이전트 운영하기로 옮깁니다.

 

어쩌면 그것이 더 중요한 이정표가 될지도 모릅니다.

 

 

전체 영상 튜토리얼 보기

 

위 가이드는 배포 과정을 처음부터 끝까지 다루지만, 실제로 작동하는 모습을 보면 설정이 훨씬 쉬워집니다.

 

Hermes 구성, Acurast 배포, OpenRouter 연결, 첫 자율 워크플로 생성까지 전체 과정을 담은 영상을 확인하세요.

 

AI 에이전트를 처음 살펴보는 분이든 직접 배포해 보려는 분이든, 이 영상은 이 가이드와 함께 보기 좋은 실용적인 자료입니다.

 

 

 

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