헤르메스 에이전트를 이용해 24시간 일하는 AI 직원 만들기 (2기)

매일 반복하는 정보조사를 맡기는 AI Agent 만들기 Hermes Agent 실무교육 매번 다시 시키던 정보조사, 한 번 가르쳐두고 반복하게 만듭니다. ChatGPT에 매일 같은 조사 프롬프트를 다시 입력하고 있다면, 다음 단계는 더 좋은 프롬프트가 아니라 반복 업무 자체를 Agent에 맡기는 것일 수 있습니다. 이 과정에서는 Hermes Agent의 완성형·반완성형 템플릿을 직접 실행하면서 정보 조사 → 조사 기준 적용 → Skill(재사용 가능한 업무 절차) 활용 → Cron(예약 실행 설정) → 결과 전달이 하나의 흐름으로 연결되는 과정을 경험합니다. Agent를 처음부터 개발하지 않습니다. 이미 준비된 구조를 복제하고, 실행하고, 수정하면서 내가 반복하고 있던 업무를 Agent 방식으로 바꾸는 원리를 익힙니다. 반복 정보조사 Hermes Agent Skill Cron 결과 전달 AI를 쓰는데도, 왜 같은 업무는 계속 다시 해야 할까요? 문제는 AI가 없는 것이 아니라 매번 사람이 다시 지시하고 있다는 것일 수 있습니다. 01 매일 같은 주제를 다시 조사합니다. 뉴스, 시장 동향, 경쟁사, 산업 정보를 정기적으로 확인해야 해서 비슷한 검색을 계속 반복합니다. 02 AI에게 매번 같은 설명을 다시 합니다. 조사할 내용도 비슷하고 정리 형식도 비슷하지만 ChatGPT나 Claude를 열 때마다 처음부터 다시 지시합니다. 03 조사 방법은 정해져 있는데 사람이 계속 실행합니다. 어떤 정보를 찾고 어떤 기준으로 정리할지 이미 알고 있어도, 실제 실행은 계속 사람이 해야 합니다. 04 Agent에 관심은 있지만 무엇부터 만들어야 할지 막막합니다. Memory, Skill, Cron 같은 개념은 들어봤지만 내 업무에서 어떻게 이어지는지 경험해보지 못했습니다. AI에게 ‘질문하는 업무’에서 AI에게 ‘맡겨두는 업무’로 사람이 매번 시작하던 정보조사를, 한 번 정리한 Workflow가 다시 실행되는 구조로 바꿔봅니다. 교육의 핵심은 단순히 AI가 더 좋은 답을 하도록 만드는 것이 아닙니다. 사람이 매번 시작하던 반복 업무를, 정해둔 방식대로 다시 실행할 수 있는 구조로 바꾸는 것입니다. 4시간 동안 직접 연결해보는 하나의 Agent Workflow 완성된 템플릿을 처음부터 개발하지 않고, 직접 실행하고 수정하면서 하나의 반복 조사 흐름을 만들어봅니다. 01 조사 템플릿 공통 실습용 AI 뉴스 조사 템플릿을 직접 실행합니다. 02 조사 기준 조사할 주제와 원하는 출력 형식을 바꿔봅니다. 03 Skill 반복해서 사용할 조사 Workflow를 Skill로 활용합니다. 04 반복 실행 Cron을 이용해 정해진 시점에 다시 실행되도록 설정합니다. 05 결과 전달 실행된 조사 결과가 지정한 채널로 전달되는 과정까지 확인합니다. 공통 실습은 AI 뉴스 주제로 시작하며, 시간과 필요에 따라 자신의 업무 주제로 수정해볼 수 있습니다. 이후 다른 반복 조사 업무로 확장하는 방법을 안내합니다. 이런 반복 업무를 하고 있다면 더 잘 맞습니다. 아침마다 뉴스와 산업 동향부터 확인한다면 정해진 키워드와 주제를 반복해서 조사하는 기획자·마케터·리서처 경쟁사나 시장 정보를 주기적으로 정리한다면 조사 방법은 비슷하지만 실행을 계속 사람이 하고 있는 실무자 ChatGPT를 켤 때마다 같은 프롬프트부터 입력한다면 AI는 익숙하지만 반복 업무를 Agent 구조로 바꿔본 적은 없는 사용자 AI Agent를 공부하기보다 먼저 직접 돌려보고 싶다면 처음부터 복잡한 Agent를 설계하기보다 완성된 템플릿을 실행하면서 구조를 이해하고 싶은 실무자 처음부터 개발하지 않습니다. 먼저 돌려보고, 그다음 바꿉니다. STEP 01 구조 확인 Hermes Agent의 구조와 Memory·Skill·Cron의 역할을 확인합니다. STEP 02 템플릿 실행 공통 실습용 AI 뉴스 조사 템플릿을 강사와 함께 실행합니다. STEP 03 조사 방식 수정 조사 주제·출력 형식·검색·요약 기준을 수정합니다. STEP 04 Skill 연결 반복 조사 Workflow를 Skill로 활용합니다. STEP 05 반복 실행 Cron으로 반복 실행 시점을 설정합니다. STEP 06 결과 확인 조사 결과가 지정된 채널로 전달되는 과정을 확인합니다. STEP 07 업무 확장 원하는 경우 자신의 업무 주제로 수정하고 확장 방법을 확인합니다. 4시간 동안, 이 순서로 직접 따라갑니다. PART 01 Hermes Agent를 이해하고, 먼저 실행해보기 일반 생성형 AI와 Agent의 차이 확인 매번 질문에 답하는 AI와 업무 절차를 실행하는 Agent가 무엇이 다른지 이해합니다. Hermes Agent 전체 구조 이해 Hermes Agent 안에서 업무가 어떻게 구성되고 실행되는지 큰 구조를 확인합니다. Memory / Skill / Cron 개념 이해 반복 업무를 구성할 때 각각 어떤 역할을 하는지 실제 실습과 연결해서 이해합니다. 교육용 AI 뉴스 조사 템플릿 실행 완성된 템플릿을 직접 실행해 Agent가 조사 업무를 수행하는 과정을 확인합니다. 조사 주제와 결과 형식 변경 제공된 구조 안에서 원하는 조사 주제와 출력 포맷을 수정해봅니다. PART 02 반복 업무를 Skill과 자동 실행으로 연결하기 조사 Workflow를 Skill로 활용 한 번 만든 조사 절차를 다시 사용할 수 있는 형태로 연결합니다. 검색 기준과 요약 기준 수정 Agent가 어떤 정보를 찾고 어떤 방식으로 정리할지 기준을 조정합니다. Cron 반복 실행 설정 정해진 시간마다 업무가 다시 실행되는 구조를 설정합니다. 결과 전달 연결 조사 결과가 Telegram으로 전달되는 과정을 확인합니다. ※ 실제 운영 환경에 따라 결과 전달 채널은 변경될 수 있습니다. 내 업무로 확장하기 진행 상황과 필요에 따라 자신의 조사 주제로 템플릿을 바꾸는 방법을 확인합니다. 멀티에이전트는 핵심 결과물로 다루지 않습니다. Hermes Agent 활용 범위를 이해할 수 있도록 개념과 시연 중심으로 소개하며, 진행 상황과 시간 여유에 따라 희망자는 구성 실습으로 확장할 수 있습니다. 참여 전 확인해주세요 교육 방식 진행 시간 총 4시간 진행 형태 온라인 실시간 실습 방식 강사 시연 + 단계별 직접 실습 난이도 초급~초중급 교육비 무료 교육 GPT 유료 구독 필요 Hermes Agent 설치 필요 Telegram 사용 예정 사용 도구 Hermes Agent 교육 전에 설치가 필요합니다. GPT 유료 구독이 필요합니다. Telegram 결과 전달 실습을 위해 설치 및 계정 준비가 예정되어 있습니다. ※ 운영 환경에 따라 사용 채널은 변경될 수 있습니다. 이 과정에서 다루지 않는 것 복잡한 Skill 개발 Skill을 깊게 개발하는 과정이 아니라 준비된 Workflow를 활용하고 수정하는 수준으로 진행합니다. 대규모 멀티에이전트 시스템 여러 Agent를 조직적으로 운영하는 대규모 시스템 구축 과정은 아닙니다. 완전 무인 자동화 운영환경 서버 운영, 장애 대응 등 실제 서비스 수준의 상시 운영환경 구축은 다루지 않습니다. 강사 소개 박태근 강사 LLM·RAG·AI Agent·MCP 기반 서비스 구축과 기업 실무 교육 경험을 바탕으로, AI Agent를 실제 업무와 서비스에 연결하는 생성형 AI·에이전트 전문가 CAREER 現) (주)헬로월드랩스 과장 · LXP 교육 콘텐츠 생성 모델 개발 및 AI 학습 콘텐츠 지식맵 구축·연구 前) Hamada A.I. 주임 · 자연어처리 기반 채팅 시스템을 활용한 실시간 고객관리 시스템 개발 현대캐피탈 · AI 리터러시·LLM·프롬프트 엔지니어링·RAG·AI Agent 교육 기업 임직원 대상 · n8n 기반 AI Agent 설계 및 구현 교육 헬로월드랩스 · n8n·Replit 기반 Agent 제작 교육 헬로월드랩스 · LangChain 기반 멀티툴 Agent 및 자동화 리서치·보고서 작성 프로젝트 교육 국방부 · Ollama 기반 Local LLM, LangChain·RAG 및 AI 챗봇 서비스 개발 교육 SW마에스트로 · 생성형 AI·Cursor 기반 Vibe Coding·MCP 서버 개발 및 외부 MCP 활용 교육 건양사이버대학교 · ChatGPT·Custom GPTs·Zapier 기반 데이터·마케팅 자동화 교육 현대위아 · 생성형 AI·Python·데이터 분석·머신러닝·딥러닝 실무 교육 삼성전자 DS · 신입·경력사원 DX 연수교육 하이미디어아카데미 · AI 모델 서빙, Hugging Face, RAG 기반 생성형 AI 애플리케이션 개발 교육 캠퍼스세븐 KB IT'S YOUR LIFE · Java·DB·Vue.js 기반 개발 교육 교육 경력 더보기 자주 묻는 질문 Q. Hermes Agent를 처음 사용해도 가능한가요? + 가능합니다. Agent를 처음부터 설계하는 방식이 아니라 강사가 준비한 완성형 또는 반완성형 템플릿을 함께 실행하고 수정하는 방식으로 진행합니다. 난이도는 초급~초중급입니다. Q. ChatGPT 같은 생성형 AI 교육과 무엇이 다른가요? + 질문을 잘하는 방법보다는 반복해서 수행하는 업무를 Agent 구조로 바꾸는 과정 에 초점을 둡니다. 조사 Workflow를 Skill로 활용하고 Cron으로 반복 실행하는 흐름까지 직접 경험합니다. Q. 제 업무에 맞는 Agent를 교육 중 완성할 수 있나요? + 기본 교육은 제공된 조사 템플릿으로 진행합니다. 진행 상황과 필요에 따라 자신의 업무 주제로 수정해볼 수 있으며, 교육 이후 직접 확장할 수 있도록 적용 방법을 안내합니다. 본인 업무 적용은 선택 실습입니다. Q. 유료 계정이 필요한가요? + GPT 유료 구독이 필요합니다. Hermes Agent 설치도 사전에 필요합니다. Q. Telegram은 반드시 필요한가요? + 현재 교육에서는 결과 전달 실습을 위해 Telegram 사용을 예정하고 있습니다. 다만 운영 환경에 따라 전달 채널은 변경될 수 있으므로 교육 전 최종 준비사항을 확인하는 것이 좋습니다. Q. 코딩이나 복잡한 Agent 개발도 배우나요? + 이 과정의 목적은 복잡한 Skill 개발이나 대규모 Agent 시스템 구축이 아닙니다. 완성된 템플릿을 실행하고 수정하면서 Hermes Agent를 실제 업무에 활용하는 구조를 이해하는 데 초점을 둡니다. Q. 멀티에이전트도 직접 만드나요? + 멀티에이전트는 주요 실습 결과물이 아닙니다. 기본적으로 개념과 시연을 통해 활용 방식을 소개하며, 진행 상황과 시간 여유에 따라 희망자는 구성 실습으로 확장할 수 있습니다. 대규모 멀티에이전트 시스템 구축은 교육 범위에 포함되지 않습니다. 매일 다시 하는 업무라면, 매일 다시 지시할 필요도 없을 수 있습니다. 이 과정은 거대한 AI 자동화 시스템을 만드는 교육이 아닙니다. 먼저 지금 반복하고 있는 하나의 조사 업무를 골라, Agent가 조사하고 정해둔 방식으로 정리하고 다시 실행하고 결과를 전달하는 구조를 직접 경험하는 교육입니다. 완성된 템플릿을 돌려보는 것부터 시작해 “AI에게 질문하는 것”과 “AI에게 업무를 맡기는 것”의 차이를 직접 확인해봅니다. 매번 다시 시키는 AI에서, 한 번 가르쳐 반복하게 만드는 Agent로.