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무료교육완료온라인

AI 에이전트 ·헤르메스 에이전트

헤르메스 에이전트를 이용해 24시간 일하는 AI 직원 만들기 (1기)

헤르메스 에이전트를 통해 범위·권한·로그·승인을 갖춘 업무 보조 에이전트 실습 과정입니다.

#AI#AX#Agent#헤르메스누적 조회수 427회

모집 기간

~교육 시작 30분 전

교육 일시

2026-09-02 (수) ~ 2026-09-03 (목) 20:00~22:00

방식

온라인

교육비용

0원(카카오톡 채널 추가시 무료)

[모집 종료] 다음 기수 알림받기 →

THE NIGHT SHIFT THAT REPORTS BACK AI를 한 번 잘 쓰는 것과, 정해진 시간에 다시 움직이도록 만드는 것은 다른 일입니다. 설치한 에이전트에 모델과 Telegram을 연결하고, 기억·스킬·스케줄러를 구성해 반복 작업이 실행되는 흐름을 직접 시험합니다. 채팅이 끝나도, 정한 업무는 계속될 수 있습니다. 2일 × 2시간 실시간 온라인 난이도 초급 테스트 데이터 사용 Nous Research 공개 · MIT License · 공식 GitHub ↗ · 공식 Docs ↗ 대기 IDLE 예약 QUEUED 실행 RUNNING 검토 REVIEW 전달 DELIVERED 24 00 06 12 18 AGENT 신청 전 설치 조건 먼저 보기 운영팀이 확정한 값만 표시하며, 미확정 항목은 교육 전 안내로 표시합니다. 지원 운영체제 교육 전 안내 개인 PC 설치 권한 필요 · 회사 PC는 보안 정책 사전 확인 필요 PC가 꺼진 동안 예약 실행 불가 · 실행 환경이 켜져 있어야 동작 GPT 또는 Claude 계열 API/계정 필요 · 모델 사용 비용은 별도 (교육 참가비 불포함) Telegram 계정/앱 필요 회사 보안 정책상 외부 모델·메신저 사용 조직 정책에 따라 다름 · 사전 확인 필요 실습 데이터 테스트 데이터 · 제한된 권한만 사용 기록하지 않는 정보 실제 토큰·API 키·회사 이메일 주소 SCENE 02 · WHERE THE CHAT ENDS 채팅이 끝나면 업무도 멈춥니다. 00 06 12 18 24 DAY 1 DAY 2 DAY 3 DAY 4 DAY 5 야간 00–07시 22–24시 사람이 직접 실행한 시간 (하루 약 1시간) 아무 작업도 실행되지 않는 유휴 시간 실무에서 반복되는 7가지 상황 01 매일 같은 자료 수집 지시를 다시 입력합니다. 02 결과가 필요할 때마다 AI를 직접 실행합니다. 03 이전 작업의 절차와 수정사항을 다시 설명합니다. 04 메신저와 AI가 분리되어 결과를 다시 옮깁니다. 05 예약 실행을 시도하지만 설치와 연결에서 막힙니다. 06 실행 실패와 중복 실행 여부를 확인하기 어렵습니다. 07 권한을 어디까지 줘야 하는지 판단하기 어렵습니다. 좋은 프롬프트만으로는 반복 실행 구조가 만들어지지 않습니다. 원인은 “AI를 몰라서”가 아니라, 운영 조건이 비어 있기 때문입니다 구조적 원인 · ROOT CAUSE — 4가지 빈칸 업무 정의가 없음 반복할 업무가 단계와 조건으로 정의되지 않았고, 입력·출력 형식과 완료 기준이 없습니다. 연결과 일정이 없음 실행 시간과 반복 주기가 정해지지 않았고, 모델·메신저·도구·스케줄러가 연결되지 않았습니다. 기억과 범위가 없음 기억할 정보와 일회성 정보가 구분되지 않았고, 파일·메일·명령 범위가 제한되지 않았습니다. 통제 장치가 없음 로그, 비용 한도, 승인, 중단 방법이 없습니다. 중요한 행동에 사람의 승인 단계가 없습니다. 질문에 답하는 AI에서, 정해진 흐름을 수행하는 에이전트로. 끊어진 사용 설치·연결·예약 지속되는 운영선 채팅형 활용 사용자가 접속한다 매번 지시한다 한 번의 결과를 받는다 작업이 종료된다 에이전트형 활용 · 6단계 01 업무 범위를 정의한다 02 모델과 도구를 연결한다 03 기억과 반복 절차를 정리한다 04 실행 시간을 예약한다 05 결과와 로그를 확인한다 06 중요한 행동은 사람이 승인한다 SCENE 04 · OPERATING STRUCTURE / 분해도 AI 직원처럼 움직이려면, 업무를 수행하는 구조부터 연결해야 합니다. 모델만 연결한다고 에이전트가 완성되는 것은 아닙니다. 언제, 무엇을, 어디까지 수행할지 운영 기준이 함께 연결되어야 합니다. CORE HERMES AGENT Nous Research가 공개한 MIT 라이선스 오픈소스 에이전트. 하나의 명령이 아래 모듈을 통과해 결과와 로그로 돌아옵니다. 01 MODEL 모델 연결 GPT 또는 Claude 계열 모델을 선택해 엔드포인트로 연결합니다. 02 GATEWAY 메신저 게이트웨이 Telegram으로 지시하고 결과를 받습니다. 03 MEMORY 지속 메모리 세션을 넘어 참고할 정보를 남깁니다. 04 SKILLS 스킬 반복할 절차와 작업 방식을 저장합니다. 05 SCHEDULER 크론 기반 예약 실행 실행 시간과 반복 주기를 정의합니다. 06 TOOLS 허용된 도구 허용 범위의 파일·자료·명령만 사용합니다. 07 LOG 실행 로그 무엇을 언제 실행했는지 확인합니다. 08 APPROVAL 사람 승인 외부 행동 전 사람이 확인합니다. 09 STOP 중단 예외 발생 시 즉시 멈춥니다. SIGNAL PATH — 사용자 메시지 → 게이트웨이 → 코어 → 모델 → 메모리 → 스킬 → 스케줄러 → 제한된 도구 실행 → 로그 → 사람 승인 → 결과 전달 2일 동안 설치부터 예약 실행까지 직접 구성합니다. DAY 1 · BOOT SEQUENCE DAY 2 · NIGHT OPERATION DAY 1 · BOOT SEQUENCE · 120분 첫째 날, 설치하고 연결해 직접 대화합니다. STATUS: OFFLINE → ONLINE BOOT CONNECT TALK REMOTE 01 BOOT · 설치 → 02 CONNECT · 모델 연결 → 03 TALK · 첫 대화 → 04 REMOTE · 원격 지시 DAY 1 · 1교시 60분 설치·모델 연결·첫 대화 Hermes Agent의 기본 구조 이해 실행 환경과 설치 조건 확인 Hermes Agent 설치 GPT 또는 Claude 계열 모델 연결 첫 대화 실행 입력과 결과가 정상적으로 오가는지 확인 DAY 1 · 2교시 60분 Telegram 연결·원격 지시·결과 수신 Telegram 연결 흐름 이해 메시지 게이트웨이 구성 휴대전화에서 에이전트에 지시 작업 결과 수신 연결 상태와 접근 범위 확인 중단 명령과 기본 운영 방식 확인 DAY 1 결과 상태 — 설치된 Hermes Agent에 모델과 Telegram을 연결하고, 휴대전화에서 지시와 결과 수신을 시험합니다. DAY 2 · NIGHT OPERATION · 120분 둘째 날, 기억과 스케줄을 연결해 제한된 업무를 실행합니다. STATUS: ONLINE → SCHEDULED → REVIEWED DAY 2 · 1교시 60분 지속 메모리·스킬·크론 스케줄러 지속 메모리의 역할 매번 기억할 정보와 일회성 정보의 구분 반복 절차를 저장하고 활용하는 스킬의 원리 스킬 생성·활용 방식 이해 크론 스케줄러의 역할 실행 시간과 반복 주기 설정 예약 작업 결과의 전달 흐름 확인 DAY 2 · 2교시 60분 밤새 일하는 AI 직원 시나리오 구축·가동 메일 분류 또는 자료 수집 업무를 참고한 시나리오 선정 입력 자료와 완료 기준 정의 테스트 데이터와 제한된 권한 설정 예약 작업 구성 시나리오 가동 결과와 실행 로그 확인 예외·중복 실행·실패 여부 점검 사람 검토와 승인 필요 시 작업 중단 DAY 2 결과 상태 — 메모리·스킬·스케줄러의 원리를 이해하고, 제한된 예약 작업 시나리오를 직접 구성해 실행합니다. DAY 1 60분 + 60분 = 120분 DAY 2 60분 + 60분 = 120분 TOTAL 120분 + 120분 = 240분 (4시간) 2일 × 2시간 · 실시간 온라인 · 난이도 초급 SCENE 07 · 21:00 → 07:30 지시한 순간이 아니라, 예약한 시간에 에이전트가 움직입니다. MESSAGE 결과 3건 · 검토 요청 범위 확인 QUEUED RUNNING LOG REVIEW DONE 21:00 22:00 02:00 02:05 07:30 이후 21:00 업무 범위와 실행 조건 확인 22:00 · QUEUED 예약 작업 등록 02:00 · RUNNING 제한된 자료 수집 또는 분류 작업 실행 02:05 실행 로그와 결과 기록 07:30 · REVIEW Telegram으로 결과 확인 이후 · DONE / STOPPED 사람이 검토하고 다음 행동을 결정 위 시간은 과정을 이해하기 위한 시각적 예시이며, 실제 교육 결과나 실행 시간을 보장하는 수치가 아닙니다. 예약 작업은 실행 환경이 사용 가능한 상태일 때 동작합니다. 퇴근 후에도 움직이게 하려면, 먼저 멈출 수 있게 설계해야 합니다. SIGNAL IN 권한 게이트 비용 게이트 중단 레버 · STOP 승인 후 외부 행동 APPROVAL GATE 01 권한 게이트 — 접근 범위 제한 GATE 02 비용 게이트 — 모델·도구 사용 한도 APPROVAL 외부 행동 승인 — 승인 전에는 닫혀 있음 STOP 중단 레버 — 예외 발생 시 즉시 정지 통제 원칙 · CONTROL 테스트 데이터부터 사용 최소 권한 적용 파일 접근 범위 제한 허용한 명령과 도구만 사용 API 키와 메신저 토큰 보호 모델·도구 사용 비용 확인 예약 작업의 중복 실행 방지 실행 로그 확인 외부 콘텐츠로 인한 프롬프트 인젝션 가능성 고려 외부 발송·삭제·수정 전 사람 승인 예외 발생 시 즉시 중단할 방법 준비 AI가 지원하는 영역 정해진 범위의 자료 수집 분류 후보 작성 예약 작업 실행 반복 절차 활용 결과 초안과 실행 기록 전달 사람이 책임지는 영역 업무 범위 결정 모델과 도구 선택 접근 권한 설정 API 키와 계정 보안 비용 한도와 실행 주기 결정 로그 검토 외부 발송·삭제·수정 승인 예외 판단과 작업 중단 최종 책임 Human-in-the-Loop는 AI가 모든 판단을 대신하는 것이 아니라, 중요한 확인과 승인 단계에 사람이 참여하도록 설계하는 방식입니다. 설치한 프로그램이 아니라, 작동하고 확인할 수 있는 에이전트 환경을 남깁니다. 정해진 시간과 범위에서 실행하고, Telegram으로 결과를 확인할 수 있는 개인용 업무 보조 에이전트 시나리오를 구성합니다. OPERATION PASSPORT · SHIFT PLAN 개인용 업무 보조 에이전트 연결 모델 GPT 또는 Claude 계열 모델 중 실습 환경에 맞는 모델 메시지 채널 Telegram 게이트웨이 (지시 · 결과 수신) 기억할 정보 범위 반복 참조가 필요한 기준만 지속 메모리에 유지 반복할 스킬 자료 수집 또는 분류 절차 1건 실행 일정 크론 기반 예약 시간과 반복 주기 허용 도구 테스트 데이터 범위의 파일·자료·명령 승인 필요 행동 외부 발송 · 삭제 · 수정 로그 확인 위치 실행 기록과 결과 알림 중단 방법 예약 해제 · 실행 중단 · 권한 회수 실제 계정, 토큰, API 키, 이메일 주소는 기록하지 않습니다. 교육에서 구성하는 결과 Hermes Agent 설치 환경 GPT 또는 Claude 계열 모델 연결 Telegram 연결과 원격 지시 환경 지속 메모리와 스킬의 작동 원리 이해 크론 기반 예약 작업 설정 메일 분류·자료 수집을 참고한 제한된 업무 시나리오 실행 결과와 로그 확인 사람 승인과 중단 기준 교육 결과로 보장하지 않는 것 회사 운영 환경에 즉시 배포 무중단 24시간 서비스 회사 메일 계정과의 실제 연동 모든 웹사이트와 시스템 연결 사람 없는 완전 자율 운영 모든 참가자의 동일한 설치 결과 모든 운영체제와 보안 환경에서의 정상 작동 특정 모델 비용 포함 에이전트 소개를 듣는 과정이 아니라, 직접 연결하고 실행하는 과정입니다. Hermes Agent를 직접 설치하고 모델·Telegram을 연결합니다 지속 메모리·스킬·크론 스케줄러로 예약 작업을 구성합니다 제한된 업무 시나리오를 직접 가동합니다 권한·로그·승인·중단 기준까지 함께 다룹니다 비개발자의 개인용 에이전트 경험에 집중하며, 완전 자동화를 과장하지 않습니다 작은 반복 업무부터 AI 에이전트를 시험하고 싶은 분에게 적합합니다. AI에게 같은 지시를 반복하는 재직자 정해진 시간에 실행되는 자료 수집·분류 작업을 시험하고 싶은 사람 Telegram에서 AI 업무를 지시하고 결과를 받고 싶은 사람 지속 메모리와 스킬이 실제로 어떻게 작동하는지 이해하고 싶은 사람 비개발자 관점에서 개인용 AI 에이전트를 설치해보고 싶은 사람 자동화를 도입하기 전에 권한·로그·승인 구조를 경험하고 싶은 담당자 프롬프트 활용 다음 단계의 AI 교육을 찾는 교육담당자 적합하지 않은 경우 기업 운영용 무중단 시스템을 이틀 안에 구축하려는 경우 모든 업무를 사람 없이 완전히 자동화하려는 경우 복잡한 멀티에이전트 시스템을 직접 개발하려는 경우 회사 메일·ERP·그룹웨어와의 즉시 연동 구축이 목적인 경우 고급 Python 에이전트 프레임워크 개발이 목적인 경우 보안 정책상 외부 모델과 메신저 사용이 허용되지 않는 경우 OPERATION MANUAL · FAQ 운영 전에 확인하는 질문 01 개발 경험이 없어도 참여할 수 있나요? 초급 과정이며 비개발자도 참여할 수 있도록 설치와 연결 과정을 순서대로 진행합니다. 다만 프로그램 설치, 계정 설정, 파일 경로 확인 등 기본적인 PC 사용이 필요하며 운영체제와 보안 환경에 따라 추가 설정이 필요할 수 있습니다. 02 개인 PC에 프로그램을 설치해야 하나요? 실습을 위해 Hermes Agent를 실행할 수 있는 환경이 필요합니다. 지원 운영체제와 설치 준비사항은 교육 전에 별도로 안내하며, 회사 PC는 프로그램 설치 권한과 보안 정책을 먼저 확인해야 합니다. 03 Hermes Agent는 무료인가요? Hermes Agent 자체는 MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 다만 연결하는 모델 API, 외부 도구, 서버와 네트워크 환경에 따라 별도 비용이 발생할 수 있습니다. 04 GPT와 Claude를 모두 연결해야 하나요? 모든 모델을 동시에 연결할 필요는 없습니다. 교육 안내에 따라 사용할 수 있는 모델과 제공자의 계정·API 조건을 확인한 뒤 실습 환경에 맞는 모델을 연결합니다. 05 Telegram을 꼭 사용해야 하나요? 이 과정에서는 휴대전화에서 지시하고 결과를 받는 흐름을 실습하기 위해 Telegram을 주요 연결 채널로 사용합니다. 계정과 연결 준비사항은 교육 전에 안내합니다. 06 PC를 꺼도 예약 작업이 계속 실행되나요? 예약 작업이 실행되려면 Hermes Agent와 관련 실행 환경이 사용할 수 있는 상태여야 합니다. 로컬 PC에서 실행하는 경우 전원, 절전, 네트워크 상태의 영향을 받을 수 있으며, 상시 실행을 위해서는 별도의 서버나 운영 환경 검토가 필요합니다. 07 회사 메일을 연결해도 되나요? 조직의 보안 정책과 계정 사용 지침을 먼저 확인해야 합니다. 교육에서는 실제 회사 계정에 광범위한 권한을 부여하지 않고 테스트 데이터, 제한된 계정 또는 샘플 시나리오를 사용하는 것을 원칙으로 합니다. 08 24시간 일하는 AI 직원이 완전 자율적으로 업무를 처리하나요? 그 의미가 아닙니다. 정해진 시간과 허용 범위 안에서 예약 작업을 수행하도록 구성하는 업무 보조 에이전트입니다. 외부 발송·삭제·수정 등 중요한 행동에는 사람의 확인과 승인이 필요합니다. 09 교육 후 실제 업무에 바로 적용할 수 있나요? 교육에서는 설치·모델·Telegram 연결과 제한된 예약 작업 시나리오를 시험합니다. 실제 업무에 적용할 때는 데이터 접근 권한, API 비용, 계정 보안, 예외 상황, 실행 환경과 조직 정책을 추가로 검토해야 합니다. 10 예약 작업이 잘못 실행되면 어떻게 하나요? 중복 실행과 잘못된 외부 행동을 줄이기 위해 테스트 데이터, 최소 권한, 실행 로그, 비용 한도, 승인 단계와 중단 방법을 먼저 마련해야 합니다. 이 과정에서도 자동화 설정과 함께 이러한 통제 기준을 다룹니다. 공식 자료 · github.com/NousResearch/hermes-agent · hermes-agent.nousresearch.com/docs OPERATOR · 과정 운영 안내 우별림 강사 AI 모델 개발부터 데이터·백엔드·클라우드 시스템 구축까지 폭넓은 개발 경험을 바탕으로, AI Agent의 구조와 실행 환경을 실무 관점에서 다루는 AI 시스템 개발 전문가 약력 現) (주)헬로월드랩스 차장 · LXP 교육 콘텐츠 생성 모델 개발 및 AI 학습 콘텐츠 지식맵 구축·연구 現) 데브데이터랩 대표 · 실시간 트랜잭션 데이터 분석 및 AI 기반 비즈니스 의사결정 대시보드 개발 現) 삼육대학교 겸임교수 · 산업체 동향 연구 및 교과목 개발 前) Hamada A.I. 과장 · 구매 패턴 분석 기반 구매 행동 예측 AI Model 개발 및 리팩토링 前) 탑 모바일 앤 커머스 대리 · 전자상거래 주문관리 모듈 개발 및 리팩토링 교육 이력 (7건) ▾ 플레이데이터평생교육원 · 자료구조·알고리즘·Spring Cloud MSA·Docker·Kubernetes·Jenkins 교육 플레이데이터평생교육원 · 클라우드 배포 및 CI/CD Pipeline 구축 교육 송파여성인력개발센터 · 풀스택 웹 프로젝트 개발 지도 삼육대학교 SW중심대학 벤처스타트업아카데미 · Spring Framework 실무 교육 하이미디어아카데미 · Spring Boot·JPA·MySQL·React·AWS·Docker 기반 풀스택 개발 교육 (주)케이에이치정보교육원 · Java·Spring·Servlet/JSP·Database 기반 풀스택 웹 개발 교육 헬로월드랩스 · Python 기반 알고리즘·자료구조·객체지향 프로그래밍 실습 교육 APPROVED SIGNAL OUT · 21:00 RESULT + LOG · 07:30 퇴근 후에도 움직이게 하려면, 먼저 멈출 수 있게 설계하세요. 정한 시간 / 제한된 권한 / 남아 있는 로그 / 사람의 최종 승인 AI가 작업을 수행해도, 업무의 기준과 책임은 사람이 유지합니다. 에이전트의 가치는 사람 없이 움직이는 데 있지 않습니다. 정한 범위에서 실행하고, 무엇을 했는지 남기며, 필요할 때 멈출 수 있어야 합니다. 참여 방법과 일정은 위 신청·문의 영역에서 확인하실 수 있습니다.