2026.07.03 / 동준상.넥스트플랫폼
(AWS SAA, AWS AIF, GCP GenAI Leader)
OpenClaw와 Hermes Agent는 최근 AI 에이전트 생태계에서 가장 주목받는 오픈소스 프로젝트입니다. 특히 바이브코딩(Vibe Coding) 교육에서는 “단순히 LLM을 호출하는 앱”을 넘어 “실제로 일을 수행하는 AI 에이전트”를 구현하는 실습 주제로 매우 적합합니다.
이미 작성 중이신 멀티 LLM SDK 및 AI Gateway 아키텍처와도 자연스럽게 연결할 수 있습니다. 사용자가 설계한 Provider Adapter + AI Gateway + Agent Runtime 구조는 이러한 차세대 에이전트 프레임워크를 수용하기 좋은 형태입니다.
OpenClaw 개요
OpenClaw는 **”AI가 실제 업무를 대신 수행하도록 하는 개인 AI 에이전트(Personal AI Assistant)”**를 목표로 하는 오픈소스 프로젝트입니다.
핵심 철학은 다음과 같습니다.
The AI that actually does things
즉,
- 이메일 읽기
- 일정 관리
- 파일 정리
- 메신저 응답
- 웹 서비스 조작
등을 AI가 직접 수행하도록 설계되었습니다. (OpenClaw)
OpenClaw의 핵심 특징
1. Chat 기반 Agent
사용자는 별도의 UI가 아니라
- Telegram
- Slack
- Discord
등의 메신저에서 AI에게 작업을 지시합니다. (OpenClaw)
2. Tool 중심 구조
OpenClaw는 LLM보다 Tool을 중심으로 설계됩니다.
예를 들어
"오늘 회의 일정 알려줘"
↓
Calendar Tool
↓
Google Calendar 조회
↓
LLM 응답 생성
3. 다양한 외부 서비스 연동
대표적으로
- Gmail
- Google Calendar
- GitHub
- Notion
- Slack
- Filesystem
등을 연결하여 자동화를 수행합니다. (OpenClaw)
4. Self Hosting
자신의 컴퓨터나 VPS에서 실행할 수 있으므로
- 개인정보 보호
- API 선택 자유
- 커스터마이징
측면에서 장점이 있습니다. (OpenClaw)
OpenClaw 아키텍처
User
↓
Messenger
↓
OpenClaw Runtime
↓
Planner
↓
Tool Registry
↓
Google
GitHub
Slack
Filesystem
Calendar
↓
LLM
Hermes Agent 개요
Hermes Agent는 Nous Research가 개발한 오픈소스 AI 에이전트입니다.
공식 슬로건은
The Agent That Grows With You
입니다. (Hermes Agent)
즉,
단순한 AI Assistant가 아니라
사용하면서 계속 성장하는 AI
를 목표로 합니다.
Hermes의 가장 큰 특징
Persistent Memory
기억을 계속 유지합니다.
예를 들어
지난 달
Python 프로젝트 수행
↓
이번 달
같은 프로젝트
↓
과거 경험 활용
세션이 종료되어도 기억을 이어갑니다. (Hermes Agent)
Self Improving
Hermes는 작업을 수행한 후
Task
↓
Reflection
↓
Skill 생성
↓
Memory 저장
↓
다음 작업에서 재사용
이라는 학습 루프를 가집니다. (GitHub)
Skill 자동 생성
일반적인 Agent는
사람이 Skill 작성
하지만 Hermes는
작업 수행
↓
잘 수행한 방법 발견
↓
Skill 자동 생성
이 가능합니다. (GitHub)
여러 플랫폼 지원
Hermes 역시
- CLI
- Slack
- Discord
- Telegram
등을 하나의 메모리 기반으로 연결합니다. (Hermes Agent)
OpenClaw와 Hermes 비교
| 항목 | OpenClaw | Hermes |
|---|---|---|
| 핵심 철학 | 다양한 서비스와 연결 | 지속적으로 학습하는 에이전트 |
| 강점 | 자동화, 도구 연동 | 기억, 자기 개선 |
| Memory | 기본적인 지속성 | 장기 메모리 + 경험 축적 |
| Skill | 사람이 정의 | AI가 생성 및 개선 |
| 활용 | 업무 자동화 | 개인 비서, 연구, 개발 파트너 |
| 적합한 사용자 | 빠른 생산성 확보 | 장기적으로 함께 성장할 AI 구축 |
요약하면 OpenClaw는 “연결성과 실행력”, Hermes는 “학습과 성장”에 더 큰 비중을 둡니다. (Medium)
바이브코딩 프로젝트 활용 아이디어
사용자 커리큘럼(React/Vite, 멀티 LLM, LangGraph, AI Gateway)과 잘 맞는 실습 예시는 다음과 같습니다.
프로젝트 1. 개인 AI 비서
React
↓
OpenClaw
↓
Google Calendar
↓
Gmail
↓
Slack
실습 내용
- 일정 조회
- 이메일 요약
- 일정 생성
- 메일 작성
프로젝트 2. GitHub 개발 도우미
Hermes
↓
GitHub
↓
Issue 분석
↓
Skill 저장
↓
다음 프로젝트 활용
학습 포인트
- 반복되는 코드 리뷰 패턴 학습
- 프로젝트별 지식 축적
프로젝트 3. 강연 준비 에이전트
YouTube
↓
논문 검색
↓
블로그 작성
↓
슬라이드 생성
↓
Memory 저장
Hermes의 장기 기억 기능을 활용하면 강연 스타일과 자료를 점차 개인화할 수 있습니다.
프로젝트 4. 멀티 LLM 오케스트레이션
Planner
↓
GPT
(코드)
↓
Claude
(문서)
↓
Gemini
(멀티모달)
↓
Perplexity
(검색)
↓
Hermes Memory
사용자가 설계 중인 Multi LLM SDK와 결합하기 좋은 구조입니다. 각 모델은 역할에 맞게 선택되고, Hermes는 장기 기억과 스킬 축적을 담당하는 계층으로 배치할 수 있습니다.
교육 커리큘럼 제안 (4시간 실습)
- AI 에이전트 개념 이해 (30분)
LLM과 에이전트의 차이, Tool Calling, Memory, Planner 개념 소개 - OpenClaw 실습 (60분)
로컬 설치, 메신저 연동, Gmail·Calendar 등 도구 연결 및 자동화 체험 - Hermes 실습 (60분)
장기 메모리, Skill 생성, 자기 개선(Self-improving) 루프 관찰 - 멀티 LLM 연계 프로젝트 (90분)
React/Vite 기반 프런트엔드에서 멀티 LLM SDK와 에이전트를 연결해 “업무를 수행하고 경험을 축적하는 AI”를 구현
이 구성은 단순한 챗봇 개발을 넘어 Agent Runtime, Memory, Tool Use, Multi-LLM Orchestration까지 경험할 수 있어, 실무형 AI 에이전트 개발 입문 과정으로 매우 적합합니다.
