유용, 1.[IT 트렌드] 챗GPT를 넘어선 다음 단계, 'AI Agent(인공지능 에이전트)'란 무엇일까? 2.[IT 트렌드] Hermes, OpenClaw, Codex? 요즘 난리 난 고성능 AI 에이전트 완벽 비교! , 3.[IT 트렌드] 갓대희님의 AI Agent, 설명이 자세하다. 공부해보자.

#유용, 1.[IT 트렌드] 챗GPT를 넘어선 다음 단계, 'AI Agent(인공지능 에이전트)'란 무엇일까? 2.[IT 트렌드] Hermes, OpenClaw, Codex? 요즘 난리 난 고성능 AI 에이전트 완벽 비교! , 3.[IT 트렌드] 갓대희님의 AI Agent, 설명이 자세하다. 공부해보자.

 

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목차.

1.[IT 트렌드] 챗GPT를 넘어선 다음 단계, 'AI Agent(인공지능 에이전트)'란 무엇일까?

2.[IT 트렌드] Hermes, OpenClaw, Codex? 요즘 난리 난 고성능 AI 에이전트 완벽 비교!

 

3.[IT 트렌드] 갓대희님의 AI Agent, 설명이 자세하다. 공부해보자.

 

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목차, 하지만 현실은 2, 3, 1로 접근

 

 

 

#2.[IT 트렌드] Hermes, OpenClaw, Codex? 요즘 난리 난 고성능 AI 에이전트 완벽 비교!

안녕하세요! 지난 포스팅에 이어 오늘은 실제로 AI 트렌드를 주도하고 있는 혁신적인 AI 에이전트 3대장, 에르메스(Hermes), 오픈클로(OpenClaw), 코덱스(Codex)를 집중 분석해 보려고 합니다.

단순히 시키는 일만 하는 수준을 넘어 스스로 학습하거나, 오픈소스로 생태계를 뒤흔들거나, 코딩의 패러다임을 바꾸고 있는 주인공들인데요. 각각 어떤 특징과 현실적인 장단점이 있는지 바로 알아볼까요?



1. 🧠 에르메스 에이전트 (Hermes Agent)

"쓸수록 나를 닮아가고 똑똑해지는 성장형 AI 비서"

AI 모델 연구소인 누스 리서치(Nous Research)가 출시한 오픈소스 자율형 AI 에이전트입니다. 최근 깃허브(GitHub)와 AI 커뮤니티에서 폭발적인 인기를 끌며 오픈라우터(OpenRouter) 기준 전 세계에서 가장 많이 쓰이는 에이전트 중 하나로 자리 잡았습니다.

* 특징: 가장 큰 무기는 '지속성 메모리'와 '자동 스킬 생성'입니다. 작업을 하다가 새로운 해결 방식을 터득하면 AI가 스스로 이를 '스킬(Skill)'로 저장합니다. 다음에 비슷한 일을 시키면 과거에 배웠던 레시피를 꺼내와 훨씬 빠르게 처리합니다. 텔레그램이나 디스코드 같은 메시징 앱과 연동해 서버에 띄워두고 24시간 나만의 비서로 쓸 수 있습니다.

 

 

 

 

🟢 장점

* 무한한 성장성: 쓰면 쓸수록 내 업무 스타일과 프로젝트 맥락을 기억해 똑똑해집니다.

* 진정한 24/7 자동화: 크론(Cron) 스케줄러가 내장되어 있어 "매일 아침 9시에 뉴스 요약해서 텔레그램으로 보내줘" 같은 무인 자동화가 완벽히 가능합니다.

 

* 비용 절감: 오픈소스(무료)이기 때문에 개인 서버($5짜리 가상 서버 등)나 고성능 PC(NVIDIA RTX 환경 등)에 직접 올려 LLM API 비용만 내고 쓸 수 있습니다.

 

 

 

🔴 단점

* 초기 설치 장벽: 터미널 환경(CLI)이나 서버 지식이 전혀 없는 초보자가 접근하기에는 명령어 기반이라 다소 진입 장벽이 있습니다.

 

 

 

 

2. 🛠️ 오픈클로 (OpenClaw)

 "모든 AI 도구를 하나로 연결하는 오케스트라 지휘자"

에르메스와 함께 오픈소스 에이전트 진영을 이끌고 있는 대표적인 프레임워크입니다.

* 특징: 에르메스가 '스스로 학습하는 똑똑한 단일 비서'라면, 오픈클로는 '다양한 외부 도구와 플러그인을 결합하는 생태계형 허브'에 가깝습니다. 웹 브라우징, 데이터베이스 접근, API 호출 등 수많은 외부 도구를 에이전트에 즉시 장착하여 거대한 시스템을 통제하는 능력이 탁월합니다.

 

 

🟢 장점

* 압도적인 확장성: 이미 만들어진 전 세계 개발자들의 도구(MCP 서버 등)를 레고 블록처럼 쉽게 가져다 붙일 수 있습니다.

* 기업 환경에 최적화: 사내 데이터베이스나 복잡한 외부 협업 툴들을 유기적으로 묶어서 하나의 자동화 시스템을 만들 때 매우 유리합니다.

 

🔴 단점

* 정적 메모리의 한계: 에르메스처럼 스스로 경험하며 스킬을 창조하는 동적 학습 능력이 부족하여, 사용자가 직접 도구와 규칙을 세팅해 줘야 높은 성능을 유지합니다.

 

 

 

3. 👩‍💻 코덱스 (Codex / OpenAI)

 

"말 한마디로 소프트웨어를 창조하는 종결자 AI 개발자"

OpenAI가 개발하여 전 세계를 놀라게 한 소프트웨어 엔지니어링 특화 에이전트입니다. 최근에는 데스크톱 앱과 애플 인프라(Xcode) 등 깊숙한 영역까지 통합되며 진화하고 있습니다.

* 특징: 단순히 한 줄짜리 코드를 짜주는 '코파일럿' 단계를 넘어섰습니다. 사용자가 "이러이러한 기능의 앱을 만들어줘"라고 던지면, 독립된 클라우드 샌드박스(안전한 가상 환경)를 스스로 구축합니다. 그 안에서 전체 코드 베이스를 읽고, 파일을 수정하고, 테스트를 돌려 버그가 나면 스스로 고친 뒤 최종 완성본을 들고 옵니다.

 

 

 

🟢 장점

* 실무급 자율 코딩: 30분에서 수 시간이 걸리는 복잡한 마이그레이션(기존 코드를 새 버전으로 이전)이나 기능 구현을 인간 개입 없이 끝마칩니다.

 

* 강력한 보안과 검증:가상 환경에서 직접 테스트 코드를 실행하고 취약점을 분석(Codex Security)하므로, 결과물의 안정성이 매우 높습니다.

 

 

🔴 단점

* 클라우드 종속 및 비용:오픈소스가 아닌 OpenAI의 거대 모델(o3 reasoning 계열 등)을 기반으로 구동되므로, 복잡한 작업을 오래 시킬 수록 토큰 비용(구독료 및 API 비용)이 크게 발생합니다.

 

 

📊 핵심 비교 테이블 한눈에 보기

유형	대표 도구	추천 대상	핵심 장점	핵심 단점
범용/브라우저형	OpenAI Operator, Claude	일반 사용자, 여행/쇼핑 대행	직관적이고 쉬운 사용성	실시간 화면 제어의 느린 속도
업무 자동화형	MS Copilot, MuleRun	직장인, 마케터, 1인 기업	24/7 상시 구동, 뛰어난 보안	초기 규칙 세팅의 번거로움
멀티 에이전트형	CrewAI, LangGraph	개발자, 파워 유저	복잡하고 정교한 협업 가능	무한 루프 위험, 높은 기술 장벽

 

 

 

💡 한 줄 평

현재 AI 에이전트 시장은 크게 두 갈래로 찢어지고 있습니다.

개인 서버나 내 컴퓨터(NVIDIA GPU 등)에 직접 올려 보안 걱정 없이 상시 구동하고, 쓸수록 나에게 최적화되는 나만의 비서를 원한다면 에르메스(Hermes)가 정답입니다. 반면, 비용을 지불하더라도 말 한마디로 당장 서비스 가능한 소프트웨어나 복잡한 코딩 결과물을 뽑아내고 싶다면 OpenAI의 코덱스(Codex)가 압도적이죠.

도구는 무기일 뿐, 내가 가진 귀찮은 문제를 가장 잘 풀어줄 도구를 고르는 안목이 필요한 시점입니다. 여러분은 어떤 에이전트가 가장 매력적으로 다가오시나요?

재미있게 읽으셨다면 공감과 구독 부탁드립니다! 😉





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Hermes, OpenClaw, Codex?

요즘 난리 난 고성능 AI 에이전트 완벽 비교!

2026년 AI 업계에서 가장 뜨거운 키워드는 단순 챗봇이 아닙니다.
이제는 직접 행동하고, 기억하고, 작업을 수행하는 “AI 에이전트” 시대가 열렸습니다.

특히 최근 가장 많이 언급되는 3대장이 바로:

• Hermes Agent
• OpenClaw
• OpenAI Codex

입니다.

커뮤니티에서는 “AI 에이전트 전쟁”이라는 말까지 나올 정도인데요.
각각 방향성이 완전히 다릅니다.

 

 

 

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한눈에 보는 핵심 차이

 

 

 

 

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1. Hermes Agent — “스스로 성장하는 AI”

Hermes가 충격적인 이유는
단순히 명령을 수행하는 수준이 아니라:

• 실패를 기억하고
• 작업 패턴을 학습하고
• 새로운 스킬을 자동 생성

하기 때문입니다. (OneClaw)

즉:

“한 번 배운 건 다음부터 더 잘한다”

는 개념이 실제로 구현된 AI 에이전트입니다.

특히 개발자 커뮤니티에서:

• “진짜 미래 같다”
• “OpenClaw보다 더 똑똑하게 느껴진다”

라는 반응이 많습니다. (Reddit)

 

 

장점

• 장기 기억 능력
• 반복 작업 자동 학습
• 로컬 실행 가능
• API 비용 절감 가능

 

 

단점

• 아직 생태계는 작음
• 기업용 연동은 OpenClaw보다 약함

 

 

 

 

 

 

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2. OpenClaw — “AI 에이전트의 안드로이드”

OpenClaw는 현재 가장 거대한 오픈소스 AI 에이전트 플랫폼입니다.

특징은:

• Slack
• Discord
• WhatsApp
• Teams
• 이메일
• 캘린더

등을 모두 연결할 수 있다는 점입니다. (OneClaw)

쉽게 말하면:

“AI 비서 운영체제”

에 가깝습니다.

특히:

• 수천 개 스킬
• 엄청난 커뮤니티
• 다양한 플러그인

덕분에 활용성이 압도적입니다. (OpenClaw Skills Hub)

 

 

장점

• 가장 강력한 생태계
• 기업 자동화 최강
• 멀티채널 지원
• 확장성 압도적

 

 

 

단점

• 설정 난이도 높음
• 보안 이슈 지속 제기

실제로 최근 연구에서는:

• 메모리 오염
• 스킬 공격
• 권한 문제

등이 주요 위험으로 분석됐습니다. (arXiv)

 

 

 

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3. Codex — “개발자용 AI 에이전트”

OpenAI 의 Codex는 방향 자체가 다릅니다.

Hermes·OpenClaw가:

“AI 운영 시스템”

이라면,

Codex는:

“초강력 코딩 파트너”

에 가깝습니다.

특징:

• 코드 생성
• 디버깅
• CLI 실행
• IDE 통합

에 특화되어 있습니다.

그래서 Reddit에서도:

“Hermes는 OpenClaw보다 Codex와 더 비슷하다”

라는 이야기가 나옵니다. (Reddit)

 

 

 

장점

• 코딩 성능 매우 강력
• 개발 생산성 극대화
• 사용 난이도 낮음

 

 

 

단점

• 범용 AI 운영은 약함
• 멀티채널 자동화 부족

 

 

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요즘 커뮤니티 반응은?

재미있는 건:

“하나만 쓰지 않는다”

는 점입니다.

많은 고급 사용자들이:

• OpenClaw = 전체 운영
• Hermes = 학습·자동 개선
• Codex = 코딩

조합으로 사용 중입니다. (Reddit)

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결국 누가 최고인가?

정답은 목적에 따라 달라집니다.

이런 사람에게 추천

• 자동화·개인 비서 → Hermes
• 기업 운영·통합 → OpenClaw
• 개발 생산성 → Codex

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개인적으로 가장 무서운 건 Hermes

왜냐하면:

“시간이 지날수록 더 똑똑해지는 AI”

라는 개념이 현실화되고 있기 때문입니다.

지금 AI 업계는 단순 모델 경쟁이 아니라:

• 기억
• 행동
• 학습
• 자율성

경쟁으로 넘어가고 있습니다.

그리고 그 중심에
Hermes, OpenClaw, Codex가 있습니다.

 

 

 

 

 

 

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3.[IT 트렌드] 갓대희님의 AI Agent, 설명이 자세하다. 공부해보자.

 

요즘 에이아이 에이전트가 유행하고 있는데, 접근을 못해보았다. 그렇게 편하다는데...

 

 

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Antigravity 2.0 마이그레이션(1.0에서 2.0으로) : 안티그래비티 2.0 업데이트 후 IDE가 안 켜지고 확장프

 

 

 

매번 들여다 봐야지, 봐야지 하면서 엄두가 안나서 보지 못했다. 하지만 이제 보아야 할때가 왔다. 

 

 

 

 

 

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1.[IT 트렌드] 챗GPT를 넘어선 다음 단계, 'AI Agent(인공지능 에이전트)'란 무엇일까?

 

 

 

안녕하세요! 최근 IT 업계에서 가장 뜨겁게 떠오르는 키워드가 무엇인지 아시나요? 바로 'AI Agent(인공지능 에이전트)'입니다.

지금까지 우리가 사용하던 챗GPT나 클로드 같은 AI가 "질문하면 대답해 주는 비서"였다면, AI 에이전트는 "알아서 일을 끝마쳐 주는 대리인"에 가깝습니다. 실무와 일상의 패러다임을 바꿀 AI 에이전트가 정확히 무엇이고, 왜 주목받고 있는지 쉽게 정리해 드립니다!

 

 

 

1. AI Agent란 무엇인가요?

기존의 generative AI(생성형 AI)는 사용자가 프롬프트를 입력해야만 결과물을 만들어내는 수동적인 도구였습니다. 반면, AI 에이전트는 스스로 목표를 이해하고, 계획을 세우며, 실행까지 완료하는 주도적인 AI 시스템을 뜻합니다.

쉽게 비유하자면 다음과 같습니다.

*기존 런닝머신 AI:

"제주도 맛집 찾아줘" ➡ 맛집 리스트를 보여줌.

 

* AI 에이전트:

"내 예산과 취향에 맞춰 다음 주 제주도 여행 코스 짜고, 비행기랑 숙소까지 예약해 줘" ➡ 스스로 인터넷을 검색하고, 일정을 조율한 뒤 결제 직전 단계까지 완료함.

*핵심 요약:  AI 에이전트는 단순히 '말을 잘하는 AI'가 아니라, '행동(Action)하는 AI'입니다.

 

2. AI 에이전트의 4가지 핵심 요소

AI 에이전트가 스스로 일할 수 있는 이유는 다음과 같은 4가지 메커니즘이 유기적으로 작동하기 때문입니다.

요소	역할	설명
목표 (Goal)	방향성 설정	사용자가 부여한 궁극적인 임무를 이해함
기억 (Memory)	콘텍스트 유지	과거의 대화나 작업 방식을 기억하고 학습함 (단기/장기 기억)
기획 (Planning)	문제 해결 프로세스	큰 목표를 작은 단위의 태스크로 쪼개고 순서를 정함
도구 (Tools)	실행력	웹 브라우징, 계산기, API 호출 등 외부 도구를 직접 활용함

 

 

 

 

3. 기존 챗봇 vs AI 에이전트 차이점 한눈에 보기

구분	일반 챗봇 (Chatbot)	AI 에이전트 (AI Agent)
작동 방식	수동적 (질문-답변)	능동적 (목표 부여-스스로 실행)
작업 단위	단발성 태스크	연속적인 워크플로우 처리
자율성	낮음 (인간의 지속적인 개입 필요)	높음 (스스로 판단 및 오류 수정)
대표 예시	챗GPT 기본형, 단순 상담 챗봇	Devika(AI 개발자), 오토GPT, 자율형 비즈니스 자동화 툴

 

 

 

 

 

4. 우리 삶을 어떻게 바꿀까? (활용 예시)

앞으로 AI 에이전트가 대중화되면 일상과 업무 환경에 엄청난 변화가 찾아옵니다.

* 직장에서의 초개인화 비서: "이번 달 매출 보고서 작성해서 마케팅팀에 메일로 보내줘"라고 한마디만 하면, AI가 사내 데이터를 취합하고 피피티를 만들어 메일 발송까지 끝냅니다.

* 개발 업무의 자동화: 사람이 대략적인 기획서만 주면, AI 에이전트가 코드를 짜고, 테스트를 거쳐 버그를 스스로 수정한 뒤 배포까지 마칩니다.

 

* 일상의 매니저: 사용자의 건강 데이터와 스케줄을 분석해 알아서 식단을 주문하고, 병원 예약을 잡거나, 자산 관리 포트폴리오를 리밸런싱합니다.



마치며 : 빅테크 기업들의 전쟁터

현재 오픈AI, 구글, 마이크로소프트, 메타 등 글로벌 빅테크 기업들은 모두 다음 격전지로 'AI 에이전트'를 꼽고 있습니다. LLM(거대언어모델) 성능 경쟁을 넘어, 이제는 "누구의 AI가 실생활과 업무에서 더 똑똑하게 대행해 주는가"의 싸움이 시작된 것이죠.

인간이 번거로운 단순 반복 작업이나 복잡한 조율 과정에서 해방될 날이 머지않아 보입니다. 여러분은 AI 에이전트가 나온다면 가장 먼저 어떤 일을 시키고 싶으신가요?

댓글로 의견을 남겨주세요! 😉

 

 

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