나는 요즘 Hermes Agent를 꽤 실무적으로 쓰고 있다. 단순히 터미널에서 질문하고 답을 받는 용도라기보다, 회사 안에서 챗봇처럼 쓰고, 문서를 정리하고, 반복되는 업무 흐름을 기억시키는 쪽에 더 가깝다. 그래서 Hermes Agent에 /learn 명령어가 들어간 흐름이 꽤 반갑게 느껴졌다.
공식 문서 기준으로 /learn은 내가 설명한 내용, 로컬 디렉터리, URL, 방금 같이 진행한 작업 흐름, 붙여 넣은 메모 같은 것에서 재사용 가능한 스킬을 만들어주는 명령이다. 말하자면 “이 작업 방식, 다음에도 이렇게 해줘”를 조금 더 정식 절차로 남기는 기능이다.
회사에서 AI 에이전트를 쓰다 보면 중요한 건 똑똑한 답변 한 번이 아니라, 같은 맥락을 다음 주에도 잊지 않는 것이다.
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내가 회사 업무에서 /learn을 먼저 떠올린 이유
회사를 운영하면서 개발만 보는 것이 아니라 문서 정리, 배포와 운영, 백엔드와 프론트 협업, 사내 챗봇 같은 문제를 같이 보게 된다. 이런 일은 한 번 답을 잘 받는 것보다, 우리 회사에서 반복되는 방식과 예외를 다음에도 잊지 않는 것이 더 중요하다.
특히 솔루션 개발, SCM, RFID, ERP, PRM처럼 산업군마다 업무 용어와 절차가 다른 시스템을 오래 다뤄보면, 문서의 양보다 맥락을 유지하는 일이 더 어렵다는 걸 느낀다. 그래서 Hermes Agent의 /learn은 단순한 편의 명령이 아니라, 회사 문서 정리와 챗봇 운영에서 “우리 방식”을 축적할 수 있는 기능으로 보였다.
요약
- Hermes Agent는 메모리와 스킬을 통해 같은 작업 방식을 다음 세션에도 이어갈 수 있는 구조를 갖고 있다.
/learn은 사용자가 설명한 자료나 작업 흐름을 Hermes Agent가 다음에도 다시 쓸 수 있는 작업 방식으로 정리해주는 기능에 가깝다.- 회사 챗봇, 문서 정리, 내부 업무 절차 자동화처럼 반복 규칙이 많은 환경에서 특히 의미가 있다.
- 다만 회사 문서를 다룰 때는 민감 정보, 사내 규칙, 검토 책임을 명확히 나눠야 한다.
회사에서 Hermes Agent를 쓰는 방식
나는 오히려 Hermes Agent를 코딩에는 거의 쓰지 않는다. 코딩 쪽은 Claude Code로 이미 익숙한 workflow가 있고, Codex도 제대로 잘 돌아가서 바로 결과를 확인하는 데는 그쪽을 이용하는 편이다.
대신 Hermes Agent는 회사에서 챗봇처럼 질문을 받아주고, 흩어진 문서를 정리하고, 회의나 업무 기록을 다음 액션으로 바꾸는 데 쓸 수 있는 에이전트로 보고 있다. 내 기준에서는 “코딩 도구 하나 더”라기보다, 회사 안의 반복적인 지식 정리와 업무 흐름을 맡기는 쪽에 더 가깝다.
특히 문서 업무는 한 번 잘 정리한다고 끝나지 않는다. 팀마다 표현 방식이 다르고, 프로젝트마다 약어가 다르고, 보고서 형식도 조금씩 다르다. 처음에는 사람이 계속 설명해줘야 한다. 그런데 어느 순간부터는 “우리 회사에서는 이 표현을 이렇게 정리한다”, “이 프로젝트 문서는 이 구조로 나눈다” 같은 절차가 쌓인다.
/learn이 반가웠던 이유
그동안 이런 절차를 남기는 방법은 주로 스킬이었다. Hermes Agent가 복잡한 작업을 끝냈거나, 내가 방향을 고쳐줬거나, 반복 가능한 흐름을 발견하면 스킬로 저장해 다음에 다시 불러오는 식이다. 이 구조 자체는 이미 좋았다.
/learn이 반가운 건 이 과정을 더 자연스럽게 만들어주기 때문이다. 매번 직접 SKILL.md를 손으로 쓰는 게 아니라, “이 디렉터리의 문서 정리 방식을 배워”, “방금 우리가 한 이 보고서 정리 흐름을 스킬로 남겨”, “이 URL의 운영 문서를 보고 반복 절차를 만들어”처럼 말할 수 있다.
이건 회사 환경에서 꽤 중요하다. AI 도구는 처음에는 신기하지만, 실무에서는 결국 반복 작업을 얼마나 안정적으로 줄여주느냐가 남는다. /learn은 그 반복 작업을 에이전트 쪽 절차 기억으로 바꾸는 버튼처럼 보인다.
문서 정리 업무에서 떠오른 활용
회사 문서는 대개 예쁘게 정리되어 있지 않다. 회의록, 위키, 설계서, 운영 가이드, 장애 대응 기록이 조금씩 다른 형식으로 쌓인다. 여기서 Hermes Agent에게 “문서 정리해줘”라고만 하면 매번 결과가 조금씩 달라질 수 있다.
하지만 /learn으로 우리 팀의 문서 구조를 스킬화하면 이야기가 달라진다. 예를 들어 장애 기록은 현상 → 영향 → 원인 → 조치 → 재발 방지로 정리하고, 프로젝트 요약은 목표 → 현재 상태 → 리스크 → 다음 액션으로 정리하게 만들 수 있다. 이게 한 번 스킬로 남으면 다음 문서에서도 같은 틀을 재사용할 수 있다.
물론 모든 문서를 무작정 학습시키자는 뜻은 아니다. 사내 보안 문서, 고객 정보, 계정 정보는 별도로 다뤄야 한다. 다만 공개 가능한 내부 절차나 문서 작성 규칙을 스킬로 정리하는 건 충분히 현실적이다.
회사 챗봇으로 쓸 때의 의미
회사 챗봇에서 가장 답답한 순간은 “지난번에도 말했는데”가 반복될 때다. 어느 팀은 짧은 답을 좋아하고, 어느 팀은 근거 링크를 꼭 원하고, 어떤 업무는 표보다 액션 아이템 목록이 낫다. 이런 취향과 절차가 쌓이지 않으면 챗봇은 매번 처음 보는 사람처럼 답한다.
Hermes Agent의 메모리는 작은 선호와 환경 정보를 기억하는 데 맞고, 스킬은 더 긴 절차를 기억하는 데 맞다. /learn은 이 둘 중 특히 스킬 쪽을 쉽게 만드는 기능으로 보인다. 회사 챗봇이 단순 Q&A를 넘어 “우리 팀 방식대로 정리해주는 도구”가 되려면 이런 학습 루프가 중요하다.
개인적으로는 여기서 Hermes Agent의 방향이 마음에 든다. 한 번 대답하고 사라지는 챗봇이 아니라, 같이 일하면서 절차를 익히고, 틀리면 고쳐지고, 다음번에는 더 회사답게 움직이는 에이전트에 가깝기 때문이다.
그래도 조심해야 할 부분
다만 /learn이 있다고 해서 아무 자료나 던져도 된다는 뜻은 아니다. 회사에서 쓰려면 최소한 세 가지는 분리해야 한다.
첫째, 스킬로 남겨도 되는 절차와 남기면 안 되는 정보를 나눠야 한다. 둘째, 고객명·토큰·계정·계약 조건처럼 민감한 값은 절대 절차 문서 안에 섞이면 안 된다. 셋째, 스킬이 만들어진 뒤에도 사람이 한 번은 읽어봐야 한다. 자동화된 절차가 틀린 방향으로 굳어지면 오히려 위험하다.
그래서 내 기준에서 /learn은 “마법처럼 회사 지식을 다 먹이는 기능”이 아니다. 오히려 사람이 검토 가능한 형태로 반복 절차를 남기는 기능에 가깝다. 이 정도 거리감이 실무에서는 더 안전하다.
마무리
Hermes Agent를 회사 챗봇과 문서 정리에 쓰다 보면, 결국 핵심은 기억이다. 정확히는 아무거나 기억하는 것이 아니라, 다시 쓸 만한 절차만 잘 골라 기억하는 것이다.
그런 점에서 /learn은 꽤 실용적인 방향의 기능이다. 회사 문서 정리 방식, 팀별 응답 스타일, 반복되는 운영 절차를 스킬로 남길 수 있다면 Hermes Agent는 단순한 AI 채팅창이 아니라 회사 업무 방식에 맞춰 조금씩 자라는 에이전트가 된다.
아직은 조심스럽게 써야 한다. 그래도 내가 회사에서 Hermes Agent를 쓰는 방식과는 방향이 잘 맞는다. 챗봇이 점점 “우리 회사 일을 아는 도구”가 되려면, 이런 학습 루프가 꼭 필요하다고 느꼈다.