리포트

01핵심 개요

02핵심 내용 구조

발표자는 자신이 운영하는 AX 컨설팅 회사(조슈아 앤 컴퍼니)에서 헤르메스 에이전트를 직접 한 달간 굴려본 실전 경험을 공유한다. 큰 흐름은 다음과 같다.

• AI 발전 4단계 소개: 노션 코리아 행사에서 들은 개념. ① 사고 파트너 → ② 비서 → ③ 팀원 → ④ 시스템으로서의 AI. 발표자는 헤르메스로 "팀원으로서의 AI" 단계를 직접 구현하고자 했다.
• 설치 방식 비교: 맥미니(로컬) vs 호스팅어(VPS, 웹 서버). 공용 운영에는 VPS를 추천.
• 활용 5단계 방법론: 모으기 → 정리하기 → 도구 세팅 → 다듬기 → 자가 학습.
• 실제 활용 사례: 회의록 적재, 데일리 태스크 제안, 이메일 자동 답장, 사내 ERP, 카피라이팅, 회사 소개서 제작 등.
• 구성원별 활용 + 한계 + 깨달음으로 마무리.

03기술적 맥락

• 헤르메스(Hermes) 에이전트: Slack에 설치해 팀원처럼 쓰는 공용 AI 에이전트. 데스크탑(macOS/Windows) 버전도 존재하나, 공용 사용에는 서버 설치가 더 적합.
• 설치 환경 두 가지

- 맥미니(로컬): 24시간 켜둘 수 있으나 야간 업데이트·정전·전기세·자동 업데이트 불가(터미널에서 수동으로 헤르메스 업데이트 입력 필요)·보안 구멍 우려. - 호스팅어(Hostinger) VPS: 24시간 가동, OS 업데이트·전원 차단 위험 적음, 도커 매니저로 설치. 주소만 노출 안 하면 보안도 나쁘지 않음. 본문 쿠폰 링크로 10% 이상 할인.

• 연동 도구: Slack(메인 채널), Gmail API, 노션, 옵시디언(Obsidian), 깃허브(GitHub), 플라우드 노트(Plaud Note) + 재피어(Zapier), GPT 이미지 2.0 API.
• G스택/G브레인: Y컴비네이터 대표 게리 탠이 만든 오픈소스. G스택은 YC의 사업 SOP·평가 기준, G브레인은 에이전트의 기억(RAG)을 강화하는 도구.
• 토큰: ChatGPT 약 100달러 플랜으로 내부 운영 중이며 초과 사례는 아직 없었음.

04전략적 의미

• AI 네이티브 컴퍼니: Y컴비네이터, 블록(Block) CEO 잭 도시 등이 강조. "AI는 회사의 가정을 깨버린다" — AI가 스스로 매일 나아지는 시스템을 만들 수 있기 때문.
• 조직 스스로 먼저 바뀌어야 한다: AX 컨설팅을 제공하는 입장에서, 도와주려면 자기 조직부터 AI 네이티브로 전환해야 한다는 문제의식.
• 대표 업무 경감: AI가 데일리 태스크 정리를 잘 해주니 대표의 업무량도 줄었다.
• 레거시 없는 소규모 조직이 유리: 기존 도구·관성이 적어 데이터 적재와 전환이 쉽다.
• 보안 담당자 필요론: 모든 조직에 데이터 거버넌스·보안을 책임지는 직원 혹은 에이전트가 필요하다고 주장.

05핵심 워크플로우/방법론

발표자가 제시한 에이전트 활용 5단계:

1. 모으기(데이터 적재): 회사의 공용 자산(노션, Slack, Gmail, CS 문의 등)을 에이전트에 연동·축적. 단, 헤르메스는 연동 도구 지원이 약해 API로 하나씩 붙여야 해 불편함.
2. 정리하기(중앙화): 매일 적재된 데이터를 하나의 중앙 문서/체계로 압축. → 회사의 뇌 = SOP(표준 운영 절차서).
3. 도구 세팅: 옵시디언·깃허브 등 헤르메스와 잘 붙는 도구를 연결.
4. 다듬기(하네스 세팅): 챗봇처럼만 쓰지 말고 코딩·업무 자동화 도구로 쓸 수 있게 환경(harness)을 정비.
5. 자가 학습: 에이전트가 스스로 학습·개선하도록 피드백 루프를 환경에 설계.

06활용 시나리오

1. 회의록 자동 적재 + 이미지 보고: 플라우드 노트로 데일리 스크럼을 녹음 → 재피어로 Slack·옵시디언·깃허브에 마크다운으로 자동 저장 → GPT 이미지 2.0 API로 회의 요약을 이미지 형태로 구성원에게 공유(긴 글 대신 도표로 보기 편함).

1. 이메일 자동 답장(B2B): 하루 30~50건 메일 중 광고 요청 메일 등을 AI가 회사 맥락에 맞는 답장 초안으로 일괄 작성. 대표가 승인하면 일괄 발송. "1일 요약"으로 놓친 답장도 챙겨줌.

1. 데일리 태스크 제안: 회사의 모든 맥락 기반으로 "오늘 할 일·마감·확인 필요 리스크·다음 액션"을 텍스트 + 요약 이미지 도표로 제공. 초기엔 맥락 부족으로 별로였으나 컨텍스트가 쌓이며 품질 급상승.

1. 사내 ERP 셀프 개발: 견적서·세금계산서 발행, 프로젝트·휴가 관리를 에이전트가 직접 개발·운영. 대화로 "세금 계산서 발급하자" 입력 시 처리. 비개발자 PD가 유지보수.

1. 콘텐츠·회사 소개서 제작: 회사 스타일에 맞는 카피라이팅 추출, 최신화된 회사 소개서를 스크린샷 없이 자동 생성.

07현황 및 전망

• 잘 되고 있는가?: 되고 있고 매일 나아지는 중. 팀원 모드 클로드 코드를 일상처럼 쓰는 조직이라 에이전트와 병합해 사용.
• 한계

- 외부 커뮤니케이션·고맥락 대화(계약 등)는 여전히 사람 확인 필요. - AI 의사결정 권한은 제한적 — 돈, 견적서 등은 사람 검수 필수, 암묵지 의존 영역이라 신중한 설계 필요. - 팀원별 AI 리터러시 편차 존재. 단, 에이전트가 항상 사내에 존재하고 로깅을 보여줌으로써 리터러시 향상의 간접 효과도 있음.

• 보안: 고객사 정보는 절대 적재하지 않음. 회의록에서도 회사 정보는 제외. 2차 인증·이중 보안 적용. 가급적 DM보다 공개 채널에서 데이터가 쌓이도록 대화 유도. 에이전트 채널은 알림 끄기.
• 전망: 현재 브리핑·요약·태스크·자동화 수준이나 점점 영역이 넓어질 것. "가능성이 무궁무진하다"는 결론.

08용어 사전

09타임스탬프 딥링크

• AI 발전 4단계: 사고파트너·비서·팀원·시스템 (1:42)
• 맥미니 vs 호스팅어 VPS 설치 비교 (3:31)
• 에이전트 활용 5단계 방법론 소개 (12:31)
• 플라우드 노트로 회의 녹음 자동 적재 (11:30)
• SOP = 회사의 뇌, LLM 위키 개념 (16:16)
• 이메일 자동 답장 일괄 처리 (21:50)
• 한계: 사람 확인 필요 영역과 의사결정 권한 (29:51)
• 깨달음: 소규모 조직 적합·보안이 가장 중요 (31:23)