What's Inside?
씽킹레터가 AI 에이전트 트렌드 인사이트를 전달하는 뉴스레터로 개편되어 돌아왔습니다.
데이터로 세상을 이해하고, AI로 일의 해답을 내리는 시대가 된 지금,
저희는 글로벌 AI 트렌드와 인사이트를 사람의 손으로 적어서 전달하려 합니다.
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AI 에이전트가 내 업무를 완전히 대체한다면?
지난달, GitHub 커뮤니티가 AI 에이전트 하나로 발칵 뒤집혔습니다.
바로 ‘Hermes Agent(헤르메스 에이전트)’ 이야기인데요. 공개와 동시에 인터넷을 뜨겁게 달구며, 세계에서 가장 빠르게 성장한 프로젝트 중 하나로 부상했어요.
실제로 어떤 서비스가 가장 많은 토큰을 소비하는지 보여주는 OpenRouter 지표에서도 Hermes Agent는 오픈클로를 위시한 수 많은 AI 에이전트를 제치고 1위에 올랐어요. 이렇게 많은 사람들이 헤르메스를 찾는 건 단 하나의 호기심이였어요.
“이거, 진짜 내 일을 대신해주는 거 아냐?”
개발자든 마케터든, 실무자라면 한 번쯤 품어봤을 그 막연한 불안을 헤르메스가 단숨에 현실로 끌어왔거든요. 하나의 AI 에이전트가 화제가 된 게 아니라, ‘일하는 방식’ 자체가 흔들릴 수 있다는 가능성이 사람들을 움직였어요.
"내 서버에 상주하는 AI 비서"… 헤르메스의 정체
헤르메스를 한 마디로 요약하면 '내 서버에 24시간 상주하는 AI 코워커'예요. 새 앱을 깔 필요도, 새 화면에 적응할 필요도 없이 텔레그램·슬랙·디스코드 등 메신저에 곧바로 일을 시작할 수 있어요.
이렇게 보면 "요즘 ChatGPT도 기억하고, Claude는 코드까지 짜주고, 오픈클로도 많이 쓰잖아?" 맞아요. 다들 이미 충분히 똑똑하죠.
헤르메스의 차별점은 '얼마나 똑똑하냐'가 아니에요. '어떻게 일하냐'에 있어요.
① 빌려 쓰는 서비스가 아니라, 내가 '소유'하는 비서예요.
ChatGPT·Claude·Gemini는 각 플랫폼이 제공하는 클라우드 서버를 사용하지만, 헤르메스는 오픈소스라 내 서버에 올릴 수 있어요. 즉, 데이터가 외부로 나가는 구조가 아니에요.
② '알아서 일하는' 동료예요.
내가 창을 열고 계속 시켜야 업무를 하는게 지금까지의 AI툴이였다면, 헤르메스는 업무가 주어지면 메신저에 24시간 상주해요. 예를 들면 "마케팅 리포트가 필요해" 라고 말하면, 밤 사이 로그를 분석해 아침에 리포트를 건네줘요.
③ 스스로 알맞는 스킬을 찾아 '학습'해요
대부분의 AI툴들은 외부 툴을 폭넓게 통합하는 '에코시스템 중심'이라, 여러 도구를 연결해야 할 때 강해요. 반면 헤르메스는 '학습 중심'의 단일 에이전트예요. 경험이 쌓일수록 알맞은 스킬·지식으로 자동 저장하는 '동적 메모리'덕에, 반복화된 작업에서 효율이 극대화 되고 있어요.
소유하고, 알아서 움직이고, 스스로 자란다. 그래서 쓸수록 세상에 하나뿐인 '나만을 위한 전속 직원'이 되어가요.
게다가 문턱이 놀랍도록 낮아요. 월 5달러짜리 저사양 서버에서도 거뜬히 돌아가거든요. "AI 에이전트 구축하는데만 비용이 많이 들 것 같은데.." 하는 예상부터 가볍게 빗나가는 셈이죠.
💬 Thinking Point
그래서 다시 처음 질문으로 돌아와볼게요.
"AI에이전트가 내 업무를 대체한다면?"
솔직히 반복적이고 정형화된 업무라면, 상당 부분 헤르메스 같은 AI 에이전트에게 넘어가는건 당연한 흐름이에요. 하지만 진짜 승부가 갈리는 지점은 'AI가 일을 얼마나 잘하느냐'가 아니에요. 'AI를 누가 먼저, 제대로 사용하냐'예요.
기억하고 스스로 학습하는 AI는, 꾸준히 다루며 자기 방식대로 키워낸 사람의 손에서 가장 강력해져요. 똑같은 헤르메스라도 6개월을 함께 일한 사람의 것과 오늘 막 설치한 사람의 것은 완전히 다른 AI가 되어 있을 테니까요.
결국 앞으로의 경쟁력은 AI 자체가 아니라, AI를 얼마나 자연스럽게 업무에 녹여내느냐에 달려 있을지도 몰라요.
그러니 막연한 불안에 머무르기보다, 작은 업무 하나만이라도 AI로 함께 해보는 건 어떨까요? 결국 변화는 거창한 결심보다, 먼저 익숙해진 사람에게서 시작되니까요.
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지난 주 수요일, 씽킹AI팀이 원티드 HIGHFIVE26 현장에 직접 부스를 차리고, 저희가 가장 궁금해 하는 질문 하나를 여쭤봤습니다. "AI 에이전트, 실제로 도입하기 가장 망설여지는 이유가 뭔가요?"
감사히 500명 넘는 분들이 투표를 해주셨는데, 1위는 저희가 예상치 못한 의외의 답이였어요. '너무 비싼 가격'도 '실무까지 쓰기는 애매한 성능'도 아니었어요.
오히려 개인적으로는 모두 사용하고 있지만. 막상 전사적 차원에서 도입하려니 바로 이 한 가지가 발목을 잡더라는 거죠. 생산성이 오른다는 걸 다들 알면서도, 결국 '도입' 버튼 앞에서 멈춰 서게 만드는 이유였습니다.
그 정체가 정확히 뭔지, 그리고 그 벽을 넘어 AI 에이전트를 잘 쓸 수 있는 방법을 4가지로 정리했어요.
마치 우리 회사 이야기 같다면, 아래 아티클에서 확인해 보세요.
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marketing.kr@thinkingai.io
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