Hermes Agent 로컬 AI 에이전트 만들기
중급40분2026-05-30
클라우드 LLM API 대신 로컬 GGUF 모델을 사용하는 Hermes Agent를 설정하고, requests 기반 웹 검색 도구를 연결해 발표 사례 조사와 베스트 발표자 선정 보조 작업을 수행합니다. 최종 결과물은 config.yaml, tools/search.py, tools/__init__.py가 포함된 로컬 AI 에이전트 프로젝트 묶음이며, 터미널에서 실행해 검색 결과를 반영한 요약을 확인할 수 있습니다.
이 코칭은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- Hermes Agent 저장소를 로컬에서 실행할 준비를 할 수 있습니다
- config.yaml로 로컬 모델 백엔드와 실행 파라미터를 설정할 수 있습니다
- requests 기반 웹 검색 도구를 에이전트에 연결할 수 있습니다
- 발표 사례 조사 업무를 로컬 AI 에이전트 작업으로 실행할 수 있습니다
어떻게 진행해요
1. 환경 검증
2. 저장소 내려받기
3. 가상환경 준비
4. 패키지 설치
5. 로컬 모델 설정 작성
6. 검색 도구 추가
7. 도구 등록 연결
8. 발표 사례 조사 실행
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요