오픈클로 vs 헤르메스, 내 AI 비서는 무엇으로 만들까?

KYN BLOG · REVIEW

AI에게 자료를 찾아 달라고 해도 검색 결과를 옮기고 파일을 정리하는 일은 사람이 하는 경우가 많다. 오픈클로(OpenClaw)와 헤르메스 에이전트(Hermes Agent)는 이런 후속 작업까지 맡기도록 AI 모델에 도구와 기억을 연결하는 오픈소스 소프트웨어다.

둘 중 하나를 고를 때는 답변만 비교하기보다 사용할 모델, 작업을 실행할 환경, 연결할 메신저와 운영비를 함께 살펴봐야 한다.

AI로 만든 설명용 이미지입니다. 실제 제품 화면이 아닙니다.

1. 실제로 어떻게 일을 할까?

‘경쟁사 소식을 찾아 보고서로 정리해 줘’라고 요청했다고 해보자. 모델은 다음 행동을 고르고, 검색·브라우저 도구는 자료를 가져오며, 파일 도구는 결과를 저장한다. 에이전트는 도구가 돌려준 결과를 바탕으로 다음 작업을 이어간다.

즉 모델이 판단을 맡고, 도구가 실제 행동을 수행한다. 같은 에이전트라도 어떤 모델과 도구를 연결했는지에 따라 결과가 달라지는 이유다.

예약 실행과 메신저 연결을 추가하면 ‘매일 아침 보고서를 만들어 Telegram으로 보내기’ 같은 형태로 활용할 수 있다. OpenClaw 구조 · Hermes 구조

AI 에이전트의 기본 작업 흐름을 정리한 설명용 도식

2. 설치와 실행 환경은 어떻게 다를까?

OpenClaw는 게이트웨이라는 상시 실행 프로그램을 중심으로 메신저와 대화 세션, 기기를 연결한다. 개인 컴퓨터나 서버에 설치하고 웹 화면·메신저 등으로 이용하는 구조다. 노트북을 꺼도 작업을 계속하려면 별도로 계속 실행되는 환경이 필요하다.

Hermes 역시 개인 컴퓨터나 자체 서버에서 사용할 수 있다. 데스크톱 화면도 제공하며, Nous Research의 공식 Hermes Cloud를 선택할 수도 있다. Cloud는 에이전트를 호스팅해주고 작업공간과 기억을 유지하는 서비스다.

따라서 ‘OpenClaw는 설치형, Hermes는 클라우드형’처럼 나뉘는 것은 아니다. Hermes에서도 직접 설치할지 관리형 호스팅을 쓸지 선택할 수 있다. OpenClaw 설치 · Hermes Desktop · Hermes Cloud

3. 기억과 스킬은 무엇일까?

메모리는 사용자 선호나 프로젝트 정보를 다음 작업에서 참고하도록 저장하는 기능이다. 스킬은 ‘이 보고서는 이런 순서와 형식으로 만든다’처럼 재사용할 작업 절차다. 두 제품 모두 이를 제공한다.

OpenClaw는 장기 기억과 날짜별 기록을 나누어 관리하고 검색한다. Hermes는 핵심 기억을 세션에서 참고하고, 필요한 경우 과거 대화를 검색한다.

Hermes가 강조하는 자기 개선도 유용했던 절차를 스킬로 남기고 고치는 흐름으로 이해하면 쉽다. 모델 자체를 새로 훈련하는 것과는 다르다. 현재 OpenClaw에도 경험을 스킬로 정리하는 기능이 있어 ‘Hermes만 학습한다’고 구분하는 것은 정확하지 않다. OpenClaw 메모리 · Hermes 메모리 · OpenClaw 스킬 개선

4. 휴대폰으로 일을 맡길 수 있을까?

둘 다 Telegram·Discord·Slack·WhatsApp 등 여러 메시징 채널을 지원한다. 휴대폰에서 요청하고, 연결된 컴퓨터나 서버가 처리한 결과를 받는 식이다.

다만 ‘메신저 지원’이라는 한 줄만으로 판단하면 안 된다. 사진·파일 전달, 음성, 그룹 대화, 승인 처리 등 필요한 기능이 해당 연결 방식에서 지원되는지 확인해야 한다.

OpenClaw는 여러 채널과 기기를 어떻게 묶을지, Hermes는 자신이 쓸 화면과 스킬 관리 흐름이 편한지를 먼저 살펴볼 만하다. 이것은 비교의 출발점이며 한쪽만 가능한 기능이라는 뜻은 아니다. OpenClaw 채널 · Hermes 메시징

5. 무료라는데 비용은 왜 생길까?

소프트웨어의 오픈소스 라이선스와 실제 운영비는 별개다. 비용은 크게 모델 사용료, 검색·이미지 등 외부 도구 비용, 서버 비용으로 나뉜다. 기존 AI 구독을 활용할 수 있는지도 공급자와 인증 방식에 따라 달라진다.

Hermes Cloud 역시 모델 사용료를 모두 포함한 무료 서버가 아니다. 공식 안내는 인스턴스 실행 중 컴퓨팅·저장 비용, 정지 중 저장 비용을 구분하며 모델·도구 사용료도 별도로 설명한다.

그래서 어느 쪽이 더 싸다고 단정하려면 같은 모델로 같은 작업을 실행해봐야 한다. OpenClaw 비용 · Hermes 모델 연결 · Cloud 비용

6. 직접 옮겨 쓰면서 느낀 점

나는 OpenClaw에서 구성한 분석·자동화 일부를 Hermes로 옮겨 사용했다. 기존 구성은 재사용할 수 있는 자산이었지만, 예약 작업과 외부 연동은 따로 확인해야 했다. 설정 파일을 옮기는 것과 운영이 그대로 이어지는 것은 달랐다.

Hermes에서는 기억과 작업 절차를 정리해 반복 작업에 활용했다. 다만 저장한 지침을 실제로 따르는지, 결과가 지정한 곳에 남았는지는 다시 확인해야 했다. 이는 기본 설정을 동일 조건에서 비교한 실험이 아니라 자체 코드와 서버를 연결한 환경에서의 경험이다.

공식 이전 도구도 모든 구성을 완전히 복제하지는 않는다. 기억과 스킬 일부를 옮겨도 예약 작업·플러그인·복잡한 연결은 재구성이 필요할 수 있다. 이전 가이드

그래서 무엇을 선택하면 좋을까?

• 이미 OpenClaw 자동화가 잘 돌아간다면: 이전 비용부터 따져보고, 새 환경에는 작은 작업 하나만 먼저 옮겨본다
• 여러 기기와 메신저를 직접 연결하고 싶다면: OpenClaw의 게이트웨이·연결 구성을 먼저 살펴본다
• Hermes의 스킬 관리와 데스크톱 화면이 마음에 든다면: 반복 작업 하나로 시작해본다
• 서버 설정 부담을 줄이고 싶다면: Hermes의 공식 Cloud도 검토하되 모델·도구·호스팅 비용을 따로 확인한다

어느 쪽이든 중요한 파일과 모든 계정을 처음부터 연결하기보다는 전용 작업공간에서 시작하는 편이 좋다. 승인과 격리 기능도 실제 설정 범위를 확인해야 한다. OpenClaw 보안 · Hermes 보안

처음에는 자료 수집과 보고서 작성처럼 작은 작업을 맡겨보자. 연결이 쉬운지, 맥락을 이어가는지, 결과를 고치는 데 얼마나 손이 가는지, 비용이 어느 정도인지 확인하면 자신에게 맞는 도구를 고르기 수월하다.

기준일: 2026년 10월 2일