Hermes Profiles와 Workers: AI에게 역할과 작업 레인을 나누는 법

Lede

AI 에이전트를 오래 쓰다 보면 “더 똑똑한 한 명”보다 “잘 나뉜 여러 역할”이 더 중요해진다. 한 에이전트가 글쓰기, 코드 수정, 자료 조사, 배포 점검, 일정 알림을 모두 맡을 수는 있지만, 모든 일을 한 대화 안에 밀어 넣으면 맥락은 빨리 탁해진다. 실패했을 때도 원인을 나누기 어렵다. 글이 얕았는지, 도구 권한이 부족했는지, 인증이 끊겼는지, 빌드가 깨졌는지가 한 덩어리로 보이기 때문이다.

Hermes Agent의 Profiles와 worker lane은 이 문제를 “역할 분리”로 해결한다. 프로필은 캐릭터 설정이 아니라 독립된 실행 단위다. 각 프로필은 별도의 설정, 세션, 스킬, 기억, 도구 노출을 가질 수 있고, 필요하면 서로 다른 모델이나 작업공간을 기본값으로 삼을 수 있다. 여기에 Kanban 기반 worker 흐름을 붙이면 작업은 말로만 나뉘는 것이 아니라, 카드, 의존성, workspace, handoff를 가진 실행 레인으로 분리된다.

개념

Profiles는 Hermes를 여러 운영자처럼 나누는 기능이다. 예를 들어 한 프로필은 문서와 지식 정리에 집중하고, 다른 프로필은 코드 변경과 테스트에 집중하며, 또 다른 프로필은 배포와 상태 확인을 맡을 수 있다. 핵심은 “누가 더 똑똑한가”가 아니라 “어떤 프로필이 어떤 책임과 도구를 갖는가”다. 프로필을 분리하면 기억과 스킬이 섞이는 일을 줄이고, 특정 작업에 필요한 도구만 열어 둘 수 있다.

Workers는 이 분리를 durable task로 바꾸는 방식이다. Hermes Kanban은 작업을 카드로 만들고, 부모-자식 의존성, 담당 프로필, workspace, 실행 이력, 완료 handoff를 남긴다. 단발성 하위 질문은 즉석 delegation으로 충분하지만, 사람이 나중에 다시 확인해야 하는 작업이나 다른 프로필이 이어받아야 하는 작업은 Kanban worker lane에 올리는 편이 안정적이다.

사용법

출발점은 작게 잡는 것이다. 먼저 hermes profile list, hermes profile create, hermes profile show로 프로필을 만들고 확인한다. 각 프로필에는 맡길 일과 맡기지 않을 일을 같이 적어 둔다. “문서 담당”, “개발 담당”, “운영 담당”처럼 이름을 붙이는 것보다 중요한 것은 기본 workspace, 필요한 toolset, 반드시 읽어야 할 지침, 완료 보고 형식을 분명히 하는 일이다.

그 다음 durable workflow가 필요한 작업만 Kanban에 올린다. hermes kanban create로 카드를 만들고 담당 프로필을 지정하면, dispatcher가 작업을 claim하고 격리된 workspace에서 실행한다. worker는 시작할 때 카드 내용을 읽고, 필요하면 heartbeat를 남기며, 끝나면 요약과 metadata를 남긴다. 이 metadata가 다음 worker의 입력이 된다. 결국 worker lane은 “AI가 알아서 했다”가 아니라 “어떤 역할이 무엇을 읽고 무엇을 남겼는가”를 추적하는 장치다.

짧은 사이드바

실제 운영에서는 글, 이미지, 빌드, 인증, 배포가 한 번에 얽히는 작업이 자주 생긴다. 하나의 프로필이 모두 처리하면 실패 지점이 흐려진다. 반대로 글 작성 프로필, 이미지 생성 프로필, 배포 확인 프로필을 나누면 문제를 좁혀 볼 수 있다. 이때 중요한 교훈은 프로필을 많이 만드는 것이 아니라, 각 프로필의 침묵 범위까지 정하는 것이다.

Pitfalls

첫 번째 함정은 프로필을 성격 놀이로 쓰는 것이다. 말투만 다르고 도구와 기억이 같다면 운영상 분리는 일어나지 않는다. 두 번째 함정은 worker가 끝났다고만 말하고 검증 가능한 artifact를 남기지 않는 것이다. 파일 경로, commit hash, 테스트 수, 발행 slug처럼 다음 사람이 확인할 수 있는 단서를 남겨야 한다. 세 번째 함정은 모든 일을 Kanban에 올리는 것이다. 짧은 비교나 초안 검토처럼 한 세션 안에서 끝나는 일은 delegation이 더 가볍다.

클로징

Hermes의 Profiles와 Workers는 AI를 여러 개 켜는 기능이 아니라, AI에게 조직도를 주는 기능에 가깝다. 좋은 구조는 더 많은 답변을 만드는 구조가 아니라, 필요한 역할만 말하고 나머지는 기다리게 하는 구조다. 작업 레인이 분리될수록 사람은 모든 맥락을 다시 조율하는 관리자에서, 결과와 다음 결정을 판단하는 운영자로 돌아올 수 있다.