헤르메스 에이전트 5개로 뉴스 큐레이션부터 주식 매매까지 자동화한 방법 전부 공개합니다 (AI 엔지니어 샘 호트만님)

한 줄 핵심

헤르메스 에이전트를 개인용으로도 충분히 활용할 수 있으며, 결정론적인 업무는 외부에서 자동화하고 기억·취향·판단만 에이전트에 맡기면 뉴스 큐레이션, 커뮤니티 관리, 콘텐츠 제작, 메일 대응, 주식 매매 보조까지 실무적으로 묶어낼 수 있다는 사례다.

시간별 요약

1. 0:00
   헤르메스 에이전트는 조직용 도구라는 편견과 달리 개인의 반복 업무를 분해해 자동화하는 데도 효과적이다. 먼저 정형화된 결정론적 업무를 최대한 자동화하고, 그 위에 메모리와 개인 취향을 얹는 방식으로 운영한다.
2. 3:02
   AI 뉴스와 소셜 글을 긁어 카카오톡으로 보내는 운영 에이전트, 커뮤니티 멤버십과 클래스룸 권한을 관리하는 에이전트, 개인 지식베이스를 질의응답하는 에이전트가 핵심 흐름이다. 특히 Obsidian의 Markdown과 front matter를 활용해 살아 있는 지식베이스를 만들고, 그 내용을 커뮤니티 상담과 AI 강사 역할에까지 확장한다.
3. 9:01
   유튜브와 쓰레드, 링크드인 같은 콘텐츠 업무도 에이전트로 분리해 처리한다. 조회수·좋아요·댓글이 좋은 아웃라이어 영상과 최근 지표를 모아 추천을 받고, 자막과 스크립트를 넣어 자신의 문체로 재작성하며, 카카오톡 CLI와 MCP 연동으로 결과를 배포한다.
4. 19:00
   에이전트의 품질은 입력한 레퍼런스와 스킬 설계에 크게 좌우된다. 잘 터진 글과 대본을 여러 개 넣어 일반화시키고, 새로운 세션에서 점수를 올리는 식으로 메모리와 스킬을 계속 다듬어야 실제로 쓸 만한 출력이 나온다.
5. 33:01
   주식 매매 영역에서는 섹터·ETF 중심의 매크로 판단, 뉴스 요약, 매매 근거 정리, 백테스트를 결합한 에이전티드 워크플로를 실험한다. 결정론적인 주문 로직과 도구는 외부 코드로 만들고, 장기 기억과 감정 제어 같은 부분을 헤르메스 에이전트에 맡기는 구조가 핵심이다.

실무 인사이트

• 반복 업무를 에이전트화할 때는 먼저 규칙이 분명한 부분을 코드나 워크플로로 고정하고, 에이전트에는 요약·판단·취향 보정만 맡기는 것이 안정적이다.
• 개인용 에이전트도 잘 작동하려면 지식베이스가 핵심이므로, 문서·대화·성과 데이터를 정리해 front matter나 라벨로 구조화해 두는 것이 중요하다.
• 콘텐츠나 트레이딩처럼 품질 편차가 큰 업무는 출력 자동화보다 레퍼런스 수집과 회귀식 개선이 먼저이며, 그다음에 퍼블리싱이나 실행 자동화를 붙여야 한다.