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title: "헤르메스 에이전트, 오픈클로 제치고 오픈소스 AI 에이전트 1위로 올라섬"
published: 2026-05-11T10:05:04.377Z
canonical: https://jeff.news/article/2351
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# 헤르메스 에이전트, 오픈클로 제치고 오픈소스 AI 에이전트 1위로 올라섬

누스 리서치의 헤르메스 에이전트가 오픈라우터 글로벌 일일 앱 및 에이전트 순위에서 오픈클로를 제치고 1위에 올랐다. 헤르메스는 하루 약 2,240억 토큰을 처리하며, 실행-학습-개선 루프와 누적형 메모리 구조를 앞세워 오픈소스 AI 에이전트 시장에서 존재감을 키우고 있다.

## 오픈소스 AI 에이전트 1위가 바뀜

- 누스 리서치의 ‘헤르메스 에이전트(Hermes Agent)’가 오픈라우터(OpenRouter) 글로벌 일일 앱 및 에이전트 순위에서 1위에 오름
  - 기존 강자는 ‘오픈클로(OpenClaw)’였음
  - 헤르메스는 하루 약 2,240억 토큰을 처리하고, 오픈클로는 약 1,860억 토큰 수준으로 집계됨

- 이 변화는 단순 트래픽 순위 이상의 의미가 있음
  - 오픈클로 창립자 피터 스타인버거가 올해 2월 오픈AI에 합류함
  - 이후 오픈클로는 독립 오픈소스 재단 체제로 전환됐고, 오픈AI는 후원사로 참여하는 구조가 됨
  - 시장에서는 오픈소스 에이전트 생태계의 주도권이 다시 열렸다는 평가가 나옴

> [!IMPORTANT]
> 숫자만 보면 헤르메스가 하루 처리량에서 오픈클로보다 약 380억 토큰 앞섬. 오픈소스 에이전트 경쟁이 실제 사용량 지표로도 움직이기 시작한 셈임.

## 둘의 철학이 꽤 다름

- 오픈클로는 “많은 플랫폼에 동시에 붙는 에이전트”에 가깝음
  - 중앙 웹소켓 게이트웨이(WebSocket Gateway) 기반 구조를 사용함
  - 텔레그램, 디스코드, 슬랙, 왓츠앱, 시그널 등 50개 이상의 메시징 채널 연결에 초점을 둠
  - 즉, 핵심 질문은 “어디서든 같은 에이전트를 쓸 수 있나”임

- 헤르메스는 “일을 하면서 점점 익숙해지는 에이전트” 쪽임
  - 핵심 구조는 실행(do)-학습(learn)-개선(improve) 루프임
  - 작업을 끝낸 뒤 자신의 수행 과정을 분석하고, 나중에 다시 쓸 수 있는 스킬 파일을 자동 생성함
  - 오래 쓸수록 특정 워크플로우에 맞춰지는 누적형 에이전트를 지향함

- 메모리 구조도 꽤 노골적으로 장기 사용을 겨냥함
  - 사용자와 에이전트 상태는 영속 스냅샷으로 저장함
  - 모든 세션 기록은 SQLite 기반 전문 검색 데이터베이스에 넣음
  - 반복 작업 로직은 스킬 파일로 분리해 다시 쓸 수 있게 만듦

```mermaid
sequenceDiagram
    participant 사용자
    participant 헤르메스
    participant 메모리
    participant 스킬파일
    사용자->>헤르메스: 목표와 작업 요청
    헤르메스->>메모리: 과거 세션과 상태 조회
    헤르메스->>사용자: 작업 실행 결과 반환
    헤르메스->>헤르메스: 수행 과정 분석
    헤르메스->>스킬파일: 재사용 가능한 작업 로직 저장
    사용자->>헤르메스: 유사 작업 재요청
    헤르메스->>스킬파일: 저장된 스킬 재사용
```

## 기능 확장 속도도 빠름

- 헤르메스는 올해 2월 출시 이후 버전업마다 연결 범위와 실행 환경을 넓혀 옴
  - v0.9.0 ‘에브리웨어(Everywhere)’에서는 안드로이드 터먹스(Termux), 아이메시지, 위챗, 위컴, 로컬 웹 대시보드를 추가함
  - 이 시점에 지원 플랫폼 수는 16개로 늘어남

- v0.11.0 ‘인터페이스(Interface)’에서는 개발자 경험과 추론 경로를 손봄
  - 리액트와 잉크 기반 터미널 UI를 재구성함
  - AWS 베드록, 엔비디아 NIM, 버셀 AI 게이트웨이 같은 추론 경로를 추가함
  - GPT-5.5 코덱스 오스(OAuth) 연동도 들어감

- 최신 v0.13.0 ‘테너시티(Tenacity)’는 멀티 에이전트 운영에 가까워짐
  - 칸반(Kanban) 기반 멀티 에이전트 작업 보드를 도입함
  - 하트비트 모니터링, 좀비 탐지, 환각 복구 기능을 추가함
  - ‘/goal’ 명령으로 에이전트가 여러 턴에 걸쳐 목표를 유지하도록 했고, 구글 챗까지 지원해 총 20개 플랫폼과 연결됨

## 보안은 양쪽 다 숙제임

- 오픈클로는 이미 심각한 취약점이 여러 번 나왔음
  - CVE-2026-25253 등 일부 취약점은 CVSS 9.9 수준으로 평가됨
  - 클로허브에 등록된 2,857개 스킬 가운데 341개가 악성 코드로 판정됨
  - 인터넷에 노출된 오픈클로 인스턴스도 수만 건 확인된 바 있음

- 헤르메스도 안전지대는 아님
  - 4월 말 공개된 CVE 중 CVE-2026-7113은 웹훅 인증 누락 문제를 포함함
  - 다만 v0.13.0에서 기본 데이터 마스킹, 디스코드 역할 기반 허용 목록, 왓츠앱 외부 사용자 차단, 오스 흐름 패치 등 8개 최고 우선순위(P0) 보안 문제를 수정함

> [!WARNING]
> 에이전트는 채팅봇보다 권한이 세고 연결 지점도 많음. 메시징, API 키, 스킬 실행, 웹훅이 엮이면 취약점 하나가 운영 자동화 전체로 번질 수 있음.

## 실제 운영에서는 섞어 쓰는 흐름도 나옴

- 헤르메스는 오픈클로 사용자의 전환 장벽을 낮추는 기능을 넣음
  - 설치 과정에서 기존 ‘~/.openclaw’ 디렉터리를 자동 감지함
  - 설정, 메모리, 스킬, API 키를 가져올 수 있음
  - ‘hermes claw migrate’ 명령으로 선택적 마이그레이션과 충돌 관리도 지원함

- 개발자 커뮤니티에서는 두 프레임워크를 병행하는 사례도 늘고 있음
  - 오픈클로는 다중 채널 라우팅과 오케스트레이션에 사용함
  - 헤르메스는 반복 실행과 학습 루프 엔진으로 사용함
  - 둘은 에이전트 통신 프로토콜(ACP)을 통해 연동됨

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## 기술 맥락

- 오픈클로와 헤르메스의 차이는 “연결성”과 “누적성”의 차이에 가까워요. 오픈클로는 50개 이상 메시징 채널을 묶는 게 강점이라 여러 플랫폼에서 같은 에이전트를 호출해야 할 때 유리해요.

- 헤르메스가 실행-학습-개선 루프를 강조하는 이유는 반복 업무 때문이에요. 에이전트가 매번 처음부터 추론하면 비싸고 느리거든요. 과거 세션과 스킬 파일을 남기면 비슷한 작업을 더 안정적으로 처리할 수 있어요.

- SQLite 기반 전문 검색 데이터베이스를 둔 것도 같은 맥락이에요. 에이전트가 “전에 했던 방식”을 찾으려면 기억이 단순 로그 파일이면 부족해요. 검색 가능한 세션 기록이 있어야 반복 작업에서 성능 개선이 가능해져요.

- v0.13.0의 칸반, 하트비트, 좀비 탐지는 멀티 에이전트 운영에서 필요한 장치예요. 여러 에이전트가 동시에 돌면 작업 상태가 사라지거나 멈춘 에이전트가 방치될 수 있거든요. 그래서 기능 추가라기보다 운영 제어면에 가까워요.

- 보안 이슈가 계속 나오는 건 에이전트가 많은 권한을 모으기 때문이에요. 메시징 채널, 웹훅, API 키, 스킬 실행이 한 프로세스 안에 엮이면 편해지는 만큼 공격 표면도 커져요.

## 핵심 포인트

- 헤르메스 에이전트는 하루 약 2,240억 토큰을 처리해 오픈클로의 1,860억 토큰을 앞섬
- 오픈클로는 50개 이상 메시징 채널 연결에 강하고, 헤르메스는 반복 실행과 학습 루프에 초점
- 헤르메스 v0.13.0은 칸반, 하트비트 모니터링, 좀비 탐지, 환각 복구, 구글 챗 지원을 추가

## 인사이트

AI 에이전트 경쟁이 ‘어디에 연결되냐’에서 ‘작업을 얼마나 오래 기억하고 개선하냐’로 넘어가는 분위기임. 다만 양쪽 모두 보안 이슈가 있어, 에이전트를 운영 자동화에 붙이려면 기능보다 권한 경계부터 봐야 함.