Nous Research의 AMA(무엇이든 물어보세요)

Gemma 4: 31b는 어떰?

어느 정도 되긴 하는데, 지금 커뮤니티는 Qwen이 agentic 작업에서 훨씬 안정적이고 강력하다고 평가함.

지금 생각엔 27B가 제대로 경험해볼 수 있는 최소 사양이라 8GB는 좀 무리임. Qwen 9B로도 어느 정도 가치는 뽑을 수 있겠지만 좀 고생할 거임. 27B 미만 모델 중에 그나마 좀 쓰이는 건 그거랑 그 변종들 정도임. -teknium

아키텍처 덕분에 drift가 눈에 보이고 수정도 가능함. 스킬이랑 메모리가 불투명한 가중치가 아니라 디스크에 평문으로 저장되거든. 에이전트가 배운 모든 걸 직접 확인할 수 있음. 우리는 Hermes가 과거 세션에서 쓴 스킬을 다시 돌아보고 개선하는 기능을 열심히 만드는 중임. drift랑 장기적인 관점에 대해 고민 많이 하고 있음. 결국 핵심은 우리가 말한 상태를 어떻게 계속 추적하느냐임.

좋게 봐줘서 고마워 ❤️

Hermes Agent랑 에이전트 전반에 대해 핵심부터 이해하고 싶음. 이 분야가 진짜 미친 속도로 변하고 있잖아. 요즘 에이전트 프레임워크들은 다들 비슷한 frontier 모델 쓰면서 툴, 워크플로우, 메모리, 계획, 모델 오케스트레이션 같은 걸 섞어서 쓰는데, 그냥 frontier 모델한테 아이디어 던져주고 알아서 하라고 하는 게 너무 흔해졌음. 그래서 Hermes Agent만의 진짜 차별점이 뭔지 궁금함.

Hermes Agent는 에이전트로서 계속 배우고 성장하도록 설계됨. 몇 가지 설계 결정이 있는데: - 파이썬으로 작성돼서 RL 환경, eval, post-training, 연구 실험에 확장 가능함. - 우리가 유지하는 스킬, 툴, 플러그인에 신경을 많이 씀. 툴 하나하나가 가치를 증명해야 추가됨. - 게이트웨이를 통해 어디서든 쓸 수 있도록 1급 지원함.

사람들이 계속 묻는 질문이 '이걸 도대체 어디에 쓰냐'는 거임. 나도 이해함. Hermes가 강력하긴 한데, 대부분의 AI 에이전트가 그렇듯 일상적인 사용 사례가 딱히 안 떠오름. Hermes가 어떤 문제를 해결하는 걸로 유명해지길 바람? 일반인이 Hermes를 쓰는 시나리오가 뭔지 궁금함. 궁금해하면서도 압도당하는 사람들을 위해 로드맵을 이해하고 싶음.