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Hermes WebUI: The best way to use Hermes Agent from the web or from your phone!

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포크
Python
언어
MIT
라이선스
2026.07.10
최근 푸시
2026.05.09
별표한 날

AI 분석

설치 난이도: 보통
큐레이터 노트
Hermes WebUI는 자체 호스트 AI 에이전트를 웹에서 편리하게 사용하려는 사용자에게 적합합니다. 특히 영구 메모리와 스케줄링 기능이 필요한 고급 사용자에게 유용하며, CLI에 익숙하지 않은 사용자도 쉽게 접근할 수 있습니다.

강점

  • Hermes CLI와 거의 1:1로 동일한 웹 UI 경험을 제공하여 터미널 없이도 모든 기능을 사용할 수 있습니다.
  • 영구 메모리, 자체 호스트 스케줄링, 자기 개선 스킬 등 고유한 에이전트 기능을 갖추고 있습니다.
  • 설치가 간단하고 (bootstrap.py 한 줄) 추가 빌드 단계나 프레임워크가 필요 없습니다.

약점

  • README가 매우 길고 일부 내용이 잘려 있어 전체 기능을 파악하기 어렵습니다.
  • 기본 Windows는 공식적으로 지원되지 않으며, WSL2 또는 커뮤니티 설정이 필요합니다.
  • 고급 채팅 설정 (Gateway 백엔드)은 아직 완전히 제공되지 않으며 (이슈 #1925 추적 중) 일부 기능이 제한적입니다.

주의사항

  • 서버 중지 방법이 실행 방식에 따라 다르므로 주의해야 합니다 (ctl.sh, bootstrap.py, start.sh 각각 다름).
  • WSL2에서 빌드된 Python 가상 환경은 네이티브 Windows Python과 호환되지 않으므로 별도 설정이 필요합니다.
  • 일부 POSIX 스타일 파일 경로가 작업 공간 브라우저에 표시될 수 있으며, bash를 가정하는 에이전트 도구가 Windows에서 작동하지 않을 수 있습니다.

시작 가이드

  • README의 전체 내용을 다시 확인하여 잘린 부분을 보완하고, 특히 기능 목록과 설정 옵션을 완전히 번역합니다.
  • Windows 사용자를 위해 WSL2 또는 네이티브 설정 가이드를 별도로 문서화합니다.
  • 고급 채팅 설정 (Gateway)이 완료되면 업데이트된 문서를 반영합니다.

README 한국어 번역

이 번역은 AI가 원문 README를 옮긴 것입니다. 원문이 항상 우선합니다.

Hermes Web UI

Hermes Agent는 서버에서 실행되며, 터미널이나 메시징 앱을 통해 접속할 수 있는 정교한 자율 에이전트입니다. 배운 내용을 기억하고 실행 시간이 길어질수록 더 능숙해집니다.

Hermes WebUI는 Hermes Agent를 위한 가볍고 다크 테마의 웹 앱 인터페이스입니다. CLI 경험과 완전히 동일합니다. 터미널에서 할 수 있는 모든 것을 이 UI에서도 할 수 있습니다. 빌드 단계, 프레임워크, 번들러가 필요 없습니다. Python과 vanilla JS만 있으면 됩니다.

레이아웃: 3패널. 왼쪽 사이드바는 세션 및 탐색, 중앙은 채팅, 오른쪽은 작업 공간 파일 탐색입니다. 모델, 프로필 및 작업 공간 컨트롤은 컴포저 푸터에 항상 표시됩니다. 원형 컨텍스트 링은 토큰 사용량을 한눈에 보여줍니다. 모든 설정 및 세션 도구는 Hermes Control Center(사이드바 하단의 실행기)에 있습니다.

<img width="2448" height="1748" alt="Hermes Web UI — 3패널 레이아웃" src="https://github.com/user-attachments/assets/6bf8af4c-209d-441e-8b92-6515d7a0c369" />

<table> <tr> <td width="50%" align="center"> <img width="2940" height="1848" alt="전체 프로필 지원 라이트 모드" src="https://github.com/user-attachments/assets/4ef3a59c-7a66-4705-b4e7-cb9148fe4c47" /> <br /><sub>전체 프로필 지원 라이트 모드</sub> </td> <td width="50%" align="center"> <img alt="설정 사용자 지정, 비밀번호 구성" src="https://github.com/user-attachments/assets/941f3156-21e3-41fd-bcc8-f975d5000cb8" /> <br /><sub>설정 사용자 지정, 비밀번호 구성</sub> </td> </tr> </table>

<table> <tr> <td width="50%" align="center"> <img alt="인라인 미리보기가 있는 작업 공간 파일 브라우저" src="docs/images/ui-workspace.png" /> <br /><sub>인라인 미리보기가 있는 작업 공간 파일 브라우저</sub> </td> <td width="50%" align="center"> <img alt="세션 프로젝트, 태그 및 도구 호출 카드" src="docs/images/ui-sessions.png" /> <br /><sub>세션 프로젝트, 태그 및 도구 호출 카드</sub> </td> </tr> </table>

이것은 Hermes 설정에서 SSH 터널을 통해 안전하게 접근할 수 있는 편리한 웹 UI를 통해 Hermes CLI와 거의 1:1로 동일한 경험을 제공합니다. 단일 명령으로 시작하고, 단일 명령으로 SSH 터널을 만들어 컴퓨터에서 접근할 수 있습니다. 웹 UI의 모든 부분은 기존 Hermes 에이전트와 기존 모델을 사용하며 추가 설정이 필요하지 않습니다.


목차

  • 왜 Hermes인가 — 정의 및 비교
  • 빠른 시작 — 클론 + bootstrap.py / start.sh / ctl.sh
  • 기능 — 채팅, 세션, 작업 공간, 음성, 프로필, 보안, 테마, 패널, 모바일
  • 구성 및 접근 — 자동 발견, 재정의, 원격/Tailscale/전화, 수동 실행
  • Docker — 단일 및 다중 컨테이너 배포
  • 테스트 실행
  • 아키텍처 — 백엔드/프론트엔드 레이아웃, 상태 디렉토리
  • 문서 — 전체 문서 색인
  • 기여자

왜 Hermes인가

대부분의 AI 도구는 세션이 끝날 때마다 초기화됩니다. 사용자가 누구인지, 무엇을 작업했는지, 프로젝트가 어떤 규칙을 따르는지 알지 못합니다. 매번 다시 설명해야 합니다.

Hermes는 세션 간에 컨텍스트를 유지하고, 오프라인 상태에서도 예약된 작업을 실행하며, 실행 시간이 길어질수록 환경에 대해 더 똑똑해집니다. 기존 Hermes 에이전트 설정, 기존 모델을 사용하며 시작하기 위해 추가 구성이 필요하지 않습니다.

다른 에이전트 도구와의 차이점:

  • 영구 메모리 — 사용자 프로필, 에이전트 노트, 재사용 가능한 절차를 저장하는 스킬 시스템; Hermes는 환경을 학습하고 다시 배울 필요가 없습니다.
  • 자체 호스트 스케줄링 — 오프라인 상태에서 실행되고 Telegram, Discord, Slack, Signal, 이메일 등으로 결과를 전달하는 cron 작업
  • 10개 이상의 메시징 플랫폼 — 터미널에서 사용 가능한 동일한 에이전트를 휴대폰에서도 접근 가능
  • 자기 개선 스킬 — Hermes는 경험을 통해 자동으로 스킬을 작성하고 저장합니다; 탐색할 마켓플레이스나 설치할 플러그인이 없습니다.
  • 공급자 중립적 — OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, OpenRouter 등
  • 다른 에이전트 조율 — Claude Code 또는 Codex를 생성하여 무거운 코딩 작업을 수행하고 결과를 자체 메모리로 가져올 수 있습니다.
  • 자체 호스트 — 대화, 메모리, 하드웨어가 모두 사용자 소유입니다.

vs. 경쟁 제품 (환경이 활발히 변화 중 — 전체 분석은 docs/why-hermes.md 참조):

OpenClaw Claude Code Codex CLI OpenCode Hermes
영구 메모리 (자동) 부분† 부분 부분
예약 작업 (자체 호스트) 아니요‡ 아니요 아니요
메시징 앱 접근 예 (15개 이상 플랫폼) 부분 (Telegram/Discord 미리보기) 아니요 아니요 예 (10개 이상)
웹 UI (자체 호스트) 대시보드만 아니요 아니요
자기 개선 스킬 부분 아니요 아니요 아니요
Python / ML 생태계 아니요 (Node.js) 아니요 아니요 아니요
공급자 중립적 아니요 (Claude 전용)
오픈 소스 예 (MIT) 아니요

† Claude Code는 CLAUDE.md / MEMORY.md 프로젝트 컨텍스트와 롤링 자동 메모리를 제공하지만, 완전한 자동 교차 세션 리콜은 아닙니다. ‡ Claude Code는 클라우드 관리 스케줄링(Anthropic 인프라)과 세션 범위의 /loop를 제공합니다. 자체 호스트 cron은 없습니다.

가장 가까운 경쟁자는 OpenClaw입니다. 둘 다 항상 켜져 있고, 자체 호스트되며, 메모리, cron 및 메시징 기능을 갖춘 오픈 소스 에이전트입니다. 주요 차이점: Hermes는 핵심 동작으로 스킬을 자동으로 작성하고 저장합니다(OpenClaw의 스킬 시스템은 커뮤니티 마켓플레이스 중심). Hermes는 업데이트 전반에 걸쳐 더 안정적입니다(OpenClaw는 문서화된 릴리스 회귀가 있고 ClawHub는 악성 스킬 관련 보안 사고가 있었습니다). Hermes는 Python 생태계에서 기본적으로 실행됩니다. 전체 비교는 docs/why-hermes.md를 참조하세요.


빠른 시작

저장소 부트스트랩 실행:

git clone https://github.com/nesquena/hermes-webui.git hermes-webui
cd hermes-webui
python3 bootstrap.py

또는 셸 실행기 사용:

자체 호스트 VM 또는 홈랩 설치의 경우, ctl.shfuserpkill 없이 일반적인 데몬 수명 주기 명령을 래핑합니다:

ctl.sh start는 데몬 래퍼 뒤에서 포그라운드/브라우저 없음 모드로 부트스트랩을 실행하고, 로그를 ~/.hermes/webui.log에 기록하며, .envHERMESWEBUIHOST=0.0.0.0./ctl.sh start와 같은 인라인 재정의를 존중합니다.

서버 중지. 각 실행 방법에는 고유한 중지 경로가 있습니다. ctl.sh start만 PID 파일(~/.hermes/webui.pid)을 작성하기 때문입니다:

>

| 실행 방법 | 중지 방법 |

|---|---|

| python3 bootstrap.py | 터미널에서 Ctrl-C (포그라운드에서 실행) |

| ./ctl.sh start | ./ctl.sh stop (SIGTERM 전송, 대기 후 SIGKILL) |

| 분리된 bootstrap.py (--foreground 없음) 또는 ./start.sh | lsof -i :8787 (또는 ss -tlnp)로 PID를 찾아 kill |

>

./ctl.sh stopbootstrap.py 또는 start.sh로 직접 실행된 서버를 중지할 수 없습니다. 자신이 시작한 프로세스만 관리합니다.

기본 채팅 실행 방식. WebUI는 Hermes 에이전트를 프로세스 내에서 실행하며, HERMESHOME 구성을 직접 읽습니다. 채팅 실행을 위해 외부 Hermes/에이전트 OpenAI 호환 API 서버에 연결하지 않습니다. HERMESAPI_URL은 Tasks/cron 상태 프로브에서만 읽히며 채팅을 라우팅하지 않습니다.

>

외부 엔드포인트를 실행하는 경우 두 가지 옵션:

>

1. 모델을 채팅 공급자로 사용 (현재 지원): 설정 → 공급자에서 base_url = http://127.0.0.1:8642/v1 및 베어러 토큰을 사용하여 사용자 정의 OpenAI 호환 공급자로 추가합니다.

2. Hermes Gateway API 서버를 통해 채팅 라우팅 (HERMESWEBUICHAT_BACKEND=gateway를 통해 현재 지원): docs/advanced-chat-setup.md 참조. 전체 에이전트 루프 위임은 아직 제공되지 않습니다. #1925에서 추적 중입니다.

고급: 동적 리콜 프리필 및 Gateway 지원 채팅

두 가지 선택적 자체 호스트 배포 기능 — 브라우저 턴에 동적 세션 리콜 프리필 첨부(Joplin/Obsidian/Notion/llm-wiki 라우터) 및 실행 중인 Hermes Gateway를 통한 브라우저 채팅 라우팅 — 은 docs/advanced-chat-setup.md에 문서화되어 있습니다. 대부분의 사용자에게는 필요하지 않습니다.

부트스트랩은 다음을 수행합니다:

  1. Hermes Agent를 감지하고, 없으면 공식 설치 프로그램을 시도합니다 (curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash).
  2. WebUI 종속성이 있는 Python 환경을 찾거나 생성합니다.
  3. 웹 서버를 시작하고 /health를 기다립니다.
  4. --no-browser를 전달하지 않으면 브라우저를 엽니다.
  5. WebUI 내에서 첫 실행 온보딩 마법사로 이동합니다.

기본 Windows는 이 부트스트랩에서 아직 지원되지 않습니다. Linux, macOS 또는 WSL2를 사용하세요.

Windows / WSL 자동 시작에 대해서는 docs/wsl-autostart.md를 참조하세요.

커뮤니티 유지 관리 기본 Windows 설정은 @markwang2658/hermes-windows-native-guide에 문서화되어 있습니다 (동반 설정 저장소: @markwang2658/hermes-windows-native). #1952의 커뮤니티 보고서 참고 사항:

  • 메모리: 커뮤니티 측정 결과 기본 ~330 MB 대 WSL2+Docker ~1080 MB (구성에 따라 다름).
  • 작동하는 것: 채팅, 작업 공간 브라우저, 세션 관리, 모든 테마.
  • 알려진 제한 사항: 일부 POSIX 스타일 파일 경로가 작업 공간 브라우저에 표시됨; bash를 가정하는 에이전트 도구가 기본적으로 작동하지 않을 수 있음.
  • 기본 Windows 설정: Python 3.11+ 설치 후, hermes-agent 루트에서 PowerShell로: python -m venv venvpip install -r requirements.txtpwsh.\start.ps1 (자동으로 venv\Scripts\python.exe 발견).
  • WSL2 관계: 필수 조건이 아님 — WSL2로 빌드된 venv(venv/bin/python, ELF)는 기본 Windows Python에서 호출할 수 없으므로 위의 기본 설정을 사용하세요. WSL2는 전체 bootstrap.py + Linux 런타임을 원하는 경우 병렬 설치로 유용합니다.

설치 후 공급자 설정이 여전히 불완전한 경우, 온보딩 마법사는 브라우저에서 전체 CLI 설정을 복제하는 대신 hermes model로 완료하도록 안내합니다. 마법사, 공급자 선택, 로컬 모델 서버 기본 URL 및 안전한 재실행에 대한 단계별 안내는 docs/onboarding.md를 참조하세요. AI 어시스턴트가 설치, 재설치, 부트스트랩, 공급자 설정 또는 첫 실행 지원을 돕는 경우, 명령을 실행하거나 로그를 검사하기 전에 docs/onboarding-agent-checklist.md를 읽도록 하세요.


기능

채팅 및 에이전트

  • SSE를 통한 스트리밍 응답 (토큰이 생성될 때 표시됨)
  • 다중 공급자 모델 지원 — 모든 Hermes API 공급자 (OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Nous Portal, OpenRouter, MiniMax, Xiaomi MiMo, Z.AI); 구성된 키에서 동적 모델 드롭다운 채움
  • 처리 중인 메시지 전송 가능 — 자동으로 대기열에 추가됨
  • 과거 사용자 메시지를 인라인으로 편집하고 해당 지점부터 재생성
  • 한 번의 클릭으로 마지막 어시스턴트 응답 재시도
  • 컴포저 푸터에서 직접 실행 중인 작업 취소 (보내기 옆 중지 버튼)
  • 도구 호출 카드 인라인 — 각각 도구 이름, 인수 및 결과 스니펫 표시; 다중 도구 턴에 대한 확장/축소 토글
  • 하위 에이전트 위임 카드 — 자식 에이전트 활동이 별도의 아이콘과 들여쓰기된 테두리로 표시됨
  • Mermaid 다이어그램 인라인 렌더링 (순서도, 시퀀스 다이어그램, 간트 차트)
  • Thi

[...truncated...]

원본 저장소: nesquena/hermes-webui

라이선스: MIT

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