oh-my-hermes: Hermes Agent에 모델 튜닝·병렬 실행·기억 계층을 얹는 운영 레이어
rlaope/oh-my-hermes
프로젝트 소개
Hermes Agent의 자연어 인터페이스를 유지하면서 그 위에 전문적인 운영 계층을 얹는다. 요청을 분석해 작업 유형을 분류하고, 적절한 모델과 워크플로우를 자동으로 배정하는 라우팅 기능을 제공한다. 기존 Hermes의 네이티브 스킬을 대체하지 않고, 명확한 증거 경계를 설정해 실행 기록을 투명하게 관리한다.

코딩 작업 시 모델별 프롬프트 튜닝과 병렬 실행을 지원한다. 13개 모델 패밀리에 맞춘 캘리브레이션 블록을 적용하고, 파일 충돌이 없는 작업 단위를 분리해 각기 다른 worktree에서 동시에 처리한다. 같은 GPT-6 Astra 모델 기준, 동일한 결과물을 비용 84% 절감과 시간 78% 단축으로 달성했다고 보고한다.
108개의 omh-* 전문가 스킬이 런타임에 자동으로 로드된다. 프론트엔드, 백엔드, Rust, 보안 리뷰 등 특정 도메인 요청이 감지되면 해당 스킬이 활성화되어 품질 게이트와 검증 절차를 수행한다. Codex나 Claude Code 같은 외부 실행기를 Maestro를 통해 위임할 경우에도 각 레인의 상태와 비용을 실시간으로 추적한다.
장기 기억 시스템과 최적화된 워크플로우 패키지를 통합 제공한다. ultrabrain, deep, architect 등 9가지 작업 카테고리에 대해 모델과 노력 수준을 사용자가 직접 정의하고 오버라이드할 수 있다. 복잡한 에이전트 워크플로우를 단순화하면서도 각 단계의 검증 상태를 명확히 구분해 신뢰성을 확보한다.
rlaope/oh-my-hermes
All in one plugin for Hermes Agent ⚚ the coding intelligence, a long-term memory system and model optimized workflow packages
Python
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