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[Hermes AI 에이전트로 바이브코딩] 실시간 기상정보 API로 만든 사회적기업 운영 코치

  바이브코딩 실험기 Hermes AI 에이전트로 해본 바이브코딩 실시간 기상정보 API로 만든 사회적기업 운영 코치 아이디어를 말로 설명하면, AI 에이전트가 기획·개발·테스트·운영을 오가며 실제 작동하는 웹앱으로 완성해가는 과정을 기록했습니다. 🤖 Hermes AI Agent 🌦️ 기상청 · AirKorea API 🏢 사회적기업 POC 1 바이브코딩은 “코드를 대신 치는 것”이 아니다 요즘 AI를 활용한 개발 방식으로 바이브코딩(Vibe Coding) 이라는 말을 자주 듣습니다. 많은 분들이 “AI에게 말로 시키면 코드를 만들어주는 것”으로 이해하시는데, 틀린 말은 아니지만 실제로 끝까지 진행해보면 그보다 훨씬 넓은 개념이라는 것을 알게 됩니다. “아이디어를 말로 설명하면, AI 에이전트가 기획자·개발자·테스터·운영자의 역할을 오가며 실제 작동하는 결과물로 완성해가는 과정” 이번 프로젝트에서는 사회적기업을 위한 AI 날씨 운영 코치 라는 웹앱을 만들었습니다. 핵심 아이디어는 간단했습니다. “날씨 때문에 생길 수 있는 손해를 사회적기업이 미리 막을 수 있도록, 실시간 기상정보 API를 운영 의사결정 언어로 바꿔보자.” 2 아이디어: 날씨 데이터를 ‘운영 판단’으로 번역하기 일반적인 날씨 앱은 온도, 비, 바람, 미세먼지 같은 정보를 보여줍니다. 하지만 돌봄·복지·외근·배송·야외 행사·농업·시설관리 같은 일을 하는 사회적기업의 질문은 조금 다릅니다. 오늘 야외 활동을 계속해도 될까? 어르신 방문 일정을 조정해야 할까? 보호자에게 미리 연락해야 할까? 강풍이면 간판이나 천막을 철거해야 할까? 미세먼지가 나쁘면 실내 프로그램으로 바꿔야 할까? 몇 시까지 운영 결정을 내려야 할까? 즉, 단순한 날씨 정보보다 중요한 것은 행동 지침 입니다. 그래서 앱의 방향을 “업종과 지역만 고르면, AI가 날씨 데이터를 읽고 오늘의 운영 리스크와 권장 액션을 알려주는 도구”로 잡았습니다. 최종 헤드라인 날씨 때문에 생기는 손해, 오늘 미리 막으세요 사회적기업을 위한 ...
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리눅스를 몰라도 Codex 로 VPS에 Hermes를 설치하고 쉽게 운영하는 방법

  초보자를 위한 AI 에이전트 서버 운영 가이드 리눅스를 몰라도 VPS에 Hermes를 설치하고 Codex로 운영하는 방법 이 글의 목표는 “리눅스 명령어를 잘 모르는 사람도” Hostinger VPS에 Hermes 에이전트를 설치하고, Codex를 이용해 SSH로 접속해 운영, 모니터링, 오류 해결까지 할 수 있게 만드는 것입니다. 목차 이 글은 누구를 위한 글인가 왜 Codex가 필요한가 준비물은 딱 세 가지 VPS에 SSH로 접속하는 방법 Codex에게 Hermes 설치를 맡기는 방법 Telegram 설정을 맡기는 방법 LLM 모델 설정 변경하기 상태 확인과 모니터링 오류가 났을 때 Codex로 해결하기 파일 공유 폴더 운영 보안과 운영 원칙 1. 이 글은 누구를 위한 글인가 VPS, SSH, Docker, Linux라는 단어가 낯선 분들도 많습니다. 하지만 AI 에이전트를 제대로 운영하려면 결국 “내 컴퓨터가 꺼져 있어도 계속 일하는 원격 작업자”가 필요합니다. 그 원격 작업자가 Hermes이고, 그 Hermes가 사는 집이 VPS입니다. 이 글은 서버 전문가를 위한 글이 아닙니다. 오히려 서버를 잘 모르는 분들이 Codex를 조력자로 삼아 원격 서버에 Hermes를 설치하고 운영하는 흐름을 이해하도록 돕는 글입니다. 핵심 메시지: 리눅스 명령어를 모두 외우지 않아도 됩니다. 중요한 것은 SSH 접속 정보와 Codex에게 정확히 요청하는 방법입니다. 2. 왜 Codex가 필요한가 VPS를 구매하면 보통 이런 정보를 받습니다. 서버 IP 주소 SSH 사용자 이름, 보통 root root 비밀번호 또는 SSH key 운영체제, 예를 들어 Ubuntu 24.04 문제는 그 다음입니다. 접속은 했는데 무엇을 입력해야 할지 모릅니다. Docker 설치, Hermes 설치, 환경변수 설정, Telegram bot token 등록, 로그 확인, 재시작 같은 작업이 모두 리눅스 명령어로 보이기 때문입니다. Codex가 필요한 이유는 여기에 있습니다. Code...

[ AI 에이전트 시대 · 시니어 AI 활용 컨설팅] 생성형 AI 시대에서 AI 에이전트 시대로

  AI 에이전트 시대 · 시니어 AI 활용 컨설팅 생성형 AI 시대에서 AI 에이전트 시대 로 이제 경쟁력은 “질문을 얼마나 잘하느냐”보다 “일을 얼마나 잘 맡기고, 결과를 얼마나 잘 검수하느냐”에서 나옵니다. 특히 중장년과 시니어의 경험은 AI 에이전트 시대에 다시 강력한 실전 자산이 됩니다. 핵심 메시지 프롬프트를 멋지게 쓰는 기술보다 중요한 것은 현장의 문제를 정확히 보고, AI에게 할 일을 나누어 맡기고, 사람이 최종 판단을 책임지는 능력입니다. 질문 → 위임 → 검수 → 성과 한 줄 요약 AI 에이전트는 뛰어난 디지털 실무자입니다. 하지만 좋은 결과는 일을 이해하고 맡기는 사람이 만듭니다. ① 왜 어려웠나 ② 일 맡기기 ③ 시니어의 강점 ④ 현장 사례 1. 왜 생성형 AI 활용이 어려웠을까? 생성형 AI가 처음 등장했을 때 많은 사람이 “좋은 질문을 해야 좋은 답이 나온다”고 배웠습니다. 맞는 말입니다. 하지만 현장에서는 여기서 큰 장벽이 생겼습니다. 1 질문 설계의 부담 무엇을 물어봐야 할지부터 막히는 경우가 많았습니다. 2 맥락 설명의 어려움 배경, 조건, 역할, 기준을 매번 길게 설명해야 했습니다. 3 결과 판단의 부담 AI 답변이 맞는지, 현장에 적용 가능한지 확인하기 어려웠습니다. 그래서 비전문가, 특히 중장년층에게 프롬프트 엔지니어링은 “배워야 할 기술”이 아니라 “진입장벽”처럼 느껴졌습니다. 질문법 자체가 어려우면 AI 활용은 시작부터 막힙니다. 중요한 변화는 여기서 시작됩니다. AI 에이전트 시대에는 질문을 잘하는 것보다, 일을 잘 맡기는 방식이 더 중요해집니다. 2. AI 에이전트 시대의 핵심은 “일 맡기기” AI 에이전트는 단순히 답변만 하는 도구가 아닙니다. 목표를 주면 계획을 세우고, 자료를 정리하고, 초안을 만들고, 필요한 경우 수정까지 반복할 수 있는 디지털 실무자에 가깝습니다. 💬 생성형 AI 시대 사용자가 질문을 잘 만들어야 함 맥락과 조건을 계속 설명해야 함 결과물은 사용자가 직접 정리해야 함 🤖 AI 에이전...