헤르메스 기본 LLM Wiki

여러분 머릿속과 컴퓨터 곳곳에 흩어진 메모를, 헤르메스가 관리하는 살아있는 위키로 바꾸는 법을 익힙니다.

AI한테 물어서 받은 좋은 답, 대화창을 닫으면 그냥 사라지죠. 출처도 약하고, 같은 걸 또 물으면 처음부터 다시 검색합니다.

일회성 답변에는 세 가지가 빠져 있어요. 다시 못 쓰고, 출처가 안 남고, 검증이 안 됩니다.

이 셋을 채워주는 게 위키입니다. 메모는 흩어지고, 위키는 남습니다.

💡 사전 요구사항: 헤르메스 에이전트 설치 및 첫 실행 가이드로 헤르메스가 설치돼 있어야 합니다. 추가 설치·API 키·데이터베이스는 필요 없습니다.

## LLM 위키가 뭔가요

OpenAI 공동 설립자였던 안드레이 카파시가 제안한 LLM 위키라는 아이디어입니다. 대화로 흩어지는 답을 그냥 버리지 말고, AI가 일하면서 그걸 구조화된 위키로 차곡차곡 쌓아가자는 거예요. 자료를 하나 받으면 원문은 원문대로 보관하고, 요약 페이지를 만들고, 거기 등장하는 대상과 개념을 각각 페이지로 쪼개 서로 연결해 둡니다. 그래서 나중에 뭘 물어보면 평문 한 덩어리가 아니라, 위키에서 근거를 끌어와 출처까지 같이 답합니다.

위키는 글을 한 덩어리로 두지 않고 역할별로 쪼갭니다.

• raw: 원문 그대로 보관 (출처의 근거)
• summary: 요약
• entity: 브랜드·인물처럼 고유한 대상
• concept: "스킬 시스템" 같은 개념
• synthesis: 여러 자료를 묶은 종합
• index: 전체를 잇는 목차

핵심은, 이 과정이 한 번 하고 끝나는 게 아니라는 점입니다. 넣고·엮고·꺼내고·손질하는 네 단계가 빙 돌면서, 매 단계가 흩어지지 않고 계속 쌓입니다. 그래서 쓸수록 단단해지죠. 이걸 지식의 복리화라고 부릅니다.

⚠️ 메모리와 헷갈리지 마세요. 메모리는 에이전트의 기억(대화하며 자연스럽게 쌓이는 것)이고, 위키는 바깥에서 가져온 자료를 출처를 붙여 정리·연결해 둔 지식 창고입니다. 기억과 지식 창고는 다른 축입니다. 오늘은 지식 창고를 다룹니다.

1단계 · 헤르메스엔 이미 위키가 있습니다

이걸 하려고 뭘 새로 설치하지 않아도 됩니다. 헤르메스 안에 위키 기능이 빌트인 스킬로 기본 탑재돼 있어요. 터미널에서 스킬 목록을 보면 확인됩니다.

hermes skills list

출력이 많으니 LLM이라는 단어만 추려 보면 llm-wiki가 보입니다.

hermes skills list | grep -i llm

✅ 목록에 llm-wiki가 builtin · enabled로 보이면 성공입니다. 데이터베이스도, API 키도 필요 없이 마크다운 파일이 쌓이는 폴더 하나를 관리해 주는 스킬입니다.

## 위키의 3계층 구조

구조는 세 칸으로 생각하시면 됩니다. 원본을 그대로 넣어두는 raw, 헤르메스가 정리해서 만드는 entities·concepts 페이지, 그리고 그걸 한눈에 묶어주는 index. 원본은 안 건드리고 정리본만 점진적으로 발전하는 구조입니다.

~/wiki/
├── SCHEMA.md          위키 규칙·태그 택소노미
├── index.md           전체 목차 (먼저 읽는 지도)
├── log.md             작업 기록 (시간 순)
├── raw/               원문 그대로 (불변)
│   ├── articles/  papers/  transcripts/  assets/
├── entities/          고유한 대상 페이지
├── concepts/          개념 페이지
├── comparisons/       비교 분석
└── queries/           보존 가치 있는 질의 결과

세 동작으로 굴러갑니다. 넣고(ingest)·묻고(query)·점검(lint) 입니다. 지금부터 이 세 동작을 헤르메스에서 직접 돌려봅니다.

## 2단계 · 위키 만들기 (init)

부르는 법은 간단합니다. 채팅창에서 /를 치고 llm-wiki를 고른 뒤, 자연어로 부탁하면 됩니다. 아래처럼 슬래시로 스킬을 명시해 호출합니다.

/llm-wiki 위키 하나 만들어줘. 주제는 헤르메스 에이전트야

✅ 사용자 홈 폴더 아래 ~/wiki/ 폴더가 생기고, SCHEMA.md·index.md·log.md와 raw/·entities/·concepts/ 디렉터리가 만들어지면 성공입니다. 헤르메스가 생성 위치·만든 파일을 보고하고, 다음 작업으로 ingest를 추천해 줍니다.

3단계 · 자료 넣기 (ingest)

이제 위키에 자료를 넣어 구조화합니다. 헤르메스 공식 문서 홈페이지를 넣어 보겠습니다. URL을 그대로 붙여 부탁하면 됩니다.

/llm-wiki 이 글 위키에 정리해줘 https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/

✅ "원문 raw 1개와 위키 페이지 7개를 생성했고, index.md·log.md도 갱신했다"는 보고가 나오면 성공입니다. raw/articles/에 원문이 그대로 저장되고, entities/에 '헤르메스 에이전트' 같은 대상이, concepts/에 '스킬 시스템'·'메모리 시스템' 같은 개념 페이지가 생기며 서로 연결됩니다.

자료를 더 넣을수록 위키가 자랍니다. 같은 대상이면 entity는 그대로 두고 관련 concept만 늘어나죠.

/llm-wiki 헤르메스 공식 문서의 스킬 시스템 문서도 더 수집해서 위키로 정리해줘

> 💡 한 건을 넣었는데 페이지가 여러 개 생기거나 고쳐집니다. 그냥 쌓이기만 하는 게 아니라, 넣을 때마다 기존 지식과 엮이며 자라는 거예요.

4단계 · 꺼내 쓰기 (query)

쌓았으면 꺼내 써야죠. 이것도 말로 물어봅니다. 방금 넣은 직후라 새 세션에서 물어보면, 앞 작업을 기억하지 못하는 상태에서도 위키만으로 답하는 걸 확인할 수 있습니다.

/llm-wiki 헤르메스 스킬 시스템이 뭐라고 정리돼 있어?

✅ 그냥 답만 주는 게 아니라, 어느 페이지에서 가져왔는지 출처와 관계까지 정리해 답합니다. 같은 질문을 또 해도 웹을 다시 검색하지 않고 위키에서 일관성 있게 꺼내 옵니다. 질문 자체도 queries·log에 기록돼, 다음 답변의 일관성에 보탬이 됩니다.

이렇게 출처가 붙고 잘 정리된 위키는 에이전트한테 더 좋은 연료가 됩니다. 원문 더미를 통째로 던지는 게 아니라, 출처와 구조가 잡힌 근거를 주니 답이 더 빠르고 정확하고 일관됩니다.

> 💡 RAG와 무엇이 다른가요? RAG는 물어볼 때마다 원문을 처음부터 다시 검색하는 검색 시스템입니다(상태 없음). 위키는 미리 정리해 누적하고 출처를 답니다(상태 있음·복리). 둘은 경쟁이 아니라 역할이 다릅니다. 대용량·실시간 검색은 RAG, 내가 꾸준히 쌓는 지식은 위키가 적합합니다.

## 5단계 · 점검하기 (lint)

위키는 한 번 만들고 끝이 아닙니다. 자료가 늘면 끊긴 링크도 생기고, 어디에도 연결 안 된 외톨이 페이지, 오래된 글도 생기죠. 그걸 점검해 주는 게 lint입니다.

/llm-wiki 위키 점검해줘

✅ 스키마·목차·로그까지 훑어 "위키 페이지 N개와 raw 소스 N개를 확인했고, 치명적 문제는 없다"처럼 보고하면 성공입니다. 방금 만든 위키라 깨끗하게 나옵니다. 자료가 많아질수록 이 점검이 위키를 살아있게 유지해 줍니다.

복붙 프롬프트 모음

💡 위키 작업 중이라는 게 대화 맥락에 명확하면 /llm-wiki를 생략하고 그냥 "이거 위키에 정리해줘"라고 해도 됩니다. 스킬을 확실히 부르고 싶을 때만 /llm-wiki를 앞에 붙이세요.

자주 만나는 문제

⚠️ 목록에 llm-wiki가 안 보여요: 프로필마다 시드된 스킬이 달라, 빌트인이어도 특정 프로필엔 없을 수 있습니다. hermes -p <프로필> skills list로 다른 프로필을 확인하거나, 있는 프로필을 쓰세요.

⚠️ 위키가 어디 생겼는지 모르겠어요: 기본 위치는 사용자 홈 폴더 아래 wiki 폴더입니다(~/wiki). 파일 브라우저로 열어 raw·entities·concepts·index.md를 직접 보면 구조가 한눈에 들어옵니다.

⚠️ 물어봤는데 위키를 안 보고 답해요: 위키 작업 맥락이 옅어졌을 수 있습니다. /llm-wiki를 앞에 붙여 스킬을 명시적으로 호출하면 위키를 근거로 답합니다.

마무리 — 다음은 oh-my-wiki

추가 설치 없이 말 한마디로 넣고·묻고·점검하는 기본 위키, 이거 하나만 익혀도 지식 관리가 확 달라집니다. 다만 기본 위키엔 한 가지 한계가 있어요. 바로 토큰 비용입니다. 빌트인 위키는 전용 도구 없이 전부 LLM이 직접 합니다. 자료를 넣을 때도, 물어볼 때도 에이전트가 위키를 일일이 읽고 페이지를 만들죠. 그래서 위키가 커질수록 토큰이 계속 늘어납니다. 개인이 가볍게 쓰기엔 괜찮지만, 회사 규모로 커지면 비용이 만만치 않습니다.

그래서 만든 게 오픈소스 oh-my-wiki입니다. 검색·인덱싱·연결 그래프·점검 같은 무거운 일을 LLM 대신 결정론적인 CLI가 처리하게 해 토큰을 아끼고, 그 위에 여러 볼트·검색 프로바이더·보고서 발행·페르소나 같은 실전 기능을 더했습니다. 다음 시간에 이 oh-my-wiki로 자료를 모아 시장 분석 보고서까지 한 번에 뽑아 보겠습니다. 그게 바로 우리 MAGMA의 지식 창고가 될 거예요. 수고하셨습니다.