안녕하세요. 트랜스리 주식회사입니다.
24 시간 동안 잠든 채도 일하는 AI 를 팀의 슬랙에 배치해 보시는 건 어떨까요. 예를 들어, 다음과 같은 업무를 맡길 수 있습니다.
매일 아침 업계 뉴스 요약: 정해진 시간에 전날 주요 뉴스를 요약하여 채널에 게시합니다. 회의 전 사전 준비: "내일 만나야 하는 ○○사의 최근 동향을 조사해 달라"고 미리 요청하면 회의 전에 스레드에 핵심 내용이 도착합니다. 경쟁사 및 거래처 감시: 특정 기업의 신제품이나 보도자료가 나오는지 정기적으로 확인합니다. 관심 있는 기술 주제 조사: 새로운 도구나 서비스의 개요와 다른 곳에서 어떻게 활용되는지 조사하여 정리합니다. 회의 후 메모 정리: 회의록을 첨부하면 결정 사항과 할 일 (To-Do) 으로 구분하여 정리합니다.
요청한 결과는 Slack 스레드에 남아있으므로 그대로 팀과 공유할 수 있습니다.
이 글에서는 친근함을 담아'AI 직원'이라고 부릅니다.
사람 대신 책임을 지는 존재가 아닌, Slack 채널에 상주하여 허가된 사전 조사나 정리 등 실제 업무를 수행해 주는 AI 어시스턴트입니다. 업무 판단과 최종 책임은 사람이 지며, AI 는 실행을 담당합니다.
이 환경을 조성하면 다음과 같은 업무 방식을 구현할 수 있습니다.
- 슬랙 대화에서는 즉시 요청이 가능하며 답변도 해당 채팅에 남아 팀원 모두가 공유할 수 있습니다.
- 자신의 PC 를 닫아도 클라우드 서버의 AI 가 계속 대기합니다.
- AI 가 사용할 외부 도구나 위험한 작업의 범위를 사전에 제한하여 운영할 수 있습니다.
이 글에서는 오픈소스 AI 에이전트 'Hermes Agent'를 서버에서 실행하고 Slack 과 연동하는 구축 방법과 권한 설계의 개념을 설명합니다. 본 글은 2026 년 10 월 22 일 기준 공식 문서 및 사양을 바탕으로 구성 예시와 운영 예시를 정리한 가이드입니다. 새로운 클라우드 환경을 준비하여 실제 실행을 검증한 리포트가 아닌, 공식 절차에 따른 구축 가이드로 구성되었습니다.
완성형: 슬랙에서 메시지를 보내면 서버상의 AI 가 작동합니다.
목표는 Slack 채널에서 '@AI 社員'을 호출하면 서버상의 에이전트가 필요한 작업을 수행하고 같은 스레드에 답변을 주는 상태입니다.
※사용 설명을 위한 재현 이미지입니다. 실제 슬랙에서의 동작 화면은 아닙니다.
전체 구조
이 구조는 크게 세 가지 요소로 구성됩니다.
- 슬랙: 우리가 일상적으로 메시지를 주고받는 곳입니다.
- 서버: 사용자의 PC 와 독립적으로 전원 공급을 받고, 통신을 대기하는 클라우드상의 가상 머신입니다.
- 허미스 에이전트: 지시를 받아 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트 본체입니다.
※이 도형은 연결 관계를 나타낸 것입니다. 외부 API 기반의 언어 모델이나 Notion, Google Drive 등의 서비스 자체를 이 서버 내에서 실행하지 않습니다.
Slack 과 에이전트를 연결하여 접수 창구 역할을 수행하는 것은 Hermes 에 내장된 '게이트웨이'라는 메커니즘입니다.
핵심 포인트는 Slack 의 'Socket Mode'라는 통신 방식을 활용한다는 점입니다. 서버 측에서 Slack 으로 향하는 외부 통신 경로 (WebSocket) 를 연결하기 때문에, 외부에서 접근하도록 전용 웹 주소 (공개 URL) 를 별도로 준비할 필요가 없습니다.
다만, 외부로 통신한다고 해서 '보안 대책이 전혀 필요하지 않다'는 의미는 아닙니다. 서버 자체를 안전하게 관리하기 위한 설정과 AI 가 외부 모델과 통신하는 경로를 관리하는 작업은 여전히 필요합니다.
왜 내 PC 가 아닌 서버를 사용하는가
허미스 에이전트는 손안의 노트북 PC 등에서도 실행이 가능합니다. 그러나 PC의 수면 모드, OS 재부팅, 이동 중 통신 단절 때마다 프로세스가 중단됩니다. 팀원 모두의 주요 접속점으로 활용하려면 독립된 가상 서버(VPS 또는 클라우드 가상 머신)를 준비하는 것이 가장 확실합니다.
다만, 서버에서 실행할 때 다음 사항을 유의하시기 바랍니다.
- 비용이 발생한다: 서버 비용뿐만 아니라 백엔드에서 호출하는 언어 모델의 API 사용료도 포함된다.
- 중단 보장이 아닙니다: 클라우드 제공업체의 유지보수나 장애, 설정 오류로 인해 중단이 발생할 수 있습니다. PC 가 수면 모드에서 깨어나지만, 생명체 감시나 정기 백업과 같은 운영 작업이 필요합니다.
- 기밀 정보 처리: 자체 관리 서버에서 실행하더라도 AI 가 텍스트를 생성하는 과정에서 외부 모델 제공 기업으로 전송됩니다. "자사 서버에 배치했으므로 외부로 전혀 정보가 유출되지 않는다"는 것은 사실이 아니므로, 계약 및 정책 확인이 필수적입니다.
- 필요한 서버 사양: 이 가이드에서는 로컬 환경에서 거대 모델을 직접 실행하는 것이 아니라 외부 API 를 호출하는 것을 전제로 합니다. 따라서 최소한의 구성으로도 시작할 수 있지만, 향후 브라우저 조작을 위임하거나 병렬 작업이 증가하면 필요한 메모리 및 CPU 가 증가하게 됩니다. 업무 내용에 맞는 사양을 선택해야 합니다.
헤르메스 에이전트: 채팅에 상주할 수 있는 AI 에이전트
Hermes Agent 은 Nous Research 가 공개한 MIT 라이선스를 따르는 오픈소스 AI 에이전트입니다. 단순히 질문에 답변하는 것을 넘어, 지시에 따라 파일의 읽기·쓰기, 도구 호출, 주기적인 자동 실행 등을 자율적으로 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
히르메스 에이전트는 일상 업무에서 활용하기 쉬운 몇 가지 특징을 가지고 있습니다.
- 게이트웨이 기능: 슬랙 등 채팅 툴과 원활하게 연동하여 즉시 상담원이 될 수 있습니다.
- 프로파일 (Profile) 기능: 설정, 연결할 API 키, 메모 (메모리), 대화 기록 등을 통합하는 구조
- 유연한 모델 선택: 특정 모델에 구속되지 않고 이용 약관과 비용에 맞는 언어 모델을 선택할 수 있습니다.
여기서 주의해야 할 점은 프로파일이 Hermes 내부의 설정과 메모를 정리하기 위한 구분일 뿐, Linux 사용자나 컨테이너처럼 OS 수준에서 통신이나 파일을 물리적으로 차단하는 메커니즘이 아니라는 점입니다. 프로파일을 분리했다고 해서 서버 내 다른 파일에 절대 접근할 수 없게 되는 것은 아닙니다.
따라서 서버의 사용자 권한을 적절히 설정하고 AI 가 부여받을 권한을 최소화하는 것이 중요합니다.
구축 단계 ①: 서버와 AI 의 '뇌'를 준비합니다
이제부터는 실제 가이드라인을 6 단계로 진행해 보겠습니다.
명령어 입력 대상이 '현재 PC', '서버 관리 사용자', 'AI 전용 실행 사용자' 중 누구인지에 유의하며 진행해 주세요.
또한, 명령어 예시에 포함된 <서버 IP> 나 <관리 사용자>와 같은 산호괄호 부분은 본인의 환경에 맞춰 치환해야 할 플레이스홀더입니다. 그대로 실행할 수 없으니 주의하시기 바랍니다.
1 단계｜서버 준비 및 AI 전용 사용자 생성
Ubuntu LTS 가 동작하는 서버 1 대를 준비합니다. 클라우드 제공업체마다 초기 설정된 사용자 이름과 포트가 다르므로, 먼저 키 인증을 통해 관리용 사용자로 연결합니다.
연결이 완료되면 시스템을 업데이트하고 Hermes 가 작동하기 위해 필요한 기본 도구를 설치한 뒤, AI 프로세스를 구동하기 위한 전용 일반 사용자(이 예에서는 ai)를 생성합니다.
이때 생성된 AI 사용자에게 sudo(관리자 권한) 를 부여하지 않습니다. AI 가 잘못된 명령어를 실행하더라도 시스템 전체에 심각한 영향을 미치지 않도록 하는 기본 조치입니다. 다만, AI 사용자 자신이 접근할 수 있는 파일이나 설정된 API 키는 영향을 받으므로, 이것만으로 완전한 보안을 보장할 수는 없습니다.
다음으로, SSH 로 로그인할 수 있도록 AI 사용자에게 공개 키를 배치합니다.
설정 작업이 완료되면 현재 관리자 연결을 끊지 않은 채로本机 PC 의 다른 터미널에서 AI 사용자 로 로그인할 수 있는지 확인합니다. 무분별하게 비밀번호 인증을 활성화하는 것을 피하고, 키 인증으로 로그인할 수 있는지 반드시 확인해 주세요.
파이어월 등 방어 설정은 사용 중인 클라우드의 규칙에 맞춰 적용하세요. 설정을 잘못하면 스스로 격리될 수 있으므로, 반드시 SSH 로그인 유지 및 확인이 가능한 상태에서 진행해야 합니다. OS 업데이트 및 재부팅은 조직의 유지보수 정책에 따르며, 작업 중 연결 단절에 대비해야 합니다.
2 단계｜Hermes 에이전트 설치
이후 작업은 서버에 로그인한 AI 사용자의 환경에서 진행됩니다.
공식 설치 스크립트를 가져와서 내용을 미리 확인한 후 실행합니다.
설치가 완료되면 버전 확인과 환경 진단을 실행합니다.
Hermes Doctor 는 시스템에 필요한 도구와 라이브러리가 모두 설치되어 있는지 자동으로 점검해 주는 명령어입니다. 화면에 추가 패키지를 설치하라는 안내가 표시되면, 안내에 따라 관리 사용자 측에서 설치를 진행해 주세요.
3 단계｜프로파일 생성 및 모델 설정
AI 직원 전용 독립 영역으로 'team-ai'라는 이름의 프로필을 생성합니다. 쉘의 일시적 상태에 영향을 받지 않도록, 이후 명령에서는 항상 -p team-ai 를 명시하여 실행합니다.
프로필 관련 설정 및 데이터는 ~/.hermes/profiles/team-ai/ 디렉토리에 저장됩니다.
다음으로, 이 AI 직원이 사용할 언어 모델과 인증 정보를 설정합니다.
대화형 메뉴가 표시되므로, 이용 약관 및 데이터 보관 정책 (입력된 데이터를 학습에 사용하지 않는 계약 등) 을 확인한 후, 사용하려는 모델과 인증 정보를 입력해 주세요.
설정이 완료되면 터미널에서 간단한 메시지를 보내 연결을 테스트합니다.
AI 가 인사로 응답하면 모델과의 연동이 정상적으로 완료되었습니다.
구축 단계 2: 슬랙과 연동하여 설치하다
4 단계｜Slack 앱 생성
슬랙 측에서 AI 문의처가 되는 앱 (Slack 앱) 을 준비합니다. Hermes 에는 필요한 설정을 정리한 설계도 (마니페스트) 를 출력하는 명령어가 포함되어 있습니다.
명령을 실행하면 설정이 기록된 JSON 파일이 저장되고, 해당 파일 경로는 화면에 표시됩니다.
브라우저에서 Slack 앱 관리 화면을 열고 마니페스트를 사용하여 앱을 생성합니다.
이 글은 현재 제공된 일본어 텍스트가 없으므로 번역이 불가능합니다. 원본 일본어 본문이 필요합니다.
「Create New App」을 클릭하고「From an app manifest」을 선택한 후, 앞서 출력된 JSON 내용을 붙여넣으세요.
마니페스트를 통해 대다수의 설정이 자동 입력되지만, 관리 화면에서 다음 항목이 올바르게 설정되었는지 확인하세요.
- 소켓 모드 활성화: 왼쪽 메뉴의 'Socket Mode'를 열고 스위치를 켭니다.
- 앱 레벨 토큰 발급: 연결용 토큰 (xapp-로 시작하며 connections:write 스코프을 포함하는 문자열) 을 발급하고 보관합니다.
- 워크스페이스에 설치: '워크스페이스에 설치'를 실행하고, 발급된 봇 토큰 (xoxb-로 시작하는 문자열) 을 보관하세요.
- 이벤트와 스코프 확인: 메시지나 멘션 수신 권한이 올바르게 설정되었는지 다시 검토합니다. 공개 채널에서 메시지를 수신하려면 'message.channels' 이벤트 권한, 비공개 채널에서 작동하려면 'message.groups' 이벤트 권한이 필요합니다. 관리자가 불필요한 권한이 부여되지 않았는지 확인합니다.
- 앱 홈 설정 확인: '앱 홈'을 열고 '탭 표시'의 '메시지 탭'이 활성화되어 있는지, 그리고 사용자가 메시지를 보낼 수 있는 설정 항목에 체크가 되어 있는지 확인합니다.
- 자신의 Slack 멤버 ID 확인: Slack 에서 자신의 프로필을 열어 영문자와 숫자로 이루어진 ID(문자열 'U'로 시작하는 멤버 ID. 표시명은 아닙니다) 를 확인하여 기록해 두세요.
- 채널 초대: AI 를 움직이고 싶은 채널을 생성한 후, /invite @<앱명> 명령어로 해당 앱을 채널에 초대합니다.
또한, 나중에 스코프나 권한 설정을 변경한 경우 반드시 Slack 앱을 워크스페이스에 재설치해 주세요.
5 단계｜게이트웨이 설정 및 수동 통신 확인
서버의 AI 사용자 환경으로 복귀하여 슬랙 연결 설정을 수행합니다.
Slack 옵션을 선택한 후, 앞서 저장한 xoxb-로 시작하는 Bot 토큰과 xapp-로 시작하는 App 토큰을 입력합니다. 토큰은 중요한 기밀 정보이므로 Slack 의 공개 채널이나 공유 노트 등에 붙여넣기 하지 않도록 주의하십시오.
입력한 값은 ~/.hermes/profiles/team-ai/.env 파일에 저장되며, 먼저 이 파일이 다른 사용자가 읽을 수 없도록 접근 권한을 제한합니다.
다음으로 AI 직원에게 지시할 수 있는 사람을 제한합니다. 텍스트 에디터에서 .env 파일을 열고, 앞서 확인한 본인의 Slack 멤버 ID 를 지정합니다. 여러 사용자를 허용하려면 쉼표로 구분하여 입력하세요.
다음으로, AI 의 탈주 방지를 위한 안전 설정을 진행합니다.
이 설정을 적용하면 AI 가 위험하다고 판단한 쉘 명령어를 실행하려 할 때 자동으로 진행을 중단하고 인간의 승인을 요청하게 됩니다. 다만, 모든 외부 도구 호출 및 통신을 막는 범용적인 메커니즘은 아닙니다. 위험한 명령어를 위한 안전망으로 기능합니다.
준비가 되면 먼저 Foreground(수동) 모드로 Gateway 를 시작해 보겠습니다.
연결 로그가 화면에 표시되기 시작하면 Slack 으로 메시지를 보내봅니다.
- DM 의 경우: 멘션은 불필요합니다. 바로 말을 걸 수 있습니다.
- 채널의 경우: @<앱명> 과 같이 멘션을 붙여 전송합니다.
Slack 에서 응답이 돌아오고 터미널 측에도 처리 로그가 표시되면 연결 테스트가 성공합니다.
Step 6｜バックグラウンド常駐化（systemdへの登録）
수동으로 동작이 확인되면 터미널에서 Ctrl+C 를 눌러 프론트그라운드 실행을 일시 중단합니다. 게이트웨이가 중복 실행되면 같은 메시지에 대해 반복적으로 응답하는 등의 문제가 발생할 수 있기 때문입니다.
이어 SSH 연결을 종료하더라도 내부에서 계속 동작하도록 systemd 에 사용자 서비스로 등록합니다.
ログアウト後もこのユーザーサービスが終了しないよう、管理ユーザー側で linger（常駐許可）を有効化します。
AI 사용자의 터미널로 돌아와 서비스를 시작합니다.
gateway status 를 실행하면 등록된 정확한 서비스명 (예: hermes-gateway-team-ai) 이 표시됩니다. 일일 운영 로그를 확인하려면 이 서비스명을 지정하여 journalctl 을 확인하세요.
서비스가 시작되면, 현재 PC 에서 서버의 SSH 세션을 종료한 다음 다음 두 가지 사항을 확인하세요.
- SSH 로그아웃 후에도 Slack 에서 연락이 닿는지 정상적으로 응답하는지 확인합니다.
- 유지보수 등을 고려하여 서버를 재시작한 후, 게이트웨이가 자동으로 복귀되어 슬랙에 응답할 수 있는지 확인합니다.
또한, Gateway 가 실행 중일 때 동일한 team-ai 프로필을 사용하여 다른 AI 채팅 프로세스를 병렬로 실행하는 것은 피해야 합니다. 내부 상태 관리가 충돌할 수 있기 때문입니다. 상태 확인이나 설정 변경 등의 관리 명령어와 구분하여 사용하세요.
권한 설계 및 운영 규칙
AI 가 편리하게 업무를 수행할 수 있는 환경을 조성하는 한편, '무엇을 허용하고 무엇을 제한할 것인가'라는 경계를 설정하는 것이 안전한 운영의 핵심이 됩니다.
1. 말을 걸기 위해 사람을 죽이다
SLACK_ALLOWED_USERS 에 등록되지 않은 사용자가 접근했을 때, 시스템 설정에 따라 페어링 안내가 응답될 수 있습니다. 누구의 지시든 무제한으로 수용하는 상태를 방지하기 위해, 허용된 멤버의 ID 를 미리 명시적으로 지정해 둡니다.
2. 위험한 작업은 사람의 승인이 필요합니다.
수동 승인 모드로 설정되어 있으면, 위험으로 판단된 쉘 명령을 실행하기 전에 Slack 스레드로 승인 요청 메시지가 전달됩니다.
화면 상단에 승인 버튼이 표시되면 해당 버튼을 통해 판단합니다. 버튼이 작동하지 않고 텍스트로 응답을 요구받는 경우에도 같은 스레드에 !approve(승인) 또는 !deny(거부)를 입력함으로써 실행 여부를 사람이 직접 통제할 수 있습니다.
접근 가능한 정보의 범위를 제한합니다.
AI 직원에게 전달하는 정보는 필요한 최소한으로 제한합니다.
- Slack 채널 제한: AI 를 초대할 채널을 제한합니다. 또한 필요에 따라 환경 변수 SLACK_ALLOWED_CHANNELS 를 설정하여 반응할 채널 자체를 제한합니다.
- 외부 서비스의 키 권한: Notion 나 GitHub 와 연동할 때는 쓰기 권한이 없는 읽기 전용 (Read-only) 키를 사용하거나, 참조할 수 있는 폴더나 저장소를 제한한 키를 .env 에 설정합니다.
- 서버 내 권한: Step 1 과 같이 AI 실행 사용자에게 관리자 권한을 부여하지 않으면 호스트 시스템 영역에 불필요한 변경을 방지할 수 있습니다.
4. 송신 정보 관리 및 마스킹에 대한 원칙
Hermes Agent 에는 로그나 출력에 포함된 비밀 정보를 가리는 마스킹 기능이 제공되지만, 이는 만능 방패가 아닙니다.
의도하지 않게 키나 개인정보가 포함될 경우 자동 감지 기능으로 모든 내용을 완벽하게 삭제할 수 있다는 보장이 없으므로, "도구가 자동으로 숨겨주리라"고 맹신하는 것은 위험합니다. 외부 모델에 전달해서는 안 되는 회사 내부의 중요 기밀이나 개인정보는 처음부터 슬랙의 프롬프트로 입력하지 않도록 팀 내에서 운영 규칙을 철저히 준수하세요.
5. 자산 설정의 Git 관리
AI 를 활용하면 유용한 커스텀 스킬과 프롬프트 설정이 축적됩니다. 이를 백업하기 위해 Git 을 사용한 버전 관리는 좋은 방법이지만, 홈 디렉토리의 ~/.hermes 를 전체로 Git 관리 (git init) 하시면 안 됩니다.
~/.hermes 디렉토리는 .env 파일에 다양한 토큰이 저장된 것뿐만 아니라, 인증 정보를 담은 auth.json 파일, 대화 기록을 저장하는 데이터베이스 (state.db), 기억을 저장하는 파일, 로그 등 실제 업무 관련 정보가 모두 포함되어 있기 때문입니다.
버전 관리를 수행할 때는 Git 관리용 폴더를 별도로 준비하고, 기밀 정보를 전혀 포함하지 않는 일반적인 설정 템플릿이나, 내용을 철저히 검토한 스킬 전용 스크립트 파일만 선택하여 커밋하세요. 내부 전용 프라이빗 레포지토리라 하더라도 토큰이나 대화 데이터베이스를 그대로 보관해서는 안 됩니다.
리포지토리에 잘못된 커밋을 방지하는 보조 도구로, 커밋 전에 비밀 정보의 유입을 감지하는 도구를 활용하는 것도 효과적입니다.
Gitleaks 는 Git 저장소 내의 민감한 데이터 (예: API 키, 비밀번호, 토큰 등) 를 탐지하기 위한 오픈 소스 스캐너입니다. 이 도구는 .gitignore 파일에 명시되지 않은 민감한 패턴을 자동으로 검색하여 보안 취약점을 식별합니다. Gitleaks 는 다양한 Git 저장소 형식 (예: GitLab, GitHub, Bitbucket) 과 통합되며, CI/CD 파이프라인에 쉽게 통합할 수 있습니다.
Git 에서 제외된 프로덕션 환경의 데이터베이스 및 환경 변수 파일은 필요에 따라 암호화를 적용한 서버 백업 설계를 별도로 수행하세요.
실무 활용 사례: 슬랙에서의 실제 적용
실제로 슬랙에 참여하면 어떤 업무를 요청할 수 있는지 소개합니다. 여기에서는 일상 업무에서의 활용 사례를 3 가지 소개합니다.
또한, AI 직원은 처음부터 회사 내 모든 도구나 비공개 파일을 마법처럼 한눈에 파악할 수는 없습니다. 참조하고 싶은 데이터가 있다면 해당 파일을 서버에 배치하거나, 도구 연동 API 를 설정하는 준비가 필요합니다.
실제 사례 1｜업계 뉴스 및 기술 동향의 사전 조사
공개된 뉴스와 최신 기술 정보를 조사하여 스레드에 요약본을 생성해 주는 활용법입니다.
웹 검색 도구 등을 통해 정보를 수집하고 스레드 내에서 간략하게 공유해 줍니다. 아침의 간단한 입력이나 조사 초기 단계를 맡기는 데 적합합니다.
실제 사례 2｜회의 메모 정리 및 할 일 추출
회의 직후 산발적으로 작성한 메모 텍스트를 스레드에 붙여넣고 정리 요청드립니다.
이전 대화 흐름을 고려하여 공유하기 쉬운 형식으로 빠르게 정리해 드립니다.
실제 사례 3｜일일 리마인드 및 정기 점검
매일 아침 정해진 시간에 특정 폴더 내의 데이터와 진행 상황을 확인해달라는 요청입니다.
정기 실행을 요청할 때는 대화 내에서 지정된 시간대 (서버 표준시와 일본 시간의 편차가 없는지), 참조 대상, 그리고 게시할 채널이 일치하는지 확인해야 합니다. 첫 번째 실행 시에는 담당자가 직접 참여하여 지정된 시간에 의도대로 게시가 이루어지는지 확인해 주세요.
결론
초반에 언급한 브라우저 실행 전부터 결과를 Slack 에 복사하는 일련의 작업입니다. Slack 채널에 AI 직원을 초대함으로써 그 작은 스트레스가 자연스럽게 해소됩니다.
대화 흐름 속에서 즉시 상담이 가능해지고, 도출된 결과는 바로 팀 전체의 공통 맥락이 됩니다. AI 는 '의도적으로 여지를 여는 도구'에서 '같은 자리에서 손님을 대접해 주는 든든한 동료'로 역할을 변화합니다.
물론 서버 환경 유지, 정기 백업, 외부 서비스에 전달되는 데이터 관리 등 운영상의 책임은 사람이 계속 이어가야 합니다. 다만 권한을 올바르게 설계하고 안전한 프레임워크를 마련할 수 있다면, 팀의 일상 업무를 강력하게 뒷받침하는 파트너가 될 것입니다.
트랜스리의 AI 직원 채용 지원
원리는 이해했지만, 회사의 보안 기준에 맞춰 시스템을 설계하거나 서버를 구축하는 데 시간이 부족하다. 어떤 업무는 AI 에게 맡기고, 어떤 부분은 사람이 판단해야 하는지 업무 재배치를 통해 상담하고 싶다.
트랜스리 주식회사는 데이터 활용과 업무 혁신의 통찰력을 바탕으로 팀 특성에 맞는 전용 AI 에이전트 도입을 지원합니다.
- 업무 정리 및 설계: 위임 가능한 작업 항목을 추출하고, 인간의 판단이 개입해야 할 지점을 명확히 하는 것
- 안전한 서버 환경과 슬랙 연동: 외부 키 및 사용자 권한을 최소화한 환경 구축
- 프로파일과 스킬의 정비: 부서와 프로젝트의 맥락에 맞춘 운영 지원
일상적인 세부 기록과 사전 검토로 팀을 해방시켜 핵심 의사결정에 집중할 수 있는 체계를 구축해 드립니다. 소규모 검증부터 시작할 수도 있으니, 언제든지 웹사이트를 통해 문의해 주세요.
공식 문서 및 참고 링크
이 가이드는 다음 공식 문서 (2026 년 10 월 22 일 기준) 를 바탕으로 작성되었습니다. 작업 중에는 최신 정보를 확인하시기 바랍니다.
허미스 에이전트 공식 설치 가이드
에르미스 에이전트 프로필 기능에 대해
Hermes Agent Slack 연동 설정
허미스 에이전트 메시징 게이트웨이 사양
헤르메스 에이전트 보안 및 인증 설정 가이드
Slack 공식 문서: Socket Mode 개요
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 89청크
원문 보기 | 출처: note.com