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무료 CPU 온라인 튜토리얼 | Hermes 에이전트: 장기 기억 학습? TencentDB Agent Memory 메모리 향상 플러그인은 사실, 선호도, 작업 상태 등을 별도로 저장할 수 있습니다.
지난 한 해 동안 AI 에이전트 개발은 예상을 훨씬 뛰어넘었습니다. 자연어를 이해하는 챗봇부터 도구를 자율적으로 호출하고 복잡한 작업을 수행할 수 있는 지능형 에이전트에 이르기까지, 대규모 언어 모델은 수동적인 "질문과 답변" 상호작용 모드에서 점차 벗어나 진정한 디지털 직원으로 진화하고 있습니다. 그러나 이러한 에이전트를 실제 업무 환경에 배치할 때…핵심적인 병목 현상이 곧 드러났는데, 그들은 정보를 기억하고 경험을 축적하는 능력이 부족한 경우가 많았다.
실제 업무 환경에서 소프트웨어 개발, 시장 조사, 사무 자동화 등 어떤 분야든 작업은 며칠 또는 몇 주에 걸쳐 진행되는 경우가 많습니다. 상담원은 현재의 지시 사항을 이해하는 것뿐만 아니라 사용자 선호도를 기억하고, 과거 결정을 추적하며, 기존 경험을 후속 작업에 재활용해야 합니다. 그러나 현재 대부분의 상담원은 "일회성 기억" 단계에 머물러 있습니다. 즉, 대화가 끝난 후에는 경험을 유지하기가 어렵습니다.작업 주기가 길어질수록 컨텍스트가 더욱 비대해지고 토큰 비용이 높아집니다.에이전트가 인간처럼 지속적으로 학습하고, 장기 기억을 유지하며, 진화할 수 있도록 하는 방법이 업계에서 새로운 관심사로 떠오르고 있습니다.
이러한 배경 속에서 Nous Research가 출시한 Hermes Agent는 광범위한 관심을 불러일으켰습니다. 자율 지능형 에이전트 시나리오를 위해 설계된 오픈 소스 에이전트 프레임워크로서,Hermes Agent는 40개 이상의 내장 도구를 갖추고 있으며, 혁신적인 자체 진화 학습 루프 메커니즘을 도입했습니다.기존의 AI 비서들은 "작업을 완료하고 멈추는" 모델로 작동하는 반면, 헤르메스는 실행 중에 경험을 통해 자동으로 기술을 습득하고, 의사 결정 전략을 지속적으로 최적화하며, 하위 에이전트 위임 메커니즘을 통해 복잡한 작업을 병렬 처리할 수 있어 장기적인 작업 실행 능력을 크게 향상시킵니다.
하지만 자율적인 진화는 차세대 에이전트 구축의 한 부분일 뿐입니다. 에이전트가 진정으로 장기적으로 작동하려면 또 다른 근본적인 문제, 즉 메모리 문제를 해결해야 합니다. 최근 TencentDB Agent Memory는 OpenClaw용 메모리 향상 플러그인으로 처음 출시되었으며, Hermes Agent에도 적용되어 에이전트를 위한 지속 가능하고 장기적으로 재사용 가능한 메모리 시스템을 구축하고자 합니다. 단순히 과거 대화를 압축하고 컨텍스트를 주입하는 기존 솔루션과는 달리,TencentDB 에이전트 메모리는 계층적 메모리 아키텍처를 사용하여 사실, 선호도, 작업 상태 및 장기 프로필을 별도로 저장하고 관리합니다.이렇게 하면 에이전트가 새 세션을 시작한 후 자신을 "잊어버리는" 것을 방지할 수 있습니다.
헤르메스 에이전트의 자체 학습 기능과 텐센트DB 에이전트 메모리의 장기 기억 기능을 결합하면 지속적인 성장과 경험 축적이 가능한 AI 에이전트 프로토타입이 점차 모습을 드러내고 있습니다. 개인 생산성 도구부터 복잡한 워크플로 자동화, 나아가 장기적인 협업 디지털 직원까지, 에이전트는 단순히 "도구를 사용하는" 단계를 넘어 "학습하고, 기억하고, 성장하는" 새로운 단계로 나아가고 있습니다.
현재,HyperAI 웹사이트(hyper.ai)의 튜토리얼 섹션에 "Hermes: 무료 CPU를 사용한 API 실행" 튜토리얼이 추가되었습니다. 이 튜토리얼은 HyperAI의 무료 CPU를 기반으로 하며, 특히 TencentDB 에이전트를 활용하는 방법을 다룹니다.노트북 형식을 사용함으로써 배포 진입 장벽이 낮아졌습니다.
온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/hBZnH
더 자세한 정보를 원하시면 저희 공식 웹사이트를 방문해 주세요.
데모 실행
1. hyper.ai 홈페이지에 접속한 후 "튜토리얼" 페이지를 선택하거나 "더 많은 튜토리얼 보기"를 클릭하고 "Hermes: Free-CPU를 사용한 API 호출 실행"을 선택한 다음 "이 튜토리얼을 온라인으로 실행"을 클릭합니다.
2. 페이지가 리디렉션된 후 오른쪽 상단의 "복제"를 클릭하여 튜토리얼을 자신의 컨테이너로 복제합니다.
참고: 페이지 오른쪽 상단에서 언어를 변경할 수 있습니다. 현재 중국어와 영어로만 제공됩니다. 이 튜토리얼에서는 영어로 된 단계를 안내합니다.
3. "Free CPU"와 "PyTorch" 이미지를 선택하고 "작업 실행 계속"을 클릭합니다.
4. 리소스 할당이 완료될 때까지 기다립니다. 상태가 "실행 중"으로 변경되면 "워크스페이스 열기"를 클릭하여 Jupyter 워크스페이스에 들어갑니다.
효과 표시
1. 페이지가 리디렉션된 후 왼쪽에 있는 README 파일을 클릭하고 상단의 실행을 클릭합니다.
2. 다음으로 호출할 모델 API를 지정합니다. 아래 코드 블록의 매개변수에 API 정보를 입력하고 코드를 실행하세요. 스크립트가 구성 파일과의 병합 및 저장을 자동으로 완료합니다.
3. 모델이 시작되면 Discord를 구성하십시오.
3.1 애플리케이션 및 로봇 제작:
Discord 개발자 포털에 로그인하고 "새 애플리케이션"을 클릭하여 애플리케이션을 생성한 다음, 예를 들어 "hermes"와 같이 이름을 지정합니다. 그런 다음 왼쪽 탐색 모음에서 "봇"을 클릭하고 사용자 이름을 Hermes 에이전트 이름으로 설정합니다.
3.2 권한 있는 게이트웨이 인텐트:
봇 페이지에서 아래로 스크롤하여 권한 있는 게이트웨이 인텐트 섹션을 찾으세요. 메시지 콘텐츠 인텐트가 활성화되어 있어야 하며, 서버 멤버 인텐트도 활성화하는 것이 좋습니다.
3.3 초대 링크를 생성하고 봇을 서버에 추가합니다.
개발자 플랫폼의 "OAuth2" 페이지로 돌아가서 OAuth2 URL 생성기까지 아래로 스크롤한 다음 봇 및 애플리케이션 명령을 선택합니다. 아래에 나타나는 봇 권한 목록에서 채널 보기, 메시지 보내기, 메시지 기록 읽기, 링크 삽입, 파일 첨부를 선택합니다. 하단에 생성된 링크를 복사하여 브라우저에서 열고 서버를 선택한 다음 "계속"을 클릭하여 연결을 완료합니다.
3.4 핵심 자격 증명 획득:
봇 페이지 상단으로 돌아가서 "토큰 재설정"을 클릭하여 봇 토큰을 생성하고 복사하세요. 이 중요한 자격 증명은 이후 환경 구성에 사용됩니다!
3.5 개발자 모드를 활성화하고 ID를 수집합니다.
Discord 클라이언트를 실행하고 왼쪽 사이드바에서 서버 아이콘을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 다음 "서버 ID 복사"를 클릭하세요. 그런 다음 본인의 아바타를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "사용자 ID 복사"를 클릭하세요. 이 두 ID와 이전에 얻은 토큰을 나중에 필요할 수 있으므로 잘 저장해 두세요.
3.6 서버 구성원이 개인 채팅을 시작할 수 있도록 허용:
페어링 과정이 제대로 진행되려면 Discord에서 봇이 다이렉트 메시지를 보낼 수 있도록 허용해야 합니다. 서버 아이콘을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "개인 정보 설정"으로 이동하여 "다이렉트 메시지 허용"이 활성화되어 있는지 확인하세요.
아래 칸에 Discord 봇 토큰과 사용자 이름 ID를 입력한 다음 명령어를 실행하여 설정을 자동으로 저장하세요.
터미널에서 Gateway를 재시작한 후, Discord 서버에서 @를 사용하거나 개인 메시지를 통해 봇에게 메시지를 보내세요. 첫 번째 대화창에 페어링 코드가 나타납니다. 터미널에서 페어링 명령어를 실행해야 합니다.
hermes pairing approve discord < 用户ID>
연결이 성공적으로 이루어지면 디스코드에서 상담원과 일반적인 대화를 나눌 수 있습니다.
Hermes 에이전트 구성 TencentDB 에이전트 메모리 🚀
1.2절의 삼각형을 클릭하면 자세한 구성 정보를 볼 수 있습니다.
1단계: 새 터미널을 엽니다.
새 터미널을 열고 TencentDB Gateway에 필요한 환경 변수를 설정하십시오.
export TDAI_LLM_MODEL=***
export TDAI_LLM_BASE_URL=***
export TDAI_LLM_API_KEY=*** # <-- 替换为您的模型服务
알아채다제발***해당 부분을 실제 TencentDB API 키로 교체하세요.
2단계: 게이트웨이 서비스를 시작합니다.
cd /output/tdai-gateway
node --import tsx/esm node_modules/@tencentdb-agent-memory/memory-tencentdb/src/gateway/server.ts
게이트웨이 기본 수신 포트:8420
3단계: 게이트웨이가 성공적으로 시작되었는지 확인합니다.
존재하다또 다른 터미널중국에서의 실행:
curl http://127.0.0.1:8420/health
다음과 같은 JSON이 반환되면 게이트웨이가 성공적으로 시작된 것입니다.
{"status":"ok","version":"0.1.0","uptime":1945,"stores":{"vectorStore":true,"embeddingService":false}}
4단계: 새 터미널을 생성하고 Hermes를 재시작합니다.
hermes
이를 통해 텐센트 클라우드의 벡터 데이터베이스를 기반으로 영구 메모리 및 상황 인식 대화 기능을 구현하여 세션 및 플랫폼 전반에 걸쳐 대화 맥락의 일관성을 유지하고, 일관되고 개인화된 지능형 상호 작용 서비스를 제공할 수 있습니다.
에이전트와 소통하여 최종 설정을 완료하세요. 채팅창에 다음 자연어 명령어를 직접 입력하세요(꺾쇠괄호 안의 내용을 실제 ID로 바꾸세요). "Discord 봇 토큰을 구성했습니다. 사용자 ID <사용자 ID>와 서버 ID <서버 ID>를 사용하여 Discord 설정을 완료해 주세요."
다음으로, Discord 클라이언트로 돌아가서 페어링 코드를 받으세요. 왼쪽의 개인 메시지 목록에서 방금 추가한 봇을 찾아 아무 메시지나 보내세요. 봇이 문자 또는 숫자로 구성된 페어링 코드를 자동으로 회신합니다. 그런 다음, 에이전트에게 명령을 보냈던 채팅창으로 돌아가서 받은 페어링 코드를 에이전트에게 직접 보내세요. "이 Discord 페어링 코드 승인: <페어링 코드>"라고 입력하세요.
이제 ID 연동 및 권한 확인이 완료되었으므로 Discord 개인 메시지에서 완전히 비공개적인 AI 대화를 바로 시작할 수 있습니다!
HyperAI는 곧 더 많은 실용적인 스킬 튜토리얼을 업데이트할 예정이니 기대해 주세요!
