헤르메스 업데이트 뒤 hindsight가 빠졌다 — memory.md 우회책, 그리고 미리 스킬로 묶어 둔 패치 재적용

27일 자정을 조금 넘긴 시각, 한 참여자가 오픈소스 AI 에이전트 헤르메스를 업데이트한 뒤 생긴 문제를 방에 알렸다. hermes update 이후 외부 메모리 기능인 hindsight가 플러그인으로 옮겨지면서 패키지에서 빠졌고, 그 탓에 응답 없음 상태에 빠진다는 내용이었다.

hindsight가 메모리 목록에서 빠져서 plugin으로 이동했나봐요.

이 참여자는 비슷한 증상을 겪는 사람에게 일단 메모리를 memory.md로 바꿔 두고 해결하라고 권했다. 헤르메스 쪽에서 무언가를 고쳐 준 것이 아니라, 사용자가 자기 설정을 바꿔 멈춘 응답을 우회하는 방식이다. 이 대화는 새벽 1시 무렵까지 이어졌고, 참여자 7명이 발화 40건을 주고받았다.

업데이트 때마다 다시 붙이는 로컬 패치

다른 참여자는 이번 변경을 문제없이 넘겼다고 했다. 자신이 고쳐 쓰는 로컬 패치를 최신 커밋 기준으로 다시 손본 뒤 업데이트하고 다시 적용하는 과정을 아예 스킬로 만들어 두었다는 설명이다.

이렇게 쓰니 이번 hindsight 가 플러그인으로 빠질때 다행히 바로 문제없이 적용되더라구요

이 사례는 업데이트를 피하는 대신, 업데이트가 올 때마다 자기 수정분을 다시 얹는 일을 반복 가능한 절차로 만들었다는 점에서 눈길을 끈다. 원본 도구가 구조를 바꿔도 사용자 쪽 절차가 그 변화를 흡수하는 셈이다. 손으로 고친 부분이 많을수록 업데이트가 부담이 되는 문제를, 자동화로 줄이려는 시도로 보인다.

임베딩 대신 memory.md, 그리고 자동 생성 스킬

메모리 방식 자체를 두고도 경험담이 나왔다. 한 참여자는 임베딩 메모리를 써 보다가 결국 memory.md 방식으로 돌아갔다고 했다.

저는 써보다가 그냥 memory.md방식으로 돌아갔어요

같은 참여자는 이어서, 스킬은 omp autolearn으로 자동 생성하게 켜 두고 그렇게 쌓인 스킬을 주기적으로 통합하고 관리하는 쪽으로 방식을 바꿨다고 전했다. 한 사람이 기억은 한 파일에 적어 두고, 스킬은 작업에서 뽑아낸 뒤 정리하는 식으로 나눠 쓰고 있는 셈이다.

omp autolearn(스킬 자동생성) 켜두고 자동생성된 스킬들 주기적으로 통합하고 관리하는 방식으로 바꿨네요

대화 끝자락에는 러스트 기반으로 파이 하네스를 만들고 있다는 소식도 나왔다. 파이 플러그인을 몇 개 깔면 렉이 심해져서 직접 만들고 있다는 이유였다.

메모리를 어디에 두느냐는 물음

이번 일은 메모리 기능이 본체에서 플러그인으로 옮겨지는 변화 하나가 곧바로 응답 중단으로 이어질 수 있음을 보여 준다. 방에서 나온 대응은 모두 사용자 쪽에서 설정을 바꾸거나 절차를 갖추는 것이었고, 헤르메스 측의 수정 여부는 이날 대화에서 확인되지 않았다.

memory.md가 급한 우회책으로 권해진 한편, 임베딩 메모리를 써 본 뒤 memory.md로 돌아갔다는 경험담도 나온 점이 눈에 띈다. 구조가 단순하고 업데이트에 덜 흔들리는 저장 방식을 선호하는 흐름이 있음을 시사하지만, 한두 사람의 말이라 방 전체의 결론으로 보기는 이르다.

이번 사건 전에 로컬 패치 재적용을 미리 스킬로 묶어 둔 사례와 자동 생성 스킬을 주기적으로 정리하는 사례는, 도구를 그대로 쓰기보다 자기 손에 맞게 고쳐 쓰는 사용자가 많다는 점을 보여 주는 것으로 보인다. 그만큼 업데이트 한 번의 비용을 줄이는 방법이 이 방의 실용적 관심사로 자리 잡고 있는 것으로 읽힌다.