Hermes Agent에 붙여본 오픈소스 2개: agency-agents와 Obscura 리뷰
AI 에이전트 관련 프로젝트를 보다 보면, 자주 놓치는 지점이 있습니다. 사람들은 모델 이름부터 봅니다. GPT냐 Claude냐, 로컬 모델이냐 API 모델이냐를 먼저 따집니다. 물론 모델도 중요합니다. 그런데 실제로 써보면 모델만으로는 부족합니다.
AI 에이전트의 실전 성능은 두 가지에서 크게 갈립니다. 하나는 어떤 관점으로 문제를 보느냐입니다. 다른 하나는 웹에서 필요한 자료를 얼마나 빠르고 안정적으로 가져오느냐입니다. 좋은 판단 기준이 없으면 그럴듯한 말만 늘어놓기 쉽고, 좋은 자료 수집 능력이 없으면 최신 정보를 다루기 어렵습니다.
이번에 살펴볼 프로젝트는 이 두 방향을 각각 보여줍니다.
- msitarzewski/agency-agents: AI에게 전문가 역할과 판단 기준을 입히는 프롬프트 라이브러리
- h4ckf0r0day/obscura: AI 에이전트와 웹 스크래핑을 위한 Rust 기반 headless browser
둘은 성격이 완전히 다릅니다. agency-agents는 에이전트의 사고 방식에 가깝고, Obscura는 에이전트의 손발에 가깝습니다. 하나는 “어떻게 판단할 것인가”를 다루고, 다른 하나는 “어떻게 자료를 가져올 것인가”를 다룹니다.
먼저 결론: agency-agents는 바로 써볼 만하고, Obscura는 검증할 가치가 있습니다
agency-agents는 프롬프트를 자주 다루는 사람이라면 바로 참고할 만합니다. 단순히 “너는 전문가야”라고 말하는 수준이 아니라, 역할별 업무 방식과 산출물 기준을 구체적으로 나눠둔 점이 좋습니다. AI 에이전트에게 SEO 담당자, 보안 엔지니어, 제품 관리자, QA 담당자 같은 관점을 줄 때 유용합니다.
Obscura는 조금 더 실험적인 프로젝트입니다. Rust 기반의 가벼운 headless browser를 지향하고, AI 에이전트와 스크래핑을 주요 사용처로 잡고 있습니다. 기존 Chrome이나 Playwright를 완전히 대체한다고 보기보다는, 빠른 자료 조사와 대량 URL 수집에 쓸 수 있는 보조 엔진 후보로 보는 편이 안전합니다.
agency-agents: AI에게 직군과 판단 기준을 입히는 라이브러리
agency-agents는 여러 업무 영역의 AI 전문가 프롬프트를 모아둔 저장소입니다. README에서는 “A complete AI agency at your fingertips”라고 설명합니다. 개발자, 디자이너, 마케터, 제품 담당자, QA, 보안, 데이터, 전략 담당자 같은 역할을 AI에게 부여할 수 있도록 구성되어 있습니다.
2026년 5월 15일 GitHub API로 확인했을 때 이 저장소는 약 97,887개의 star와 16,244개의 fork를 가지고 있었습니다. 라이선스는 MIT입니다. star 수가 품질을 보장하지는 않지만, 이 정도면 단순한 개인용 프롬프트 모음 수준은 넘어섰다고 봐도 됩니다.
이 저장소가 하는 일
핵심은 역할의 구체화입니다. AI에게 “프론트엔드 개발자처럼 답해”라고만 말하면 결과가 들쭉날쭉합니다. agency-agents는 각 역할에 대해 정체성, 업무 방식, 산출물, 성공 기준, 커뮤니케이션 스타일을 문서로 만들어둡니다.
- Frontend Developer, Backend Architect, AI Engineer, DevOps Automator 같은 개발 역할
- UI Designer, UX Researcher, Brand Guardian 같은 디자인 역할
- SEO Specialist, Content Creator, Social Media Strategist 같은 마케팅 역할
- Product Manager, Trend Researcher, Feedback Synthesizer 같은 제품 역할
- Reality Checker, Evidence Collector, Accessibility Auditor 같은 검증 역할
이 저장소에서 제일 흥미로운 부분은 역할 이름보다 판단 기준입니다. 좋은 에이전트는 말투만 바꾸는 게 아니라, 무엇을 먼저 볼지부터 달라져야 합니다. SEO 담당자는 검색 의도와 제목을 먼저 보고, 보안 담당자는 노출된 토큰과 권한을 먼저 보고, PM은 사용자의 실제 문제를 먼저 봅니다.
어디에 쓸 수 있을까
agency-agents는 AI 에이전트를 업무별로 나눠 쓰고 싶은 사람에게 잘 맞습니다. 예를 들어 글을 작성할 때는 SEO Specialist와 Content Creator 관점을 붙일 수 있고, 개발 문서를 볼 때는 Software Architect와 Code Reviewer 관점을 붙일 수 있습니다. 서비스 기획을 할 때는 Product Manager와 UX Researcher를 조합할 수도 있습니다.
특히 유용한 경우는 결과물의 기준이 분명할 때입니다. “좋은 글을 써줘”보다 “검색 의도에 맞는 제목, 클릭을 유도하는 메타 설명, 독자가 바로 이해할 수 있는 도입부, FAQ까지 갖춘 글을 검토해줘”가 훨씬 낫습니다. agency-agents는 이런 요청을 구조화하는 데 도움이 됩니다.
예를 들면 이런 식입니다.
- AI 도구 리뷰: AI Engineer, Product Manager, Reality Checker
- 검색 노출을 노리는 글: SEO Specialist, Content Creator, AI Citation Strategist
- 웹서비스 기획: Product Manager, UX Researcher, Software Architect
- 코드 검토: Code Reviewer, Security Engineer, DevOps Automator
- 디자인 점검: UI Designer, Accessibility Auditor, Brand Guardian
다만 역할을 너무 많이 붙이면 오히려 산만해질 수 있습니다. 모든 작업에 전문가 10명을 부르는 식으로 쓰면 글은 길어지고 판단은 흐려집니다. 제 견해로는 작업 하나에 2~4개 역할 정도가 적당합니다. 중요한 건 많은 역할이 아니라 정확한 역할입니다.
Obscura: AI 에이전트용 경량 브라우저라는 흥미로운 시도
Obscura는 Rust로 만든 headless browser입니다. 저장소 설명은 “The headless browser for AI agents and web scraping”입니다. README 기준으로는 V8을 통해 JavaScript를 실행하고, Chrome DevTools Protocol을 지원하며, Puppeteer와 Playwright에서 headless Chrome 대체재처럼 연결하는 방향을 지향합니다.
2026년 5월 15일 GitHub API로 확인한 지표는 star 12,393개, fork 804개, open issue 17개였습니다. 라이선스는 Apache-2.0이고, 주 언어는 Rust입니다. 최근 push도 확인됐습니다. 아직은 더 지켜볼 부분이 있지만, 방향은 꽤 선명합니다.
Obscura가 노리는 문제
AI 에이전트가 웹을 다루려면 브라우저가 필요합니다. 문제는 Chromium 계열이 무겁다는 점입니다. 간단히 페이지 제목을 확인하거나 링크를 모으고 싶은데, 매번 큰 브라우저를 띄우는 건 비효율적일 수 있습니다. 서버 환경에서는 이 차이가 더 크게 느껴집니다.
Obscura는 이 지점을 파고듭니다. README에서는 headless Chrome보다 메모리, 바이너리 크기, 페이지 로드, 시작 속도에서 가볍다고 주장합니다. 이런 수치는 실제 환경에서 따로 재봐야 합니다. 그래도 “AI 에이전트가 모든 웹 작업에 무거운 브라우저를 써야 하나?”라는 문제 제기는 설득력이 있습니다.
주요 기능
README에 나온 사용 예시를 보면 Obscura는 단순 브라우저라기보다 자동화용 수집 도구에 가깝습니다.
- 페이지 fetch 후 title, text, html, links 추출
- 페이지 안에서 JavaScript 평가
- 여러 URL 병렬 scrape
- HTTP 또는 SOCKS proxy 사용
- Chrome DevTools Protocol 서버 제공
- Puppeteer, Playwright 연결 지원
- MCP 서버 제공
특히 MCP 서버 제공은 AI 에이전트 관점에서 눈에 띕니다. MCP는 에이전트가 외부 도구를 붙여 쓰는 방식으로 점점 많이 언급되고 있습니다. Obscura가 MCP를 통해 브라우저 도구처럼 붙을 수 있다면, 에이전트가 웹 페이지를 읽고 링크를 모으고 간단한 JS를 실행하는 흐름이 더 가벼워질 수 있습니다.
어디에 쓸 수 있을까
Obscura가 잘 맞아 보이는 일은 빠른 웹 조사입니다. 예를 들어 GitHub README와 공식 문서를 읽고, 제품 페이지의 기능 목록을 추출하고, 여러 URL에서 제목과 본문을 수집하는 작업입니다. 복잡한 로그인이나 시각적 검증이 필요 없는 페이지라면 굳이 무거운 브라우저를 열 필요가 없습니다.
- 오픈소스 저장소 README와 문서 페이지 조사
- 제품 공식 페이지에서 기능과 가격 정보 추출
- 여러 후보 URL의 제목, 본문, 링크 수집
- 간단한 JavaScript 렌더링 확인
- 출처 후보를 빠르게 정리하는 사전 조사
반대로 스크린샷이 중요하거나, 복잡한 UI 클릭이 필요하거나, 로그인 세션이 얽힌 작업은 기존 Playwright나 Chromium이 더 안전합니다. Obscura는 모든 브라우저 작업을 대체한다기보다, 빠른 수집과 사전 조사에 먼저 투입하는 편이 현실적입니다.
주의할 점
Obscura가 흥미롭다고 해서 바로 모든 브라우저 자동화를 바꿀 필요는 없습니다. Chrome DevTools Protocol을 지원한다고 해도 실제 Chrome과 완전히 같은지는 따로 확인해야 합니다. Puppeteer와 Playwright 연결이 된다고 해서 모든 사이트에서 같은 결과가 나온다는 뜻도 아닙니다.
그리고 stealth나 anti-detect 같은 기능은 조심해서 봐야 합니다. 합법적인 자동화와 사이트 약관을 우회하는 자동화는 다릅니다. 웹 자료를 수집할 때는 robots.txt, 사이트 약관, 저작권, 유료 콘텐츠 경계를 지키는 것이 맞습니다. 도구가 가능하다고 해서 항상 해도 되는 것은 아닙니다.
둘을 같이 보면 AI 에이전트의 방향이 보입니다
agency-agents와 Obscura를 같이 보면 AI 에이전트의 확장 방향이 꽤 선명해집니다.
- agency-agents는 에이전트가 어떤 관점으로 판단할지 정합니다.
- Obscura는 에이전트가 웹 자료를 어떻게 가져올지 바꿉니다.
관점만 있고 자료가 없으면 말은 그럴듯하지만 근거가 약해집니다. 자료만 있고 관점이 없으면 요약기는 될 수 있어도 좋은 작업자는 되기 어렵습니다. AI 에이전트가 실제 업무에 들어오려면 이 두 축이 같이 필요합니다.
예를 들어 어떤 글의 검색 노출은 많은데 클릭이 낮다고 해보겠습니다. 이때 필요한 것은 단순한 숫자 요약이 아닙니다. 제목이 약한지, 메타 설명이 애매한지, 도입부가 검색 의도와 맞지 않는지, FAQ나 내부 링크가 부족한지까지 봐야 합니다. 이때 전문가 관점이 필요합니다. 또 경쟁 글이나 공식 자료를 빠르게 확인하려면 가벼운 웹 조사 도구도 필요합니다.
이런 식으로 보면 agency-agents와 Obscura는 서로 다른 문제를 풀지만, 최종적으로는 같은 방향을 향합니다. AI 에이전트를 더 실용적인 작업 파트너로 만드는 것입니다.
결론
agency-agents는 프롬프트와 에이전트 작업을 자주 다루는 사람이라면 바로 참고할 만합니다. 특히 역할별 기준을 정리해두고 반복 작업에 적용하기 좋습니다. 다만 무조건 많은 역할을 붙이기보다, 작업에 맞는 소수의 역할을 고르는 편이 낫습니다.
Obscura는 검증할 가치가 있는 프로젝트입니다. 빠른 링크 수집, 본문 추출, 간단한 JavaScript 확인처럼 가벼운 웹 조사에 잘 맞을 가능성이 있습니다. 다만 복잡한 브라우저 자동화까지 한 번에 맡기기보다는, 사전 조사와 수집 작업부터 시험해보는 편이 안전합니다.
제 기준으로 우선순위를 정하면 이렇습니다.
- agency-agents: AI 에이전트의 답변 품질과 작업 판단 기준을 끌어올리는 용도
- Obscura: 웹 조사와 자료 수집 비용을 줄이는 실험용 보조 엔진
모델 성능만으로는 에이전트가 완성되지 않습니다. 좋은 에이전트는 좋은 관점과 좋은 손발을 같이 가져야 합니다. agency-agents와 Obscura는 그 두 방향을 각각 보여주는 프로젝트입니다. 그래서 둘을 같이 보는 게 의미 있습니다.
출처
- msitarzewski/agency-agents GitHub 저장소
- h4ckf0r0day/obscura GitHub 저장소
- GitHub 저장소 지표는 2026년 5월 15일 GitHub API로 확인했습니다.
Hermes Agent에 붙이면 좋은 실제 사용처
- agency-agents는 “어떤 전문가 관점으로 일을 쪼개서 볼 것인가”가 중요할 때 잘 맞습니다. 코드 리뷰, 사업 검토, 제품 기획처럼 관점이 여러 개인 작업에서 특히 유용합니다.
- Obscura는 웹 자료를 모아 읽고 정리해야 하는 작업에 어울립니다. 리서치 글 초안, 오픈소스 비교, 시장 자료 수집처럼 최신 정보가 필요한 흐름에서 힘이 납니다.
- 둘을 같이 쓰면 역할이 나뉩니다. agency-agents가 판단 프레임을 만들고, Obscura가 외부 자료 수집을 보강하는 식입니다.
- 주의할 점도 분명합니다. 에이전트가 늘어난다고 결과가 자동으로 좋아지는 것은 아닙니다. 입력 목표, 검증 기준, 출처 확인 루틴을 같이 설계해야 실전에서 쓸 만해집니다.
그래서 제 기준에서는 이 둘을 “멋있어 보이는 에이전트 장식”으로 보기보다, Hermes Agent에 붙일 수 있는 두 종류의 보조 부품으로 보는 편이 맞습니다. 하나는 사고방식 보강, 다른 하나는 자료 수집 보강입니다.
