정의
Hermes AI 에이전트를 팀 워크플로우에 실질적으로 활용하기 위한 데이터 적재 순서 패턴. 에이전트의 성능은 모델보다 쌓인 컨텍스트 데이터에 달려 있다는 전제에서 출발한다.
5단계 셋업 순서
| 단계 | 행동 | 목적 |
|---|---|---|
| 1 | Slack에 Hermes 설치 → 모든 메시지 자동 적재 | 팀 커뮤니케이션 맥락 수집 |
| 2 | Plaud Note 등 회의록 → Slack 연동 | 결정·토론 맥락 축적 |
| 3 | 직원 역할 학습 + 크론잡 할일/병목 알림 | 운영 자동화 기반 |
| 4 | 고객/내부 지식 데이터(Notion DB 등) 연동 | 도메인 지식 주입 |
| 5 | 사내 ERP·자동화 프로그램 연동 | 실행 권한 확보 → 자동화 마법 |
핵심 속성
- 데이터 우선: 에이전트 기능보다 데이터 적재가 선행되어야 함
- 점진적 확장: Slack → 회의록 → 지식 → ERP 순으로 범위를 넓혀감
- 실행 범위: 견적서·세금계산서 발급, 콘텐츠 제작, ERP 관리까지 위임 가능
- AI 네이티브 조건: “데이터 없이 네이티브 컴퍼니란 없다” — Notion 개발자 플랫폼도 같은 전제
관계
- 20260515-agent-team-operating-layer — 연장: 에이전트 팀 운영 레이어 설계 패턴
- 20260515-harness-knowledge-hook-three-pillars — 연장: 지식 하네스 3축 (Capture-Hook-Compound)
- 20260515-ai-employee-vault-pattern — 연장: Obsidian 볼트를 에이전트 컨텍스트로 활용
- 20260510-agent-hosting-is-where-they-live — 기반: 에이전트 실행 환경
- 20260528-ai-native-company-six-experiment-pattern — 연장: 같은 저자의 6단계 실험 패턴(데이터 적재 → 거버넌스)
- 20260623-operational-context-fabric — 연장: 슬랙·회의록·노션·ERP를 하나의 운영 맥락층으로 엮는 구조
인용
“중요한 건 데이터 적재와 연동이다. 데이터 없이 네이티브 컴퍼니란 없다.”