LangGraph·CrewAI는 만드는 도구, Hermes는 완성된 에이전트

정정 (2026년 10월 3일): 원래 "CrewAI의 Flows는 LangGraph와 같은 수준의 정밀 제어를 지원한다", "ADK는 구글 인프라에 종속되는 대신 개방했다"고 썼으나, 근거가 없거나 앞 문단과 어긋나 각 저장소가 밝힌 설명 수준으로 고쳤습니다.

AI 에이전트를 직접 만들어 보려고 검색하면 LangGraph, CrewAI, 구글 ADK, Hermes Agent가 한 목록에 나란히 나옵니다. 어느 것이 더 좋은지 비교하는 글도 많습니다. 그런데 직접 설치해 보면 바로 차이가 납니다. 앞의 셋은 설치를 마쳐도 아무것도 실행되지 않지만, Hermes Agent는 곧바로 대화를 시작합니다.

같은 목록에 올라 있을 뿐 용도가 다르기 때문입니다. LangGraph와 CrewAI, ADK는 개발자가 코드로 에이전트를 만드는 도구이고, Hermes Agent는 이미 만들어진 에이전트입니다.

LangGraph와 CrewAI, ADK는 코드를 써야 합니다

공식 저장소 문서를 직접 받아 읽어 보면 각자 무엇을 목표로 하는지가 첫 줄에 나옵니다.

LangGraph 문서의 첫 줄은 "상태를 가진 에이전트를 만드는 low-level 오케스트레이션 프레임워크"입니다. 기본 단위를 다루는 도구라고 개발사가 스스로 규정한 것입니다. 문서가 앞쪽에 배치한 기능도 이 규정과 맞습니다. 장시간 실행되는 작업이 중간에 실패해도 멈춘 지점에서 다시 이어가는 기능, 에이전트가 실행되는 도중에 사람이 상태를 확인하고 수정하는 기능, 세션이 바뀌어도 유지되는 기억이 먼저 나옵니다. 실행 흐름과 상태를 개발자가 직접 설계해야 하는 도구입니다.

CrewAI는 두 가지를 함께 제공합니다. 역할과 목표를 정해 준 에이전트 여럿을 한 팀으로 묶는 Crews가 하나이고, 실행 경로를 세밀하게 통제하며 조건에 따라 분기하는 Flows가 다른 하나입니다. 공식 문서는 둘을 결합해 사용할 때 가장 큰 효과가 난다고 설명합니다. 자율성과 통제를 함께 제공하는 구성입니다.

구글 ADK는 현재 2.0이며, 제작 단계에서 끝나지 않습니다. 에이전트를 만들고, 평가하고, 배포하는 세 단계를 하나의 도구로 묶었습니다. adk deploy cloud_run 명령 한 줄로 구글 클라우드에 배포됩니다. 다만 구글 전용이라는 설명은 공식 문서와 다릅니다. 저장소 문서에 "Gemini에 최적화돼 있지만 특정 모델이나 배포 환경에 묶이지 않고 다른 프레임워크와도 호환된다"고 직접 적혀 있습니다. 공식 문서로 확인할 수 있는 것은 구글 인프라로 가는 배포 경로가 가장 잘 정비돼 있다는 사실까지입니다.

이렇게 서로 다르지만 공통점이 더 큽니다. 모두 "내 프로그램 안에서 에이전트를 어떻게 구현할 것인가"라는 질문에 답합니다. 결과물은 개발자가 만든 소프트웨어이고, 그 소프트웨어를 실제로 사용하는 사람은 개발자가 아니라 최종 사용자입니다.

Hermes Agent는 설치하면 바로 쓸 수 있습니다

Hermes Agent는 Nous Research가 만든 오픈소스 에이전트입니다. 설치 명령 한 줄을 실행하면 명령줄에서 바로 대화할 수 있고, 텔레그램이나 디스코드를 연결하면 휴대폰에서도 사용할 수 있습니다. 코드를 작성할 필요가 없습니다.

개발사가 대표 기능으로 제시한 것은 학습 루프입니다. 복잡한 작업을 끝내면 스스로 스킬을 만들어 두고, 그 스킬이 사용되는 동안 개선되며, 지난 대화를 검색해 가져오고, 사용자 모델을 세션을 넘어 축적한다고 설명합니다. 저장소 첫 문단은 "학습 루프가 내장된 유일한 에이전트"라고 적고 있는데, 이는 개발사의 주장이며 중립적으로 검증된 표현은 아닙니다.

필자는 이 도구를 문서로만 확인하지 않았습니다. 2026년 9월 13일 윈도우 11에 직접 설치해 Claude 구독을 연결하고 텔레그램 봇까지 추가한 과정을 가이드로 발행했습니다. 그 과정에서 설치 마법사의 기본값이 권장 항목이 아닌 화면을 네 번 만났습니다. 완성된 제품이라고 해서 설정이 필요 없는 것은 아니었습니다.

연결할 모델도 사용자가 직접 고릅니다. 공식 문서는 Nous Portal, OpenRouter, OpenAI, 직접 구축한 엔드포인트 가운데 무엇이든 연결한 뒤 hermes model 명령으로 바꾸라고 안내합니다. 필자도 평소 연결해 두던 Claude Max 구독 대신, GB10에 올려 둔 Qwen3.8-27B를 연결해 며칠 사용했습니다. 여러 작업을 동시에 진행하는 상황에서 이 로컬 모델이 무리 없이 처리했고, 사용할 도구를 스스로 선택하며 하나하나 지시하지 않아도 요구한 결과에 맞춰 작업을 이어갔습니다. 동일한 조건에서 측정한 비교가 아니라 며칠 사용해 본 인상이라는 점은 밝혀 둡니다.

여기서 말하는 도구는 MCP 서버가 아닙니다. Hermes Agent는 도구 마흔 개 남짓을 기본으로 내장하며 hermes tools 명령으로 켜고 끕니다. MCP는 그 위에 외부 서버를 추가로 연결하는 확장 수단입니다.

규모도 크게 차이 납니다. 2026년 9월 20일 GitHub에서 확인한 저장소 스타는 Hermes Agent가 24만 7,157개로, CrewAI·LangGraph·ADK 셋을 합친 12만 2,314개의 약 두 배입니다. 넷 가운데 가장 늦은 2025년 7월에 시작했는데도 그렇습니다. 다만 스타 수는 관심의 크기를 나타낼 뿐 실제 사용량은 아닙니다. 대상 사용자가 개발자가 아니라 매일 에이전트를 사용하는 사람이라 모수 자체가 다르다고 보는 편이 맞습니다.

LangGraph는 완성품 쪽으로, Hermes는 여러 에이전트 쪽으로

만드는 도구와 완성된 에이전트라는 구분이 계속 유지되는 것은 아닙니다. 양쪽 다 상대편이 잘하던 기능을 자기 쪽에 넣고 있습니다.

LangGraph 위에는 Deep Agents라는 패키지가 따로 나와 있습니다. 계획을 세우고 서브에이전트를 실행해 주는 패키지라, 개발자가 처음부터 짜지 않아도 되는 완성품에 가깝습니다. CrewAI는 Flows로 LangGraph의 강점이던 정밀 제어를 내세웁니다. ADK는 Gemini에 최적화돼 있으면서도 모델과 배포처를 가리지 않는다고 밝힙니다.

Hermes Agent는 2026년 8월 31일 v0.21.0을 공개하면서 릴리스 이름을 Pantheon으로 정했습니다. 이름을 붙인 에이전트 여럿이 같은 대화방에서 함께 대화하는 Bot Mode, 에이전트끼리 직접 메시지를 주고받는 hermes peer, 서브에이전트가 실행되는 도중에 방향을 수정하거나 중간 결과만 받고 중단하는 기능이 들어갔습니다. 릴리스 노트는 여러 에이전트를 함께 쓰는 일이 이전에는 내부 연결을 일일이 맞추는 작업이었지만 이제는 사람과 대화하듯 다룰 수 있게 됐다고 설명합니다. 처음에는 에이전트 하나를 다루던 도구가 이제 여러 에이전트를 함께 다룹니다.

그래서 어느 쪽이 더 낫다고 말하기는 어렵습니다. 목적과 활용에 따라 모두 다릅니다. LangGraph와 CrewAI, ADK는 서로 바꿔 쓸 수 있는 선택지이고, Hermes Agent는 애초에 쓰임이 다릅니다.