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한 팀의 문제 해결 경험이 다른 팀의 AI 문제 해결 역량이 됩니다.
Discord에서 접수한 문제를 Hermes Agent 팀이 검색·조사·검증하고, 사람이 승인한 해결 경험을 Notion의 AI-readable Wiki와 팀 Skill로 축적합니다. Terraform으로 만든 AWS 무료 학습 Lab에서 그 지식이 다른 팀에도 실제로 전달되는지 검증합니다.
Mark Byun | IT Infrastructure & Operations Manager
🔗 https://www.linkedin.com/in/gimok-byun-b2886b189/
기업 IT 환경에서 인프라·보안·Digital Workplace 운영을 담당하며, 글로벌 조직과 외부 기술 파트너 사이에서 기술 과제와 운영 요구사항을 조율하고 있습니다. 서버·네트워크·엔드포인트·Microsoft 365 운영부터 보안 개선, 업무 자동화, 레거시 시스템 현대화까지 폭넓은 실무 과제를 수행해왔습니다.
단순히 장애를 해결하는 데서 멈추지 않고, 운영 데이터를 구조화하고 반복 가능한 절차·체크리스트·자동화·지식으로 전환하는 방식에 관심이 많습니다. 최근에는 Hermes Agent, Codex, Claude Code, MCP를 활용해 흩어진 업무 기록과 문제 해결 경험을 AI가 재사용할 수 있는 운영 지식으로 만드는 방법을 실험하고 있습니다.
업무와 프로젝트에서는 비슷한 장애와 질문이 반복됩니다. 누군가 해결한 경험이 개인의 대화나 기억에만 남으면, 다음 담당자는 같은 문제를 처음부터 다시 조사하게 됩니다.
이번 스터디에서는 AI가 답변을 한 번 잘 만드는 데서 멈추지 않고, 팀이 검증한 문제 해결 경험을 다음 사람과 다음 Agent가 다시 사용할 수 있는 지식으로 만드는 과정을 실험합니다.
팀원은 Discord에서 문제와 개선점을 실시간으로 논의하고, Notion에 문제 카드·검증 결과·결정 사항을 구조화합니다. Hermes Agent는 기존 Sessions·Memory·Notion Wiki·Skills에서 유사 사례를 찾고, 기존 해결책이 현재 환경에도 맞는지 다시 확인합니다. 새로운 해결책은 별도 Agent와 사람이 검증하며, 승인된 내용만 공용 Wiki와 팀 Skill로 승격합니다.
8명이 참여하면 4명씩 A팀과 B팀으로 나눕니다. 두 팀은 독립된 Discord 채널과 Hermes 프로필을 사용하고, 검증된 지식은 공용 Notion Wiki로 공유합니다. 마지막에는 A팀이 만든 Wiki를 B팀 Hermes가 원본 대화 없이 읽고 문제를 해결하고, 반대 방향도 같은 방식으로 검증합니다.
이 스터디의 목표는 단순히 “AI를 공부했다”가 아니라 다음과 같이 말할 수 있는 결과를 만드는 것입니다.
“우리 팀의 문제 해결 경험을 Hermes Agent가 검색·검증·재사용할 수 있는 지식 시스템으로 만들었다.”