**누스 리서치(Nous Research)**가 일요일(현지시간) 다중 대형언어모델(LLM)의 출력을 결합해 단일 모델을 상회하는 답변을 생성하는 ‘에르메스 믹스처 오브 에이전츠(Hermes Mixture of Agents) 2.0’(이하 에르메스 MoA 2.0)을 공개했다. 이번 버전은 GPT, Claude, DeepSeek 등 서로 다른 계열의 프런티어 모델을 동시에 활용해 벤치마크 점수를 끌어올리는 것이 특징이다.
TechTimes 보도에 따르면, MoA 2.0은 기존 ‘에르메스 에이전트(Hermes Agent)’ 프레임워크의 업그레이드 버전으로, 핵심 구조와 라이선스는 그대로 오픈소스로 유지된다.
시스템은 어떻게 작동하나
에르메스 MoA 2.0은 일종의 ‘앙상블 레이어’처럼 동작한다. 여러 기본 모델에 병렬로 질의한 뒤, 각 모델이 생성한 출력을 수집·비교·재구성해 최종 응답을 만든다. 이른바 ‘에이전트 혼합(Mixture of Agents)’ 접근법으로, 하나의 거대 모델에 모든 역할을 떠맡기는 대신 각 모델을 특정 영역에 강점을 지닌 ‘전문가 에이전트’로 취급하는 구조다.
사용자는 어떤 모델을 조합에 포함할지 직접 설정할 수 있다. 기본값으로는 GPT, Claude, DeepSeek 세 모델이 포함돼 있으며, 서로 다른 학습 철학과 데이터 구성을 반영하는 대표 조합으로 제시된다. 세 모델의 출력을 풀링·조율함으로써, MoA 2.0은 각 모델의 상보적 강점을 최대화하는 데 초점을 맞춘다.
공개된 벤치마크 결과에 따르면, MoA 2.0은 추론(reasoning), 코딩, 지시 수행(instruction-following) 등 다양한 과제에서 개별 구성 모델을 모두 상회했다. 특히 단일 모델이 장기 추론(long-horizon reasoning)에서 맥락 유지에 어려움을 겪는 영역에서 의미 있는 격차를 보였다는 설명이다.
프레임워크가 오픈소스로 제공되는 만큼, 연구자와 개발자는 내부 아키텍처를 직접 검증하고, 기본 모델을 교체하거나 추가해 특정 도메인에 최적화된 앙상블을 설계할 수 있다.
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‘오픈 웨이트’ 연구실, 에이전트 오케스트레이션으로 확장
누스 리서치는 그간 연구 커뮤니티를 겨냥한 ‘오픈 웨이트(open-weight)’ 모델 공개로 이름을 알려왔다. 2026년 초 출시된 초기 ‘에르메스 에이전트’ 프레임워크는 다중 모델 오케스트레이션에 대한 사실상의 기준점을 세운 바 있다.
이번 발표의 배경에는 오픈 웨이트 진영의 개발 사이클 가속화가 있다. Z.ai는 2026년 7월 초 장기적 엔지니어링 과제를 겨냥한 오픈 웨이트 코딩 특화 모델 ‘GLM-5.2’를 내놓으며, 폐쇄형 모델이 평판상 우위를 점해 온 특정 기능 영역을 정조준하고 있다. 오픈 웨이트 연구실들이 닫힌 모델의 강세 도메인을 하나씩 공략하는 패턴이 자리 잡는 모양새다.
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2026년 6월 말에는 큐웬(Qwen) 전 기술 리드인 린쥔양(Junyang Lin)이 “에이전트형 시스템이 AI 개발의 올바른 다음 단계”라고 공개적으로 주장하기도 했다. 이는 여러 모델·에이전트를 조합해 역량을 끌어올리려는 MoA 2.0의 설계 철학과 궤를 같이한다. 개별 모델을 무한정 키우는 방식으로는 얻기 어려운 성능 향상을, 조합과 오케스트레이션으로 달성하겠다는 접근이다.
에르메스 MoA 출시는 동시에, ‘파운데이션 모델’과 그 위에 얹히는 ‘에이전트 레이어’의 역할을 둘러싼 AI 연구 커뮤니티 내부 논쟁 한가운데에서 나왔다.
테슬라 출신으로 잘 알려진 **안드레이 카르파시(Andrej Karpathy)**는 이번 주 초 “에이전트 우선(agent-first) 개발이 과거 오픈AI 연구 사이클에서 반복됐던 실수를 되풀이할 수 있다”고 경고했다. 누스 리서치는 강력한 파운데이션 모델을 입력으로 활용하되, 그 위에 얇은 오케스트레이션 레이어를 얹는 ‘중도 노선’을 시도하는 셈이다.
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투자·개발 측면에서 무엇을 주목해야 하나
에르메스 MoA 2.0은 아직 2026년 중반 이후 등장한 최신 프런티어 모델과의 정면 비교 테스트는 진행하지 않았다. 특히 Claude Sonnet 5와 최신 GPT 계열 업데이트가 반영될 경우, 벤치마크 판도가 다시 재편될 가능성도 있다. 누스 리서치는 이번 릴리스와 함께 정식 학술 논문은 아직 내지 않은 상태다.
그럼에도 개발자와 스타트업에 주는 실질적 메시지는 분명하다. 상용 폐쇄형 모델들을 조합해 그들 자체의 벤치마크를 능가하는 오픈소스 도구가 입증된다면, 각 추론 요청마다 고가의 프런티어 API 비용을 지불하지 않고도 상위권 추론 역량에 접근할 수 있기 때문이다. 특히 연구 조직과 중소형 팀에는 의미 있는 비용 구조 변화로 이어질 수 있다.
산업 전반으로 보면, MoA 2.0은 “단일 지배적 모델”이 아닌 “모델 다변화 및 조합”이 차세대 AI 배치 전략의 핵심 축이 될 수 있다는 주장에 힘을 싣는다. 향후 몇 달간 오픈AI와 앤트로픽이 앙상블·에이전트 기반 접근법에 어떤 방식으로 대응할지, 제품 로드맵과 연구 방향을 통해 살펴볼 필요가 있다.