Hent-ai는 AI 에이전트의 응답 텍스트에서 "hent"(의도 또는 감정)를 자동으로 분류하고, 분류된 감정에 해당하는 이미지를 Discord 메시지에 첨부하는 도구입니다. 이 시스템은 LLM(Large Language Model)을 활용하여 에이전트의 모든 응답에서 감정을 식별하며, OpenClaw와 Hermes Agent 플랫폼을 지원합니다.

핵심 방법론은 다음과 같습니다:

1. 감정 분류 (Emotion Classification): Hent-ai는 에이전트가 생성하는 텍스트 응답을 실시간으로 분석하여 내재된 감정을 LLM을 통해 분류합니다. 에이전트는 특정 감정을 명시적으로 지시하거나 이미지 경로를 포함하는(MEDIA: 태그) 대신, 자연스럽게 글을 작성합니다. Hent-ai는 이 텍스트 내용을 기반으로 감정 신호를 해석합니다. 예를 들어, "작업 완료" 메시지에서 나타나는 축하, "실수"에 대한 사과, "문제 조사"에 대한 설명 등의 표현은 각각 'happy', 'sorry', 'focused'와 같은 특정 감정으로 매핑됩니다.
2. 이미지 매칭 및 첨부 (Image Matching and Attachment): 분류된 감정에 따라 미리 정의된 감정 이미지가 Discord 메시지에 자동으로 첨부됩니다. Hent-ai는 에이전트의 응답과 함께 사용자에게 시각적인 감정 표현을 제공함으로써, AI 에이전트의 상호작용을 더욱 풍부하게 만듭니다.

지원되는 감정은 'happy', 'neutral', 'loyalty', 'sorry', 'confused', 'focused' 총 6가지입니다. 각 감정은 성공, 일반 정보, 확인, 사과, 불확실성, 작업 수행과 같은 특정 상황에 사용됩니다.

감정 이미지 생성 방법은 다음과 같습니다:

3. 기본 캐릭터 생성 (Base Character Generation): DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion 등과 같은 이미지 생성 도구를 사용하여 에이전트의 시각적 정체성을 대표하는 기본 캐릭터 이미지를 만듭니다.
4. 감정별 변형 생성 (Emotion Variant Generation): 생성된 기본 캐릭터 이미지를 참조 이미지로 사용하여, 각 감정(예: happy, sorry)을 표현하는 변형 이미지를 생성합니다. 이때 "Same character as the reference image, expressing [emotion]. Simple background, consistent art style."와 같은 프롬프트를 사용하여 캐릭터의 일관성을 유지합니다.
5. 파일 관리 (Renaming and Placement): 생성된 이미지는 assets/ 디렉터리에 happy.png, neutral.png 등 미리 정해진 이름으로 저장해야 합니다.

이미지 품질을 높이기 위한 팁으로는 일관된 아트 스타일 유지, 단순한 배경 사용, 감정별 명확한 시각적 구분, 1:1 비율의 정사각형 이미지 사용, 파일 크기 500KB 이하 유지, PNG 형식 사용 등이 있습니다.

에이전트의 SOUL.md(또는 페르소나 파일) 설정은 Hent-ai의 정확한 감정 분류에 중요합니다. 에이전트에게 어떤 감정 이미지를 선택하라고 지시하는 대신, 에이전트가 특정 상황에서 자연스럽게 감정을 드러내는 방식으로 작성하도록 유도해야 합니다. MEDIA: 태그와 같은 이미지 첨부 지시를 제거하고, 명확한 감정적 행동(Tone)을 정의하는 것이 핵심입니다. 예를 들어, "작업 성공 시 축하하는 표현", "실수 시 즉각적인 사과", "문제 조사 시 현재 확인 중인 내용 설명" 등을 명시하여 LLM 분류기가 'happy', 'sorry', 'focused' 감정을 정확히 식별할 수 있도록 합니다. 에이전트의 성격을 단조롭게 만들지 않고 다양한 감정을 표현하도록 하는 것이 중요하며, 플러그인에 대한 간단한 설명을 SOUL.md에 추가하여 에이전트가 이미지 처리를 Hent-ai에 맡기도록 안내할 수 있습니다.