이 번역은 AI가 원문 README를 옮긴 것입니다. 원문이 항상 우선합니다.
재귀적 데모: Hermes Agent Kanban 시스템이 자신을 설명하는 비디오를 만듭니다.
네 개의 AI 에이전트 프로필(감독, 촬영감독, 렌더러, 편집자)이 자율적으로 협력하며, 구조화된 핸드오프, 댓글, 공유 워크스페이스 파일을 통해 통신합니다. 하나의 명령어로 전체 파이프라인이 시작되고, 완성된 비디오를 확인할 수 있습니다.
Hermes Agent 기반의 Kanban 기반 멀티 에이전트 비디오 제작 파이프라인입니다. 비디오를 설명하면 시스템이 이를 태스크 그래프로 분해하고, 전문화된 에이전트 프로필이 각 단계를 실행합니다:
사용자가 하나의 명령어 입력
→ 감독이 브리프를 9개 태스크로 분해
→ 촬영감독이 시각적 언어 설계
→ 7명의 렌더러가 병렬 실행 (ASCII 비디오 + p5.js)
→ 편집자가 클립 검토 + 최종 컷 조립
→ output/final.mp4
전체 파이프라인이 사람의 개입 없이 자동 실행됩니다. 각 단계는 의존성이 완료되면 자동으로 진행됩니다.
이 비디오는 Kanban에 관한 것이며, Kanban에 의해 제작되었습니다. 첫 번째 프로젝트는 시스템이 자신에 대한 설명 비디오를 만들도록 함으로써 시스템을 시연합니다. 두 부분 구조:
| 프로필 | 역할 | 통신 | ||
|---|---|---|---|---|
| 감독 | 비전, 분해, 최종 승인 | 촬영감독에게 핸드오프, 모든 것에 댓글 | ||
| 촬영감독 | 시각적 사양, 품질 게이트 | 렌더러에게 사양 전달, 댓글을 통한 피드백 | ||
| 렌더러 | 코드 실행 (ascii-video / p5.js) | 부모 핸드오프 + 댓글 읽기, 클립 쓰기 | ||
| 편집자 | 페이싱 검토, 조립, 최종 컷 | AI 비디오 분석으로 검토, ffmpeg로 조립 |
에이전트는 세 가지 내장 Kanban 채널을 통해 소통합니다:
summary + metadata와 함께 완료되면, 모든 하위 태스크가 자동으로 이를 컨텍스트로 받습니다.kanbancomment(taskid=<any_task>)를 작성할 수 있으며, 다음 작업자는 전체 스레드를 읽습니다.hermes gateway start)chmod +x setup.sh./setup.sh
이 명령어는 4개의 프로필(감독, 촬영감독, 렌더러, 편집자)을 생성하고, 각각의 성격을 작성하며, 프로젝트 구조를 설정하고, Kanban 보드를 초기화합니다.
hermes kanban create "Make a video explaining how Hermes Kanban works" \
--assignee director \
--workspace dir:$(pwd)/kanban-launch-video \
--tenant video-pipeline \
--priority 2 \
--max-runtime 4h \
--body "Read brief.md. Decompose into: cinematographer → renderers → editor. All child tasks MUST use workspace_kind='dir' and workspace_path='$(pwd)/kanban-launch-video'. Pass tenant='video-pipeline' on every create."
hermes kanban watch --tenant video-pipeline # 실시간 이벤트
hermes kanban list --tenant video-pipeline # 보드 상태
hermes dashboard # 시각적 보드 (Kanban 탭)
├── README.md ← 현재 위치
├── ARCHITECTURE.md ← 시스템 설계, 통신 모델
├── RUN.md ← 단계별 실행 가이드
├── brief.md ← 비디오 사양
├── setup.sh ← 원샷 설정 스크립트
├── taste/
│ ├── brand-guide.md ← 시각적 언어 규칙
│ └── emotional-dna.md ← 창의적 영혼 문서
├── tools/
│ └── media_analyze.py ← AI 오디오/비디오 분석 CLI (Gemini via OpenRouter)
└── render-scripts/ ← 에이전트가 실제로 작성한 코드 (참고용)
├── scene-01/render.py ← ASCII 비디오 (Python + NumPy + ffmpeg)
├── scene-02/render.py
├── scene-03/sketch.html ← p5.js 생성적 (HTML + Puppeteer)
├── scene-04/render.py
├── scene-05/sketch.html
├── scene-06/render.py
└── scene-07/render.py
output/final.mp4 — 1920×1080 @ 24fps, 약 2분, 오디오 포함output/final-noaudio.mp4 — 재스코어링용 무음 버전scenes/scene-NN/clip.mp4파이프라인은 다음을 생성합니다:
ARCHITECTURE.md 참조:
| 단계 | 소요 시간 | 설명 | ||
|---|---|---|---|---|
| 감독 | ~3분 | 브리프 읽기, 9개 태스크 생성 | ||
| 촬영감독 | ~8분 | 모든 씬에 대한 시각적 사양 설계 | ||
| 렌더러 (×7 병렬) | ~20분 | ASCII/p5.js 렌더링 | ||
| 편집자 | ~10분 | 검토, 조립, 오디오 먹싱 | ||
| 총계 | ~45분 | 완전 자율 |
brief.md를 원하는 비디오 사양으로 편집taste/brand-guide.md를 자신의 시각적 언어로 교체setup.sh 실행 → kanban 명령어 실행자신만의 비디오를 만들려면:
렌더러 프로필에는 ascii-video와 p5js 스킬이 모두 있습니다. 개별 태스크에 --skill <name>을 사용하여 씬별로 사용할 렌더러를 제어할 수 있습니다.
MIT