NousResearch/kanban-video-pipeline

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Python
언어
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라이선스
2026.05.02
최근 푸시
2026.06.08
별표한 날

AI 분석

설치 난이도: 보통
큐레이터 노트
멀티 에이전트 협업 자동화에 관심이 있다면 참고할 가치가 높음. 특히 Kanban 기반 태스크 분해와 에이전트 간 통신 패턴이 잘 설계되어 있어, 유사한 파이프라인 구축 시 아키텍처 참고용으로 적합함.

강점

  • 완전 자동화된 멀티 에이전트 비디오 제작 파이프라인으로, 하나의 명령어로 전체 과정이 실행됨
  • 재귀적 데모 개념이 참신하며, 시스템이 자신을 설명하는 비디오를 스스로 제작함
  • 구조화된 핸드오프, 댓글, 공유 워크스페이스를 통한 명확한 에이전트 간 통신 채널 제공
  • 렌더러가 ASCII 비디오와 p5.js를 지원하여 유연한 시각적 출력 가능

약점

  • Hermes Agent와 OpenRouter API 키에 의존적이어서 외부 서비스 없이는 실행 불가
  • 렌더링 시간이 약 45분으로 상당히 길며, 대규모 프로젝트에는 확장성 검증 필요
  • 에이전트가 생성한 코드의 품질이나 오류 처리에 대한 보장이 없음

주의사항

  • 실행 전 Hermes Agent Gateway가 반드시 실행 중이어야 함
  • OpenRouter API 키가 필요하며, claude-opus-4.6 모델 사용 시 비용이 발생할 수 있음
  • 최대 실행 시간(--max-runtime 4h)을 설정하지 않으면 태스크가 무한 대기할 수 있음
  • 모든 하위 태스크에 workspace_kind와 tenant를 명시적으로 전달해야 함

시작 가이드

  • Hermes Agent 설치 및 Gateway 실행 환경 구성
  • OpenRouter API 키 발급 및 설정
  • setup.sh 실행하여 프로필 및 프로젝트 구조 초기화
  • brief.md와 taste/ 디렉토리 파일을 원하는 비디오 사양에 맞게 수정
  • kanban create 명령어로 파이프라인 실행 및 모니터링

README 한국어 번역

이 번역은 AI가 원문 README를 옮긴 것입니다. 원문이 항상 우선합니다.

Kanban Video Pipeline — 멀티 에이전트 창작 프로덕션

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.

이것이 무엇인가

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.

재귀적 개념

이 비디오는 Kanban에 관한 것이며, Kanban에 의해 제작되었습니다. 첫 번째 프로젝트는 시스템이 자신에 대한 설명 비디오를 만들도록 함으로써 시스템을 시연합니다. 두 부분 구조:

  1. 파트 1 (Screen Studio로 캡처): 명령어를 입력하면 대시보드가 활성화되고, 태스크가 칼럼 간에 이동합니다.
  2. 파트 2 (파이프라인에 의해 생성): 시스템이 실제로 제작한 비디오 — Kanban 작동 방식을 설명하는 ASCII 아트 + 생성적 시각 자료

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

프로필 간 통신

에이전트는 세 가지 내장 Kanban 채널을 통해 소통합니다:

  • 구조화된 핸드오프 — 태스크가 summary + metadata와 함께 완료되면, 모든 하위 태스크가 자동으로 이를 컨텍스트로 받습니다.
  • 댓글 — 모든 프로필은 어떤 태스크에든 kanbancomment(taskid=<any_task>)를 작성할 수 있으며, 다음 작업자는 전체 스레드를 읽습니다.
  • 공유 워크스페이스 — 모든 프로필이 동일한 프로젝트 디렉토리를 읽고 씁니다.

빠른 시작

사전 요구사항

  • Hermes Agent 설치
  • OpenRouter API 키 (claude-opus-4.6용)
  • Gateway 실행 중 (hermes gateway start)

설정

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.

실행

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."

모니터링

hermes kanban watch --tenant video-pipeline    # 실시간 이벤트
hermes kanban list --tenant video-pipeline     # 보드 상태
hermes dashboard                                # 시각적 보드 (Kanban 탭)

프로젝트 구조

├── 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

출력물

  • output/final.mp4 — 1920×1080 @ 24fps, 약 2분, 오디오 포함
  • output/final-noaudio.mp4 — 재스코어링용 무음 버전
  • 개별 씬 클립: scenes/scene-NN/clip.mp4

파이프라인은 다음을 생성합니다:

작동 방식 (심층)

  • 전체 통신 모델 다이어그램
  • 의존성 링크가 있는 태스크 그래프
  • 반복 루프 (촬영감독 ↔ 렌더러, 편집자 ↔ 렌더러)
  • 렌더러 유연성 (태스크별로 ascii-video / p5js / remotion 전환 가능)
  • 미디어 분석 도구 사용법

ARCHITECTURE.md 참조:

타이밍

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

적용하기

  1. brief.md를 원하는 비디오 사양으로 편집
  2. taste/brand-guide.md를 자신의 시각적 언어로 교체
  3. 오디오 파일을 워크스페이스에 넣기
  4. setup.sh 실행 → kanban 명령어 실행
  5. 완성된 비디오 확인

자신만의 비디오를 만들려면:

렌더러 프로필에는 ascii-videop5js 스킬이 모두 있습니다. 개별 태스크에 --skill <name>을 사용하여 씬별로 사용할 렌더러를 제어할 수 있습니다.

라이선스

MIT

원본 저장소: NousResearch/kanban-video-pipeline

라이선스: 미표기

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