1. 연결
Creative: 로컬 디스크, NAS, S3 중 원하는 스토리지를 Kumiho에 연결합니다.
AI: MCP, Python SDK, REST API로 연결합니다.
Shared: 원본 데이터는 그대로 두고 Kumiho가 히스토리 레이어를 추적합니다.
하나의 아키텍처, 두 가지 핵심 기능
에셋에는 히스토리가 있습니다. AI 메모리도 그래야 합니다.
크리에이티브 버전 관리와 AI 어시스턴트의 지속적이고 감사 가능한 메모리를 하나의 시스템에서 제공합니다.
무료 티어 제공. 폴더 하나 또는 MCP 연결 하나로 시작하세요.
크리에이티브 버전 히스토리
AI 메모리 그래프
세션 메모리
graph-native- 선호: 시네마틱 조명, 낮은 대비
- 결정: SDXL 리파이너 패스로 전환
- 사실: hero mesh는 base_rig_v17에 의존
- 근거: 컬러 그레이드는 레퍼런스 보드 v5를 따름
같은 그래프, 같은 API, 같은 출처 보장.
두 가지 경로, 하나의 아키텍처
원하는 진입점을 선택하세요. 두 경로 모두 같은 그래프 기반 위에서 동작합니다.
크리에이티브 작업을 위한 버전 관리
모델, 텍스처, 렌더, AI 출력까지 모든 에셋 리비전을 추적하세요. 파일 이동 없이 전체 히스토리, 메타데이터, 의존 관계를 유지합니다.
크리에이터 흐름 보기같은 그래프, 같은 API, 같은 출처 보장.
동작 방식
하나의 흐름, 두 가지 적용.
2. 추적
Creative: 모든 저장이 프롬프트/메타데이터/파라미터가 붙은 리비전이 됩니다.
AI: 결정, 선호, 사실이 모두 버전화된 메모리 노드로 저장됩니다.
Shared: 불변 리비전, 타입 의존성, 완전한 출처 추적.
3. 조회 및 추론
Creative: 버전을 검색하고 의존 관계를 추적하며 변경 시 자동화합니다.
AI: 세션 간 맥락을 회수하고 추론 체인을 탐색하며 야간 통합을 수행합니다.
Shared: 히스토리, 인과관계, 영향도를 하나의 쿼리 표면에서 다룹니다.
'무슨 일이 있었고, 왜 그랬으며, 무엇에 영향이 가는지'를 하나의 그래프로 답합니다.
문제는 저장 공간이 아닙니다. 맥락이 사라지는 것입니다.
크리에이티브 에셋이든 AI 추론이든, 실패 패턴은 같습니다.
문제
크리에이티브: 버전은 폭증하고 메타데이터는 사라지며 의존 관계가 보이지 않습니다.
AI: 컨텍스트 윈도우는 리셋되고 메모리는 흔들리며 결정의 출처가 남지 않습니다.
공통: 추적할 수 없는 것은 추론할 수 없습니다.
해결
모든 출력은 메타데이터가 붙은 버전화 노드가 됩니다.
관계는 임베딩 추정이 아니라 타입으로 명시됩니다.
히스토리는 불변이며, 믿음은 덮어쓰기가 아니라 리비전으로 진화합니다.
Dream State 통합이 비동기로 메모리를 보강/연결/정리하고 안전 가드를 유지합니다.
Kumiho가 다른 이유
LLM 분리형 메모리
메모리는 모델 컨텍스트가 아니라 그래프에 저장됩니다. 모델을 바꿔도 히스토리는 유지됩니다.
내 스토리지 그대로
원본 파일은 디스크/NAS/S3에 두고, Kumiho는 메타데이터와 포인터만 추적합니다.
불변 리비전
조용한 덮어쓰기가 없습니다. 모든 변경은 새 리비전으로 기록되고 감사 추적이 가능합니다.
타입 의존성
DEPENDS_ON, DERIVED_FROM, SUPERSEDES 같은 엣지로 연결 이유를 명시적으로 기록합니다.
하이브리드 검색
전문 검색, 그래프 순회, 벡터 유사도를 통합해 단일 랭킹 결과를 제공합니다.
Dream State
야간 비동기 통합으로 메모리를 보강/연결/정리하며 게시된 노드는 안전하게 보호합니다.
40-280배 토큰 압축
요약은 그래프에, 원문은 로컬에 유지해 메모리 운영 비용을 크게 줄입니다.
특허 출원 진행 중. VFX/게임 스튜디오 운영에서 검증된 자산 관리 프리미티브를 기반으로 구축했습니다.
내 경로 찾기
크리에이터, 스튜디오, AI 빌더, 개발자 모두 같은 기반 위에서 시작합니다.
크리에이터
- 혼란한 폴더를 검색 가능한 라이브러리로 정리
- 프롬프트/모델/시드를 모든 결과물에 유지
- 필요한 정확한 버전을 몇 초 안에 검색
- 히스토리를 보존하면서 결과물 공유
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스튜디오
- 변경 영향도를 사전에 파악
- 에셋 간 연결 관계를 한눈에 확인
- 게시 리비전에 접근 제어 및 잠금 적용
- 분산 팀이 최신 버전에 정렬
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AI 빌더
- 에이전트 메모리를 세션 간 지속
- 결정/선호/사실을 버전화 그래프 노드로 저장
- '왜 이 결정을 했나?'를 추론 체인으로 추적
- memory_store 한 번으로 항목/리비전/아티팩트/엣지를 원자적으로 생성
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개발자
- 안정적인 gRPC/REST API 기반 개발
- Python, Rust, C++, Dart SDK 제공
- 시간 축을 넘는 영구 kref 링크
- 웹훅과 이벤트 기반 자동화 파이프라인 구축
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프로덕션 크리에이티브 워크플로를 실제로 구축한 파이프라인 엔지니어가 설계했고, 같은 수준의 엄밀성을 AI 에이전트 메모리로 확장했습니다.
프로덕션 규모에서 서브 10ms 그래프 질의
원본 컨텍스트 대비 40-280배 토큰 압축
USPTO 출원 중인 특허 기반 아키텍처
파일 이동 없이 몇 분 내 설정 완료
Kumiho 비교표
무엇이 기본 내장이고 무엇이 별도 조합이 필요한지 한눈에 확인하세요.
Creative Asset Management
| Capability | Kumiho | Git LFS | Perforce | DAMs (Shotgrid, ftrack) |
|---|---|---|---|---|
| Files stay on your storage | Yes | No (repo) | No (depot) | No (upload) |
| Typed dependency tracking | Yes | No | No | Limited |
| Immutable revision history | Yes | Yes | Yes | Varies |
| AI-generated asset support | Native | No | No | Bolt-on |
| Metadata-first (no file moves) | Yes | No | No | No |
AI Memory
| Capability | Kumiho | Mem0 | Zep | LangGraph | Raw vector DB |
|---|---|---|---|---|---|
| LLM-decoupled | Yes | No | No | No | Yes |
| Graph-native (not just vectors) | Yes | No | Partial | Yes | No |
| Immutable revision history | Yes | No | No | No | No |
| Typed reasoning dependencies | Yes | No | No | Partial | No |
| BYO storage (local-first) | Yes | No | No | No | Depends |
| Async consolidation (Dream State) | Yes | No | No | No | No |
| Formal retrieval guarantees | Yes | No | No | No | No |
자주 묻는 질문
파일을 업로드해야 하나요?
아니요. 파일은 기존 스토리지에 두고, Kumiho는 참조 정보/메타데이터/버전 히스토리만 관리합니다.
작게 시작할 수 있나요?
네. 폴더 하나 또는 MCP 연결 하나로 시작한 뒤 가치가 확인되면 확장하면 됩니다.
리비전 히스토리는 안전한가요?
네. 게시된 리비전은 불변이며 조용한 덮어쓰기가 불가능합니다.
Kumiho가 DAM을 대체하나요?
아니요. 기존 DAM을 대체하는 것이 아니라 버전/계보/그래프 추론 레이어를 보완합니다.
어떤 파일 형식을 지원하나요?
모든 파일 형식을 지원합니다. 파일 참조만 가능하면 추적할 수 있습니다.
개인용인가요 팀용인가요?
둘 다 지원합니다. 개인은 재현성과 회수, 팀은 거버넌스와 공유 맥락에 활용합니다.
벡터 데이터베이스와 무엇이 다른가요?
Kumiho는 버전화된 타입 그래프 노드와 출처 추적을 저장합니다. 벡터는 검색 방법 중 하나일 뿐 전체 메모리 모델이 아닙니다.
AI 대화 데이터가 외부로 나가나요?
전체 대화는 로컬 아티팩트로 유지할 수 있고, 짧은 구조화 요약만 클라우드 그래프에 동기화됩니다.
LLM 제공자를 바꾸면 어떻게 되나요?
문제없습니다. 메모리는 모델이 아니라 그래프에 저장되므로 누적 지식이 그대로 유지됩니다.
Dream State가 무엇인가요?
메모리를 비동기로 검토해 메타데이터를 보강하고 관련 항목을 연결하며 노이즈를 정리하는 통합 프로세스입니다.
AI 에이전트와 어떻게 연동하나요?
MCP 호출 한 번 또는 Python SDK로 연동할 수 있으며, memory_store 한 번으로 항목/리비전/아티팩트/엣지를 원자적으로 생성합니다.