최근 생성형 비디오 모델 (Generative video models)의 발전은 높은 시각적 충실도 (Visual fidelity)를 보여주고 있으나, 시간적 불일치 (Temporal inconsistencies)와 심각한 브랜드 불일치 (Brand misalignment)로 인해 기업 환경으로의 통합이 제한되고 있습니다. 현재의 단일 구조 아키텍처 (Monolithic architectures)는 엄격한 브랜드 제약 조건을 강제하는 데 어려움을 겪으며, 승인되지 않은 시각적 자산을 빈번하게 환각 (Hallucinating)합니다. 우리는 생성형 미디어 제작에서 브랜드 일관성을 강제하도록 설계된 복합 AI 시스템 (Compound AI System)인 Genflow를 소개합니다. 우리의 아키텍처는 확립된 기업 정체성 (Corporate identity) 가이드라인에 따라 생성을 매개변수화하기 위해 검색 기반의 'Brand DNA' 추출 모듈을 통합합니다. 나아가, 우리는 적대적 멀티 에이전트 품질 관리 (Adversarial Multi-Agent Quality Control (QC)) 루프를 구현합니다. 이 파이프라인은 단일 패스 생성 (Single-pass generation) 대신, 평가자 에이전트 (Evaluator agents)를 사용하여 추출된 매개변수에 따라 생성된 프레임을 반복적으로 비판하며, 결정론적 합의 (Deterministic consensus)에 도달할 때까지 생성 모델 (Generator models)이 출력을 개선하도록 유도합니다. 다단계 자기 수정형 파이프라인 (Multi-stage, self-correcting pipeline)으로 전환함으로써, Genflow는 브랜드 준수 비디오 생성 수율을 42%에서 89%로 향상시켰으며, 확장 가능한 기업급 생성 시스템을 위한 강력한 프레임워크를 구축했습니다.