Agent 工程

智能体系统工程、MCP 协议、多模态 Agent 与 SDK 集成 -- 共 70 篇

配套练习 闪卡 12 张 测验 10 题
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Agent 工程

S 进阶 约 9 分钟

AI Agent 的工具调用优化策略

AI Agent 的工具调用优化策略 概述 工具调用是 Agent 与外部世界交互的基础能力。但在生产环境中，朴素的工具调用面临多个问题：延迟高（每次调用都是网络请求）、成本高（每次调用消耗 token）、不稳定（API 可能失败）、安全风险（Agent 可能调用不该调用的工具）。 本文从并行调用、缓存策略、错误恢复、成本控制和工具选择优化五个维度，给出工程级的解决方案。 一、并行工具调用 问题...

S 提升 约 16 分钟

Agentic Coding Assistant 架构解析

Agentic Coding Assistant 架构解析 代码生成 Agent 的上下文工程、编辑应用策略、测试驱动循环与自主编程范式 引言 2024-2025 年，Coding Assistant 从"自动补全"进化到"自主编程"。Cursor、GitHub Copilot Workspace、Devin、Claude...

S 进阶 约 10 分钟

Agent 与人类协作的交互设计

Agent 与人类协作的交互设计 人机协作模式、审批流程与升级协议的工程化实践 人机协作的设计原则 Agent 不是取代人类，而是与人类协作。关键设计原则： 透明性（Transparency）：Agent 必须让人类理解它在做什么、为什么这么做 可控性（Controllability）：人类随时可以介入、修改、中断 Agent 的行为 适度自主（Calibrated...

S 进阶 约 9 分钟

Agent 安全与护栏设计

Agent 安全与护栏设计 Prompt Injection 防御、输出验证、沙盒隔离、权限系统与内容过滤实战 引言 当 Agent 具备了工具调用、网络访问和代码执行能力后，安全问题不再是理论威胁，而是实际的攻击面。一次成功的 Prompt Injection 可以让 Agent 泄露系统提示、调用未授权工具、甚至执行恶意代码。更危险的是，Agent...

S 进阶 约 10 分钟

Agent 安全与权限控制框架

Agent 安全与权限控制框架 构建安全可控的 AI Agent 系统：从沙盒隔离到权限模型 Agent 安全的本质挑战 Agent 与传统软件的根本区别：Agent 的行为是非确定性的。 同一个 Prompt，不同的上下文，可能产生完全不同的工具调用序列。这意味着传统的白名单/黑名单安全模型无法完全覆盖 Agent 的行为空间。 传统软件安全模型： 输入 ──→ 确定性逻辑 ──→...

S 进阶 约 10 分钟

Agent 工具调用优化策略

Agent 工具调用优化策略 从工具选择到并行执行，构建高效可靠的 Agent 工具调用体系 工具调用的核心问题 Agent 的能力边界由其可用的工具集决定。工具调用的效率和可靠性直接决定了 Agent 的实际表现。核心挑战包括： 选择问题：面对数十甚至数百个工具，如何让 Agent 准确选择最合适的工具 参数问题：工具参数的构造错误是 Agent 失败的首要原因...

S 进阶 约 8 分钟

Agent 工具调用模式与 Function Calling

Agent 工具调用模式与 Function Calling 工具 Schema 设计、并行工具调用、结构化输出、错误恢复与工具选择策略 引言 工具调用（Function Calling / Tool Use）是 Agent 从"只能说"到"能做事"的关键跳跃。LLM 本身只能生成文本，但通过工具调用，它可以查询数据库、调用 API、操作文件系统——将思考转化为行动。...

S 进阶 约 11 分钟

Agent 编排引擎：LangGraph vs CrewAI vs AutoGen

Agent 编排引擎：LangGraph vs CrewAI vs AutoGen 三大主流 Agent 编排框架的架构对比与选型指南 编排引擎解决什么问题 Agent 编排引擎负责管理 Agent 的生命周期、工作流控制、状态管理和工具调度。核心要回答的问题： 流程控制：Agent 的执行路径如何定义？是固定的还是动态的？ 状态管理：多步骤执行中的中间状态如何持久化和传递？ 多 Agent...

S 进阶 约 9 分钟

Agent 记忆系统设计：短期、长期与工作记忆

Agent 记忆系统设计：短期、长期与工作记忆 记忆架构（Buffer/Summary/Entity/Vector）、对话窗口管理、RAG 记忆检索与情景记忆实战 引言 人类的记忆系统分为短期记忆（工作记忆，容量约 7 项）、长期记忆（近乎无限容量）和情景记忆（特定事件的回忆）。LLM Agent 面临类似的记忆挑战：上下文窗口有限（类似工作记忆容量），需要在多轮对话和多次会话之间保持连续性。...

S 进阶 约 13 分钟

Agent 记忆系统：从短期到长期

Agent 记忆系统：从短期到长期 构建具有持续记忆能力的 AI Agent 系统 为什么 Agent 需要记忆 大语言模型的原生状态是"无记忆"的——每次请求都是一次全新的开始。Agent 记忆系统的目标是弥补这一缺陷，让 Agent 具备： 会话连续性：在同一任务的多轮交互中保持上下文 跨会话持久性：记住上一次对话的结论和决策 经验积累：从历史任务中学习，避免重复犯错...

S 进阶 约 9 分钟

Agent 评估与基准测试方法论

Agent 评估与基准测试方法论 如何系统化地衡量 AI Agent 的能力、可靠性与安全性 评估的核心挑战 Agent 评估比传统 ML 模型评估复杂得多，原因在于： 非确定性：相同输入可能产生不同的执行路径 多步骤：最终结果依赖中间每一步的质量 环境交互：Agent 的行为会改变环境状态，影响后续步骤 开放结局：很多任务没有唯一的"正确答案" 传统模型评估： 输入 ──→ 模型 ──→ 输出...

S 进阶 约 8 分钟

Agent 评测体系：从 SWE-bench 到自定义基准

Agent 评测体系：从 SWE-bench 到自定义基准 为什么 Agent 评测不同于模型评测 模型评测关注的是"给定输入，输出是否正确"（如 MMLU、HumanEval）。Agent 评测则更复杂：Agent 的行为是多步骤的，涉及工具调用、环境交互、状态管理和错误恢复。同一个任务，Agent 可能通过完全不同的路径到达正确答案。 核心挑战： 非确定性：同一 Agent...

S 提升 约 8 分钟

AutoGen 深度解析：微软多 Agent 框架实战

AutoGen 深度解析：微软多 Agent 框架实战 概述 AutoGen 是微软研究院开源的多 Agent 对话框架，核心设计理念是通过 Agent 之间的对话来完成复杂任务。不同于单 Agent 的工具调用模式，AutoGen 让多个具有不同角色和能力的 Agent 协作对话，形成"群体智能"。 2024 年底 AutoGen 发布了 0.4 版本（AutoGen v0.4 /...

S 进阶 约 9 分钟

CrewAI vs AutoGen vs LangGraph：多 Agent 框架对比

CrewAI vs AutoGen vs LangGraph：多 Agent 框架对比 概述 多 Agent 系统是当前 AI 工程最活跃的方向之一。三大主流框架各有哲学： AutoGen（微软）：Agent 之间通过对话协作 LangGraph（LangChain）：将 Agent 行为建模为状态机 CrewAI：以"团队角色"为核心的任务编排...

S 提升 约 8 分钟

Dify、Coze/扣子：低代码 Agent 平台深度评测

Dify、Coze/扣子：低代码 Agent 平台深度评测 概述 低代码 Agent 平台让非技术用户也能构建 AI 应用。这一赛道在 2024-2025 年快速成熟，其中 Dify（开源）和 Coze/扣子（字节跳动）是国内最有代表性的两个平台。 本文从架构设计、功能覆盖、开发体验、部署运维和适用场景五个维度进行深度对比。 平台概览 维度 Dify Coze/扣子 定位 开源 LLM...

S 进阶 约 7 分钟

LangGraph 工作流编排：从 DAG 到循环 Agent

LangGraph 工作流编排：从 DAG 到循环 Agent 概述 LangGraph 是 LangChain 团队推出的 Agent 工作流编排框架。与传统的 DAG（有向无环图）工作流引擎不同，LangGraph 原生支持循环（Cycles），这使得它能够表达"Agent 反复推理直到满意"的模式。 核心设计理念：将 Agent 的行为建模为一个状态机（State...

S 提升 约 7 分钟

LangGraph 深度实战：状态机驱动的 Agent

LangGraph 深度实战：状态机驱动的 Agent 图结构 Agent 设计、状态管理与类型安全、条件边与循环、Human-in-the-Loop 与持久化 引言 LangChain 团队在 2024 年推出 LangGraph，将 Agent 的控制流从"一锅炖"的 AgentExecutor 重构为显式的状态图（StateGraph）。核心洞察是：Agent...

S 提升 约 12 分钟

Multi-Agent 协作架构设计模式

Multi-Agent 协作架构设计模式 从单体 Agent 到多 Agent 协作系统的架构演进与工程实践 为什么需要多 Agent 协作 单个 Agent 在面对复杂任务时，存在三个本质瓶颈： 认知负载上限：上下文窗口有限，单 Agent 无法同时持有完整的任务状态、领域知识和执行历史 能力边界固定：一个 Agent 的 System Prompt 和工具集难以覆盖所有专业领域...

S 进阶 约 8 分钟

OpenAI Assistants API vs 自建 Agent 系统

OpenAI Assistants API vs 自建 Agent 系统 概述 构建 AI Agent 应用时，团队面临一个根本性选择：使用 OpenAI Assistants API 这样的托管服务，还是基于 LangGraph/AutoGen 等框架自建 Agent 系统。 这不仅是技术选型问题，更是业务战略问题：托管服务降低开发成本但牺牲控制力，自建系统获得完全灵活性但承担全部运维复杂度。...

S 进阶 约 10 分钟

企业级 Agent 平台的可观测性

企业级 Agent 平台的可观测性 Logging、Tracing、Metrics：构建 Agent 系统的全栈可观测性体系 为什么 Agent 可观测性不同于传统系统 传统微服务的可观测性关注"请求在服务间如何流转"。Agent 系统的可观测性则需要额外回答： Agent 为什么做了这个决策？（推理链可追溯） 工具调用的效果如何？（工具级别的成功率和延迟） Token...

S 进阶 约 9 分钟

企业级 Agent 平台的权限与审计设计

企业级 Agent 平台的权限与审计设计 概述 当 AI Agent 从个人工具走向企业平台，权限控制和审计追踪成为刚需。一个能执行代码、调用 API、访问数据库的 Agent，如果缺少权限约束，就是一个高效的安全隐患。 本文从 RBAC 模型、工具权限、数据访问控制、操作审计和合规要求五个维度，设计企业级 Agent 平台的安全架构。 威胁模型 企业 Agent 平台威胁面 | ├── 用户层...

S 进阶 约 8 分钟

多智能体编排模式：从串行到蜂群

多智能体编排模式：从串行到蜂群 串行/并行/层级/蜂群四大编排模式、LangGraph 状态机编排、CrewAI 角色协作与故障处理实战 引言 单一 Agent 的能力上限由其上下文窗口和工具集决定。当任务复杂度超过单 Agent 的能力边界时，需要多个 Agent 协作完成——就像一个团队比一个人能处理更复杂的项目一样。 多智能体编排（Multi-Agent...

S 进阶 约 16 分钟

客服智能体系统设计与落地

客服智能体系统设计与落地 意图识别、知识库 RAG、人机协作转接、多轮对话管理与满意度闭环 引言 客服是 AI Agent 最早规模化落地的场景之一。原因很直接：客服对话有明确的意图边界、可量化的效果指标（解决率/满意度/人力成本），且容错空间相对可控——答错了可以转人工，不会像金融交易那样造成不可逆损失。...

S 进阶 约 10 分钟

浏览器自动化 Agent 实战

浏览器自动化 Agent 实战 Playwright/Puppeteer Agent 架构、DOM 理解与可访问性树、动作规划、视觉定位与错误恢复 引言 浏览器自动化 Agent 是 AI Agent 领域最具挑战性的方向之一。与 API 调用不同，浏览器操作需要理解视觉布局、动态 DOM、异步加载、弹窗拦截等复杂交互。这本质上是一个"在不确定环境中执行多步操作"的问题。 本文以...

S 进阶 约 17 分钟

AI Agent 安全：Prompt Injection 攻防实战

AI Agent 安全：Prompt Injection 攻防实战 作者：Maurice | 灵阙学院 前言 当 AI Agent 从"对话机器人"进化为"能执行操作的自动化系统"，安全威胁的量级发生了质变。一个可以发送邮件、查询数据库、调用外部 API、写入文件系统的 Agent，一旦被攻击者劫持，其破坏力等同于一个拥有合法凭证的内部人员在系统中肆意操作。 Prompt Injection...

S 进阶 约 15 分钟

AI Agent生产部署：从Demo到百万用户

AI Agent生产部署：从Demo到百万用户 作者：Maurice | 灵阙学院 引言 2026年初，LangChain发布的《State of Agent Engineering》报告揭示了一个令人振奋的数据：57%的组织已经将AI...

S 进阶 约 14 分钟

LLM 评测体系：从 Benchmark 到生产评估

LLM 评测体系：从 Benchmark 到生产评估 作者：Maurice | 灵阙学院 一、为什么评测是 AI 工程的基石 许多团队在早期阶段依赖"感觉"来判断模型好坏——换了一个 Prompt，感觉回答更流畅了；切了一个新模型，感觉质量提升了。这种方式被业界称为 Vibes-Based Evaluation，是 LLM 工程中最危险的反模式。 没有评测，就没有迭代。原因很简单： LLM...

S 进阶 约 8 分钟

代码审查 Agent 模板

代码审查 Agent 模板 从 Diff 解析到多维评审：构建结构化代码审查智能体 一、为什么需要代码审查 Agent 人工 Code Review 有三个固有瓶颈：一是时间瓶颈，高级工程师的审查时间是团队最稀缺的资源；二是一致性瓶颈，不同审查者的标准不一致，同一个人在疲劳时标准也会下降；三是覆盖率瓶颈，大型 PR 中细节问题容易被忽略。Code Review Agent...

S 提升 约 7 分钟

客服 Agent 完整架构设计

客服 Agent 完整架构设计 从意图识别到人工交接：构建三级客服智能体的工程实践 一、架构总览 客服 Agent 的核心挑战不是"能不能回答问题"，而是"知道什么时候该升级、该交接、该闭嘴"。本文设计一个三级分流架构：L1 全自动解决高频问题，L2 Agent 辅助人工处理复杂场景，L3 无缝交接至人工坐席。 客服 Agent 三级架构...

S 进阶 约 8 分钟

数据分析 Agent 设计模式

数据分析 Agent 设计模式 Text2SQL 到自动可视化：构建安全可控的数据探索智能体 一、问题本质 数据分析 Agent 解决的核心问题是：让不会写 SQL 的人也能从数据库中获取洞察。但"生成 SQL"只是冰山一角，真正的工程挑战在于：如何让 Agent 理解 schema、生成安全的查询、处理执行错误、选择合适的可视化方式、并用业务语言解释结果。 二、架构总览 数据分析 Agent...

S 提升 约 10 分钟

财务审计 Agent 架构

财务审计 Agent 架构 从数据采集到报告生成：构建合规驱动的多智能体审计系统 一、审计自动化的本质 财务审计的核心不是"找问题"，而是"有证据地证明没问题"。这一根本特征决定了审计 Agent 的设计必须以证据链为中心：每一个判断都必须可追溯，每一个结论都必须有依据，每一个异常都必须有处置记录。 二、五阶段审计工作流 审计 Agent 五阶段工作流...

S 提升 约 7 分钟

世界级 B 端代码智能体：云端沙盒架构图（Claude Agent SDK + Skills）

世界级 B 端代码智能体：云端沙盒架构图（Claude Agent SDK + Skills） 目标：把“智能体推理”与“代码执行”彻底解耦，在多租户企业场景下实现 最小权限、强隔离沙箱、可审计合规、可观测可回放、可扩展与成本可控。 Control Plane：鉴权 / 策略 / 编排 / 配额 Agent Plane：Claude Agent SDK + Skills + 工具编排...

S 进阶 约 8 分钟

代码智能体云端沙盒工程落地方案（Claude Agent SDK + Coding Skill）

代码智能体云端沙盒工程落地方案 Claude Agent SDK + Coding Skill 目标：在云端提供 安全、可复现、可观测 的“代码执行/修改”沙盒环境，让智能体能读写仓库、运行命令、生成补丁并交付结果；能力基于 Claude Agent SDK，并用 Skill（SKILL.md）封装 coding 能力。 最小权限 allowed_tools Runner 强隔离执行 Skill...

S 入门 约 15 分钟

Claude Agentic SDK 智能体平台系统工程实施指南

Claude Agentic SDK 智能体平台系统工程实施指南 目标：上传素材 + 自然语言 → 云端沙箱执行 → 可视化全流程 核心执行环境：Claude Agentic SDK（Spec + Skills） 适用人群：开发者 / 企业 / 消费者 文档用途：AI 编程与系统落地实施 生成日期：2026-01-01 说明：...

S 进阶 约 4 分钟

ACP vs MCP：与 Spec / Skills 的关系综述

综述文档 · ACP / MCP / Spec / Skills HTML ACP 和 MCP 的区别，以及“Spec & Skills 是否是未来”的多角度综述 面向：产品/架构决策、Agent 工程落地与生态判断。生成时间：2026-01-04 02:20:55 一句话结论： MCP 更像“模型连接外部工具/数据的标准接口”（连接层）。 ACP 更像“智能体之间的通信与协作协议”（通信层）。...

S 提升 约 10 分钟

智能体平台：推荐模型接入参考（截图设计拆解 + SOTA 榜）

用途：智能体平台「推荐模型」接入参考 SOTA 快照：2025-12-31 基于：套餐截图（Pro/Ultimate） + 公开榜单 智能体平台：推荐模型接入参考（截图设计拆解 + SOTA 榜） 目标：把“模型名单”抽象为可复用的产品分层、路由策略、计费/权益，并给出一套多供应商 SOTA 模型池作为你平台的默认接入参考。 1. 截图设计拆解 2. 可复制的产品策略 3. 结合...

S 进阶 约 15 分钟

智能体平台工程级规格说明（PRD + Tech Spec + API Spec）｜Claude Agent SDK + Skills + Workflow

智能体平台工程级规格说明（PRD + Tech Spec + API Spec） Claude Agent SDK + Skills + Workflow · 生成时间：2025-12-28 14:10 离线 HTML · 可打印/可收藏 打印 / 导出 PDF 切换浅色/深色 目录 阅读建议：先看 PRD（做什么），再看 Tech Spec（怎么做），最后看 API Spec（怎么接）。...

S 提升 约 11 分钟

智能体平台调研与复刻方案（Genspark / Lovart / Manus）+ Claude Agent SDK / Skills / Workflow 架构

智能体平台调研与复刻方案（整合版） Genspark / Lovart / Manus + Claude Agent SDK / Skills / Workflow · 生成时间：2025-12-28 13:44 离线 HTML · 可打印/可收藏 打印 / 导出 PDF 切换浅色/深色 目录 提示：点击右上角可打印为 PDF。 目的与范围 本 HTML...

S 提升 约 5 分钟

SOTA 智能体平台架构蓝图 (2025 Edition)

NEURAL MESH SOTA ARCHITECTURE 2025 01. 竞品深度调研 02. SOTA 模型矩阵 03. 异构架构设计 04. 深度优化方案 05. 核心代码蓝图 06. 交互与前端 07. 落地与商业化 System Online Confidential Report v2.0 下一代智能体平台全栈复刻与设计报告 融合 Genspark (深度调研)、Manus...

S 提升 约 10 分钟

智能体平台底层优化（对齐《组件化架构组件清单》）

智能体平台底层优化（对齐《组件化架构组件清单》） 参考：/Users/mauricewen/Downloads/智能体平台组件清单.html 1. 现状映射（按分层） 1) 构建体验层（Console/Studio） apps/web：Agent 测试台、工作流编辑、模板/市场等页面已存在。 已修复：测试台与执行链路配置真实生效、图片任务输出可视化、入口重复页合并。 2) 底层 Agentic...

S 入门 约 6 分钟

灵阙智能体平台 - Agent测试指南

灵阙智能体平台 - Agent测试指南 概述 本指南将帮助您测试已集成的6个LLM提供商和Agent执行流程。所有后端API已打通，现在可以进行真实的测试。 🎉 已完成的工作 1. 数据库准备 ✅ ✅ 创建测试用户: test@example.com ✅ 创建6个测试Agent (覆盖所有LLM提供商) ✅ 数据库schema同步完成 2. LLM服务集成 ✅ ✅...

S 提升 约 12 分钟

灵阙智能体平台 - Agent 工作流技术规范

灵阙智能体平台 - Agent 工作流技术规范 文档版本 版本: 1.0.0 创建日期: 2025-11-06 作者: Maurice (猪哥云-数据产品部) 状态: 规划中 1. 产品定位 1.1 核心价值主张 最 SOTA 技术 + 最易用交互 + 最开放定制的企业级 Agent 工作流平台 1.2 目标用户 AI 应用开发者 企业技术团队 产品经理和业务分析师 开源社区贡献者 1.3...

S 进阶 约 20 分钟

Agent Builder Platform - 完整代码文档

🤖 Agent Builder Platform 端到端智能体搭建平台 - 完整代码文档 多模型 多框架 笔记工具 知识库 可解释性 国内/海外双态 概述 目录结构 配置文件 AgentSpec Model Providers Framework Adapters 笔记工具 知识库 后端API 前端UI Playground 部署 测试 📚 文档目录 1. 项目概述 2. 目录结构 3....

S 进阶 约 32 分钟

AI智能体完整速查手册

AI智能体完整速查手册 从基础概念到实战部署的全面指南 在线学习AI智能体：www.DataCamp.com 更新日期：2025年10月 目录导航 0. 如何使用本速查表 1. 什么是AI智能体？ 2. 语言模型详解 3. 工具与集成 4. 编排层架构 5. 智能体协议 6. 构建AI智能体 7. 提示工程最佳实践 8. 常见架构模式 9. 性能优化技巧 10. 安全与隐私考量 11....

S 进阶 约 36 分钟

智能体之变：系统工程视角下的AI Agent前沿、实践与未来

↑ ☰ 📖 目录 🚀 引言 🧠 第一部分：重新定义智能体 🏗️ 第二部分：架构师的困境 🤝 第三部分：多智能体系统 🛡️ 第四部分：系统工程护城河 💼 第五部分：跨行业实践分析 🔮 第六部分：战略综合与未来展望 智能体之变：系统工程视角下的AI Agent前沿、实践与未来 一份面向AI工程师、架构师与技术领袖的深度分析报告 👤 文茂源 🏢 猪哥云数据产品部 📅...

多模态 Agent

A 进阶 约 10 分钟

AI短视频自动化生产流水线

AI短视频自动化生产流水线 引言 从脚本撰写到最终发布，一条短视频的传统制作流程需要编剧、配音演员、分镜师、视频制作、剪辑师等多个角色协作，周期以天计。AI 技术的成熟使得这条流水线可以被高度自动化，将单条视频的制作时间压缩到分钟级别。本文详解端到端的 AI 短视频自动化流水线：Script -> Voice -> Storyboard -> Render -> Publish。...

A 进阶 约 13 分钟

AI视频内容审核与合规

AI视频内容审核与合规 AI生成视频的内容安全审核体系、合规标准与自动化审核流水线工程实践 一、AI视频内容审核的特殊性 1.1 与传统视频审核的差异 传统视频审核 vs AI生成视频审核 ============================== 传统视频（UGC/PGC） AI生成视频 --------------------- ---------------------...

A 进阶 约 10 分钟

AI 视频内容审核技术

AI 视频内容审核技术 NSFW 检测、深度伪造识别、版权匹配与内容分类的审核流水线设计 一、为什么视频审核是刚需 用户生成内容（UGC）和 AI 生成内容（AIGC）的爆发式增长，使得视频平台面临三重审核压力： 合规压力：各国法规要求平台对有害内容承担审查责任 质量压力：AI 生成的视频可能包含不当内容、版权素材或误导信息 规模压力：每天数百万条视频，人工审核不可能覆盖...

A 进阶 约 11 分钟

AI 视频生成工作流设计

AI 视频生成工作流设计 从脚本到成片的端到端 Pipeline 架构：异步编排、进度追踪与质量门禁 一、问题本质：为什么视频生成需要工作流引擎 视频生成不是一次 API 调用，而是一条多阶段、多模型、长耗时的异步流水线。一段 60 秒的 AI 视频，背后可能涉及： LLM 生成脚本（5-15 秒） TTS 语音合成（10-30 秒） 图像/视频片段生成（30-180 秒/帧） FFmpeg...

A 进阶 约 11 分钟

AI 视频生成技术全景

AI 视频生成技术全景 灵阙学院 | AI 视频智能体系列 引言：60 秒改变一切的那一天 2024 年 2 月，OpenAI 发布 Sora 演示视频。一位女性在东京街头漫步，雨水倒映在霓虹灯下，摄影机平稳推进，路人的衣角随风微动。整整 60 秒，没有一处明显的"AI 感"。 这一刻，视频生成模型从"能用但粗糙"跃迁到"让专业人士停下来认真审视"。此后不到两年，整个赛道急剧加速：Google...

A 进阶 约 9 分钟

AI视频生成的Prompt工程

AI视频生成的Prompt工程 引言 视频 Prompt 工程与图像 Prompt 有本质差异：视频不仅需要描述空间构图，还需要描述时间维度上的变化——运动、节奏、镜头语言。一个优秀的视频 Prompt 是导演语言、摄影语言和文学描述的融合体。本文系统梳理视频 Prompt 的核心要素、结构框架和实战技巧。 一、视频 Prompt 的六维结构 一个完整的视频 Prompt 应当覆盖六个维度：...

A 进阶 约 10 分钟

AI视频生成的版权与合规问题

AI视频生成的版权与合规问题 引言 AI 视频生成技术的快速发展带来了前所未有的创作自由，同时也引发了复杂的法律问题：AI 生成的视频归谁所有？使用真人面孔训练模型是否侵权？Deepfake 的法律边界在哪里？本文从版权、肖像权、隐私权、深度伪造监管四个维度，系统梳理 AI 视频生成的法律合规框架。 一、AI 生成内容的版权归属 1.1 核心争议：AI 能否成为作者？ 司法管辖区 AI...

A 进阶 约 16 分钟

AI视频生成的音视频同步技术

AI视频生成的音视频同步技术 从语音驱动口型同步到全局音画对齐，AI视频生成中音视频同步的技术栈与工程实践 一、音视频同步问题域 1.1 同步问题的本质 AI视频生成中的音视频同步是一个多维度对齐问题： 音视频同步的三个层次 ==================== Layer 1: 时序对齐（Temporal Alignment） 音频流与视频流在时间轴上的精确对应...

A 进阶 约 11 分钟

AI 视频编辑自动化实战

AI 视频编辑自动化实战 FFmpeg 编排、场景检测、字幕生成与批量处理的工程化实践 一、自动化视频编辑的工程定位 传统视频编辑依赖 Premiere / DaVinci Resolve 等 GUI 工具，每个操作都需要人工执行。而在 AI 产品中，视频编辑是流水线的一环——需要程序化地完成裁剪、拼接、配字幕、加背景音乐等操作。 FFmpeg...

A 进阶 约 10 分钟

AI视频编辑：智能剪辑-字幕-特效

AI视频编辑：智能剪辑-字幕-特效 引言 传统视频编辑是高度依赖人工经验的创作过程。AI 的引入正在从根本上改变这一领域：从自动粗剪到智能字幕，从风格迁移到实时特效，AI 让视频编辑的效率提升了数量级。本文系统梳理 AI 视频编辑的核心技术、工具生态和实战应用。 一、AI 视频编辑技术图谱...

A 进阶 约 9 分钟

AI音频生成：TTS-音乐-音效全景

AI音频生成：TTS-音乐-音效全景 引言 音频是视频内容的"隐形支柱"——好的画面配上糟糕的声音，观众会立刻出戏。AI 音频技术已覆盖语音合成（TTS）、音乐生成、音效设计、声音克隆四大领域。本文全面梳理各领域的技术原理、主流方案和工程实践。 一、技术全景图 AI 音频生成技术栈 ├─ 语音合成（TTS） │ ├─ 参数化 TTS（传统：单元拼接） │ ├─ 端到端 TTS（Tacotron...

A 提升 约 7 分钟

Sora-Veo-Kling：AI视频生成平台深度对比

Sora-Veo-Kling：AI视频生成平台深度对比 引言 2024-2025 年是 AI 视频生成领域的爆发期。OpenAI Sora、Google Veo 2、快手 Kling、Runway Gen-3 Alpha 四大平台各有所长，在画质、时长、可控性、商业化等维度展开激烈竞争。本文从技术架构、生成能力、应用场景三个层面进行系统性对比，帮助从业者选择最适合自身需求的平台。 一、平台概览...

A 提升 约 9 分钟

数字人技术架构与实现

数字人技术架构与实现 引言 数字人（Digital Human）是 AI 技术在视觉领域的集大成者，融合了面部生成、唇形同步、动作捕捉、语音合成、实时渲染等多项技术。从直播带货的虚拟主播到企业客服的数字员工，数字人正在快速渗透商业场景。本文从技术架构出发，系统解析数字人的核心模块、实现方案和工程实践。 一、数字人技术栈全景...

A 进阶 约 11 分钟

直播场景中的AI应用

直播场景中的AI应用 引言 直播行业已成为数字经济的重要组成部分，但其高人力密度、高实时性要求的特点使得运营成本居高不下。AI 技术的引入正在重塑直播全链路：从开播前的内容策划、开播中的实时互动到下播后的数据复盘，AI 都在发挥关键作用。本文从技术实现角度系统梳理 AI 在直播场景中的核心应用。 一、AI 直播技术图谱 直播生命周期 × AI 技术矩阵...

A 进阶 约 15 分钟

短视频智能剪辑与自动化发布

短视频智能剪辑与自动化发布 从素材分析到多平台分发，AI驱动的短视频自动化生产管线设计与工程实践 一、智能剪辑系统概述 1.1 短视频自动化生产全景 短视频自动化生产管线 ==================== [素材采集] [智能分析] [自动剪辑] [后期增强] [多平台发布] | | | | | v v v v v 视频录制 场景检测 时间线编排 字幕生成 账号管理 图片采集 人脸识别...

A 提升 约 14 分钟

视频智能体的实时渲染架构

视频智能体的实时渲染架构 从离线批渲染到实时流式生成，视频智能体的渲染管线设计、GPU调度与低延迟输出 一、实时渲染的核心挑战 1.1 视频智能体渲染场景 视频智能体渲染场景分类 ====================== [场景A：数字人直播] 输入：文本/语音指令 输出：实时说话的数字人视频流 延迟要求：< 200ms（端到端） 帧率要求：25-30fps 分辨率：720p-1080p...

A 进阶 约 11 分钟

视频理解与分析：多模态 AI 应用

视频理解与分析：多模态 AI 应用 Video QA、时序定位、动作识别与视频摘要——大模型时代的视频智能 一、从"看视频"到"理解视频" 传统的视频处理停留在像素级操作：裁剪、滤镜、转码。而视频理解要解决的问题是：让机器像人一样"看懂"视频内容——谁在做什么？什么时候发生了什么？视频在讲什么故事？ 2024-2025...

A 进阶 约 10 分钟

视频理解与分析：多模态AI的应用

视频理解与分析：多模态AI的应用 引言 视频理解是 AI 领域的核心挑战之一——它要求模型同时处理视觉、听觉和时间序列信息，理解"发生了什么"、"谁在做什么"、"何时发生"以及"为什么发生"。随着多模态大模型（GPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Claude 3.5 等）的成熟，视频理解正从学术研究加速走向商业应用。本文系统梳理视频理解的技术体系与应用场景。 一、视频理解任务体系...

A 进阶 约 4 分钟

AI视频智能体工程体系 | 全面测试与优化计划

AI 视频智能体工程体系 全面测试与优化计划 Gemini 3 Pro • Nanobanana • Veo 3.1 • FFmpeg 一、 模块化工程架构 (The Architecture) 参考 SSY 的模块化一致性设计与 Medeo 的时序流逻辑，将系统解耦为四大仿生模块。 🧠 大脑层 (Director) Gemini 3 Pro 路由分发 不仅写剧本，更输出标准化的...

A 进阶 约 7 分钟

Skill｜Vibe Video Factory（Gemini × Antigravity × Remotion）

Skill：Vibe Video Factory（Gemini × Antigravity × Remotion） 用“节拍 + 参数化 + 代码渲染”批量生产氛围向短视频 目标：把“vibe video（氛围做视频）”固化成可复现 SOP + 工程骨架：一次做出风格，后续只换 JSON 就能批量出片。 目录 1. 概览 2. 输入 / 输出 3. SOP（端到端） 4. Prompt Pack...

A 进阶 约 18 分钟

极致素材驱动智能体平台开发手册（Claude Agent SDK × Agent Skills × Specs × 多模型网关）

极致素材驱动智能体平台开发手册 底座：Claude Agent SDK 技能：Agent Skills（SKILL.md） 规格：Action Spec / Workflow Spec 多模型：Model Gateway 更新：2025-12-31 目录 平台愿景与“极致简化”原则 核心概念：Asset / IR / Skill / Spec / Agent 总体架构：一处上传，多智能体协作...

A 提升 约 14 分钟

AI 视频智能体产品级白皮书｜SOTA Video Agent Blueprint

AI 视频智能体产品级白皮书 SOTA Video Agent Blueprint：从一句话到电影级成片的可回放制作系统。 核心由多智能体剧组、三圣经与锚点一致性、No-Rollback 版本化、QC 归因修复闭环、预算自适应调度共同构成。 Core: Planner Orchestrator Pipeline: Brief → Story → Shot → Assets → Edit → QC...

A 提升 约 3 分钟

SOTA 视频智能体 V2.0：工业化深水区架构 (Day 2 Ops)

SOTA Video Agent V2.0 Industrial Operations: Async Pipelines, LOD & Self-Healing 1. 速度熔断：Map-Reduce 异步并发架构 Throughput Strategy 从“串行爬行”到“并发闪击” 痛点： V1.0 串行生成 20 个镜头需要 60 分钟（3min/shot）。 解法： 利用 Opus...

A 提升 约 15 分钟

SOTA 视频智能体 V3.0 架构设计

SOTA 视频智能体 V3.0 架构设计 工业级多路径视频生成系统 | 支持宣传片/AI动漫/AI电影 1. 核心理念：多路径生成 + 分级一致性控制 1.1 痛点分析 场景 痛点 根因 宣传视频 品牌元素不一致 缺乏 Anchor 锁定 AI 动漫 角色脸崩/身份漂移 无 LoRA + IP-Adapter AI 电影 场景割裂/物理违和 无 Scene Graph 长视频 生成时间过长...

A 提升 约 4 分钟

SOTA 视频智能体架构蓝图 (Opus 4.5 + Agentic SDK)

SOTA 视频智能体架构蓝图 Core: Opus 4.5 (Brain) SDK: Claude Agentic SDK Visual: Veo 3.1 / Kling 2.6 / Nano-Banana Engine: Remotion + No-Rollback 1. Neuro-Symbolic 混合架构 (The Brain & The Body) 本方案废弃单一模型蛮力生成，采用...