AI Agent 是啥?看完这个绿豆视频你就全懂了

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作者：微信文章
大家好，我是阿娇



最近lovart国内版本星流app，火出圈了。

体验地址，网页版：https://www.xingliu.art/

也可以下载app，星流。

这次我是体验视频功能，之前用lovart主要做设计图片等，

我还写了一篇文章，关于图片设计的提示词，收到很多粉丝的喜欢，大家可以参考，拿来即用。

【实测】Lovart牛  会用的人更牛  20个案例一学就会

在星流app里，我直接在对话框中，输入：帮我生成一个从绿豆到绿豆芽的科普视频，高清写真，时长30秒。

今天以这个例子「绿豆发芽科普视频 Agent」为例，带你用一种“讲故事+类比+逐层拆解”的方式，一口气讲懂 Agent 是什么、怎么设计、怎么运作、底层代码可能长啥样、要用哪些 AI 工具和框架。没有技术背景，都能看懂，以后你就大概知道agent是如何工作的了，不会觉得它高深莫测了。

为什么这个案例特别适合解释 Agent？

因为它是一个非常清晰的「任务链 + 多模态 + 用户反馈」完整闭环，你能看到：

每一步都是 AI 真正在“干活”；

有结果图，有音乐，有视频；

Agent 每完成一步，就说一句话反馈（仿佛在汇报）；

所有步骤都串得非常有逻辑。

🧠一句话解释：Agent 就像一个“AI打工人”

你可以把 Agent 理解成一个“有逻辑、有计划、会使用工具的 AI 打工人”，它不像 ChatGPT 那样只是聊天，而是能“分步骤办事”。

比如这个案例里，Agent 接到任务是：

👉 “请你做一个介绍绿豆发芽过程的科普视频”

这不是一句话能完成的事情，它需要懂得：

发芽过程要分几个阶段？

每个阶段需要生成什么图片？

怎么拼成视频？要不要加背景音乐？

背景音乐从哪来？要不要科普风格？

每一步做完要告诉用户！

这时候，一个合格的 Agent，就会像个认真负责的员工一样，动脑、动手、调用工具，一步步完成这个任务。
🧱Agent 的“骨架”：逻辑结构

你可以把 Agent 的工作流程理解成一条 “任务链”，它会把一个复杂任务拆成一个个小任务，然后依次完成。

在绿豆发芽案例里，任务链长这样：
[接收需求]
   ↓
[计划步骤：共需要6张图+1段音频+拼视频]
   ↓
[第1张图 → 生成绿豆干燥状态照片]
   ↓
[第2张图 → 浸泡0h、1h、2h照片]
   ↓
[第3张图 → 发芽阶段图]
   ↓
[第4张图 → 成熟期+标注结构图]
   ↓
[生成配套背景音乐]
   ↓
[用图片+音乐合成视频]
   ↓
[生成结果呈现给用户]



关键点：每一步 Agent 都知道干什么，用什么工具，如何衔接下一步。
🧰  Agent 的“工具箱”：能干活全靠这些插件

Agent 自己不会画图、做音乐、剪视频，它其实就是个“调度员”，它调用各种 AI 能力来完成工作。

任务	使用的 AI 技术（可能）
图像生成	Stable Diffusion / Midjourney（图生图）
背景音乐生成	Suno.ai / Boomy（文生音乐）
视频拼接	RunwayML / Pika Labs / FFmpeg 脚本
内容理解	GPT-4o / Claude 来分析需求和组织内容
结构标注	自定义 Prompt + GPT 生成图像说明文本

这些工具在 Agent 背后就像各种“小外包”，Agent 会说：“嘿，图像生成模型，帮我画个绿豆刚泡水1小时的样子！”

1）第一步：生成图片，调用图像生成工具插件



过程中，还展示调用了知识库，展示了详细的图片提示词



2）第二步：生成【浸泡期】图片，调用图像生成工具插件



3）第三步：生成【萌芽期】图片，调用图像生成工具插件



4）第4步：生成【初期的】图片，调用



4）第4步：生成【成熟期的图片】，调用图像生成工具插件



5）第5步：生成【背景音频】，调用文生音频插件sono.ai


6) 第5步：生成【视频】，调用可灵2.1插件工具



Agent 的“大脑”：怎么安排每一步

Agent 背后的“大脑”其实就是一个“任务计划器”，它需要有几个能力：
✅ 理解需求（用大模型解析）

“我要生成一个科普视频” → 用 GPT-4 拆解成图+文+音+视频任务

✅ 调度任务（用代码执行）

先做图，再拼视频，不能乱顺序

每一步要用哪种工具？需要什么参数？

✅ 记住中间结果（上下文记忆）

图1做完存起来，等视频合成用

风格设定参数要贯穿始终

开发一个 Agent，要准备哪些模块？

模块	作用	技术推荐
意图理解	拆解用户需求	GPT-4 / Claude /
任务编排	安排步骤，顺序，依赖	LangChain / LangGraph / CrewAI
工具集成	封装图像、音频、视频等 API	Python + requests / SDK
状态管理	存储中间结果，保持上下文	内存系统 / Redis 缓存
交互前端	呈现结果，接受输入	React Native / Flutter / Webview

接下来围绕这 5 个核心模块，从原理 + 作用 + 开发建议 + 技术细节的角度，做一次完整展开。即使你是刚入门 AI 应用开发，也能一步步上手。
🧠 1. 意图理解（Intent Parsing）

🧩 作用

让 Agent 能“听懂人话”，把一句话需求拆成多个具体小任务。

比如用户说：

“请生成一个绿豆发芽过程的科普视频”

Agent 要理解：

“科普视频” = 需要图像 + 音频 + 文字 + 视频合成

“绿豆发芽过程” = 至少包括干燥 → 浸泡 → 发芽 → 成熟几个阶段

输出形式 = 视频 + 中间素材

🔧 技术建议

使用 GPT-4 / Claude 生成任务清单

可以引导生成 JSON 结构的 task plan，便于后续解析执行

✅ 示例 Prompt

请你作为一个智能助手，把这句话拆解成多个步骤，每步说明要做什么、使用什么工具：
“我要做一个绿豆发芽过程的科普视频。”
输出 JSON，每一步包含：
- name: 步骤名
- description: 做什么
- tool: 可能使用的工具名🔗 2. 任务编排（Task Planning / Orchestration）

🧩 作用

把意图理解出来的任务顺序执行、判断依赖关系、错误处理、并发控制。

比如你不能先合成视频再做图，要先做完所有图像和音乐，最后再视频合成。
🔧 技术推荐

工具	说明
LangChain	支持 Agent 执行链、工具注册、对话状态控制
LangGraph	更高级的“任务图”系统，适合任务有分支、循环、条件判断的场景
CrewAI	多 Agent 协作框架，每个 Agent 有职责，如图像专家、文案专家

✅ 实现建议

定义 Task 类，每个类有：执行函数、前置条件、依赖输出、错误处理

维护一个 Task DAG（有向图）或顺序队列，根据依赖自动排序执行

🛠️ 3. 工具集成（Tool Calling / Plugin Binding）

🧩 作用

Agent 本身不会“画图/剪视频/生成音乐”，它需要调用这些功能的外部 API 或模型，就像打工人用工具。
🧰 工具类型与调用方式

工具类型	示例	调用方式
图像生成	DALL·E, SDXL, Midjourney	API or SDK
音乐生成	Suno, Boomy, MusicGen	API
视频合成	RunwayML, Pika Labs, FFmpeg	API or Shell 脚本
文本生成	GPT, Claude	SDK or OpenAI API

🧠 4. 状态管理（Memory & Context Storage）

🧩 作用

Agent 不是一次性问答，它需要记住之前的输出、当前在哪一步、有哪些图像文件已经生成等。
🧰 技术方案

类型	技术	用途
本地内存	Python 字典	demo 快速跑通
持久化缓存	Redis	存储中间变量、图片路径、任务状态
数据库	SQLite / MongoDB	多用户多会话任务存储（进阶）

✅ 示例

self.memory = {
    "image_1": "url1.png",
    "image_2": "url2.png",
    "music": "music.mp3",
    "video_status": "pending"
}
结合 Redis 存储：
redis.set(f"user:{user_id}:step:1", "done")📱 5. 交互前端（User Interface）

🧩 作用

让用户清晰看到每一步执行结果、还能输入下一步需求。
✨ 好的前端需要：

展示每步结果（图像、音乐、视频、任务描述）

可以追踪当前任务进度（进度条或提示语）

可以编辑某一步参数（比如风格、音乐风格等）

提供下载/播放/分享等功能

🔧 技术推荐

技术	场景
Flutter	跨平台 App，适合手机端（如星流 app）
React / Next.js	Web 端 Agent 控制台
WebView + 原生模块	嵌入式 Agent UI + 原生音视频播放控件

🧩 总结一句话：

Agent 就是你请来的一位“有大脑 + 有工具 + 懂流程 + 会反馈”的 AI 员工，帮你自动完成复杂任务，比如做视频、写文案、查资料、生成作品等。

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