LibTV Agent：AI视频创作的工作流革命

很多人第一次接触AI视频工具时，总会被单个惊艳的生成镜头震撼，但真正动手创作完整作品时，却常常陷入另一种无力感——完整的视频创作从来不是单个镜头的简单拼接，而是一套完整的流程体系。

如今围绕AI视频生产的工具已经开始填补这个空白，比如近期推出的LibTV Agent，就将创意策划、剧本撰写、分镜规划、画面生成和后期调整整合到了统一的工作流中，其官网地址为https://www.liblib.tv/。我们团队第一时间进行了实测，覆盖了广告、短剧、MV等多个创作场景，下面分享完整的体验过程。

Codex Micro高奢品牌宣传片

我们选择为OpenAI发布的Codex Micro实体小键盘，制作一支苹果风格的高奢感宣传片，刚好可以体验这款Agent的Skill Hub功能。这个内置的技能库包含了多个行业专属的创作模板，比如高奢TVC模板，能够自动适配奢侈品牌的视觉语言和视听风格，自带高级感的调色和叙事节奏。

使用方式非常直接：只需要选中对应风格的Skill，上传产品参考图并输入简短的提示词即可。这款Agent完全采用对话流模式工作，会自动生成产品三视图、细节图和多张分镜图片，再基于这些分镜节点完成整体创作规划，最终同步生成视频和配套的背景音乐。

制作过程中我们发现，默认生成的白色版本Codex Micro效果不够理想，按键和键盘主体容易糊在一起，缺少视觉区分度，于是我们调整提示词，让Agent重新生成了黑色版本的产品。最终成片采用了纯黑背景开场衬托产品质感、多视角镜头切换、结尾搭配人类角色互动的经典TVC结构，细节上比如手指按下按键的瞬间搭配心跳音效，以及模特拿起产品的镜头衔接都处理得比较到位。

Codex Micro无厘头喜剧短片

在制作第一支高奢宣传片的过程中，我们摸索出了一套实用的提示词模板：先以全局风格前缀定下调子，明确短片的整体风格和视觉要素；再补充具体的分镜描述；最后附上负面提示词规避常见的生成瑕疵，按照这个结构创作，成品率会明显提升。

我们整理的提示词模板结构如下：

全局风格前缀：
中国城市夜市实拍风格的无厘头喜剧短片。手持跟拍镜头，微微晃动，纪录片质感。
环境：热闹的夜市街道，暖黄色灯泡串、蒸腾的烟火气、油锅滋滋声、嘈杂人声。
主角是一个一本正经的年轻推销员，穿着与夜市格格不入的笔挺西装，双手像捧珠宝一样捧着一个巴掌大的方形黑色小键盘。
具体的分镜：XXXXX 。
负面提示词：没有模糊变形的人脸，没有多余的手指，没有畸形肢体，没有文字水印，没有卡通画风，没有影棚布光，没有过度美颜，键盘不变形不多键。

我们使用Skill Hub里的“无厘头喜剧”Skill，制作了一支推销Codex Micro的夜市喜剧短片，整体设定为中国城市夜市的实拍风格，采用手持跟拍镜头，微微晃动的画面带来纪录片质感，场景搭配暖黄色灯泡串、蒸腾的烟火气，主角是一位穿着与夜市格格不入的笔挺西装的年轻推销员，双手像捧着珠宝一样捧着巴掌大的方形小键盘。

不过制作中也遇到了小问题：成片里的产品和我们一开始提供的参考图对不上。我们让Agent自行排查问题，最终定位到最开始的西装推销员角色锚点图——他手里拿的产品出现了偏差。在这款Agent里修改前置节点非常便捷：只需要点击出错的图片进入Agent上下文，告知AI修正产品与参考图不一致的问题，它就会按照我们提供的原版产品重新生成对应图片，生成后会等待我们确认。

确认修正后，后续的分镜不会全量重跑，只会基于修正后的角色和未出错的场景重新生成有问题的部分，我们可以通过表格勾选需要重做的分镜，完成后Agent会自动完成整套自动化流程。最终成片的完成度很高，自动补充了提示词外的剧情内容，中途出现的错误和背景音乐的调整也基本自动完成，不需要我们手动干预每一个环节。

孤独美式健身短视频与自建Skill

前两个测试都使用了Skill Hub里的内置模板，我们也发现了一些可以优化的细节：默认情况下Agent不支持使用九宫格图片作为创作参考，而根据我们的使用经验，九宫格参考图能够更清晰地为模型提供视觉和剧情参考，于是我们尝试创建了一个专属的“孤独美式健身短视频”Skill。

这类短视频在社交平台上很常见：通常以穿着帽衫的美式健身者独自在森林、公路等场景训练为核心，搭配穿梭、航拍等电影感十足的镜头，整体氛围孤独却坚定，传递坚持训练、不断向前的精神。

创建自建Skill的流程非常简单：只需要在Skill Hub的创建页面填写名称和介绍，将提前整理好的Prompt内容复制进去即可。我们为这个Skill搭配了专属的孤独美式健身风格封面图，同时限制使用12种预设镜头语言，最终生成的视频风格稳定统一，镜头感十足，完全符合我们的预期。

这次实测让我们看到，AI视频正在从单个镜头的生成，转向完整的Agent化创作流程。AI已经能够理解创作中的上下文关系，前期的角色设定、风格选择、分镜规划会持续影响后续的视频生成，当某个节点出现问题时，也可以围绕具体环节进行修改，不需要推倒整条制作流程，让AI视频从一次性的生成体验，逐渐变成具有连续性的创作过程。

与此同时，Skill体系也带来了另一个重要变化：过去很多导演、美术、广告创作者积累的经验，往往只存在于个人的方法论中，很难被复用；而Skill则尝试将这些创作经验、视觉风格和工作流程沉淀为可调用的能力，让创作方法本身成为一种新的生产资源。

当然，AI视频Agent目前依然处于快速发展阶段，在复杂叙事、审美判断和最终创意决策上，人类创作者仍然承担着核心角色，完全不用担心被替代。但从这款Agent的表现可以看到，AI视频领域的竞争重点正在逐渐变化，未来的核心能力，将是模型生成能力、创作流程组织能力，以及专业经验沉淀能力的结合。当AI能够参与越来越多的创作环节，视频生产的门槛、效率和组织方式，都将迎来新的变化。

LibTV Agent的推出，正是在探索这种新的创作可能，为AI视频行业带来了更完整的解决方案。