14 天用 Agent 搭一条 AI 短剧生产线

一条 AI 短剧生产线长什么样：工序拆解、任务图架构与四类生成模型选型

先弄清一集竖屏短剧要经过哪些工序、钱花在哪，再把这些工序翻译成一张有向无环图，最后写出贯穿全课的四类生成 provider 接口，让整条线在没有余额时也能跑。

剧本 Agent：把一句话变成人物卡、场景与分镜的结构化数据

让模型产出程序能直接消费的剧本数据而不是一段散文，再加一个评审角色按可判定的标准打磨，并把跨集共用的设定沉淀成一份世界观档案。

角色一致性：定妆图、参考图与风格锁定，让同一个人每一镜都还是他

接通图像生成接口，按分镜数据批量产出角色定妆图与场景道具资产，用参考图与固定模板把形象锁死，并把资产存进可复用的库。

从分镜到镜头：图生视频、异步任务轮询与失败重试

视频生成是整条线上最慢最贵也最容易失败的一步，这一天把它做成能被安全重试的异步任务，并学会用镜头语言写出模型听得懂的提示词。

配音、字幕与音轨：多角色语音、时间轴对齐与字幕文件

让每个角色有自己的声音，用语音时长反过来校正镜头时长，生成时间轴正确的字幕文件，并处理好背景音与人声的关系。

剪辑台：用 ffmpeg 把素材合成一集竖屏成片

把镜头视频、配音、字幕、背景音按时间轴拼成一条竖屏成片，加上转场与封面，并让程序按结构化时间轴生成命令而不是让模型自由发挥。

一集杀青：把六个环节串成端到端流水线并算清第一笔账

把剧本、资产、镜头、配音、合成串成一条命令能跑完的线，量一遍每个环节的耗时与花费，找出这条线现在最脆的三个地方。

工作流引擎：把流水线做成可断点续跑的任务图

把顺序脚本换成有节点、有依赖、有状态的工作流引擎，让每步产物落盘、每步幂等，失败后能从断点继续而不是从头再烧一遍钱。

并发与配额：多集同时开机，还不能把厂商额度打爆

让多集并行生产，用队列、令牌桶与优先级控制对每家厂商的压力，并处理长任务在并发下的排队、饥饿与占位问题。

审片室：能预览、能改词、能重生成单镜的人机协作后台

生产线不可能全自动，这一天给它配一个网页审核台：按镜头看素材、改台词、重生成单个镜头，并把人的每一次修改变成可追溯的版本。

质检与合规：机器审片、内容安全、生成内容标识与版权边界

用视觉模型给成片自动挑毛病，把内容安全检查放进流程，并把生成内容标识与版权这两条硬线落到导出环节里。

成本与模型路由：按环节选模型、缓存、降级与预算熔断

把这条线的账算清楚，按环节把模型分档，用缓存和降级把成本压下来，并给每次运行装一个会真的踩刹车的预算熔断。

发行：多平台规格适配、封面与标题生成、批量导出与数据回收

同一集成片按不同平台的规格导出多个版本，配上能被点开的封面与标题，并把发布后的数据接回来指导下一集怎么拍。

一季五集：批量产出、作品集包装与短剧生产线面试专题

用一次运行产出一季五集，把整条线包装成三分钟能看懂的作品集，并把这十四天的工程判断整理成能讲清楚的面试答案。