文章

文章深入探讨了名为“多智能体蜂群”的 AI 视频生成系统，该系统创新性地将“Agent for Agents”概念付诸实践，通过将迭代（while）和条件分支（if）等控制逻辑封装成独立的智能体，并与其他专家智能体协同工作，以实现复杂视频制作流程的自动化。作者通过与 Dify 的对比，阐释了多智能体蜂群在流程控制上的独特优势，并引入了 L1-L4 级智能体分类，将该系统归为最高级的 L4。文章核心亮点在于详细展示了 7 个具体的 AI 视频制作应用场景，包括知识科普、第一人称叙事、非遗故事、音乐 MV、IP 广告和娱乐视频，并为每个场景提供了详细的提示语范例，极具实践参考价值。尽管作者承认当前 AI 视频仍存在分镜设计和剪辑节奏上的瑕疵，但强调了其快速迭代和在故事完整度、画风一致性及超长时长方面的现阶段优势，预示了 AI 视频技术的巨大潜力。

鉴于对 OpenAI 模型未来策略（如 GPT-4o/o3 可能下线、订阅费用调整）的担忧，作者在智谱 GLM-4.5V 发布之际，对其多模态视觉推理能力进行了深度实测，并与 OpenAI 的 GPT-5-thinking（推测版本）进行了对比。文章通过 GeoGuessr 游戏（图片和视频定位）、前端网页复刻和 GUI Agent 等多个创新性案例，详细展示了 GLM-4.5V 在复杂视觉信息理解和处理上的卓越表现。特别指出 GLM-4.5V 在视频分析、网页交互逻辑复刻以及界面自动化操作方面的显著优势，例如在 GeoGuessr 比赛中取得的优异成绩。文章还介绍了 GLM-4.5V 的开源特性、参数规模、API 定价及配套桌面助手，强调了其在实际多模态应用中的实用价值。