AI内容生产系统的全自动化流程远没有想象中简单。从视频渲染的字幕对齐难题，到素材可用率的惊人低谷，再到Agent参数转换的精细要求，每个环节都暗藏陷阱。本文揭秘跨系统对接中的三大实战教训，告诉你为什么最小可行demo才是撬动AI内容生产的正确支点。
「把脚本传给接口，等着拿成品视频就行。」
我之前一直以为做视频生成是这么回事。
这次对接内部的视频生产工具才发现，根本不是那么回事。
今天聊聊 AI 内容生产系统对接过程中踩过的坑。
先说视频渲染这个坑。
技术 lead 跟我说，纯服务端合成的视频，字幕大小、字体样式永远对不上，必须要在浏览器里二次渲染才能达标。
也就是说你以为能全自动化的流程，最后可能还要留个人工打开编辑器导出的环节。
我当时知道这个的时候整个人都傻了，合着之前想的全自动化流程直接卡了一半。
后来才明白，视频渲染这类重度依赖前端的能力，不是简单的接口调用就能解决的。
当前视频生产工具交付的是工程文件，需要手动在编辑器导出。自动导出的功能后续可能会做，但需要评估技术成本。
再说素材可用率这个坑。
我们之前爬了 4000 多条外网的高播放量视频，本来以为素材库够丰富了。
结果一测，可用率低到离谱。
为什么呢。
高播放量的外网视频，大多中间都加了大段字幕，还有很多人脸出镜的内容。
现在的处理策略是中间有大幅字幕的直接丢，有人脸的也直接丢。这么筛下来 100 条里能有 10 条能用就不错了。
好在我们现在爬虫一天能爬几百条，成本也低。
后面打算直接调整爬虫策略，专门爬那种没有字幕、没有真人出镜的风景素材，再加上 AI 做一层字幕识别粗筛，预期能把可用率提上来 10 倍。
两周内会上线字幕识别打标功能，完成现有存量素材的标签标注。
还有一个坑是 Agent 调用工具的参数问题。
之前我以为 Agent 能直接把「要西班牙风景素材」这种意图传给接口就行。
现在看也不行。
对方接口根本接不住这种模糊的需求，必须得给明确的参数，比如目的地是西班牙，内容类型是风景，时间范围是近半年，这样才能返回准确的素材。
也就是说 Agent 不能光会理解用户的需求，还得会把用户的自然语言需求转换成下游工具能识别的明确参数，不然中间永远卡壳。
这块需要在 Agent 的技能设计中提前做好参数转换的逻辑。
说说我们对接的整体节奏。
产品希望 30 到 40 天内完成两系统的对接上线，实现 AI Agent 内容生产系统和视频生产工具的丝滑衔接。
但技术 lead 说得很实在，当前无法直接复用现有通用接口，需要为本次合作单独封装专属接口。
原因有两点。一是从脚本到视频的生产过程存在大量需要人工干预的临时环节，没有标准化统一流程。二是纯服务端合成的视频字幕大小、字体样式不符合预期，需要通过浏览器二次渲染才能保证效果符合要求。
双方最后达成共识，先跑通最小可行流程再逐步完善，不追求一次性覆盖所有需求。
先跑通 demo 验证效果，再推进正式对接。
跨系统对接的方法论其实很简单。
先跑通 demo 验证核心场景的可行性，再推进全流程开发，避免前期做过多无用的架构设计。
不要上来就想把所有需求都做完美，那样只会拖慢进度还不一定有效果。
近期的核心待办是这样的。
首先由 AI Agent 侧提供测试脚本和爬虫素材包，视频生产侧跑通 demo 验证效果。
其次双方梳理各自的素材字段和处理流程，确定素材同步的分工边界。
Demo 验证通过后再启动正式的系统对接开发。
做 AI 内容生产系统这段时间，踩的最大的坑就是默认所有工具都能标准化对接。
很多看起来成熟的工具，一到批量生产的场景，全是你想不到的卡点。
别上来就搭什么全自动化流程，先跑通最小 demo 比啥都强。
如果你也在做 AI 内容生产系统，希望这些经验对你有帮助。
全自动化是目标，但不是起点。
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