FireRed-OpenStoryline开源：首个具备导演思维的视频剪辑Agent，用对话驱动创作

大模型在文本和图像领域的热度还没散去，现在终于轮到了视频剪辑这块“硬骨头”。最近，FireRed-OpenStoryline 项目正式开源。这不仅仅是一个新工具，而是一个能够理解自然语言、自主规划并执行任务的视频智能创作Agent（智能体）。

它和我们熟悉的“人驱动工具”的传统剪辑模式完全不同。你只需要通过对话表达你的意图，FireRed-OpenStoryline就能自主生成剪辑逻辑并调用工具去执行。简单来说，你不用再费力学习复杂的软件操作，它就像一位能听懂人话、且自带基础审美逻辑的“AI剪辑师”。这个项目的目标，就是试图推倒视频创作的技术高墙，将创作者从繁琐的操作中解放出来，真正实现从“工具剪辑”到“智能创作”的范式跨越。

想想这个场景：你手机相册里存了一堆旅行素材，想剪个Vlog却无从下手——没思路、不会写脚本、软件也用不熟。现在，你不需要苦思冥想或成为剪辑高手，只需打开相册，把想用的素材上传，就能得到一段逻辑清晰、情感细腻的短片。画面识别、脚本撰写、剪辑技能，你都可以交给这个智能体。而且，你可以在创作的任何一个环节告诉它你想要什么，通过语言描述来定义细节，让最终成片更符合你的口味。

这就是FireRed-OpenStoryline带来的可能性。

功能详解：不仅是工具，更是你的“第二大脑”

它的核心价值不仅仅是自动化，而是模拟了人类剪辑师“感知-决策-执行-反思”的完整思维回路。

感知与规划：从“找素材”到“懂素材”

素材整理往往是剪辑中最让人头疼的第一步。OpenStoryline具备很强的多模态感知能力：

• 语义级素材检索： 当你手头没有现成素材时，不需要人工翻找。你只需要用一句话描述你的主题或想要的氛围（比如“找一些夏日海滩素材”），Agent就能精准地找到并开始剪辑流程。
• 智能拆切与理解： 它不止步于简单的裁剪。Agent能理解画面中的人物、动作和情绪。哪怕你把一堆乱序的素材一股脑丢进去，它也能基于你设定的主题目标，自动完成清洗、去重和高光时刻提取，最终还你一个结构清晰的故事线。

内容创作：拒绝“AI说教”，做懂你的灵魂写手

告别生硬的机器翻译感，OpenStoryline的文案能力经过了针对性调优：

• 风格化仿写： 它是真正的文案多面手。想做“甄嬛体”的古风混剪？还是李诞那种幽默自嘲的脱口秀风格？亦或是你平时发朋友圈的碎碎念？你只需要给它一段参考文本，它就能精准捕捉其中的语气、句式和玩梗节奏。它不仅在写文案，更是在学习如何成为“世界上的另一个你”。
• 音画完美同频： 系统会遵循“先看视频，再写文案”的逻辑。它会根据画面内容的变化和剪辑节奏的快慢，生成与之吻合的解说词。画面转场，文案转折；情绪递进，金句频出。彻底告别“文不对题”的尴尬。

全能执行：配乐、卡点一气呵成

在执行层面，Agent展现了强大的工具调用能力：

• 情绪化配乐与卡点： 结合视频想要传达的情绪，Agent能自动从你的私有歌单或资源库中推荐BGM，并精准完成音乐卡点，让画面节奏随着鼓点一起律动。
• 审美在线的剪辑： 想要“克制一点的纪录片感”还是“情绪化的Vlog风”？你只需要描述感觉，Agent会自动匹配合适的配音音色与字体组合，保证视听风格的统一性。

真正的 Human-in-the-loop：你永远是甲方

我们深知，AI目前还无法替代人类的独特审美。因此，OpenStoryline没有做成“一锤子买卖”的黑盒工具，而是设计了全链路的自然语言交互机制：

• “所见即所得”的修改： 觉得第三个镜头太长？字幕颜色不喜欢？直接打字告诉它：“把这段剪短点”、“字幕换成夕阳的橙红色”。Agent能精准理解这些非结构化的指令。
• 告别“等待焦虑”： 剪辑过程中发现跑偏了？不需要苦等到渲染结束。你可以随时“插话”打断它，立刻下达新的修正指令。就像坐在剪辑师旁边一样，你的每一个念头都能被即时响应。
• 非破坏性微调： Agent像一个听话且专业的后期，它会在不破坏整体叙事节奏的前提下，精准执行局部调整。在这里，修改不再意味着推翻重来或重新拖动时间线，它只是一次简单的对话。

记忆与进化：越用越顺手的“养成系”Agent

这是OpenStoryline最具差异化的亮点——Skill（技能）沉淀。

当你打磨出一条自己非常满意的视频后，可以一键让Agent总结其中的剪辑逻辑（比如节奏、色调、转场习惯），并保存为你的专属“Editing Skill”。下次再剪辑类似内容时，只需要调用这个Skill，就能快速实现风格复刻。这意味着，你不仅是在剪视频，更是在训练一个专属的剪辑分身，实现高效的批量内容生产。

技术揭秘：如何构建一个剪辑Agent？

FireRed-OpenStoryline并非简单的大模型API调用套壳，而是一个精密设计的自主智能体系统。如下图所示，系统主要由Agent Client（智能体大脑与中枢）、MCP Server（工具执行层）以及Resources & Input（数据与资源层）构成。

1. Agent Client：决策与调度的“指挥塔”

这是整个系统的核心，负责感知用户意图并指挥行动。

• 🧠 智能体大脑 (LLM/VLM)： 它是系统的决策中枢。接收用户指令后，大脑会进行动态路由：简单的闲聊直接通过自然语言回复；一旦涉及剪辑操作，则会自动进行任务拆解，组织参数并向MCP Server发起工具调用请求。
• ⚙️ 神经中枢 (Storyline Middleware)： 这是架构中最具匠心的设计，作为大模型与工具之间的“鲁棒性中间层”，它扮演了三重角色：
  • 记忆管家： 在大模型与MCP服务器之间穿梭，管理上下文记忆，确保存储和读取的连贯性。
  • 容错调度官： 它解决了大模型输出不稳定的痛点。当上游参数缺失时，中间件会自适应调用兜底策略进行补全，确保Agent不会因为一个小参数没填对而“罢工”。
  • 信息净化器： 负责过滤工具节点输出的冗余信息，只将关键结果注入大模型上下文，保持Token的高效利用。
• 🗄️ 智能体记忆 (Agent Memory)： 负责离线记录和暂存节点工具的执行结果，构建历史上下文。这让Agent“记性”更好，随时能“回滚”或查阅之前的交互。

2. MCP Server：标准化的“全能肢体”

项目采用了业界前沿的 MCP (Model Context Protocol) 协议来构建工具层。

• 🔧 原子化工具节点 (Tool Nodes)： 所有的剪辑能力（如画面切分、内容理解、时间线规划、视频渲染）都被封装为独立的、标准化的原子工具。
• 🔌 极佳的扩展性： 得益于MCP的标准化接口，开发者可以轻松地为Agent“安装新技能”——只需要编写一个新的Python函数并挂载，就能让Agent学会新能力（比如增加一个AI生图节点），而无需重构核心代码。

3. Resources & Input：燃料与弹药库

• 外部输入 (External Input)： 支持文本提示词与多媒体素材的混合输入，同时支持动态配置LLM API，灵活切换底层模型。
• 资源库 (Resources)： 这是Agent的“军火库”。不仅包含BGM、字体等静态资源，更重要的是存储了 “Skills”（剪辑技能）。用户的剪辑偏好和逻辑被沉淀为动态技能，供Agent随时调用和学习。

结尾彩蛋：给开发者的开源邀请信

为了让Agentic Workflow真正普惠每一位开发者，我们在工程化设计上做了着重优化：

• 💻 AI算力“松绑”： 我们剥离了对昂贵算力的强依赖。你不需要H100，也不需要劝退新手的CUDA配置，仅需一台普通笔记本（CPU） 即可跑通Agent核心逻辑。我们将大模型的“云端思考”与本地的“渲染执行”解耦，让AI创作真正触手可及。
• 🔌 架构即资产： FireRed-OpenStoryline不仅仅是一个剪辑工具，更是一套标准的 MCP实践范本。你可以轻松拆解、学习我们的中间件设计，并将其复用到其他需要多节点协同的技术领域。
• 🌍 无界创作体验：
  • 部署简单： 支持 Docker一键启动，告别繁琐的部署文档。
  • 空间无界： Web端架构，支持手机/PC多端访问，随时随地响应灵感。
  • 语言无界： 原生支持中英双语UI一键切换，从第一天起就拥抱全球社区。

FireRed-OpenStoryline 现已在 GitHub 正式开源。

传统的智能剪辑工具往往受限于复杂的参数配置和死板的模板，而我们选择了一条更难、但想象力更丰富的路：自然语言交互 + 全链路动态干预 + 个性化技能沉淀。

我们开源的初衷，不仅是提供一个好用的视频Copilot，更是希望与社区一起探索：当AI真正开始拥有“导演思维”时，内容创作的边界究竟能被拓展到哪里？

如果你也厌倦了在时间线上无尽的拖拽，如果你也相信智能体改变世界的潜力——

欢迎 Star ⭐，欢迎 Fork 🍴，更欢迎 Pull Request！ 让我们在云栈社区或其他技术论坛一起交流，共同推倒视频创作的高墙。

🔗 GitHub 代码库：
https://github.com/FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline

📄 在线体验链接：
https://fireredteam-firered-openstoryline.hf.space/