AI Agent 演示项目 - 展示 AI Agent 的核心概念和实际应用
一篇深入浅出的技术博客，讲解：
- AI Agent 的核心概念（感知→决策→执行）
- 理论简单但实践有挑战的原因
- 从简单到复杂的演进路径
- 实际案例分析
一个完整的文生视频 AI Agent 实现，展示了：
功能流程：
- 文生图（Text → Image）
- 图生视频（Image → Video）
- 文生音频（Text → Audio）
- 音视频合并（Video + Audio）
- 多视频拼接（Multi-scene Concatenation）
技术栈：
- Python 3.8+
- Poe.com API（多模型 AI 能力）
- FFmpeg（视频处理）
- 异步编程（高效 I/O）
设计特点：
- 🧩 模块化设计 - 每个步骤独立可测
- 🔄 流水线模式 - 清晰的数据流
- 🛡️ 容错机制 - 多层错误处理
- 📊 可观测性 - 详细日志追踪
- ⚡ 异步支持 - 提升处理效率
# 查看 blog
cat blog_ai_agent.md# 进入项目目录
cd text_to_video_agent
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 配置 API Key
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，添加你的 POE_API_KEY
# 运行简单示例
python examples/simple_example.py
# 或使用命令行
python main.py --description "美丽的日落海景" --audio "夕阳西下，海面波光粼粼"详细使用说明请查看：text_to_video_agent/README.md
aigent/
├── README.md # 项目总览（本文件）
├── blog_ai_agent.md # AI Agent 技术博客
└── text_to_video_agent/ # 文生视频 AI Agent
├── README.md # 详细文档
├── requirements.txt # Python 依赖
├── .env.example # 环境变量模板
├── main.py # 命令行入口
├── src/ # 源代码
│ ├── __init__.py
│ ├── text_to_video_agent.py # 主 Agent 类
│ ├── poe_client.py # Poe API 客户端
│ └── video_processor.py # FFmpeg 视频处理
├── examples/ # 使用示例
│ ├── simple_example.py # 单场景示例
│ ├── multi_scene_example.py # 多场景示例
│ └── scenes_example.json # 场景配置示例
├── output/ # 输出视频
└── temp/ # 临时文件
# 这就是 AI Agent 的核心循环
while not task_completed:
# 1. 感知：获取当前状态
state = observe_environment()
# 2. 决策：让 LLM 决定下一步
action = llm.decide(state, available_tools)
# 3. 执行：调用工具完成任务
result = execute_tool(action)
# 4. 反馈：更新状态
update_state(result)本项目的文生视频 Agent 就是这个循环的具体体现：
# Agent 接收任务
task = "创建一段山景视频"
# Agent 规划步骤
steps = [
"生成山景图片",
"将图片转为视频",
"生成配音",
"合并音视频"
]
# Agent 执行每个步骤
for step in steps:
result = execute(step)
if failed(result):
handle_error()- 理解概念 → 阅读 blog_ai_agent.md
- 看懂代码 → 查看 text_to_video_agent/src/
- 运行示例 → 执行 examples/
- 自己实践 → 修改代码，添加新功能
基于这个项目，你可以：
- 添加字幕生成
- 支持更多视频特效
- 实现批量处理
- 添加视频编辑功能
- 添加任务队列
- 实现分布式处理
- 增加缓存机制
- 添加监控面板
- 文档生成 Agent
- 代码审查 Agent
- 数据分析 Agent
- 自动化测试 Agent
每个功能都是独立模块，易于测试和维护：
poe_client.py- 纯 AI 能力调用video_processor.py- 纯视频处理text_to_video_agent.py- 编排和协调
多层次的错误处理策略：
- API 调用失败自动重试
- 单个场景失败不影响其他场景
- 详细的错误日志便于调试
通过 PipelineConfig 灵活配置：
- 模型选择
- 视频参数
- 处理选项
同时提供同步和异步接口：
# 异步（高性能）
agent = TextToVideoAgent(api_key)
result = await agent.create_video(scenes)
# 同步（简单易用）
agent = TextToVideoAgentSync(api_key)
result = agent.create_video(scenes)A: Python 基础 + 对 AI 的兴趣
A: 使用 Poe API 会产生费用，建议先小规模测试
A: 可以！只需实现对应的客户端接口即可
A: 取决于：
- 使用的 AI 模型
- 文本描述的质量
- 视频参数配置
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
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记住：AI Agent 的核心很简单，但要做好需要在细节上下功夫。动手实践是最好的学习方式！