AI智能体的发展正从单一的聊天交互走向多能力融合的自主行动阶段，而OpenClaw作为开源的智能体编排框架，凭借极强的工具整合能力、灵活的技能扩展体系，成为连接Agent Skills、RAG检索增强生成、Seedance多模态视频生成的核心枢纽。本文基于智能体构建实战体系，从AI Agent基础理论出发，详解OpenClaw环境搭建、Agent核心技能拆解、RAG知识库构建，最终落地Seedance+RAG+OpenClaw的AI影视广告创意助手综合案例，同时附上阿里云OpenClaw(Clawdbot)极速部署步骤与可直接复用的代码命令，覆盖从基础操作到企业级案例的全流程，让开发者快速掌握智能体构建的核心能力。OpenClaw详情 访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。
一、AI Agent基础认知：从概念到核心特征
1.1 定义与核心特征
AI Agent是具备自主性、感知力、行动力、学习力的智能实体，与传统聊天机器人的本质区别在于：聊天机器人仅完成“输入-输出”的被动交互，而AI Agent能主动感知环境、分解复杂任务、调用工具执行、自我反思修正，最终自主完成目标。其核心特征可概括为三点：
- 自主性：无需人工步步指导，能自主规划任务流程、选择工具、调整策略；
- 感知力：能对接外部环境数据（如监控指标、网页信息、本地文件），感知任务执行状态；
- 行动力：具备工具调用、代码执行、API交互的能力，能将思考转化为实际行动。
1.2 发展趋势与产业启示
当前AI Agent已从个人助理（如自动化办公）向企业级应用（如智能运维、创意生产、客户服务）延伸，而OpenClaw、Claude插件、Seedance 2.0的出现，让智能体的能力边界持续突破：
- OpenClaw：作为智能体“操作系统”，实现多工具、多模型、多场景的灵活编排；
- Claude插件：定义了智能体技能扩展的标准化范式，让工具调用更高效；
- Seedance 2.0：实现从文本到大师级视频的生成，让多模态智能体从“文字/图像”走向“视频创作”，为影视、广告、营销等行业带来颠覆性变革。
二、OpenClaw核心基础：环境搭建与自动化实操
OpenClaw是一款开源的AI网关与编排框架，Clawdbot是其核心的机器人代理运行时，二者组合具备电脑操控、任务自动化、工具集成、跨端交互等核心功能，支持Windows/Mac/云服务器多环境部署，是智能体构建的基础载体。
零基础阿里云部署OpenClaw步骤喂饭级步骤流程
第一步：访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，找到并点击【一键购买并部署】。
阿里云OpenClaw一键部署专题页面：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot
第二步：选购阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：
- 镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
- 实例：内存必须2GiB及以上。
- 地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
- 时长：根据自己的需求及预算选择。
第三步：访问阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。
前往轻量应用服务器控制台，找到安装好OpenClaw的实例，进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
- 端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
- 配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
- 配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
- 访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。
2.1 OpenClaw核心能力与应用场景
OpenClaw的核心价值在于“胶水能力”与自动化能力，能无缝对接各类LLM、向量数据库、第三方API，同时支持本地电脑的精细化操控，典型应用场景包括：
- 生活/工作自动化：信息检索整理、文件分类归档、远程电脑控制；
- 复杂任务链执行：API组合调用、表单自动填写、电商比价下单；
- 智能体编排：作为核心枢纽，连接Agent Skills、RAG、Seedance等模块，实现端到端的智能体应用。
2.2 本地环境搭建（Windows/Mac通用）
第一步：基础环境准备
OpenClaw基于Node.js开发，需先安装Node.js（v22.x及以上）与npm，步骤如下：
# Mac系统（Homebrew安装）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
brew install node@22
# 验证版本
node -v # 输出v22.x及以上
npm -v # 输出10.x及以上
# Windows系统
# 从官网下载Node.js安装包：https://nodejs.org/zh-cn/download/
# 安装后打开CMD，执行上述验证命令
第二步：OpenClaw安装与初始化
# 全局安装OpenClaw最新版本
npm install -g openclaw@latest
# 验证安装
openclaw --version
# 初始化配置（生成默认工作目录与配置文件）
openclaw setup
# 全程回车使用默认配置，生成~/.openclaw/工作目录
第三步：权限设置与安全配置
- Mac系统：设置辅助功能权限，打开「系统设置-隐私与安全性-辅助功能」，勾选终端/VS Code，允许OpenClaw操控电脑；
- Windows系统：打开「设置-隐私和安全性-开发者选项」，启用“开发者模式”，允许应用执行自动化操作；
- 通用安全：禁止OpenClaw获取管理员/root权限，仅赋予必要的文件访问、网络交互权限，避免授权风险。
第四步：跨端远程交互（Telegram/WhatsApp）
以Telegram为例，实现与OpenClaw的远程交互，步骤如下：
# 安装Telegram技能
openclaw skills install telegram
# 配置Telegram Bot Token（从@BotFather获取）
openclaw config set telegram.token "你的Bot Token"
# 启动OpenClaw服务
openclaw start
配置完成后，在Telegram中向Bot发送指令，即可实现远程控制电脑、执行自动化任务。
2.3 OpenClaw自动化实战：3个经典案例
案例1：自动化信息检索与整理
需求：搜集“2026年AI智能体发展趋势”相关新闻，生成摘要并保存为本地Markdown文件。
触发指令：搜集2026年AI智能体发展趋势的最新新闻，生成300字以内摘要，保存为AI趋势_2026.md
核心实现代码（自定义技能片段）：
// 保存路径：~/.openclaw/skills/news-summary/skill.js
const axios = require('axios');
const fs = require('fs');
module.exports = async (query) => {
// 调用新闻检索API
const res = await axios.get('https://api.newsapi.org/v2/everything', {
params: {
q: query, apiKey: '你的API_KEY', sortBy: 'publishedAt' }
});
// 生成摘要
const summary = res.data.articles.slice(0,5).map(item => `${
item.title}: ${
item.description}`).join('\n\n');
// 保存为文件
fs.writeFileSync(`${
query}_${
new Date().getFullYear()}.md`, summary);
return `信息整理完成，已保存为本地文件，共${
res.data.articles.length}条新闻`;
};
案例2：自动化文件处理与归档
需求：定时整理桌面文件，按“文档/图片/视频/其他”分类存储，重命名为“类型_时间戳”格式。
OpenClaw定时任务配置：
# 编辑定时任务配置文件
vim ~/.openclaw/config/crontab.json
# 添加以下配置（每天23点执行整理）
{
"tasks": [
{
"cron": "0 23 * * *",
"command": "file-sort",
"params": {
"source": "桌面路径", "target": "分类存储根路径" }
}
]
}
# 加载定时任务
openclaw crontab load
案例3：API组合实现复杂任务链
需求：获取当日天气信息，若预报有雨，自动更新日历日程并发送微信提醒。
任务链流程：天气API查询 → 雨势判断 → 日历API更新 → 微信API发送提醒
核心代码片段：
// 天气查询
const weather = await axios.get('https://api.weatherapi.com/v1/current.json', {
params: {
key: '你的KEY', q: '北京' }
});
// 雨势判断
if (weather.data.current.condition.text.includes('雨')) {
// 更新日历
await axios.post('https://graph.qq.com/calendar/add', {
title: '今日有雨，带雨具', time: new Date() });
// 发送微信提醒
await axios.post('https://api.weixin.qq.com/send/message', {
to: '你的微信ID', content: '今日有雨，出行注意带雨具' });
return '天气提醒已发送，日程已更新';
} else {
return '今日无雨，无需提醒';
}
2.4 OpenClaw进阶与故障排查
1. 自定义脚本编写：实现逻辑判断与复杂任务序列
// 多步骤任务：远程开机 → 启动软件 → 执行操作 → 关机
module.exports = async () => {
// 远程开机（WOL唤醒）
await require('wol').wake('设备MAC地址');
// 等待开机（延时30秒）
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 30000));
// 远程启动软件
await openclaw.exec('ssh user@ip "open /Applications/Chrome.app"');
// 执行网页操作
await openclaw.browser('https://www.baidu.com', (page) => page.type('#kw', 'AI智能体'));
// 执行完成后关机
await openclaw.exec('ssh user@ip "sudo shutdown -h now"');
return '远程任务执行完成';
};
2. 常见故障排查技巧
- 界面元素变化：自动化网页/软件操作时，若界面元素定位失败，使用XPath/CSSelector精准定位，避免依赖元素名称；
- 权限问题：执行操作时提示权限不足，检查是否赋予OpenClaw对应权限，避免使用管理员/root运行；
- 网络问题：API调用失败，检查网络连接与API密钥有效性，配置代理（
openclaw config set proxy http://ip:port）； - 日志排查：通过
openclaw logs -f查看实时运行日志，定位错误原因。
三、Agent Skills深度拆解：智能体的核心能力体系
AI Agent的核心竞争力在于技能体系，一个成熟的智能体需具备规划能力、记忆能力、工具使用能力三大核心技能，三者相互配合，才能完成复杂任务的自主执行。以下为三大技能的实战拆解，所有案例均基于LangChain框架实现，可直接集成至OpenClaw。
3.1 规划能力：任务分解与自我反思
规划能力是智能体的“大脑”，核心是通过Chain of Thought（思维链）与ReAct模式（思考-行动-观察）将复杂任务拆解为可执行的小步骤，同时具备自我纠错能力。
实战1：ReAct模式智能体实现（LangChain）
# 安装依赖
pip install langchain openai
# ReAct模式智能体代码
from langchain import OpenAI
from langchain.agents import initialize_agent, Tool, AgentType
from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun
# 初始化LLM与工具
llm = OpenAI(api_key="你的API_KEY", temperature=0)
search = DuckDuckGoSearchRun()
tools = [Tool(name="Search", func=search.run, description="用于查询最新信息")]
# 初始化ReAct智能体
agent = initialize_agent(
tools, llm, agent=AgentType.REACT_DOCSTORE, verbose=True
)
# 执行复杂任务：规划北京到上海的三日游攻略
agent.run("规划北京到上海的三日游攻略，包含交通、住宿、景点，预算5000元/人")
实战2：自我纠错机制实现
当工具调用失败（如搜索无结果、API报错），智能体能自动重新规划任务流程，示例代码：
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# 自定义提示词，加入纠错逻辑
prompt = PromptTemplate.from_template("""
你是一个具备自我纠错能力的智能体，当工具调用失败时，需重新分析问题并选择合适的工具。
问题：{input}
历史记录：{agent_scratchpad}
工具：{tools}
工具格式：工具名称[输入]
""")
# 初始化智能体
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True, handle_parsing_errors=True)
# 执行任务，当搜索失败时自动重试
agent_executor.invoke({
"input": "查询2026年2月18日北京到上海的高铁票，推荐最优车次"})
3.2 记忆能力：短期记忆与长期记忆融合
智能体的记忆能力分为短期记忆（对话上下文）与长期记忆（外部知识库），短期记忆通过上下文窗口管理，长期记忆则通过向量数据库实现，让智能体“记住”用户偏好、历史交互、私有数据。
实战1：对话历史管理（短期记忆）
from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory
# 配置窗口记忆，保留最近5轮对话
memory = ConversationBufferWindowMemory(k=5, memory_key="chat_history", return_messages=True)
# 集成至智能体
agent = initialize_agent(
tools, llm, agent=AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,
memory=memory, verbose=True
)
# 多轮对话，智能体将记住用户偏好
agent.run("我喜欢小众景点，规划北京到上海的三日游攻略")
agent.run("调整攻略，增加美食推荐，不吃甜口")
实战2：向量数据库构建长期记忆（Chroma）
# 安装依赖
pip install langchain chromadb sentence-transformers
# 加载本地数据，构建向量数据库
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import SentenceTransformerEmbeddings
from langchain.document_loaders import TextLoader
# 加载数据
loader = TextLoader("用户偏好.txt")
documents = loader.load()
# 初始化Embedding模型
embeddings = SentenceTransformerEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
# 构建Chroma向量数据库
db = Chroma.from_documents(documents, embeddings, persist_directory="./chroma_db")
db.persist()
# 智能体集成长期记忆，查询用户偏好
retriever = db.as_retriever(search_kwargs={
"k": 1})
user_preference = retriever.get_relevant_documents("用户的旅游偏好")[0].page_content
print(f"用户偏好：{user_preference}")
3.3 工具使用能力：自定义工具与动态组合
工具使用能力是智能体的“手脚”，核心是定义自定义工具、实现工具的动态选择与组合，让智能体根据任务需求自主调用工具。
实战1：自定义工具开发（财务查询工具）
from langchain.tools import StructuredTool
# 自定义财务查询工具：查询余额、记录支出
def check_balance(bank: str) -> str:
"""查询银行卡余额，参数bank：银行卡名称（如工行、招行）"""
# 模拟对接银行API
balance = {
"工行": 5000, "招行": 8000}[bank]
return f"{bank}余额：{balance}元"
def record_expense(amount: float, category: str) -> str:
"""记录支出，参数amount：金额，category：消费类别（如餐饮、交通）"""
# 模拟写入数据库
with open("expense.txt", "a") as f:
f.write(f"{amount},{category}\n")
return f"支出记录成功：{amount}元，{category}"
# 封装为LangChain工具
tools = [
StructuredTool.from_function(check_balance),
StructuredTool.from_function(record_expense)
]
# 初始化财务助理智能体
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
# 执行财务任务
agent.run("查询我的工行余额，然后记录今天的餐饮支出50元")
实战2：工具动态组合与多任务执行
智能体能根据任务需求，自主组合多个工具完成复杂目标，例如：查询天气 → 推荐景点 → 预订酒店 → 生成出行文档，核心是通过LLM的任务分解能力，将复杂目标拆分为单个工具可执行的子任务。
四、RAG技术实战：智能体的“知识大脑”
检索增强生成（RAG）是解决大模型知识陈旧、幻觉问题的核心方案，通过“索引-检索-生成”的流程，将私有数据、最新信息融入大模型生成过程，成为AI Agent的“知识大脑”与“长期记忆”。以下为RAG全流程实战，从数据处理到企业级知识库搭建，可直接集成至OpenClaw。
4.1 RAG核心流程与价值
RAG的核心流程分为三步：
- 索引（Indexing）：加载多格式数据，进行文本分割、向量化，构建向量索引；
- 检索（Retrieval）：根据用户查询，从向量数据库中检索相关上下文；
- 生成（Generation）：将检索到的上下文与用户查询融合，送入LLM生成答案。
RAG与AI Agent的结合，让智能体具备私有数据访问、最新知识获取、精准答案生成的能力，是企业级智能体的必备模块。
4.2 数据加载与处理：多格式兼容与文本分割
实战1：多格式数据加载（PDF/TXT/网页/Excel）
# 安装依赖
pip install langchain pypdf python-docx openpyxl beautifulsoup4
# 多格式数据加载代码
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, TextLoader, WebBaseLoader, ExcelLoader, DocxLoader
# 加载PDF
pdf_loader = PyPDFLoader("企业制度.pdf")
pdf_docs = pdf_loader.load()
# 加载TXT
txt_loader = TextLoader("产品手册.txt")
txt_docs = txt_loader.load()
# 加载网页
web_loader = WebBaseLoader("https://zhuanlan.zhihu.com/p/2006311173100958285")
web_docs = web_loader.load()
# 加载Excel
excel_loader = ExcelLoader("客户数据.xlsx")
excel_docs = excel_loader.load()
# 合并所有文档
all_docs = pdf_docs + txt_docs + web_docs + excel_docs
实战2：文本分割策略与参数调优
文本分割是RAG的关键步骤，直接影响检索精度，常用语义分割（按句子含义分割）与递归分割（按字符数分割，保留上下文），示例代码：
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter, SemanticChunker
# 1. 递归字符分割（通用方案）
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=500, # 每个片段500字符
chunk_overlap=50, # 片段重叠50字符，保留上下文
separators=["\n\n", "\n", "。", "，"] # 按中文分隔符分割
)
split_docs = text_splitter.split_documents(all_docs)
# 2. 语义分割（按语义分割，适合长文本）
semantic_splitter = SemanticChunker(embeddings)
semantic_docs = semantic_splitter.split_documents(all_docs)
4.3 向量化与索引构建：Chroma/FAISS实战
实战1：Chroma向量数据库构建与增删改查
# 构建Chroma索引
db = Chroma.from_documents(
split_docs, embeddings, persist_directory="./enterprise_db"
)
db.persist()
# 增：添加新文档
new_doc = TextLoader("新制度.txt").load()
db.add_documents(new_doc)
# 删：删除指定文档
db.delete(ids=["doc1_id"])
# 改：先删后增
db.delete(ids=["doc2_id"])
db.add_documents(updated_docs)
# 查：相似度检索
docs = db.similarity_search("企业报销制度", k=3)
实战2：FAISS索引构建与优化
from langchain.vectorstores import FAISS
# 构建FAISS索引
faiss_db = FAISS.from_documents(split_docs, embeddings)
# 保存本地
faiss_db.save_local("./faiss_enterprise_db")
# 加载本地索引
faiss_db = FAISS.load_local("./faiss_enterprise_db", embeddings)
# 多路索引优化：同时检索多个向量库
db1 = FAISS.load_local("./db1", embeddings)
db2 = FAISS.load_local("./db2", embeddings)
merged_db = FAISS.merge_from([db1, db2])
4.4 检索与生成优化：提升RAG效果
实战1：多种检索方式实现
# 1. 相似度检索（默认）
docs = faiss_db.similarity_search("休假政策", k=3)
# 2. MMR检索（最大边际相关性，避免结果重复）
docs = faiss_db.max_marginal_relevance_search("休假政策", k=3, fetch_k=10)
# 3. 带过滤的检索（按元数据过滤）
docs = faiss_db.similarity_search(
"销售部报销制度", k=3,
filter={
"department": "销售部"}
)
实战2：检索提示词优化与生成
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import RetrievalQA
# 自定义检索提示词，引导LLM基于上下文生成答案
prompt = PromptTemplate.from_template("""
请根据以下上下文回答用户问题，若上下文无相关信息，回答“暂无相关信息”，不要编造答案。
上下文：{context}
问题：{question}
答案：
""")
# 构建RAG问答链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=faiss_db.as_retriever(search_kwargs={
"k": 3}),
chain_type_kwargs={
"prompt": prompt},
return_source_documents=True # 返回检索的源文档
)
# 执行查询
result = qa_chain.invoke({
"query": "企业婚假有多少天？"})
print(f"答案：{result['result']}")
print(f"源文档：{[doc.page_content for doc in result['source_documents']]}")
4.5 企业级知识库问答助手搭建
需求：搭建面向企业员工的“企业政策与制度”问答助手，支持员工查询报销、休假、考勤等制度。
全流程实现步骤：
- 数据准备：收集员工手册、报销制度、休假政策、考勤规则等企业文档；
- 数据处理：加载多格式文档，使用递归字符分割进行文本切分（chunk_size=500，chunk_overlap=50）；
- 索引构建：使用SentenceTransformerEmbeddings向量化，构建Chroma向量数据库，持久化存储；
- 问答链搭建：自定义提示词，构建RetrievalQA问答链，添加源文档返回功能；
- 集成至OpenClaw：将RAG问答链封装为OpenClaw技能，员工通过自然语言指令查询；
- 测试与调优：针对常见问题测试，调整chunk_size、检索数量k，提升答案精准度。
五、阿里云OpenClaw(Clawdbot)极速部署步骤
对于企业级应用与远程部署需求，阿里云服务器是OpenClaw的最佳载体，无需本地配置，15分钟即可完成部署，支持对接RAG、Seedance等模块，实现云端智能体运行。以下为详细步骤，代码命令可直接复制复用。
5.1 部署前准备
- 服务器配置：推荐阿里云轻量应用服务器/ECS云服务器，2vCPU+4GB内存+40GB ESSD云盘，操作系统选择Alibaba Cloud Linux 3.2104/CentOS 7/8；
- 端口放行：在阿里云控制台放行22（SSH）、18789（OpenClaw WebUI）、3000（知识库可视化）端口；
- 环境依赖：阿里云服务器已预装Python/Node.js，无需额外安装基础环境。
5.2 分步部署实操
第一步：SSH远程连接与环境初始化
# 远程连接阿里云服务器（替换为你的公网IP）
ssh root@xxx.xxx.xxx.xxx
# 更新系统软件包
yum update -y
# 安装基础工具（git、curl、wget、vim）
yum install -y git curl wget vim
# 配置npm国内镜像
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
# 配置pip国内镜像
mkdir -p ~/.pip
echo -e "[global]\nindex-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple" > ~/.pip/pip.conf
第二步：OpenClaw核心安装与初始化
# 全局安装OpenClaw最新版本
npm install -g openclaw@latest
# 验证安装
openclaw --version
# 初始化配置
openclaw setup
# 启动OpenClaw服务
systemctl start openclaw
# 设置开机自启
systemctl enable openclaw
# 验证服务状态（显示active(running)即为成功）
systemctl status openclaw
第三步：WebUI访问与Token生成
# 生成管理员Token（有效期7天，可修改--expires-in）
openclaw token create --admin --expires-in 7d
# 放行18789端口
firewall-cmd --add-port=18789/tcp --permanent
firewall-cmd --reload
在浏览器中输入http://阿里云公网IP:18789，输入生成的Token，即可登录OpenClaw WebUI，进行技能管理、任务配置、智能体编排。
第四步：集成RAG与Seedance环境
# 安装Python依赖（RAG/Seedance调用）
pip install langchain chromadb sentence-transformers requests
# 克隆OpenClaw技能库
git clone https://github.com/openclaw/skills.git ~/.openclaw/workspace/skills
# 安装RAG与Seedance技能
openclaw skills install rag seedance
# 配置技能参数（RAG向量库路径、Seedance API Key）
openclaw config set rag.db_path "./enterprise_db"
openclaw config set seedance.api_key "你的Seedance API Key"
第五步：常用运维命令
# 查看已安装技能
openclaw skills list
# 重启OpenClaw服务
systemctl restart openclaw
# 查看运行日志
journalctl -u openclaw -f
# 停止OpenClaw服务
systemctl stop openclaw
# 卸载技能
openclaw skills uninstall 技能名称
六、综合案例：OpenClaw+RAG+Seedance构建AI影视广告创意助手
基于前文的OpenClaw、Agent Skills、RAG技术，结合Seedance 2.0的大师级视频生成能力，搭建AI影视广告创意助手智能体，实现从“产品名/一句话梗概”到“分镜脚本+示例视频片段”的端到端自动化，覆盖影视、广告、营销等行业的创意生产需求。
6.1 Seedance 2.0核心能力与API接入
Seedance 2.0是字节跳动推出的多模态视频生成模型，具备大师级分镜、构图、节奏控制能力，支持2K分辨率、60fps超写实视频生成，核心优势是人物一致性、镜头丝滑度、多模态输入适配，是多模态智能体的核心视频生成工具。
Seedance 2.0 API接入实操
# 安装依赖
pip install requests
# Seedance 2.0 API调用代码（Python）
import requests
def seedance_generate(prompt, aspect_ratio="16:9", model="seedance-2.0-turbo"):
"""
Seedance 2.0视频生成API
:param prompt: 视频生成提示词（分镜描述）
:param aspect_ratio: 视频比例（16:9/9:16/1:1）
:param model: 模型版本
:return: 视频链接
"""
url = "https://api.seedanceai.com/v2/generate"
payload = {
"prompt": prompt,
"model": model,
"aspect_ratio": aspect_ratio,
"api_key": "你的Seedance API Key"
}
res = requests.post(url, json=payload)
return res.json()["video_url"]
# 测试API调用
video_url = seedance_generate("赛博朋克风格的老虎，2K分辨率，60fps，超写实，镜头缓慢推进")
print(f"视频生成成功：{video_url}")
6.2 案例整体架构与功能拆解
1. 整体架构
OpenClaw作为核心编排框架，连接三大模块：
- RAG知识库：存储经典广告案例、影视分镜脚本、创意方法论，为创意生成提供知识支撑；
- Agent Skills：实现任务规划、创意生成、分镜细化等能力；
- Seedance 2.0：将分镜描述转换为大师级视频片段。
2. 功能拆解
从用户输入到最终输出，分为五大步骤：
- 需求理解：接收用户输入的产品名/一句话梗概（如“无糖可乐，年轻时尚，主打清爽口感”）；
- 知识检索：从RAG知识库中检索同类产品广告案例、创意技巧；
- 创意生成：结合检索结果，生成3-5个广告创意方向；
- 分镜细化：将选定创意扩展为详细分镜脚本（包含景别、运镜、画面内容、台词）；
- 视频生成：将分镜描述转换为Seedance提示词，调用API生成示例视频片段。
6.3 分模块实战实现
模块1：RAG创意知识库搭建
# 1. 数据准备：收集经典广告案例、分镜脚本、创意方法论
loader = WebBaseLoader("https://www.adquan.com/case/") # 广告门案例
doc_loader = PyPDFLoader("影视分镜脚本手册.pdf")
all_creative_docs = loader.load() + doc_loader.load()
# 2. 文本分割
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
creative_docs = text_splitter.split_documents(all_creative_docs)
# 3. 构建向量数据库
creative_db = Chroma.from_documents(creative_docs, embeddings, persist_directory="./creative_db")
creative_db.persist()
# 4. 构建检索链
creative_retriever = creative_db.as_retriever(search_kwargs={
"k": 5})
模块2：创意生成与分镜细化技能实现
# 创意生成函数
def generate_creative(product_info):
# 检索同类产品创意案例
creative_docs = creative_retriever.get_relevant_documents(product_info)
creative_cases = "\n".join([doc.page_content for doc in creative_docs])
# 调用LLM生成创意方向
prompt = f"""根据以下产品信息和同类创意案例，生成3-5个广告创意方向，每个方向包含核心创意、目标人群、风格建议。
产品信息：{product_info}
创意案例：{creative_cases}
"""
creative_ideas = llm.predict(prompt)
return creative_ideas
# 分镜细化函数
def refine_storyboard(creative_idea):
# 调用LLM生成详细分镜脚本
prompt = f"""将以下广告创意扩展为详细的分镜脚本，每个分镜包含：镜号、景别、运镜、画面内容、台词、时长。
创意方向：{creative_idea}
要求：符合影视广告拍摄规范，镜头丝滑，节奏紧凑，适合短视频平台传播（15-30秒）。
"""
storyboard = llm.predict(prompt)
return storyboard
模块3：Seedance提示词优化与视频生成
# 分镜转Seedance提示词函数
def storyboard_to_seedance(storyboard):
# 解析分镜脚本，提取每个镜头的描述
shots = storyboard.split("镜号")[1:]
seedance_prompts = []
for shot in shots:
# 提取画面内容、景别、运镜
content = shot.split("画面内容：")[1].split("台词：")[0].strip()
view = shot.split("景别：")[1].split("运镜：")[0].strip()
camera = shot.split("运镜：")[1].split("时长：")[0].strip()
# 生成Seedance高质量提示词
prompt = f"{view}，{camera}，{content}，2K分辨率，60fps，超写实，电影级光影，广告风格，镜头丝滑"
seedance_prompts.append(prompt)
return seedance_prompts
# 批量生成视频片段
def generate_ad_video(storyboard):
prompts = storyboard_to_seedance(storyboard)
video_urls = []
for p in prompts:
video_url = seedance_generate(p)
video_urls.append(video_url)
return video_urls, prompts
模块4：OpenClaw集成全流程，实现端到端自动化
将上述模块封装为OpenClaw技能，实现单指令触发全流程：
# 创建立创意助手技能目录
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/ad-creative
# 编写技能代码（skill.js）
const {
generate_creative, refine_storyboard, generate_ad_video } = require('./creative.js');
module.exports = async (product_info) => {
// 步骤1：生成创意方向
const creative_ideas = await generate_creative(product_info);
console.log(`生成创意方向：\n${
creative_ideas}`);
// 步骤2：选择最优创意，细化分镜
const best_idea = creative_ideas.split("\n")[0]; // 简化处理，实际可让用户选择
const storyboard = await refine_storyboard(best_idea);
console.log(`生成分镜脚本：\n${
storyboard}`);
// 步骤3：生成视频片段
const [video_urls, prompts] = await generate_ad_video(storyboard);
// 保存结果
fs.writeFileSync(`广告创意_${
new Date().getTime()}.md`, `创意方向：${creative_ideas}\n\n分镜脚本：${storyboard}\n\n视频链接：${
video_urls.join(",")}`);
return `AI广告创意生成完成，已保存创意方向、分镜脚本、视频链接至本地文件，共生成${video_urls.length}个视频片段`;
};
# 安装技能
openclaw skills install ad-creative
# 触发指令：生成无糖可乐的广告创意
openclaw run ad-creative "无糖可乐，年轻时尚，主打清爽口感，目标人群18-30岁"
6.4 案例优化与功能拓展
- 用户反馈机制：添加创意/视频评分功能，根据用户反馈优化提示词与检索策略；
- 多风格支持：在RAG知识库中按风格分类（国潮、赛博朋克、小清新），支持用户指定广告风格；
- 批量生成与对比：生成多个创意方向与对应视频片段，供用户选择；
- Web界面展示：搭建简单的Web界面，实现创意、分镜、视频的可视化展示与交互。
七、AI智能体的前沿趋势与挑战
7.1 前沿发展趋势
- 多模态智能体：融合文本、图像、音频、视频的理解与生成能力，如Seedance与智能体的结合，让创意生产从文字走向视频；
- 多智能体协作：多个智能体分工协作，完成复杂任务（如创意智能体+制作智能体+推广智能体）；
- 边缘智能体：在本地/边缘设备运行，兼顾隐私保护与响应速度，适合家庭、工业等场景；
- 具身智能体：结合机器人技术，实现物理世界的自主行动，从“数字智能”走向“物理智能”。
7.2 核心挑战与应对策略
- 安全与对齐：智能体自主性增强带来的误操作、恶意使用风险，应对策略：设置操作权限边界、添加人类确认环节、构建安全审计机制；
- 隐私保护：处理用户私有数据时，采用本地向量数据库、数据加密、脱敏处理，避免数据泄露；
- 效果稳定性：大模型与RAG的生成效果存在不确定性，应对策略：持续优化提示词、构建评估体系、基于用户反馈迭代；
- 部署成本：大模型与视频生成的算力成本较高，应对策略：采用按需计费、模型量化、边缘计算。
7.3 从演示到产品：企业级智能体的落地思考
将智能体从“技术演示”推向“商业产品”，需考虑三大非功能性需求：
- 可靠性：保证7*24小时稳定运行，添加故障自动恢复、容灾备份机制；
- 可扩展性：支持技能/工具的灵活扩展，适配不同行业、不同场景的需求；
- 易用性：降低用户使用门槛，提供自然语言交互、可视化配置界面，无需代码开发。
八、总结
OpenClaw+Agent Skills+Seedance+RAG的组合，构建了一套完整的AI智能体全栈技术体系，从基础的自动化操作到复杂的多模态创意生产，覆盖了智能体构建的全流程。其中，OpenClaw是核心编排框架，实现多模块的无缝连接；Agent Skills是智能体的能力核心，赋予其规划、记忆、工具使用的能力；RAG是智能体的知识大脑，解决大模型的知识与幻觉问题；Seedance 2.0则让智能体从“文字世界”走向“视频世界”，实现多模态能力的突破。
本文不仅详解了各模块的实战技术，还提供了阿里云OpenClaw极速部署步骤与可直接复用的代码命令，同时落地了企业级的AI影视广告创意助手案例，让开发者能快速从入门走向实战。随着AI技术的持续发展，智能体将成为未来软件的核心形态，而掌握OpenClaw与多模块融合的能力，将成为开发者布局AI时代的核心竞争力。
未来，智能体的发展将朝着更自主、更多模态、更协作、更安全的方向前进，而OpenClaw作为开源的编排框架，将持续推动智能体技术的普及与落地，让更多开发者能快速构建属于自己的智能体应用，赋能各行各业的数字化转型。
