OpenCreator:重新定义 AI 创作工作流 在 AI 创作工具百花齐放的今天,OpenCreator 带来了一种全新的工作流理念。这款工具并非要替代现有的各种 AI 工具,而是将它们优雅地整合在一起,让创作过程更加自然流畅。 它最吸引人的地方在于模块化设计。无论是脚本创作、图像生成还是视频制作,每一个任务都被拆解成独立的模块。这些模块之间可以自由组合,通过简单的“连线”操作,就能搭建出复杂的创作流程。比如,如果你想制作一部短片,可以从文本生成开始,逐步完成分镜脚本、分镜图生成,再到最终的视频合成,整个过程一气呵成,逻辑清晰且高效。 另一个让人眼前一亮的设计是它对多个 AI 模型的整合能力。传统的创作流程中,创作者往往需要在不同的平台间来回切换,反复比较各家 AI 的效果。而在 OpenCreator 中,你可以同时调用多个模型,并进行并行对比。这不仅大大节省了时间,更重要的是让创作者能够更专注于创意本身,而不是被繁琐的操作分散精力。 它的定价策略也显得格外贴心。OpenCreator 采用按量付费的方式,避免了传统月付订阅带来的经济压力。新用户可以通过免费积分先行体验,之后根据实际需求购买积分。这种灵活的收费模式不仅降低了尝试门槛,还避免了不必要的浪费,让用户只为真正使用的内容买单。 OpenCreator 并不追求功能上的“大而全”,而是通过模块化设计和开放生态,让创作者能够根据自己的需求自由组合各种能力。这种设计理念或许会为未来 AI 工具的发展提供一种新的范式。#OpenCreator #人工智能 #AI教程 #AI工具 #AI技术
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山行AI6天前
OpenClaw 技术架构深度解析 我们已经忍受了太久的“标签页税(Tab-switching Tax)”。每当你需要 AI 协助时,你必须主动跳出当前的工作流,去寻找那个特定的网页或 App。这种割裂感正是当前 AI 助手的痛点。 **OpenClaw**(曾用名 Clawdbot 或 Moltbot)的出现,标志着一种范式的转移。它提出了“龙虾之道(The Lobster Way)”:一个运行在你本地硬件上、住在你通讯录里的 AI 助手。通过 WhatsApp、Telegram 或 Slack,它变成了你最亲近的“联系人”。这不仅是一个工具的集成,更是一场关于数据所有权和执行效率的技术实验。作为架构师,我更关注其背后那些被称为“颠覆性”的底层逻辑。 ### 2. 多频道触达:AI 应该住在你的通讯录里 OpenClaw 的核心是一个** ****Local-first Gateway(本地优先网关)**。这不仅是一个接入层,更是整个系统的**控制平面(Control Plane)**。 通过频道适配器(Channel Adapter),它能够将来自不同社交平台(如 Discord、Signal、Matrix 甚至是 iMessage)的消息进行标准化处理。这种设计消除了使用的心理门槛——你无需学习新的 UI,AI 就在你的日常沟通语境中。 **Local-first Gateway** — single control plane for sessions, channels, tools, and events. (本地优先网关——用于会话、频道、工具和事件的统一控制平面。) 在这里,网关充当了协调者(Coordinator)。它负责将消息路由到正确的会话(Session),而复杂的本地操作(如屏幕录制、摄像头调用)则分发给分布在 macOS/iOS/Android 上的** ****Device Nodes(设备节点)**。这种“控制与执行分离”的架构,确保了系统既能横向扩展频道,又能纵向深挖硬件潜力。
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AI超元域11月前
Roo Code开发智能体工作流UI框架 🚀超越cursor!Roo Code+Gemini 2.5 Pro为OpenAI Agents SDK开发工作流UI!轻松拖动组件即可搭建工作流!小白也能化身软件工程师!超越dify和langflow 🚀🚀🚀视频简介: ✅本视频详细演示了如何利用VS Code的Roo Code插件结合Gemini 2.5 Pro的强大前端编程能力,为OpenAI Agents SDK开发一个类似Langflow的可视化工作流界面。这个界面允许用户无需编写代码,仅通过拖放组件、设置参数和建立连接,就能生成完整可用的OpenAI Agents代码。 ✅详细展示了从Roo Code插件安装配置、项目设计到功能实现的全过程。开发的界面包含三种主要组件:Agent节点、Runner节点和Function Tool节点。用户可以在画布上自由排列这些组件,设置Agent名称和指令,然后通过连线建立组件间的关系。完成工作流后,系统能一键生成可直接运行的Python代码,无需任何修改。 🚀🚀🚀时间戳: 0:00 - 项目介绍:使用Roo Code和Gemini 2.5 Pro为OpenAI Agents SDK创建可视化工作流界面 0:51 - 成品演示:展示完成后的可视化界面和代码生成功能 1:32 - 环境搭建:安装VS Code和Roo Code扩展,配置Gemini 2.5 Pro API 2:09 - Roo Code工作模式介绍:Code模式、Architect模式、Ask模式和Debug模式 3:11 - 项目需求定义:使用Ask模式确定技术栈和基础架构 5:47 - 项目创建:使用Code模式开始实际代码编写 6:44 - 应用运行:打开浏览器查看生成的界面 7:11 - 单Agent工作流演示:拖放组件、设置参数和生成代码 8:41 - 代码执行测试:运行生成的Python代码并查看结果 9:27 - 多Agent工作流构建:创建和配置三个Agent的复杂工作流 10:44 - 多Agent代码生成与测试:生成多Agent工作流的代码 #roocode #ai编程 #ai #agc #AI智能体
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