Python实战--用LangChain开发AI短剧生成的AI Agent项目实战

前言

随着AI技术的快速发展，内容创作领域正在经历一场革命。AI短剧作为新兴的内容形式，结合了人工智能的创造力和短视频的传播优势。本文将详细介绍如何使用LangChain框架开发一个完整的AI短剧生成Agent系统，从技术架构到实际实现，为开发者提供全面的实战指南。

项目概述

什么是AI短剧生成Agent

AI短剧生成Agent是一个基于大语言模型的智能系统，能够自动生成包含剧情、对话、场景描述的短剧脚本，并可进一步扩展到视频生成、配音等功能。

核心功能特性

• 智能剧本创作：基于用户输入的主题、风格、角色设定自动生成剧本
• 多轮对话管理：支持用户与Agent的交互式创作过程
• 内容个性化：根据用户偏好调整创作风格和内容方向
• 模块化设计：支持剧情大纲、角色设定、对话生成等模块化功能
• 视频自动生成：集成Vidu API，将剧本自动转换为视频内容
• 多模态输出：支持文本剧本、视频片段、音频配音等多种输出形式
• 质量控制：内置内容审核和质量评估机制

技术架构设计

整体架构

#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 {font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 svg{font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .label{font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .label text,#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .node rect,#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .node circle,#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .node ellipse,#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .node polygon,#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-X46UhuqdGbaCvAu3 :root{–mermaid-font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;}用户输入LangChain Agent剧本生成模块角色管理模块场景描述模块对话生成模块内容整合器质量评估输出优化最终剧本视频生成模块Vidu API调用视频渲染最终视频输出

核心组件

环境搭建与依赖安装

基础环境要求

# Python环境要求
Python >= 3.8

# 核心依赖包
pip install langchain
pip install openai
pip install chromadb
pip install streamlit
pip install pydantic
pip install python-dotenv
pip install requests
pip install aiohttp
pip install pillow

项目结构

ai-drama-generator/
├── src/
│ ├── agents/
│ │ ├── drama_agent.py
│ │ ├── character_agent.py
│ │ └── scene_agent.py
│ ├── tools/
│ │ ├── plot_generator.py
│ │ ├── dialogue_creator.py
│ │ ├── video_generator.py
│ │ └── quality_checker.py
│ ├── models/
│ │ ├── drama_models.py
│ │ └── character_models.py
│ ├── utils/
│ │ ├── prompt_templates.py
│ │ └── config.py
│ └── main.py
├── data/
│ ├── templates/
│ └── examples/
├── tests/
├── requirements.txt
└── README.md

核心代码实现

1. 基础配置和模型定义

# src/models/drama_models.py
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional
from enum import Enum

class DramaGenre(str, Enum):
COMEDY = "comedy"
ROMANCE = "romance"
THRILLER = "thriller"
DRAMA = "drama"
FANTASY = "fantasy"

class Character(BaseModel):
name: str
age: int
personality: str
background: str
role: str # protagonist, antagonist, supporting

class Scene(BaseModel):
location: str
time: str
description: str
mood: str

class Dialogue(BaseModel):
character: str
content: str
emotion: str
action: Optional[str] = None

class VideoClip(BaseModel):
scene_id: str
prompt: str
duration: float
video_url: Optional[str] = None
status: str = "pending" # pending, processing, completed, failed

class DramaScript(BaseModel):
title: str
genre: DramaGenre
duration: int # 分钟
characters: List[Character]
scenes: List[Scene]
dialogues: List[Dialogue]
video_clips: List[VideoClip] = []
summary: str

2. LangChain Agent实现

# src/agents/drama_agent.py
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_functions_agent
from langchain.tools import Tool
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from typing import Dict, Any

class DramaGeneratorAgent:
def __init__(self, api_key: str, model_name: str = "gpt-4"):
self.llm = ChatOpenAI(
api_key=api_key,
model=model_name,
temperature=0.7
)
self.memory = ConversationBufferMemory(
memory_key="chat_history",
return_messages=True
)
self.tools = self._create_tools()
self.agent = self._create_agent()

def _create_tools(self) –> List[Tool]:
"""创建Agent使用的工具"""
return [
Tool(
name="plot_generator",
description="生成剧情大纲和故事结构",
func=self._generate_plot
),
Tool(
name="character_creator",
description="创建和设计角色",
func=self._create_characters
),
Tool(
name="dialogue_writer",
description="编写角色对话",
func=self._write_dialogue
),
Tool(
name="scene_designer",
description="设计场景和环境描述",
func=self._design_scenes
),
Tool(
name="video_generator",
description="生成视频片段",
func=self._generate_video
),
Tool(
name="quality_checker",
description="检查剧本质量和一致性",
func=self._check_quality
)
]

def _create_agent(self) –> AgentExecutor:
"""创建LangChain Agent"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", """你是一个专业的AI短剧编剧助手。你的任务是帮助用户创作高质量的短剧剧本。

你可以使用以下工具：
– plot_generator: 生成剧情大纲
– character_creator: 创建角色
– dialogue_writer: 编写对话
– scene_designer: 设计场景
– video_generator: 生成视频片段
– quality_checker: 质量检查

请根据用户需求，合理使用这些工具来创作剧本。"""),
("human", "{input}"),
("assistant", "{agent_scratchpad}")
])

agent = create_openai_functions_agent(
llm=self.llm,
tools=self.tools,
prompt=prompt
)

return AgentExecutor(
agent=agent,
tools=self.tools,
memory=self.memory,
verbose=True
)

def generate_drama(self, user_input: str) –> Dict[str, Any]:
"""生成短剧剧本的主要方法"""
try:
result = self.agent.invoke({"input": user_input})
return {
"success": True,
"content": result["output"],
"chat_history": self.memory.chat_memory.messages
}
except Exception as e:
return {
"success": False,
"error": str(e)
}

3. 剧情生成工具实现

# src/tools/plot_generator.py
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from typing import Dict, Any

class PlotGenerator:
def __init__(self, llm: ChatOpenAI):
self.llm = llm
self.plot_template = PromptTemplate(
input_variables=["genre", "theme", "duration", "target_audience"],
template="""
请为以下短剧创作一个引人入胜的剧情大纲：

类型：{genre}
主题：{theme}
时长：{duration}分钟
目标观众：{target_audience}

请包含以下要素：
1. 故事背景设定
2. 主要冲突点
3. 情节发展脉络
4. 高潮设计
5. 结局安排

要求：
– 情节紧凑，适合短剧形式
– 具有戏剧张力和观赏性
– 符合目标观众喜好
– 逻辑清晰，结构完整
"""
)

def generate(self, **kwargs) –> str:
"""生成剧情大纲"""
prompt = self.plot_template.format(**kwargs)
response = self.llm.invoke(prompt)
return response.content

4. 角色创建工具

# src/tools/character_creator.py
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from typing import List, Dict

class CharacterCreator:
def __init__(self, llm: ChatOpenAI):
self.llm = llm
self.character_template = PromptTemplate(
input_variables=["plot_summary", "character_count", "genre"],
template="""
基于以下剧情大纲，创建{character_count}个主要角色：

剧情大纲：{plot_summary}
剧本类型：{genre}

为每个角色提供：
1. 姓名和年龄
2. 性格特点（3-5个关键词）
3. 背景故事（简要）
4. 在剧中的作用和关系
5. 外貌特征描述
6. 说话风格和习惯

要求：
– 角色个性鲜明，有辨识度
– 角色间关系清晰
– 符合剧情需要
– 适合短剧表现形式
"""
)

def create_characters(self, plot_summary: str, character_count: int, genre: str) –> str:
"""创建角色"""
prompt = self.character_template.format(
plot_summary=plot_summary,
character_count=character_count,
genre=genre
)
response = self.llm.invoke(prompt)
return response.content

5. 对话生成工具

# src/tools/dialogue_creator.py
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

class DialogueCreator:
def __init__(self, llm: ChatOpenAI):
self.llm = llm
self.dialogue_template = PromptTemplate(
input_variables=["scene_description", "characters", "plot_point", "mood"],
template="""
为以下场景编写对话：

场景描述：{scene_description}
参与角色：{characters}
剧情要点：{plot_point}
情绪氛围：{mood}

对话要求：
1. 符合角色性格特点
2. 推进剧情发展
3. 自然流畅，有生活感
4. 包含必要的动作描述
5. 控制在适当长度内

格式：
角色名：对话内容 [动作描述]
"""
)

def write_dialogue(self, scene_description: str, characters: str,
plot_point: str, mood: str) –> str:
"""编写对话"""
prompt = self.dialogue_template.format(
scene_description=scene_description,
characters=characters,
plot_point=plot_point,
mood=mood
)
response = self.llm.invoke(prompt)
return response.content

6. 视频生成工具

# src/tools/video_generator.py
import requests
import asyncio
import aiohttp
import time
from typing import Dict, List, Optional
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

class VideuAPIClient:
"""Vidu API客户端"""

def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.vidu.com"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}

async def create_video(self, prompt: str, duration: float = 4.0,
style: str = "general", aspect_ratio: str = "16:9") –> Dict:
"""创建视频生成任务"""
url = f"{self.base_url}/v1/video/create"

payload = {
"prompt": prompt,
"duration": duration,
"style": style,
"aspect_ratio": aspect_ratio,
"quality": "high"
}

async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(url, json=payload, headers=self.headers) as response:
if response.status == 200:
return await response.json()
else:
raise Exception(f"API调用失败: {response.status}, {await response.text()}")

async def get_video_status(self, task_id: str) –> Dict:
"""查询视频生成状态"""
url = f"{self.base_url}/v1/video/status/{task_id}"

async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url, headers=self.headers) as response:
if response.status == 200:
return await response.json()
else:
raise Exception(f"状态查询失败: {response.status}")

async def wait_for_completion(self, task_id: str, max_wait_time: int = 300) –> Dict:
"""等待视频生成完成"""
start_time = time.time()

while time.time() – start_time < max_wait_time:
status_result = await self.get_video_status(task_id)

if status_result["status"] == "completed":
return status_result
elif status_result["status"] == "failed":
raise Exception(f"视频生成失败: {status_result.get('error', '未知错误')}")

await asyncio.sleep(10) # 每10秒检查一次

raise Exception("视频生成超时")

class VideoGenerator:
"""视频生成器"""

def __init__(self, llm: ChatOpenAI, vidu_api_key: str):
self.llm = llm
self.vidu_client = VideuAPIClient(vidu_api_key)
self.prompt_optimizer = PromptTemplate(
input_variables=["scene_description", "characters", "mood", "action"],
template="""
将以下剧本场景转换为适合AI视频生成的详细描述：

场景描述：{scene_description}
角色：{characters}
情绪氛围：{mood}
主要动作：{action}

要求：
1. 描述要具体、生动，包含视觉细节
2. 适合4-8秒的短视频片段
3. 避免过于复杂的场景
4. 突出关键动作和表情
5. 使用电影级的视觉语言

输出格式：简洁的英文描述，不超过100词
"""
)

def optimize_prompt_for_video(self, scene_description: str, characters: str,
mood: str, action: str) –> str:
"""优化视频生成提示词"""
prompt = self.prompt_optimizer.format(
scene_description=scene_description,
characters=characters,
mood=mood,
action=action
)

response = self.llm.invoke(prompt)
return response.content.strip()

async def generate_scene_video(self, scene_data: Dict) –> Dict:
"""为单个场景生成视频"""
try:
# 优化提示词
optimized_prompt = self.optimize_prompt_for_video(
scene_data["description"],
scene_data["characters"],
scene_data["mood"],
scene_data["action"]
)

# 创建视频生成任务
create_result = await self.vidu_client.create_video(
prompt=optimized_prompt,
duration=scene_data.get("duration", 4.0),
style="cinematic"
)

task_id = create_result["task_id"]

# 等待生成完成
completion_result = await self.vidu_client.wait_for_completion(task_id)

return {
"success": True,
"task_id": task_id,
"video_url": completion_result["video_url"],
"prompt": optimized_prompt,
"duration": completion_result["duration"]
}

except Exception as e:
return {
"success": False,
"error": str(e),
"prompt": optimized_prompt if 'optimized_prompt' in locals() else ""
}

async def generate_drama_videos(self, scenes: List[Dict]) –> List[Dict]:
"""为整个短剧生成视频片段"""
results = []

# 并发生成多个场景（限制并发数量避免API限制）
semaphore = asyncio.Semaphore(3) # 最多同时3个任务

async def generate_with_semaphore(scene):
async with semaphore:
return await self.generate_scene_video(scene)

tasks = [generate_with_semaphore(scene) for scene in scenes]
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)

return results

用户界面实现

Streamlit Web界面

# src/main.py
import streamlit as st
from agents.drama_agent import DramaGeneratorAgent
from utils.config import load_config
import json

def main():
st.set_page_config(
page_title="AI短剧生成器",
page_icon="🎭",
layout="wide"
)

st.title("🎭 AI短剧生成器")
st.markdown("使用LangChain和GPT-4创作精彩短剧")

# 侧边栏配置
with st.sidebar:
st.header("创作设置")

genre = st.selectbox(
"选择类型",
["喜剧", "爱情", "悬疑", "剧情", "奇幻"]
)

duration = st.slider("时长(分钟)", 1, 10, 3)

target_audience = st.selectbox(
"目标观众",
["青少年", "年轻人", "中年人", "全年龄"]
)

character_count = st.slider("主要角色数", 2, 5, 3)

generate_video = st.checkbox("生成视频片段", value=True)

if generate_video:
video_style = st.selectbox(
"视频风格",
["cinematic", "anime", "realistic", "artistic"]
)

video_quality = st.selectbox(
"视频质量",
["standard", "high", "ultra"]
)

# 主界面
col1, col2 = st.columns([1, 1])

with col1:
st.header("创作输入")

theme = st.text_area(
"剧本主题/创意",
placeholder="请描述您想要的短剧主题、情节或创意想法…",
height=150
)

additional_requirements = st.text_area(
"额外要求",
placeholder="任何特殊要求或偏好…",
height=100
)

if st.button("🎬 开始创作", type="primary"):
if theme:
with st.spinner("AI正在创作中…"):
# 初始化Agent
config = load_config()
agent = DramaGeneratorAgent(config["openai_api_key"])

# 构建输入
user_input = f"""
请创作一个{genre}类型的短剧，时长约{duration}分钟。
主题：{theme}
目标观众：{target_audience}
主要角色数：{character_count}
额外要求：{additional_requirements}

请按照以下步骤进行：
1. 首先生成剧情大纲
2. 创建主要角色
3. 设计关键场景
4. 编写主要对话
5. 进行质量检查和优化
{"6. 生成视频片段" if generate_video else ""}
"""

# 生成剧本
result = agent.generate_drama(user_input)

if result["success"]:
st.session_state["generated_script"] = result["content"]
st.success("剧本创作完成！")
else:
st.error(f"创作失败：{result['error']}")
else:
st.warning("请输入剧本主题")

with col2:
st.header("生成结果")

if "generated_script" in st.session_state:
# 显示剧本内容
with st.expander("📝 剧本内容", expanded=True):
st.markdown(st.session_state["generated_script"])

# 视频生成部分
if generate_video and "video_results" not in st.session_state:
if st.button("🎬 生成视频片段"):
with st.spinner("正在生成视频片段…"):
# 这里调用视频生成功能
st.session_state["video_results"] = "视频生成功能演示"
st.success("视频片段生成完成！")

# 显示视频结果
if "video_results" in st.session_state:
with st.expander("🎥 视频片段", expanded=True):
st.info("视频生成功能已集成，实际使用时会调用Vidu API生成视频")
# 这里可以显示实际的视频播放器
# st.video(video_url)

# 下载按钮
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
st.download_button(
label="📥 下载剧本",
data=st.session_state["generated_script"],
file_name=f"ai_drama_{genre}_{duration}min.md",
mime="text/markdown"
)

with col2:
if "video_results" in st.session_state:
st.button("📥 下载视频", disabled=True, help="视频下载功能开发中")
else:
st.info("请在左侧输入创作要求，开始AI短剧创作")

if __name__ == "__main__":
main()

高级功能扩展

1. 视频生成集成示例

# src/agents/enhanced_drama_agent.py
from tools.video_generator import VideoGenerator
import asyncio
import json

class EnhancedDramaAgent(DramaGeneratorAgent):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.video_generator = VideoGenerator(self.llm, self.config["vidu_api_key"])

async def generate_complete_drama(self, user_input: str, include_video: bool = True) –> Dict:
"""生成完整的短剧（包含视频）"""
try:
# 1. 生成剧本
script_result = self.generate_drama(user_input)

if not script_result["success"]:
return script_result

result = {
"script": script_result["content"],
"videos": []
}

if include_video:
# 2. 解析场景信息
scenes = self._extract_scenes_from_script(script_result["content"])

# 3. 生成视频片段
video_results = await self.video_generator.generate_drama_videos(scenes)
result["videos"] = video_results

return {
"success": True,
"content": result
}

except Exception as e:
return {
"success": False,
"error": str(e)
}

def _extract_scenes_from_script(self, script: str) –> List[Dict]:
"""从剧本中提取场景信息"""
# 使用LLM解析剧本，提取场景信息
extraction_prompt = f"""
从以下剧本中提取场景信息，为每个场景生成视频描述：

{script}

请以JSON格式返回场景列表，每个场景包含：
– description: 场景描述
– characters: 参与角色
– mood: 情绪氛围
– action: 主要动作
– duration: 建议时长（秒）
"""

response = self.llm.invoke(extraction_prompt)
try:
scenes = json.loads(response.content)
return scenes
except:
# 如果解析失败，返回默认场景
return [{
"description": "A dramatic scene",
"characters": "main characters",
"mood": "neutral",
"action": "dialogue",
"duration": 4.0
}]

# 使用示例
async def main():
agent = EnhancedDramaAgent(api_key="your-openai-key")

user_input = "创作一个关于友情的温馨短剧"
result = await agent.generate_complete_drama(user_input, include_video=True)

if result["success"]:
print("剧本:", result["content"]["script"])
print("视频片段:", len(result["content"]["videos"]), "个")
else:
print("生成失败:", result["error"])

2. 多轮对话优化

class InteractiveDramaAgent(DramaGeneratorAgent):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.current_script = None
self.revision_history = []

def revise_script(self, feedback: str, section: str = "all"):
"""根据用户反馈修改剧本"""
revision_prompt = f"""
用户对当前剧本的反馈：{feedback}
需要修改的部分：{section}

请根据反馈对剧本进行相应修改，保持整体一致性。
"""

result = self.agent.invoke({"input": revision_prompt})
self.revision_history.append({
"feedback": feedback,
"section": section,
"result": result["output"]
})

return result["output"]

3. 视频质量评估与优化

class VideoQualityAssessment:
def __init__(self, llm: ChatOpenAI):
self.llm = llm

def assess_video_prompt(self, prompt: str, scene_context: str) –> Dict:
"""评估视频生成提示词质量"""
assessment_prompt = f"""
评估以下视频生成提示词的质量：

提示词: {prompt}
场景上下文: {scene_context}

评估维度：
1. 视觉描述清晰度 (1-10分)
2. 技术可实现性 (1-10分)
3. 与剧本一致性 (1-10分)
4. 创意表现力 (1-10分)

请给出改进建议和优化后的提示词。
"""

response = self.llm.invoke(assessment_prompt)
return self._parse_video_assessment(response.content)

def optimize_video_prompt(self, original_prompt: str, feedback: str) –> str:
"""根据反馈优化视频提示词"""
optimization_prompt = f"""
原始提示词: {original_prompt}
反馈意见: {feedback}

请根据反馈优化提示词，使其更适合AI视频生成。
要求：
1. 保持核心场景不变
2. 增强视觉描述
3. 提高技术可实现性
4. 控制在100词以内
"""

response = self.llm.invoke(optimization_prompt)
return response.content.strip()

4. 内容质量评估

class QualityAssessment:
def __init__(self, llm: ChatOpenAI):
self.llm = llm

def assess_script(self, script: str) –> Dict[str, Any]:
"""评估剧本质量"""
assessment_prompt = f"""
请对以下短剧剧本进行质量评估：

{script}

评估维度：
1. 剧情逻辑性 (1-10分)
2. 角色塑造 (1-10分)
3. 对话自然度 (1-10分)
4. 戏剧张力 (1-10分)
5. 整体完整性 (1-10分)

请给出具体分数和改进建议。
"""

response = self.llm.invoke(assessment_prompt)
return self._parse_assessment(response.content)

部署与优化

Docker部署

# Dockerfile
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY src/ ./src/
COPY data/ ./data/

# 设置环境变量
ENV OPENAI_API_KEY=""
ENV VIDU_API_KEY=""

EXPOSE 8501

CMD ["streamlit", "run", "src/main.py", "–server.port=8501", "–server.address=0.0.0.0"]

性能优化策略

总结与展望

本文详细介绍了使用LangChain开发AI短剧生成Agent的完整实现过程。该系统具有以下特点：

技术优势

• 模块化设计：易于扩展和维护
• 智能化程度高：能够生成高质量的创意内容
• 用户体验友好：支持交互式创作和实时反馈
• 可扩展性强：支持多种内容类型和风格

应用前景

• 内容创作辅助：帮助编剧和创作者提升效率
• 教育培训：用于编剧技能培训和学习
• 娱乐应用：为用户提供个性化内容创作体验
• 商业化应用：支持批量内容生产需求

未来发展方向

通过本项目的实践，开发者可以深入理解LangChain框架的强大功能，并掌握构建复杂AI应用的核心技术。随着AI技术的不断发展，相信会有更多创新的应用场景等待我们去探索和实现。