帖子
账号 1155702016
又是一个令人期待的视频Agent,最近优秀的视频领域产品也是越来越多了。 用它测了两个例子:一个是之前做的动漫项目;一个是前阵子比较火的知名IP角色唱歌的MV。 Flova首先会基于用户的输入总结内容概要、制定创作的流程。然后把流程做成故事线的形式,可以理解成后需要执行的计划。 与其他Agent不同的是,Flova似乎更倾向于把Agent和用户定位成协作关系,几乎每个节点都会停下来让用户确认是否要修改,在确认后才会执行下一个步骤。这一点算是见仁见智吧,可能有的人会觉得既然要用Agent,为什么还要人来确认每一个环节?不过在当下AI多模态领域还比较不可控、需要多次抽卡的阶段,个人认为这种环节确认还是有必要的。不过再优化一些的话,也许可以做成可选的模式?类似OiiOii中的托管模式/对话模式。(另外,实测在对话里直接告诉它后续动作可以不经过我确认直接生成也是可以的) 视频制作流程还是挺标准的,而且每个环节都集成了当前最强的模型(视频Sora2、图像Nano Banana Pro、音乐Suno、配音ElevenLabs),这个也算是当下Agent类的一个趋势了。不过这里有个小瑕疵,在做IP角色MV的例子中,正常应当先创作音乐,再基于音乐的节奏去匹配镜头长度等,但是默认的流程里直接就要给我生成分镜了,在我的提醒下调整了流程。 这两个测试最终的结果来说,都生成了比较完整且能看的视频(这已经很不容易了),但受限于我不是专业的AIGC玩家/模型自身能力限制/积分限制不能抽太多次卡等因素,最终的效果也各自有些遗憾。 具体来说—— 动漫:严格来说对风格的识别不是很准确,我期望的风格应当是比较标准的赛璐璐,但是似乎出来的风格会有一些变动(偏硬朗漫改风?这里我也不专业),另外有个问题就是默认会把镜头切的有些过于碎了,导致节奏显得有些拖沓,我理解可能是希望运用自己相对专业的分镜方式去做一个拆分,但是Sora2出来以后其实是可以选择相信Sora2自身带有的一些分镜能力,去直接用多分镜生成单条视频的。 MV:这里的问题有两个方面,一是不支持数字人对口型(我问了它,回答是暂不支持);二是也无法精准分析音乐中的句子对应的时间段,也就无法在拼接的时候进行很好的音画匹配。 当然,视频类Agent都会受限于模型能力,以及使用者的专业度。不过从我这种非专业用户的视角来说,总体感受就是通用任务的思路、流程和执行都是OK的,但是会欠缺一些垂直领域需要的东西。 以及补充几个使用过程中其他的小建议: 一个小bug:在首页输入文本时,如果输入过长(比如我把生成好的剧本都贴了进去),后面在文本框里打字,页面会始终往下跳,导致我看不到文本框; 优化点1:在故事线中,每个节点的名字可以让用户更容易懂一些,现在看起来都像是代码里用的字段名字,普通用户可能不太容易理解; 优化点2:目前看好像没有存角色资产的功能。可以考虑增加“角色”的沉淀,满足用户做类似短剧的需求,有助于保持角色的一致性。
青柚测评
303
回复 @ · 取消
0 条评论
青柚测评1· 2026-10-28
已经推出那么久了还是这么垃圾,要不是为了我的旅游抽奖,真的是看都不想看!!! 作为美团的第一款屎逝级创新产品,看得出来美团想做的是一款AI助理,帮助用户完成日常的一些琐事包括订餐、规划行程,在绝大多数时候都是以幻觉提供“稳定”输出的产品,目前存在"功能不完善、技术不可靠、体验不友好"三大核心问题,虽然定位为"小而美的AI生活小秘书",但实际表现更像是"大而不当的半成品",整体感觉更像是实习生的练手项目仓促上线?如果真是这样不如早点关掉,别让用户笑出声 0. 入口有问题,这样一个本应深度嵌入美团APP的服务,却独立成一个单独入口。事实上,美团APP内也早已存在一个名为“小团”的AI搜索助手,虽然无法代替用户下单,但是体验更为成熟(至少是能够准确理解用户意图并返回相关推荐),小美与主业务系统割裂严重,既然已有能力整合进搜索链路,为何还要另起炉灶呢?不得不引起人的深思hhh,真的有种同一个公司,两种智商的荒诞感 1. 习惯性遗忘上下文,在提出第一个需求后对于不符合推荐的商品提出新的需求后会习惯性遗忘我第一句话说了什么,注意力机制需要人来激活 2. 图1,明明有卖的东西他说没有,但是意外的是居然还知道要凑单 3. 图2不支持指定时间预约下单,在要求提供一日三餐的时间、预算以及希望每一餐吃什么以后,他只是告诉我在明天早上八点半提醒我下单,且不说第二天没提醒,只告诉我预算分配算什么?另…
305
北岸的猫1· 2026-10-28
我作为一个保安(真保安),其实不会写代码(只会一点基础的html),折腾这些纯粹是个人爱好,话说AI写代码确实极大的提高了写代码的简易方便程度,我其实25号就已经更新了国内版本,并拿到了solo资格,26日晚上顺手做了一个美团外卖的商户后台(单纯想试试国内版本的solo模式还有国内大模型的能力),和国际版相比,缺少了重要的 solo builder模式,默认就是solo coder模式,可能是国内产品觉得coder模式更符合国内使用习惯?从大模型的代码方式来看,个人感觉有点像kimi的k2组合了豆包1.6!输出速度很快,代码风格也很像k2的风格,还有那个plan模式,我使用的感觉是没什么效果?上下文部分184K,就我来说比较够用了,因为我多数时间是用在做文案,在聊天窗口这里可以@自己编写的智能体来实现需要的智能体组合调用,这块还是很心水的,至于关键的生成页面的速度,我个人感觉吐代码的速度是挺快的但是,生成最终结果还是慢过国际版!在后端逻辑这部分卡了很久,思考的时间也是最长的,看了下代码风格感觉就是k2呢,国内大模型还需要更加努力呢!在后端生成这块速度明显要慢很多了,而且很多地方有明显的错误,本来是已经生成了,实际上它一直在自我修正中,最终没有完成这个项目的成功,报错了。我还尝试了下用solo模式写文案,怎么说呢,这部分也算是有点意思的内容,先通过智能体做一个小红书的文案专家,在生成…
905
慢半拍1· 2026-10-28
Refly 标榜自己是和“Vibe Workflow”,这个降低技术门槛、试图用 Agent 节点重构自动化流程的愿景我是非常买单的,官网呈现出的极简克制感也确实在第一眼拉高了期待值。但深入体验后,我感觉目前 V1.0 版本最大的问题在于场景落地的“水土不服”以及自动化 ROI 的倒挂。 首先是模版库(Templates)的选品策略让我很困惑:既然团队源自国内且强调普惠小白,但预设案例里清一色的 X (Twitter)、Ins、LinkedIn 和 RSS 抓取,明显是针对海外生态的生长土壤。对于我们这种想做国内资讯去噪、或者只是想做一个简单的“新闻日报”的用户来说,几乎没有直接可复用的抓手,场景割裂感极强。 其次,在核心体验上,我实测了官方推荐的“新闻抓取+邮件摘要”,发现整个链路的运行 Latency(延迟)偏高。对于这种轻量级的信息获取任务,如果工具的执行效率跑不赢我手动操作,那自动化的爽感和价值就被完全稀释了。 最后,所谓的“自然语言一句话创建”目前还没能很好地解决用户的冷启动焦虑——这就好比给了我一把万能钥匙,但我却找不到锁在哪。我甚至尝试结合外部 AI 的建议去生成一些特定的流,但落地效果依然不理想,感觉工具对意图的理解力和最终的执行力之间还存在不小的 Gap。 总的来说,现阶段的 Refly 更像是一个有着漂亮概念外壳的 MVP,对于真正想上手解决具体痛点的用…
404
青柚测评1· 2026-10-28
ShellAgent 2.0 初体验:想法很好,但产品还需打磨 首先,非常感谢降临派提供的邀请码,让我有机会提前体验到 ShellAgent 2.0。 说实话,最近对各种 Agent 都有点审美疲劳了。Github 上开源的框架一个接一个,轮子满天飞,但对普通人来说,门槛还是挺高的,不是要配一堆复杂的参数,就是做好了也不方便分享给朋友用。 所以 ShellAgent 喊出“三句话生成 App”的时候,我一下就来劲了。这不就是我想要的那个“零代码版的 Coze”嘛!把那些烦人的技术环节都包圆了,直接对话就能搞定,期待值直接拉满。 但实际上手折腾了几个场景,感觉就和想的不太一样了。 首先是稳定性和端到端体验的问题。 我尝试了几个在其他平台上相对成熟的场景,但在 ShellAgent 2.0 中都遇到了阻碍。例如,在测试“小红书笔记搜索”功能时,应用返回了一些看似存在但实则为 Mock 的数据;而在尝试“文生图”功能时,无论如何调整,系统都反复报错,无法成功生成图片。我理解,这些基础能力在 Coze 等平台的能力边界内是完全可以实现的,这让我感觉 ShellAgent 2.0 在核心功能的稳定性和流程的端到端打通上,还有一段路要走。对于 ToC 产品而言,用户的第一次体验至关重要,如果无法顺利跑通一个基本流程,很容易造成用户的流失。当然,我也相信这只是早期内测阶段的问题,期待官…
702