最近，我做了一个数字人视频 AI Agent 的 Demo。一句话，就能生成数字人视频

我只需要输入一句指令：

帮我制作一个 Talking Avatar Video

几分钟后就能生成完整的视频，先看看效果：

看到视频出来的时候，心里那个小激动，只输入一句话，数字人就动起来了，动作、表情、声音都自动生成，整个过程几乎不需要人工干预

你可能会好奇，这背后是怎么实现的？一句话怎么就能生成完整视频？接下来，我会从三个方面展开：首先解释 Agent 的核心原理和设计理念，然后分享我的具体实现过程，最后聊聊 AI Agent 在垂直领域的应用价值

话不多说，直接开始：

Agent 设计理念：ReAct ​

AI Agent 背后的原理很有意思，这里用的是 ReAct Agent（Reasoning and Acting Agent）模式

ReAct 不是具体的软件或框架，而是一种 Agent 设计理念。核心思想是把推理和行动融合在一起，让 Agent 不仅能生成文本，还能调用工具执行任务。换句话说，ReAct 是理论指导，而具体实现可以用 LangChain、LangGraph 等框架来落地

工作流程大致如下：

1. Agent 接收命令，调用大模型生成执行计划
2. 根据执行计划调用 Tools 执行具体任务
3. 循环迭代，直到任务完成

也就是说，当 Agent 集成了 AI，就像一个既有大脑又有工具的人。它不只是输出内容，而是能自主完成任务，生成视频、处理素材、组合场景，整个流程就像一个听话的助手，根据你的指令自动执行多步操作

我把核心流程简单写了个示例：

from typing import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, END

class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], add_messages]

graph = StateGraph(AgentState)

graph.add_node("LLM", llm_node)
graph.add_node("Tool", tool_node)
graph.add_edge("Tool", "LLM")
graph.add_conditional_edges(
    "LLM",
    should_continue,
    {"loop": "Tool", "exit": END}
)
graph.set_entry_point("LLM")

app = graph.compile()

下面是简化后的节点实现示例。在实际开发中，每个 Node 往往会封装成独立类，这样逻辑更清晰、内聚性更高，基本思路如下：

def llm_node(state: AgentState) -> AgentState:
    return state

def tool_node(state: AgentState) -> AgentState:
    return state

def should_continue(state: AgentState) -> AgentState:
    last_message = state["messages"][-1]
    if last_message.tool_calls:
        return "loop"  # Continue looping
    else:
        return "exit"  # Exit the loop

看到没，核心就是大模型 + 工具节点：模型做决策，工具做执行，循环迭代直到完成目标。第一次看到这个流程跑起来，我真的有点小震撼，没想到大模型的决策能力有这么强

这里我用的是 deepseek-chat 模型，值得注意的是，不同的模型 Agentic 能力也不一样，Claude Code 系列和 Kimi-k2 系列的模型这方面会强一些，而是上下文也比 DeepSeek 系列大得多

回到我的案例 ​

在我的案例里，我通过接入 JoggAI 开发平台 来获取到制作数字人视频的基础能力，然后把数字人的核心功能封装成 Tools，集成到 Agent 中

这样，我打造了一个垂直领域的 AI Agent，即专注于一句话生成数字人视频

一开始我还有点担心，AI 会不会跑偏或者生成一些奇怪的内容？结果几乎没有。大模型的决策能力很强，几乎完全按照我的预期，按设定的工具顺序执行任务，从挑选数字人、选择音色，到调度视频生成，每一步都几乎完美

偶尔我会微调 Prompt，比如让视频多点节日气氛，或者要求数字人表现得更激昂。大模型完全理解我的需求，并会通过 Tools 选取符合圣诞节主题的数字人、生成对应脚本、选择带有情绪的 AvatarX 数字人。整个体验就像在指挥一个非常听话的数字助手

这让我忍不住回想起以前制作数字人视频的日子：每次都得一个个挑素材、写脚本、调音色，再发起渲染任务。以前要搞半天，现在一句话就搞定，Agent 就帮我完成所有操作，效率简直快得飞起来！

打造垂直领域的 AI Agent ​

目前，市面上正不断地涌现出雨后春笋般的垂直领域 AI Agent，比如美图的 RoboNeo，只用一句话就能生成视频

做完数字人视频 Agent，我越发体会到 AI Agent 的实用价值。它不仅能做视频，也能应用在教育、内容创作、营销、数据处理等垂直场景里

相比传统方式，AI Agent 带来的不仅是效率提升，更是一种创作方式的改变。以前需要一条条素材、脚本和音色，现在一句话就能完成大部分流程，让创作变得轻松、直接

当你打算打造自己的 AI Agent 时，建议先选定一个垂直场景：想做视频、教育、数据分析，甚至客服或营销

关键是聚焦垂直。想法越具体，Agent 就越容易落地，做出来的效果也越实用