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阿里千问创作平台上线 Wan 3.0 视频生成模型及 Agent Teams 多智能体协作模式，用户输入剧本与一句话提示词即可由编剧、导演、美术、分镜师、配乐师等 Agent 自动接力完成影视短剧制作，文章以"华强买瓜"剧本配合《JoJo的奇妙冒险》风格进行实测，展示了从需求拆解、角色资产生成、镜头提示词确认到视频拼接与片段迭代修改的完整流程。
让 Agent 上网查资料，已经不算新鲜事。
多智能体协作对于解决复杂问题虽然具有巨大优势，但是其架构本质上易出现错误传播，因为由不正确的工作流生成或单智能体幻觉输出引起的错误会沿着协作链蔓延，影响最终结果。
全行业都在押注多Agent。
我最近实测阿里Qoder「专家团模式（Experts Mode）」后，发出了上述感慨。在「专家团模式」下，Qoder直接给我组织了一支赛博工程团队，我就负责看，专家团负责干。它帮我自动解析需求，分配任务，调配前端、后端、测试、运维等不同职责的“工程师”，驱动多个智能体同时推进任务，直接让我躺着当了回CTO。
想象一下，只需要一句话描述，AI 就能为你拍出一部完整的短剧？为了让这个想法变成现实，香港大学黄超教授团队开源了 ViMax 框架，并在 GitHub 获得 1.4k + 星标，专注于 Agentic Video Generation 的前沿探索。通过多智能体协作，ViMax 实现了真正的 "自编自导自演"—— 从创意构思到成片输出的完整自动化，把传统影视制作的每个环节都搬进了 AI 世界。
李笛携原小冰核心团队创立新公司“明日新程”（Nextie），聚焦群体智能与认知大模型，推出内测产品“团子”，通过多智能体协作提升AI认知能力，计划2026年1月7日上线。奇绩创坛参与投资。
年初的 DeepSeek-R1，带来了大模型强化学习（RL）的火爆。无论是数学推理、工具调用，还是多智能体协作，GRPO（Group Relative Policy Optimization）都成了最常见的 RL 算法。
在长周期、多步骤的协作任务中，传统单智能体往往面临着任务成功率随步骤长度快速衰减，错误级联导致容错率极低等问题。
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