企业预估至2025年末，AI驱动的工作流将呈八倍速增长，这标志着代理式人工智能（Agentic AI）已进入规模化部署阶段。相较于引发全球关注的内容生成能力——诸如文本创作、图像合成、代码编写等生成式AI核心功能，代理式AI实现了关键技术突破：其不仅能够调用生成式AI的输出成果，还可自主激活外部工具链与数据资源池，在有限监管条件下完成跨系统复杂任务。这种能力层级的差异体现为，生成式AI聚焦内容生产环节的创新突破，而代理式AI则致力于构建目标导向型智能体，通过多模态信息处理与认知推理机制的深度融合，特别适用于视频内容管理、多维度特征检索等需要智能决策的应用场景。
随着业界权威人士预计到2025年底，AI赋能的工作流程将增长8倍，向代理式AI的转变已不再是理论上的设想。虽然生成式AI因其能够响应提示生成新的内容（如文本、图像和代码）而轰动全球，但代理式AI则能够利用这些生成的内容，结合调用外部工具和资源的能力，以有限的监督完成复杂任务。这种差异意味着，虽然生成式AI擅长内容创作，但代理式AI侧重于信息智能和自主的处理和利用，以实现特定目标，这使其在诸如视频内容管理与发现等应用中尤为适用。
根据麦肯锡的研究，代理式AI系统每年可为媒体和娱乐行业贡献800亿至1300亿美元的收益，这凸显了这一转变的深远影响。为了更好地理解什么是AI代理以及如何将其应用于视频管理，本文将概述这项技术即将能够完成的繁重工作量。
出色的AI代理始于优质的数据
代理式AI的核心能力，比如其自主性、智能推理能力和任务驱动性，对于改变我们与视频的交互方式具有极大的潜力。重新定义人机交互的技术即将出现，大型语言模型（LLM）的迅速发展表明，代理很可能会成为处理诸如视频库管理这类更复杂任务的默认界面。
然而，有一个潜在问题：输出的质量与输入数据的质量成正比关系。
传统的索引假定研究人员清楚视频是如何被标记的——如果它完全被标记。许多编辑和制作人员仍然依靠其团队的记忆来查找所需内容，比如回忆起一档节目中的最佳镜头，或者从一次访谈中查找某一信息。这种非常依赖人工操作的方式会减慢制作速度、增加成本，并限制创造力。
每天产生的视频内容数量之多，使得仅依靠关键词的搜索方式变得越来越低效且效果不佳。这就好比在干草堆里找针，只知道针的颜色，却不知道其形状或材质。这种低效是巨大的耗费，有报告指出，仅数据质量差一项每年就给机构造成平均1290万美元的损失。
另一方面，多模态AI驱动的视频索引改变和加速这一处理。它变成一个媒体库专家，能够分析视频，将其分解为有意义的场景，识别谁在场景内、发生什么、发生地点、甚至包括使用的镜头类型，然后将丰富的元数据和带有时间码的类似人类的描述输入到AI代理。该代理能够与用户进行交流，并使用上下文理解来回答自然语言查询，在必要时还会使用互联网搜索补充相关内容。
一种与媒体库交互的新方式
基于AI驱动的视频理解与索引技术，AI代理能够极大地提升视频内容的管理、导航、重新利用和盈利化水平。当AI自动对媒体库进行分类、描述和管理时，用户只需输入他们想要查找的内容，就能在几秒钟内找到。这就像拥有一位能即时响应查询并执行重复、耗时任务的队友，从而让团队能够将精力集中在更具价值的创意项目上。
好处还远不止于此。一旦代理通过索引理解了视频的背景和关键时刻，用户就可以要求其提供简短的摘要、制作引人入胜的精彩片段集，甚至为不同的社交媒体平台或特定受众找到合适的片段。这极大地加快了内容再利用的速度，使视频被用于不同用途的改编变得更加智能和迅速，使媒体公司能够精准地触达特定观众群体或迅速对热门新闻做出反应。
使用AI代理的最佳策略
使用AI代理对广播电视公司、体育组织以及内容平台具有重大意义。例如，像Slack或Teams这样广泛使用的通信平台可以成为将AI代理集成入常规工作流程的管道。用户无需手动操作软件界面，而是可以在这些熟悉的环境中与AI代理交流，开始执行任务，从而将直接软件交互降为次要步骤。
一个实际的例子是，一AI代理自主地由体育直播节目生成社交媒体片段。该代理通过实时元数据和事件标记，能够识别关键动作、挑选最具影响力的视觉瞬间，甚至撰写相关文字，从而极大地加快了内容向各种平台的分发。
但不仅仅是人类与AI的对话，因为AI代理还可以与其它计算机系统对话。它们能够迅速阅读不同软件工作方式的指示（即API或其它任何代理，只要它们支持MCP和A2A标准），然后编写自己的代码让这些系统相互对话。这就好比它们能够理解操作手册，然后自行建立连接。
AI代理也可以用简明易懂的语言互相交谈，就像人类那样。有一个著名的演示是两个AI代理合作为某人预订酒店房间。尽管计算机通常用代码进行交谈，但人类语言是一种让即使是AI系统也能理解和相互沟通的非常好且灵活的方式。
尽管这一切听起来令人兴奋，但存在一个根本前提：AI代理的实际效果完全取决于提供给它们的底层元数据质量。如果用户没有配备时间戳的元数据和完善的搜索引擎，代理就无法从视频库中取回特定时刻的片段。所以，在让代理进入每一个媒体库之前，用户需先做好正确的索引！
最后，当前的代理式AI虽然引人瞩目，但也有局限性，尤其是在需要创造力、对人类情感和意图的细致理解以及复杂的抽象推理的领域。AI代理能够非常准确地分析、推理和处理视频内容数据，但它们往往是墨守成规的。真正的创造力依赖于人类的参与；AI无法独自行动。这可能标志着一个新时代的开始——人类和机器将协同创建比以往任何时候都更出色、更有影响力的故事。