如果說有什么樣格式的數(shù)據(jù)是我最近用OpenClaw會頭疼的，

現(xiàn)階段一定是視頻，不管是視頻剪輯，視頻總結(jié)，視頻生成，給視頻加字幕都要消耗大量的Token。接入的Skills設(shè)定不夠好的話，真不如我回到視頻Agent們上做。

視頻生成這塊更是拉完了，

Clawhub上的配置大部份都是把視頻模型的API封裝成Skill，或者像是if else工作流一樣，把腳本生成，圖片生成，視頻生成分別前后交給不同的模型完成，最后拼接在一起。

感覺一下子給我干回到視頻Agent出現(xiàn)前的蠻荒時代了。

長話短說，前Vidu團(tuán)隊的成員出來做了一個新的視頻Agent，叫Pexo。

這是一個你不需要懂怎么寫提示詞的Agent，只要跟它聊天，就能得到自己想要的視頻，而且它現(xiàn)在就可以在OpenClaw里用了。

所以，這次我跟Pexo一拍即合，挖到了5個OpenClaw做視頻的使用場景，包括了產(chǎn)品廣告，UGC視頻，品牌宣傳片，動漫短劇和音樂MV。

Pexo已經(jīng)上線了ClawHub，所以安裝過程非常簡單。我直接在飛書的對話框里，把從ClawHub上下載的ZIP文件發(fā)給我的OpenClaw，它就自動完成了安裝。然后，去Pexo的官網(wǎng)注冊個賬號，在設(shè)置里找到API Key，再把這個Key發(fā)給OpenClaw，整個配置就完成了。

這時候就可以把提示語發(fā)給OpenClaw干活了。

目前來說，單次可以生成最長兩分鐘的視頻，支持的視頻尺寸包括16:9，9:16和1:1，生成完成后，飛書會直接返給你一個視頻的下載鏈接。

甚至還可以輸入多圖片讓Pexo生成一個tvc，比如說，我這里給了它一張人物圖片和我隨手拍的香水圖片，我其實都沒有給它很復(fù)雜的提示，就是非常簡單的告訴它，做一支廣告片，

然后我們就能得到這樣的一組視頻，包括視頻基調(diào)，分鏡，音樂，鏡頭邏輯，這些它都是給我策劃好了。

它能夠識別出來我這款香水是壁爐火光的香型，然后根據(jù)壁爐火光這個主題做出相應(yīng)的視覺元素，人物的動態(tài)也處理得非常自然，說明是接了有世界知識的模型的。

如果對這個視頻不是很滿意的話，除了可以在飛書里繼續(xù)跟它對話修改，還可以直接回到Pexo的網(wǎng)頁端，找到這次生成任務(wù)的完整記錄，然后對視頻進(jìn)行更精細(xì)的調(diào)整。

比如，我還是沿用上面的這個人物，同時給它配上一張精華液的圖片，讓他給我做出一個這個人物使用該精華液的 UGC 視頻，Pexo 上同樣支持上傳圖片、視頻和音頻進(jìn)行輔助創(chuàng)作。

在生成過程中，它會向我們詢問不同的視頻風(fēng)格，視頻時長以及分鏡設(shè)計。

在我們一一確認(rèn)的過程中，我們可以隨時進(jìn)行即時調(diào)整。只有在全部確認(rèn)之后，它才開始進(jìn)行生成，這樣得到的視頻會更加接近我們心里想要的風(fēng)格。

而且在生成視頻之后，可以跟它對話進(jìn)行修改。甚至還可以把視頻放大點開，選擇多個時間點，用畫筆去標(biāo)記出想修改的部分。比如，我希望這個產(chǎn)品能更加清晰一點，或者想讓面部的鏡頭更加特寫一點，我就分別在相應(yīng)的時間點進(jìn)行標(biāo)記和備注，直接應(yīng)用就能得到相應(yīng)的修改視頻。

我把中間需要修改的部分對比截圖下來，大家可以看一下，畫面定位都很準(zhǔn)確，也能夠做出跟我要求一致的修改。

而且我實測下來，Pexo 擅長的視頻類型還蠻多的，一句話就能做出效果不錯的視頻。

比如我這里給了一張我家小貓的照片和一支MiuMiu的圖片，做了一個很有反差萌的品牌廣告。

或者，我干脆就直接跟它聊天，讓它給我做一段叫《重生至異世界，我的魅力值拉滿》的搞笑動漫短劇。整個劇情都是它自己設(shè)計的，生成出來的動漫人物，反應(yīng)和表情都特別自然，看得我嘎嘎直樂。

最后，我還拿了一首我自己之前做的AI音樂，直接把音頻文件丟給了它，讓它根據(jù)這首歌的風(fēng)格，去制作一段MV。它能準(zhǔn)確地識別出歌曲的歌詞和情緒氛圍，然后生成與之匹配的畫面。

整個體驗下來，我發(fā)現(xiàn)Pexo越用越好用，因為它擁有完整的對話上下文和創(chuàng)作記憶。

你的視頻偏好，你確認(rèn)過的風(fēng)格，你調(diào)整過的方向，它都會記住。你不需要每次都重新跟它解釋一遍你的審美和需求。聊得越多，它就越懂你，創(chuàng)作效率也越高。

對于不會剪輯或者是沒有創(chuàng)作思路的小白來說，

Pexo 是一個非常方便的工具。因為它給我們交付的不是一段一段的視頻素材，而是一個已經(jīng)剪輯好、搭配好的完整視頻。

整個過程中，你不需要去思考哪一個模型擅長什么、哪一個模型能夠幫我做到什么，或者我需要調(diào)用哪一個模型才能夠?qū)崿F(xiàn)我想要的效果。

這些Pexo都幫我們做了，

它在根據(jù)我們提出的需求時，就已經(jīng)判斷了生成這些畫面需要用到什么樣的模型更加合適。

作為一個初代版本來說，現(xiàn)在能夠做到這個程度，是我覺得還比較驚喜的。

這幾周，

我?guī)缀跛械臅r間，

都在圍著這些數(shù)字龍蝦轉(zhuǎn)圈。

OpenClaw介入后，AI的創(chuàng)作形式也在大改。

原本要跳轉(zhuǎn)到不同的平臺完成的創(chuàng)作任務(wù)，

都被容納到了一個統(tǒng)一的對話入口里。

這也可能就是未來一人創(chuàng)作的基本框架了。

你所有的習(xí)慣，所有的想法，

都只需要在一個對話框里表達(dá)。

它能無限地記住你的偏好，

然后用最快的速度，

做出你想要的。

@ 作者 / 阿湯 & 卡爾

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