Multi-Agent架构赋能传媒领域“策、采、编、发”

场景描述

在传媒领域，每天需生产大量的内容信息。同时因为其地位的重要性与特殊性，所以对内容的审美、安全、深度都有很高要求。

媒体客户在运用AIGC技术落地时，主要希望助力到下面几个方面：

解决方案

基于大模型构建Multi-Agent架构，阿里云百炼平台应用“全妙”以数字员工形态输出传媒领域内容理解与创作能力，赋能策采编发全环节：

1.【热点洞察与选题策划】这个数字员工可以对接客户自定义数据源，对海量数据做快速聚类，形成不同的话题簇，并提炼每个话题簇的内容概要。此外还可对话题簇下的不同观点也做聚类和提炼，让编辑可以快速看到此话题下全网有哪些观点、声量大小如何。而且，观点从时效性、新颖性、网友立场、媒体立场等维度做了多维挖掘，确保了观点洞察的全面性和多样性。此外，该数字员工还支持从每个观点来策划选题框架。

2.【采编与创作】提供了“影视传媒视频理解”“智能拆条”“多模态搜索”“智能混剪”“写作助手”等多个数字员工来支持这一环节的工作提效。其中，影视传媒视频理解可以对视频做内容提炼、打标；智能拆条可以快速把新闻联播、综艺节目拆成单一新闻/节目；多模态搜索可以对接媒资库，快速精准细颗粒度地查找海量媒资；智能混剪可以快速理解长视频生成脚本并基于脚本把长视频素材混剪成短视频；写作助手可以协助记者整理原始素材、形成初稿。

3.【审校】提供智能审校数字员工，它是一个大小模型结合的多智能体方案，审校维度丰富，其中基于业务规则库的审核维度、事实性审核，都是业界首创。

4.【运营】在此环节，方案提供了新媒体账号运营数字员工，一个基于开源multi-agent框架构建的deep research类型的实例，通过离在线链路配合的工程设计，先在离线部分对被分析账号发布的内容做VOC挖掘、多模态内容理解以及热点洞察，形成若干结构化的数据表；然后再在在线链路部分借助多个mcp server和子agent，补充收集网络、指定知识库、及数据表的内容，做定性和定量分析，最终形成洞察报告，指导运营工作。

成效

目前，阿里云百炼“全妙”已落地数十家头部、腰部及中长尾媒体客户，陪伴客户一起探索大模型在传媒领域的落地应用。

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