即梦 Octo 与 VibeCreate：从 Prompt 到“共创现场”，AI 叙事进入 Agent 协同范式

当大模型逐步成为内容生产的基础设施，真正拉开差距的，开始不再是“生成能力”，而是“创作过程本身如何被重构”。

4 月 8 日，发布协作型叙事工具 Octo（小章鱼），并首次提出 VibeCreate（氛围创作）模式。这一产品并未停留在传统 AIGC 工具的“输入 Prompt → 输出内容”路径，而是尝试将 AI 引入创作过程本身，成为一个实时参与、持续交互的“创意合伙人”。

从 AI 工程视角看，这标志着内容生成正在从“函数调用式接口”，走向“多 Agent 协同的创作工作流”。

从单轮生成到持续共创：交互范式的转向

早期 AIGC 工具，本质上是一个“黑箱生成器”：用户通过 Prompt 描述需求，模型返回结果。尽管效率提升显著，但在复杂创作任务中，存在明显断层：

• 灵感无法在多轮生成中连续演进
• 用户需要频繁手动调整 Prompt
• 不同阶段（大纲、分镜、成片）之间缺乏上下文联动

Octo 的核心改进，是将“生成”拆解为一个持续发生的协作过程。

在其设计中，用户与 AI 并非轮流对话，而是处于一个“同屏创作环境”中：

• AI 实时感知当前画布、素材与用户操作
• 用户可以随时插入文本、图像或音频输入
• Agent 在后台持续生成、调整与补全内容

这种模式更接近设计工具或 IDE，而非传统聊天界面。AI 不再是“回答者”，而是“并行工作者”。

多模态 Agent：构建叙事生产的执行层

Octo 的技术核心，在于一个具备多模态感知与执行能力的 Agent 系统。

这一系统具备几个关键能力：

• 界面感知（UI Awareness）：理解当前创作画布中的元素结构
• 多模态输入处理：融合文本、图像、音频等多源信息
• 任务拆解与并行生成：在不同创作阶段同时推进多个子任务
• 上下文持续记忆：保证创意在多轮交互中的一致性

在具体实现上，Octo 构建了一条完整的内容生产链路：

• 故事大纲生成与结构规划
• 角色设定与核心资产构建
• 剧本与分镜自动化生成
• 视频片段与成片输出

这一流程并非简单串联多个模型，而是通过 Agent 进行统一调度与状态管理。

其底层能力依赖于即梦自研模型体系，如 Seedance 2.0（偏视频生成）与 Seedream 5.0 Lite（偏多模态生成与理解），形成从语义到视觉再到成片的闭环。

从工程角度看，这更接近一个“内容生产操作系统”，而非单点模型能力。

VibeCreate：将“创作氛围”引入 AI 系统

相比具体功能，VibeCreate 概念本身更值得关注。

如果说 VibeCoding 强调“与 AI 一起写代码的流畅感”，那么 VibeCreate 试图解决的是创意场景中的核心问题：灵感如何被持续捕捉、放大并转化为作品。

其关键在于两点：

• 弱结构输入：允许模糊表达、片段想法甚至情绪驱动输入
• 持续反馈机制：AI 根据当前“氛围”不断生成相关内容，而非等待明确指令

这意味着系统不再依赖严格的 Prompt engineering，而是通过上下文环境与交互轨迹，推断用户意图。

从技术角度看，这背后依赖：

• 长上下文建模能力（Long Context Modeling）
• 多模态 embedding 对齐
• 行为驱动的隐式意图识别

这类能力的成熟，使 AI 有可能从“工具”转变为“创作伙伴”。

工作流集成：AI 视频创作的竞争焦点迁移

过去一年，AI 视频领域的竞争主要集中在模型层（分辨率、时长、连贯性等指标）。但 Octo 的出现，反映出一个明显趋势：

竞争正在从模型能力，转向工作流与交互体验。

原因在于：

• 单点生成能力难以覆盖完整创作流程
• 创作者更关注“从想法到成片”的整体效率
• 多工具拼接带来的成本与割裂感日益明显

Octo 的路径，是将多个环节整合进统一环境，并通过 Agent 调度实现自动衔接。

这一思路，与当前 AI 工程中的 Orchestration（编排）趋势一致：
模型只是组件，真正的价值在于如何组织这些组件完成复杂任务。

行业意义：AI 从“生成器”走向“创作基础设施”

Octo 的探索，本质上指向一个更长期的方向：AI 是否可以成为创意产业的基础设施。

如果将当前阶段类比软件开发：

• 早期 AIGC ≈ 命令行工具（单次调用）
• 多模态生成 ≈ 函数组合（pipeline）
• Octo 类产品 ≈ IDE + Runtime（持续协作环境）

在这一框架下，AI 不再只是“生成内容”，而是参与：

• 创意发散
• 结构组织
• 内容生成
• 后期整合

整个生产链条。

结语：从“生成内容”到“共同创作内容”

Octo 并没有试图让模型“更强”，而是重新定义人与模型的关系。

当 AI 能够理解创作上下文、参与过程并持续反馈时，内容生产的边界将被重新划定：
创作者不再只是“下指令的人”，而是“与系统共同演化想法的人”。

对于 AI 技术社区而言，这类产品的真正价值在于，它展示了一种可能路径——
Agent + 多模态 + 工作流，正在成为下一代创作工具的标准形态。