剧本分镜智能体 (PenShot)

2个月前发布 98 00

PenShot 是一套基于 LangChain + LangGraph 搭建的多智能体剧本转分镜系统,核心目标是自动拆解剧本,保证全片叙事连贯,输出可以直接喂给各类文生视频模型的镜头级提示词。它可以接收电影剧本、短剧脚本、动漫台本甚至小说原文,自动拆分成独立镜头,生成适配 Sora、Veo、Runway、可灵等 AI 视频工具的提示词。

所在地:
中国
收录时间:
2026-09-12
其他站点:
剧本分镜智能体 (PenShot)剧本分镜智能体 (PenShot)

PenShot (剧本分镜智能体) 是一个基于 LangChain + LangGraph 构建的高级自动化系统,旨在解决 AI 视频生成中的核心痛点:长剧本理解与叙事连续性。它能够将任意格式的剧本(电影、短剧、小说等)自动转化为镜头级描述,并生成适配 Sora、Veo、Runway、可灵等主流 AI 视频模型的 Ready-to-Use Prompt。

核心价值:解决 AI 视频的“断片”难题

痛点PenShot 解决方案
上下文丢失三级记忆池 + Chroma 向量检索:自动维持角色状态、场景细节和剧情逻辑跨片段的一致性。
Prompt 编写难自动生成双语描述:输出包含画面细节、负面提示词及音频提示词的完整 Prompt,支持中英双语。
模型适配复杂多模型兼容:一套代码支持 OpenAI, Qwen, DeepSeek, Ollama 等主流 LLM,可插拔切换。
集成门槛高全协议支持:提供 Python SDK, REST API, LangGraph Node, MCP 服务及 A2A 协作协议。

技术架构:连续性守护引擎

PenShot 不仅仅是一个文本转换器,它是一个具备“记忆”和“规划”能力的智能体系统:

  1. 智能剧本解析:自动识别场景、对话、动作指令,理解故事结构,并对长文本进行智能分段。
  2. 精准时序规划:按镜头粒度切分内容,分配合理时长,严格适配 AI 视频模型的时长限制(如 5s, 10s)。
  3. 多维召回与一致性保障:
    • 三视图辅助:结合角色/场景的三视图描述,确保视觉特征稳定。
    • RAG 知识库:利用 Chroma 进行向量检索,快速召回前文关键信息。
    • 快照机制:在关键节点保存状态快照,防止长程推理中的信息漂移。

快速上手 (5 分钟集成)

1. 安装与配置

pip install penshot
cp .env.example .env
# 编辑 .env 配置 LLM (如 Qwen/DeepSeek) 和 Embedding 模型 API Key

2. Python SDK 调用示例

from penshot.api import create_penshot_agent

# 创建智能体实例
agent = create_penshot_agent(max_concurrent=5)

script = "早晨,阳光透过咖啡馆窗户洒在女孩的脸上,她轻轻翻过一页书..."

# 异步提交任务
task_id = agent.breakdown_script_async(
    script,
    callback=lambda r: print(f"任务 {r.task_id} 已完成")
)

# 等待结果
result = await agent.wait_for_result_async(task_id)
print(result.prompts) # 获取生成的镜头级 Prompt

3. Docker 一键部署

如果你希望快速启动一个独立服务:

docker run -d \
  --name penshot \
  -p 8000:8000 \
  -e PENSHOT_LLM__DEFAULT__BASE_URL="https://api.deepseek.com" \
  -e PENSHOT_LLM__DEFAULT__API_KEY="sk-xxxxxxxx" \
  -e PENSHOT_LLM__DEFAULT__MODEL_NAME="deepseek-v4-flash" \
  -e PENSHOT_EMBED__DEFAULT__BASE_URL="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1" \
  -e PENSHOT_EMBED__DEFAULT__API_KEY="sk-xxxxxxxx" \
  -e PENSHOT_EMBED__DEFAULT__MODEL_NAME="text-embedding-v4" \
  -e PENSHOT_REDIS_URL="redis://:@host.docker.internal:6379/0?protocol=2" \
  neotems/penshot:latest

生态集成:无处不在的 PenShot

PenShot 设计为模块化组件,可无缝嵌入现有工作流:

  • LangGraph Node:作为独立节点接入 LangChain 工作流,实现从“创意构思”到“视频生成”的端到端自动化。
  • MCP (Model Context Protocol):启动 python -m penshot.mcp_server 后,Claude Code、Antigravity 等支持 MCP 的 IDE 可直接调用 breakdown_script 工具,在对话框中完成分镜生成。
  • REST API:通过标准 HTTP 接口集成至 FastAPI/Django 等业务系统。
  • A2A 协议:支持与上游剧本创作 Agent 和下游视频剪辑 Agent 进行上下文传递与任务编排。

适用场景

  • 短剧/微电影制作:快速将小说或剧本转化为可视化的分镜脚本,大幅降低前期筹备成本。
  • AI 视频工作流:作为 Sora/Veo/Runway 的前置处理器,解决长视频生成中的角色换装、场景跳变问题。
  • 互动叙事游戏:为游戏过场动画生成连贯的视觉描述和音频提示。

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