Director
Director 是一款专为视频交互打造的 AI 智能体框架,被誉为“视频界的 ChatGPT"。它旨在解决传统视频处理流程繁琐、门槛高的问题,让用户只需通过简单的自然语言指令(如“上传视频并发送高光片段到 Slack"),即可自动完成搜索、剪辑、编译、生成及配音等复杂任务,并实时流式传输结果。
基于 VideoDB 先进的“视频即数据”基础设施,Director 能够像处理文本一样高效地理解和分析视频内容。其核心亮点在于内置了 20 多个可定制的视频智能体,不仅能秒级总结视频、精准定位特定时刻,还能支持多语言翻译、自动添加字幕、从脚本生成带旁白的完整影片等高级功能。此外,它提供流畅的聊天式交互界面,并允许开发者灵活集成各类大语言模型(LLM)和生成式 AI API,构建个性化的媒体工作流。
Director 非常适合希望利用 AI 简化媒体流程的开发者、内容创作者及企业团队。无论是需要快速整理素材的视频编辑,还是想要构建下一代视频应用的工程师,都能借助 Director 轻松释放视频数据的潜力,探索全新的创作可能。
使用场景
某新媒体运营团队每天需处理数十场长达数小时的直播回放,以提取精彩片段并分发至不同社交平台。
没有 Director 时
- 运营人员必须人工逐帧观看视频,耗时数小时才能定位到几个关键高光时刻,效率极低。
- 剪辑师需手动导入素材、切割画面、添加字幕和配音,制作一条短视频往往需要半天时间。
- 面对多语言受众,团队需额外寻找翻译工具和外挂字幕软件,流程割裂且容易出错。
- 随着视频库不断膨胀,历史素材如同“黑盒”,想要找回某个特定话题的片段几乎大海捞针。
- 重复性的机械操作占用了团队大量精力,导致无法专注于内容创意与策略优化。
使用 Director 后
- 只需输入“找出昨晚直播中关于产品发布的精彩片段”,Director 即可在秒级内自动搜索并定位具体时间点。
- 通过一条指令“生成带中文字幕和配语的 30 秒抖音版剪辑”,Director 自动调用多个 AI 代理完成剪辑、配音及字幕合成。
- 内置的多语言代理能即时将视频翻译并配上对应语种字幕,一键生成面向全球观众的版本。
- 基于“视频即数据”架构,所有历史视频内容被自动索引,随时可通过自然语言对话精准调取任意历史画面。
- 复杂的媒体工作流被简化为聊天交互,团队将原本数天的工作量压缩至几分钟,大幅释放创造力。
Director 将繁琐的视频处理流水线转化为简单的自然语言对话,让视频内容生产像聊天一样高效便捷。
运行环境要求
- macOS
- Linux
- Windows (WSL)
未说明
未说明

快速开始
用于构建视频智能体的框架,能够处理复杂的视频任务,如搜索、编辑、剪辑、生成等,并即时流式传输结果。
⭐️ 基于前沿的“视频即数据”基础设施——VideoDB 构建
⚡️观看智能体演示
✨体验托管版本
📖 文档
👩💻 新增智能体请求
🧐 Director 是什么?
可以将 Director 看作是视频版的 ChatGPT。它是一个用于构建视频智能体的框架,这些智能体能够处理复杂的视频任务,例如搜索、编辑、剪辑、生成等,并立即流式传输结果。
例如,只需一句简单的自然语言指令:“上传这段视频,并将精彩片段发送到我的 Slack”,一切就会自动启动——Director 的推理引擎会智能地协调各个智能体,为你完成任务。
基于 VideoDB 的“视频即数据”基础设施,Director 让你能够:
- 在几秒钟内总结视频内容。
- 搜索特定时刻。
- 立即创建剪辑。
- 集成顶尖的生成式 AI 项目和 API,快速创作和编辑内容。
- 添加叠加层、提取帧等等。
Director 具备高度灵活性,非常适合开发者、创作者以及希望利用 AI 简化媒体工作流程、开拓全新可能性的团队使用。📺 观看:介绍视频
https://github.com/user-attachments/assets/33e0e7b4-9eb2-4a26-8274-f96c2c1c3a48
⭐️ 核心功能
🤖 20 多种预构建的视频智能体,可自定义以:
- 在几秒钟内总结视频。
- 根据剧本生成带旁白的完整电影。
- 搜索并索引你的媒体库。
- 轻松整理和剪辑内容。
- 轻松为音视频配音和编辑。
- 翻译并添加任意语言的字幕。
- ……还有更多 >>
🎨 全新的交互方式
体验简洁流畅的聊天式界面,内置视频播放和直观的操作控件。就像拥有一个专属的媒体助手一样。
🥣 汇聚各类生成式 AI API
与强大的 AI 工具(如大型语言模型、数据库和生成式 AI API)无缝连接,同时 VideoDB 确保你的视频基础设施可靠且可扩展,轻松实现云端存储、索引和内容流式传输。

🧩 可定制且灵活
你可以轻松地将新的智能体和工具添加到工作流中。无论你是想在本地运行还是部署到云端,Director 都能适应你的需求。
😎 智能体示例
⚙️ 架构概览
Director 的架构由以下部分组成:
后端推理引擎:负责工作流管理和决策。请查看 Director 代码库中的 backend 文件夹。
基于聊天的 UI:让你以对话的方式与媒体库互动。源代码可在 videodb-chat 中找到。
视频播放器:提供先进的播放和交互工具。有关多平台视频播放器的详细信息,请参阅 videodb-player。
媒体库视图:帮助你轻松组织和浏览媒体内容。

🧠 推理引擎
Director 的核心是其推理引擎,这是一个强大的核心组件,驱动着智能决策和动态工作流。它充当智能体的大脑,使它们能够处理命令、与数据交互,并输出有意义的结果。
工作原理
- 上下文理解:引擎会分析用户的输入并保持上下文,确保与智能体的交互顺畅而连贯。
- 动态智能体编排:根据用户的需求,它会识别并激活合适的智能体,以高效地完成任务。
- 模块化处理:将任务分解为更小的步骤,使智能体能够协作并实时交付准确的结果。
关键能力
- 多智能体协同:无缝整合多个智能体来处理复杂的工作流,例如总结、编辑和搜索视频。
- 实时更新:在任务执行过程中提供实时进度和反馈。
- 可扩展设计:易于扩展,可加入自定义逻辑或连接外部 API,以获得更高级的功能。
亲眼看一看
推理引擎与基于聊天的用户界面协同工作,使视频交互变得直观高效。例如:
- 输入:“创建这段视频中最搞笑场景的片段,并在 Slack 上分享。”
- 输出:引擎会协调上传、场景检测、剪辑和分享等各个模块,无缝完成任务并交付结果。请观看视频 这里
如需更详细的了解,请查看下方的架构图:
🏃 开始使用
前置条件
- Python 3.9 或更高版本
- Node.js 22.8.0 或更高版本
- npm
安装步骤
1. 克隆仓库:
git clone https://github.com/video-db/Director.git
cd Director
2. 运行安装脚本:
./setup.sh
该脚本将:
- 使用 nvm 安装 Node.js 22.8.0
- 安装 Python 和 pip
- 为前端和后端分别设置虚拟环境。
3. 配置环境变量:
编辑 .env 文件,添加您的 API 密钥及其他配置选项。
支持的平台:
- Mac
- Linux
- Windows (WSL)
💬 运行应用
要同时启动后端和前端服务器:
make run
后端:
http://127.0.0.1:8000前端:
http://127.0.0.1:8080
针对特定任务:
仅运行后端:
make run-be仅运行前端:
make run-fe
📘 创建新代理
您可以访问托管文档:https://docs.director.videodb.io
要在 Director 中创建新代理,请按照以下步骤操作:
复制模板:
在Director/backend/director/agents/目录下复制sample_agent.py并重命名。更新类信息:
- 重命名类。
- 更新
agent_name和description
实现逻辑:
- 更新参数和
docstring - 实现您代理的具体逻辑
- 更新
run()方法。
- 更新参数和
处理输出和状态更新:
- 使用适当的内容类型(TextContent、VideoContent、ImageContent、SearchResultContent)
- 更新
self.output_message.actions以显示进度指示器 - 使用
push_update()发送进度事件 - 设置内容状态(进行中、成功、错误)及消息
实现错误处理:
- 如果出现问题,设置错误状态和消息
最终响应:
- 调用
self.output_message.publish()发布最终状态并持久化会话 - 返回包含结果、消息和数据的
AgentResponse
- 调用
注册代理:
- 在
Director/backend/director/handler.py中导入您的新代理类 - 将其添加到
ChatHandler的self.agents列表中
- 在
请记住,如果您的代理功能可以在多个代理之间共享,则应考虑创建可重用工具。
📖 文档
您可以访问托管文档:https://docs.director.videodb.io
本地运行
要在端口 9000 上提供文档服务:
source backend/venv/bin/activate
make install-be
mkdocs serve -a localhost:9000
构建文档:
mkdocs build
🤝 参与贡献
我们欢迎能够简化视频工作流程并增强项目功能的集成。详情请查看 Issues 和 Discussions。
您的任何贡献都将受到 高度赞赏。以下是参与流程:
- 分支项目
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 打开拉取请求
版本历史
First2024/12/03常见问题
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