这是一个基于DeepSeek和多种AI技术的视频处理类ai agent，集成了视频内容分析、创意工作流、音乐处理、ai agent自动调用工具编辑视频等功能，旨在简化视频编辑和创作过程。只需要你一句话，ai就可以帮你完成复杂的视频处理任务。比如：

1. 给视频添加字幕、翻译、剪辑、配音、生成创意脚本等。
2. 分析视频内容，生成结构化报告。
3. 识别纯音乐，生成音乐内容分析等。
4. 通过多步骤交互式工作流，完成复杂的创意视频创作任务，比如制作影视作品的人物解析视频，给动漫制作mad视频等。

本项目的所有剪辑效果和功能演示可以本人的bilibili账户中查看：bilibili:清咛lime 演示效果和介绍请前往免费开源的AI剪辑工具介绍中查看

• warning: 该项目目前仅支持终端交互，并且给予ai的权限极高，可能会对你的文件进行不可逆的修改，且不保证生成结果的准确性，需要你有一定的技术基础和风险意识，以及基本的大模型使用经验，必要时需要修改系统中内置的提示词和工具实现，才能达到理想的效果，请谨慎评估风险。

我是本项目的开发者qingning，本项目的设计初衷是寄希望于通过ai agent的方式，探索LLM在视频创作和agent中的能力边界，让agent不是一个只能输出一份没啥用报告的玩具机器人，而是可以在user的提示下输出观点，制作相对有用的内容。而剪辑视频就意味着需要解决视频内容识别，声音内容识别，剪辑工具调用与剧本构思的问题。在本项目中提出了以下解决方案：

1. 通过LLM分析视频语音内容，判断是否需要用视觉二次判断视频内容，从而了解视频全部内容，并制作视频分析报告，详细请看 video/Video_README.md

2. 得益于qwen的全模态模型，让ai理解音乐成为可能，将音乐输入给全模态模型，可以详细分析音乐风格、内容、意向等，我们可以将分析结果再喂给LLM二次分析，即可得出音乐的分析报告，详细请看 music/src/Music_README.md

• 🎯 智能对话代理 - 基于DeepSeek的AI对话系统
• 🎥 视频内容分析 - 语音识别+视觉理解完整流水线
• 🎨 创意工作流 - 多步骤交互式视频创作
• 🎵 音乐智能处理 - 音频分析和内容识别
• 🛠️ 工具生态系统 - 模块化工具管理和调度
• 💾 记忆管理系统 - 短期对话记忆+长期知识存储

VideoAgent/
├── 🤖 AI Agent系统 (agent.py)
│   ├── 对话管理
│   ├── 工具规划
│   └── 记忆系统
├── 🎥 视频处理模块 (video/)
│   ├── 语音识别 (Faster-Whisper)
│   ├── 视觉分析 (Ollama + Qwen2.5VL)
│   └── 内容报告生成
├── 🎨 创意工作流 (creative/)
│   ├── 创意检测
│   ├── 脚本生成
│   └── TTS语音合成
├── 🎵 音乐分析 (music/)
│   ├── 音频处理
│   ├── 音乐识别
│   └── 字幕生成
├── 🛠️ 工具系统 (tools/)
│   ├── 文件工具
│   ├── 视频动作工具
│   └── 视频列表工具
└── ⚙️ 配置系统 (config.json)

• Python 3.8+
• FFmpeg (音频处理)
• Ollama (视觉分析，可选)
• GPU支持 (推荐，用于加速处理)

1. 安装FFmpeg（必须先安装）

   Windows (使用Chocolatey):

   choco install ffmpeg

   Ubuntu/Debian:

   sudo apt update
   sudo apt install ffmpeg

   macOS:

   brew install ffmpeg

   验证安装:

   ffmpeg -version

2. 创建虚拟环境（推荐）

   # 创建虚拟环境
   python -m venv venv
   
   # 激活虚拟环境
   # Windows:
   venv\Scripts\activate
   # Linux/macOS:
   source venv/bin/activate

3. 克隆项目

   git clone <项目地址>
   cd VideoAgent

4. 安装Python依赖

   pip install -r requirements.txt

5. 配置API密钥 编辑 config.json 文件：

   {
     "api_keys": {
       "deepseek": "您的DeepSeek API密钥",
       "alibaba_bailian": "您的阿里百炼API密钥"
     }
   }

6. 下载模型 确保Faster-Whisper模型位于 video/models/Faster-Whisper/

启动AI Agent

python agent.py

处理视频

python video/src/main.py video/input/您的视频.mp4

启动视频监控服务

python video/src/video_monitor.py

处理音频文件

python music/src/music_processor.py music/input/您的音频.mp3

启动音频监控服务

python music/src/music_processor.py

{
  "api_keys": {
    "deepseek": "sk-...",           // DeepSeek API密钥
    "alibaba_bailian": "sk-..."     // 阿里百炼API密钥
  },
  "services": {
    "ollama": {
      "host": "http://127.0.0.1:11434",
      "timeout": 300,
      "vision_model": "qwen2.5vl:3b"
    }
  },
  "tts": {
    "model": "cosyvoice-v2",
    "voice": "cosyvoice-v2-prefix-..."
  },
  "models": {
    "whisper_path": "video/models/Faster-Whisper",
    "default_chat_model": "deepseek-chat",
    "default_reasoner_model": "deepseek-reasoner"
  },
  "settings": {
    "max_tool_chain": 15,
    "tool_timeout": 60,
    "temp_dir": "video/temp"
  }
}

# DeepSeek配置
export DEEPSEEK_API_KEY="您的密钥"

# 阿里百炼配置
export ALIBABA_BAILIAN_API_KEY="您的密钥"

# Ollama配置
export OLLAMA_HOST="http://127.0.0.1:11434"
export OLLAMA_TIMEOUT="300"
export OLLAMA_VISION_MODEL="qwen2.5vl:3b"

# TTS配置
export TTS_MODEL="cosyvoice-v2"
export TTS_VOICE="cosyvoice-v2-prefix-..."

核心对话代理，支持：

• 智能工具规划和执行
• 多轮对话管理
• 短期和长期记忆
• 创意工作流处理

# 示例：启动Agent
from agent import AIAgent
agent = AIAgent()
await agent.start()

完整的视频分析流程：

1. 音频提取 - 使用FFmpeg提取音频
2. 语音识别 - Faster-Whisper生成字幕
3. 内容分析 - DeepSeek分析视频内容
4. 视觉识别 - Ollama分析关键帧（可选）
5. 报告生成 - 生成结构化分析报告

交互式视频创作系统：

• 创意需求分析
• 多步骤项目规划
• 脚本自动生成
• TTS语音合成
• 智能剪辑处理

音频内容处理：

• 音频格式转换
• 音乐特征分析
• 纯音乐检测
• 歌词字幕生成

基于MCP服务器的工具管理：

文件工具

• 目录列表
• 文件读写
• 内容搜索

视频动作工具

• 颜色分级
• 字幕添加
• 视频剪辑
• 格式转换

视频列表工具

• 元数据读取
• 字幕解析
• 报告分析

VideoAgent/
├── agent.py              # 主AI Agent
├── api_client.py         # API客户端封装
├── mcp_server.py         # 工具管理服务器
├── config_loader.py      # 配置加载器
├── config.json           # 配置文件
├── memory/               # 记忆系统
├── creative/             # 创意处理模块
├── music/                # 音乐处理模块
├── tools/                # 工具系统
├── video/                # 视频处理模块
└── README.md             # 项目文档

1. 在 tools/ 目录下创建工具文件
2. 使用 @register_tool 装饰器注册工具
3. 遵循工具设计规范

from mcp_server import register_tool

@register_tool(
    tool_name="example_tool",
    description="工具描述",
    parameters={"param1": {"type": "string"}},
    timeout=30
)
def example_tool(param1: str) -> dict:
    return {"success": True, "result": f"处理结果: {param1}"}

• 使用统一的响应格式
• 包含完整的错误处理
• 支持超时配置
• 提供详细的元数据

1. 环境配置

# 设置生产环境变量
export ENV=production
export LOG_LEVEL=INFO

2. 进程管理 (使用PM2)

# 安装PM2
npm install -g pm2

# 启动服务
pm2 start agent.py --name "video-agent"

3. 监控日志

# 查看日志
pm2 logs video-agent

# 监控状态
pm2 monit

1. GPU加速

   • 启用CUDA支持
   • 使用GPU版本的深度学习模型

2. 内存管理

   • 调整工具超时时间
   • 优化大文件处理

3. 缓存策略

   • 实现结果缓存
   • 使用Redis存储频繁访问数据

1. API密钥错误

   # 验证配置
   python -c "from config_loader import config; print('DeepSeek:', bool(config.get_deepseek_key()))"

2. 编码问题

   • 确保系统使用UTF-8编码
   • 检查文件编码格式

3. 依赖问题

   # 重新安装依赖
   pip install -r requirements.txt

4. 模型加载失败

   • 确认模型路径正确
   • 检查模型文件完整性

启用详细日志：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

• 处理速度: 5-10分钟/视频（取决于长度和复杂度）
• 内存占用: 2-4GB（视频处理时）
• API调用: 支持并发处理
• 扩展性: 模块化设计，易于扩展

1. Fork项目
2. 创建特性分支
3. 提交更改
4. 推送到分支
5. 创建Pull Request

• 遵循PEP8代码风格
• 使用类型注解
• 编写单元测试
• 更新文档

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

• 深度求索 - 提供强大的LLM服务，让一切拥有可能
• 阿里百炼平台/qwen - 优质的TTS语音服务、全模态模型以及强大的视觉模型
• Ollama - 本地AI模型运行环境
• Faster-Whisper - 高效的语音识别
• ffmpeg - 强大的视频处理能力

如果您有任何问题、建议或合作意向，欢迎通过以下方式联系：

• 📧 邮箱: [email protected]
• 🐧 qq: 3447131904
• 📺 Bilibili: 清咛lime

或者通过GitHub Issues提交问题。

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