CineFlow

云端视频执行 Agent

基于 OpenClaw 思想构建,但面向视频生产深度专用化

让每个用户,
都拥有自己的 AI 视频 Agent

影流不是一个视频生成按钮,也不是复杂工作台,而是一整套专属的云端视频 Agent。 用户只需要下达命令、上传素材、验收结果,从创意、脚本、分镜、生成、后期到发放, 全部由 Agent 在云端自动完成。

24h

云端 Agent 在线

3m

平均产出首版

1:1

用户专属实例

一用户一 Agent

每位用户拥有自己的云端视频 Agent,品牌偏好、素材和工作方式持续沉淀。

命令式交互

用户只下达目标和反馈意见,不暴露脚本、分镜、模型选择等中间细节。

全流程自动化

从创意、脚本、镜头、配音、字幕到发放,全链路由 Agent 在云端执行。

需要处理

补 1 段演示视频

Agent 已停在可恢复节点

你的主视频 Agent

命令输入 + 结果验收

Cloud Running
任务自动推进,不需要用户盯流程
异常只在必要时最小打断
所有版本和历史都能持续沉淀
给我做 3 条适合 TikTok 的新品广告视频,强调轻便和续航,风格更年轻一点。

已开始执行

1. 解析商品信息与平台目标

2. 生成 3 版脚本与分镜

3. 调用视频模型生成镜头

4. 自动补齐配音、字幕与封面

版本 A可验收

强卖点直给

15s · TikTok · 转化导向

版本 B可验收

生活方式种草

20s · 抖音 · 氛围导向

版本 C可验收

口播快节奏

18s · 信息流广告 · 测试导向

How It Works

用户只需要表达目标

影流把复杂工作流全部收在云端,用户侧只保留最少的操作面。无论是 App 还是 Web,核心都是命令输入、结果验收和反馈修改。

01

输入目标、平台和商品信息

02

上传产品图、视频和品牌素材

03

云端 Agent 自动生成多版本视频

04

用户验收结果并用一句话继续修改

Command Driven

一句话发起任务,一句话继续修改

不是让用户研究镜头参数和模型差异,而是把这些都交给 Agent。命令越简单,云端编排越复杂。

01.给我做 3 条适合 TikTok 的新品广告视频,强调轻便和续航。
02.保留第 2 条视频节奏,把文案更口语化,字幕更适合抖音。
03.把主推版本导出成 9:16 和 16:9 两个版本,并生成封面图。

云端自动执行的能力链

用户可以看到 Agent 的执行过程,但不需要自己操作复杂细节

Visible Workflow
广告脚本生成
分镜自动规划
文生视频 / 图生视频
配音与字幕
版本对比
质检与返工
平台适配
结果归档

Not Generic AI

不是通用助手,而是专业视频 Agent

真正要解决的问题,不是让用户和一个大模型多聊几句,而是把视频生产里的复杂执行、返工和交付链路稳定地收在系统内部。

01.不是泛用型 AI 助手,不靠开放聊天把复杂决策都丢给用户
02.不是节点式工作流搭建器,不要求用户自己拼流程和调参数
03.它更像一个围绕视频生产构建的专属 Agent 系统,目标是稳定交付而不是单次生成

为什么这很重要

用户买的不是聊天感,而是稳定的生产结果

Pro Workflow

泛用助手

更适合开放探索,不一定适合高频稳定交付

工作流搭建器

更适合专业操作者,不一定适合极简交互

CineFlow

更适合把视频生产压缩成目标输入、结果验收和长期沉淀

Who It's For

最适合先落地的 3 类团队

如果你的团队已经频繁做视频、但仍然被脚本、分镜、模型切换和返工消耗精力,这类 Agent 产品会比传统 SaaS 更有吸引力。

01.电商新品广告和大促转化视频
02.达人种草和品牌内容变体生成
03.多版本投放测试与素材快速返工

电商品牌

需要更高频地产出广告短视频,同时保留品牌偏好和素材沉淀。

代运营团队

需要批量生成测试版本、管理多任务,并快速做结果验收和返工。

内容工作室

希望把项目制视频生产,升级成可复用的 Agent 任务系统。

Why Now

现在值得做,不是因为模型刚够用,而是因为系统层还没人做好

底层生成能力会越来越普及,真正拉开差距的,不会是接了几个模型,而是谁能把视频生产变成稳定、低操作成本、可持续沉淀的任务系统。

01.视频生成模型正在变强,但结果稳定性、返工成本和多工具切换仍然是团队痛点
02.大多数产品还停留在单次生成工具,缺少从任务、版本到交付的系统层能力
03.正因为底层能力正在快速商品化,真正的价值才会转向场景 know-how、质量路由和长期沉淀

不是所有人都需要它

更诚实的定位,反而会让目标客户更快识别价值

Honest Fit
只想偶尔做一条视频、对流程稳定性没有要求的轻量用户
更喜欢自己手动调参数、拼节点和直接控制每一步模型选择的创作者
当前没有明确视频场景、也没有持续生产需求的团队

Task Center

不是一次性生成,而是持续运行的任务系统

当用户开始变多,产品不该只剩一个输入框。影流需要一个任务中心来汇总进行中任务、待处理提醒、历史版本和通知,但仍然保持轻量,不把它做成复杂后台。

01.任务自动推进,不需要用户盯流程
02.异常只在必要时最小打断
03.所有版本和历史都能持续沉淀

任务中心预览

进度、异常和验收都在同一个轻量入口里完成

进入

需要补素材

待处理

缺少产品演示视频,Agent 已停在可恢复节点

结果待验收

已完成

版本 A 已生成完成,建议优先用于首轮投放

当前任务

2 个运行中

历史版本

自动归档

Billing & Access

既能卖平台算力,也能支持用户绑定自己的 API Key

影流不应该被锁死在单一计费方式里。对轻用户,可以直接购买平台算力包;对专业团队,可以继续沿用自己的模型账户和预算。两种模式都由同一个 Agent 体验承接。

平台算力包

用户直接购买平台算力或 token,模型调用、重试和结算都由 CineFlow 托管。

自有 API Key

用户绑定自己的 OpenAI、Runway、Kling 等服务账号,Agent 继续负责统一编排。

资源与接入预览

主流程极简,但资源层可配置

进入

平台余额

12,800 token

已接入服务

OpenAI / Runway / Kling

默认策略

平台算力优先

Pricing

先卖专属 Agent,再叠加资源消耗

影流不是单次工具调用,所以收费不该只是按按钮或按视频条数计费。更合理的结构是:专属实例订阅 + 平台算力 + 自有 API Key 混合接入。

01.订阅负责覆盖 Agent 实例、任务系统和长期记忆
02.平台算力负责覆盖统一托管的模型调用与结算
03.专业团队可以继续绑定自己的 API Key

启动版

¥99 / 月

1 个专属 Agent 实例 + 50,000 token,适合先跑通一条链路。

团队版

推荐

¥499 / 月

更适合高频广告测试,支持平台算力和 BYOK 混合路由。

企业版

联系销售

适合独立部署、持续生产和多成员协作的团队。

查看完整定价与 FAQ预约演示

Why It Wins

不是再做一个视频 SaaS,而是让用户拥有自己的云端视频团队

影流基于 OpenClaw 的统一运行时思想构建,但产品价值不在底座本身,而在视频专业层:结果稳定的流程、长期记忆、自动质检、版本沉淀和发布闭环。

专属 Agent

每个用户拥有自己的 Agent 实例、任务历史、品牌偏好和素材记忆。

全流程自动化

从脚本到发放的复杂流程全部在云端执行,用户只看到结果和可修改点。

工具流更完备

不只是调用模型,而是把生成、字幕、配音、质检、版本和导出串成一个系统。

Moat

门槛不在模型本身,而在持续运行的系统层

如果只是把多个模型拼起来,长期很难形成差异。真正能沉淀成产品壁垒的是专属实例、任务系统、资源路由、失败兜底和可迁移部署。

专属实例不是普通账号

真正的门槛不是前台输入框,而是每个用户背后都有一套持续运行的 Agent runtime、任务状态和长期记忆。

工具流不是单点能力拼接

价值不在某个模型,而在脚本、分镜、生成、配音、字幕、质检、导出和归档被串成一个稳定系统。

资源路由和失败兜底

平台算力、BYOK、模型回落、自动重试和异常最小打断,决定了系统能不能真正落地到业务里。

部署与迁移

用户购买的不只是功能,还有一套可长期经营的 Agent 资产

咨询部署

默认形态

平台托管专属 Agent 实例

高级形态

支持独立部署和更高资源上限

迁移能力

任务历史、偏好、素材引用和接入配置可迁移

CineFlow Prototype

把做视频,变成和 Agent 协作

第一阶段我们不做复杂工作台,而是先把“命令下达 + 云端执行 + 结果验收”这条主链路做顺。 用户表达目标,Agent 执行到底。