漫剧运营管理 Agent
公司需要支撑抖音、小红书、B 站、视频号多平台账号稳定更新，但运营侧选题依赖个人经验，热点、选题与数据复盘的判断标准分散、处理周期长，团队经验难以复用，直接影响内容产能与平台运营效率。
Agent 落地的关键不是增加一个对话入口，而是先把隐性的人工经验显性化，再将业务任务、判断规则、输出结构和人工责任组织成可执行流程。考虑到项目需要复杂状态管理、人工审核、业务系统集成与持续回归测试，选择 LangGraph 做代码化工作流编排，并用自研产品承接业务交互，保证核心逻辑可控制、可测试、可持续演进。
我的角色演进
从人工把关质量，到把经验组织成可执行系统
运营负责人
以人工审核和指导编剧稳定内容质量，同时统筹人工审核标准的沉淀，是后续一切规则化的原始素材来源。
流程设计者
公司启动全员 Agent 后，我把运营链路拆解为热点分析、选题评估、运营数据分析等核心场景，明确每个场景的用户角色、任务输入、判断标准、输出结果与人工确认节点。
项目负责人
用 AI 辅助编程快速产出工作台 Demo 验证核心场景，再依据真实业务反馈迭代产品，并用 LangGraph 把流程固化为可测试、可演进的工作流。
产品原型
漫剧运营 Agent 工作台 · 交互原型预览
今日待评估选题：12 个 · 已预审通过 8 个
AI 已完成结构、台词、分镜、传播潜力四维评分，3 个选题需人工复核
开始复核 →核心指标
核心模块
我负责设计与实现的关键模块
经验显性化与规则库
推动编剧及运营团队把隐性经验产品化，累计审核 40 部漫剧剧本，提炼剧本结构、台词、分镜、传播潜力等评估维度，沉淀约 6,000 字规则文档 与正反样本、标杆案例。
选题评估 Agent
设计四维评分（结构/台词/分镜/传播潜力）+ AI 初审 + 人工复核流程。AI 完成信息整理、维度分析与初步评分，人工只负责关键判断，评估耗时从 1h 缩到 10min。
热点分析 Agent
把抖音、小红书、B 站、视频号的热点抓取与研判流程化，自动输出热度、赛道匹配度与跟进建议。热点跟进周期从 72h 缩短到 24h，避免错过流量窗口。
运营数据复盘与周报
多平台数据自动汇总，按内容矩阵、账号表现、内容类型生成复盘结论与下周建议。运营周报产出从 1h 缩到 10min，结论可直接用于下周选题会。
LangGraph 工作流编排
选择 LangGraph 做代码化工作流编排，支撑复杂状态管理、人工审核节点、业务系统集成与持续回归测试，保证核心逻辑可控制、可测试、可持续演进。
系统架构
多平台数据源 → LangGraph 编排 → 运营工作台 → 人工确认节点
质量闭环
AI 初审—人工复核—问题标注—样本回流—规则迭代
改造前后对比
改造前
- 选题依赖个人经验，标准分散
- 热点发现滞后，常错过窗口期
- 剧本评估口头沟通，难沉淀
- 数据复盘靠人工拉表，耗时 1h+
- 周报靠人工撰写，结论口径不统一
- 多平台运营链路无系统化工具
改造后
- 四维评分 + 标杆案例，标准统一
- 热点 24h 内输出跟进建议
- AI 初审 + 人工复核，经验可复用
- 数据自动汇总，复盘结论结构化
- 周报自动生成，10min 可产出
- LangGraph 工作流支撑全链路闭环