如何构建用于广告创意生成的 AI Agent

引言#

广告行业正在经历一场激动人心的变革。AI Agent 工具有望彻底重塑营销活动的创作方式、数字广告的生产方式以及营销素材的本地化方式。尽管这些创新为企业带来了巨大的运营效率提升,但技术演进速度之快,让许多组织仍在摸索该采用哪些 AI 工具,以及如何将它们有效地融入现有工作流。

传统的展示广告和视频广告创意开发,通常需要数周乃至数月的时间,才能针对不同投放位置产出多种格式和尺寸的变体。素材制作的速度直接影响营销活动的上线节奏,而广告主比以往任何时候都更需要快速响应市场变化的能力。如今的 Agentic AI 技术能够极大地加速创意生产流程——这意味着广告从业者需要尽早开始探索和试验这些新技术,才能充分驾驭它们,乘上 AI 驱动创新的浪潮。

当一家组织拥有了大量 AI 生成的创意素材后,要闭合智能广告的完整链路,还需要两个关键组件:一个能将素材精准分发到各个渠道的广告投放助手,以及一个能实时监控素材表现、持续优化投放效果的动态创意优化(DCO)助手。只有将创意生成、广告投放和效果优化有机地串联起来,才能在每个节点上最大化 AI 的效率提升,真正实现端到端的智能广告系统。

本文聚焦于 AI Agent 驱动的创意素材生成阶段。我们将深入探讨如何利用 AI Agent 技术精简创意生产流程,通过真实案例和示例代码,演示如何构建一个功能完整的创意设计 Agent。

AI Agent 在广告营销中的关键应用场景#

基于广告营销领域正在形成的价值链,我们梳理出以下 AI Agent 应用场景:

营销活动创意概念与 brief 开发。 广告公司的创意部门希望借助 AI Agent 来增强和加速创意开发流程。借助多模态 LLM(如 Amazon Nova Pro),创意团队可以快速从品牌指南、产品描述、往期营销活动和现有营销素材中提取洞察——将营销 brief 的产出时间从数天缩短到几分钟。

展示广告与视频广告生成。 传统创意制作团队需要为同一支广告制作多种变体,这一过程通常耗时数周。基于 AI Agent 的方案可以将 LLM、图像生成模型和视频生成模型结合起来,以更低的成本、更快的速度产出素材。

智能广告投放。 生成式 AI 与 Agent 技术相结合,可以驱动智能广告投放助手,通过分析历史投放数据、用户行为模式、竞品投放策略等多维信息,自动生成投放方案建议。

广告效果分析与优化。 用 AI Agent 构建的动态创意优化助手,能够实时汇聚来自不同投放平台的数据,借助 LLM 的推理能力,自动识别出高表现和低表现的素材及其区分特征。

本文将专门聚焦于视频广告的创意开发与素材生成。

广告创意生成工具的演进#

3.1 从碎片化工具到一体化方案#

如今市场上充斥着面向特定任务的专用工具——用聊天机器人搭配精确提示词来构思广告概念,用 Stable Diffusion 或 Flux 模型生成图像,用可灵(快手出品)制作视频。然而,能够熟练驾驭如此纷繁工具链的用户寥寥无几。

3.2 AI 图像生成工具的演进#

第一阶段:高技术门槛(2023 年及更早) —— 早期的 AI 图像生成高度依赖 Stable Diffusion 模型搭配各种 LoRA 模型。用户需要在 SD-WebUI 界面中进行复杂操作,门槛要求相当高的技术能力。

第二阶段:专业化细分(2024 年) —— ComfyUI 开始流行,开源模型演进到 Flux 系列。但用户群体仍然局限于 AI 爱好者和技术发烧友。

第三阶段:AI Agent 革命(2025 年) —— Manus 的发布让大众第一次接触到 AI Agent 的概念。Lovart 这类设计 Agent 工具带来了革命性的对话式交互范式:用户只需描述需求并上传相关图片,系统便会自动生成各种图像或视频内容。

用 Strands Agents 构建创意素材生成 Agent#

4.1 Strands Agents 简介#

Strands Agents 是一个开源、轻量的 Agent 开发 SDK,采用模型驱动(model-driven)的方式来构建和运行 AI Agent。它让开发者只需几行代码,就能创建出具备自主规划、推理和工具选择能力的 Agent。

4.2 整体架构设计#

系统采用基于 Strands 的分层多 Agent 架构:

• 关注点分离:文案撰写、图像生成和视频生成是三个独立的模块,各由一个专门的子 Agent 负责。
• 可扩展性:“Agents as Tools” 模式使得新增能力无需改动编排逻辑。
• 容错性:主 Agent(Ads Agent)负责任务编排和错误恢复,将单个子 Agent 的故障隔离开来。
• 灵活性:主 Agent 会根据用户请求智能判断应调用哪些子 Agent。

4.3 工作流设计#

该 Agent 通过三个不同的阶段运作:

• 需求理解阶段:Ads Agent 分析用户输入,提取产品类型、目标受众、品牌调性、期望输出格式等关键信息。
• 任务规划阶段:Agent 生成结构化的执行计划,将请求拆解为分派给相应子 Agent 的离散任务。
• 并行执行阶段:对于彼此之间没有依赖关系的任务,Agent 可以并行调用多个子 Agent,以最大化吞吐量。

4.4 技术实现#

以下是如何使用 Strands Agents 构建主 Ads Agent:

from strands import Agent, tool

def create_ads_agent():
    # Define available tools including three specialist agents
    all_tools = [
        image_generator,   # Image generation agent tool
        video_generator,   # Video generation agent tool
        copy_writer,       # Copywriting agent tool
    ]
    ads_agent = Agent(
        model=init_model(),
        system_prompt="<Ads Agent System Prompt>",
        tools=all_tools,
    )
    return ads_agent

每个子 Agent 都通过 @tool 装饰器封装为一个工具,遵循 “Agents as Tools” 模式。

图像生成 Agent#

图像生成子 Agent 负责产出视觉素材。它接收一份创意 brief,并使用 Amazon Nova Canvas 或 Stability AI 等模型生成图像:

@tool
def image_generator(prompt: str, aspect_ratio: str = "16:9") -> str:
    """Generate advertising images based on the creative brief.

    Args:
        prompt: Detailed description of the desired image
        aspect_ratio: Output aspect ratio (e.g., "16:9", "1:1", "9:16")
    """
    image_agent = Agent(
        model=init_model(),
        system_prompt="""You are a professional advertising image designer.
        Generate high-quality advertising visuals based on the brief.
        Consider brand guidelines, color schemes, and visual hierarchy.
        Use the image generation tool to create the final output.""",
        tools=[generate_image_tool],
    )
    result = image_agent(f"Generate an ad image: {prompt}, aspect ratio: {aspect_ratio}")
    return str(result)

文案 Agent#

文案撰写子 Agent 负责生成广告文案——标题、口号、正文和行动号召(CTA):

@tool
def copy_writer(product_info: str, target_audience: str, tone: str = "professional") -> str:
    """Generate advertising copy for the specified product.

    Args:
        product_info: Product description and key selling points
        target_audience: Target audience demographics and interests
        tone: Desired copy tone (e.g., "professional", "playful", "urgent")
    """
    copy_agent = Agent(
        model=init_model(),
        system_prompt="""You are a senior advertising copywriter.
        Write compelling ad copy that resonates with the target audience.
        Include headlines, taglines, body copy, and CTAs.
        Ensure copy aligns with brand voice and campaign objectives.""",
        tools=[],
    )
    result = copy_agent(
        f"Write ad copy for: {product_info}. "
        f"Target audience: {target_audience}. Tone: {tone}"
    )
    return str(result)

视频生成 Agent#

视频生成子 Agent 负责使用 Amazon Nova Reel 等模型,基于图像和提示词生成短视频广告:

@tool
def video_generator(prompt: str, image_url: str = None, duration: int = 6) -> str:
    """Generate advertising video based on the creative brief.

    Args:
        prompt: Detailed description of the desired video content and motion
        image_url: Optional reference image to use as the first frame
        duration: Video duration in seconds
    """
    video_agent = Agent(
        model=init_model(),
        system_prompt="""You are a professional video advertising producer.
        Create compelling short-form video ads.
        Consider visual storytelling, pacing, and viewer engagement.
        Use the video generation tool to produce the final output.""",
        tools=[generate_video_tool],
    )
    result = video_agent(
        f"Generate an ad video: {prompt}. Duration: {duration}s. "
        f"Reference image: {image_url if image_url else 'None'}"
    )
    return str(result)

运行 Agent#

以下是完整系统的调用方式:

if __name__ == "__main__":
    ads_agent = create_ads_agent()
    ads_agent("Create a one-shot ads video for a camping tent")

执行后,Ads Agent 会自动完成:

1. 分析请求 —— 识别出产品(露营帐篷)、期望输出(视频广告)以及风格(one-shot 一镜到底)。
2. 制定计划 —— 判断出它需要为广告文本撰写文案、为核心视觉制作一张图像,并以视频作为最终交付物。
3. 调用文案 Agent —— 为露营帐篷生成一句有吸引力的标题和口号。
4. 调用图像生成 Agent —— 创作一张露营帐篷置身于优美户外场景的主视觉图。
5. 调用视频生成 Agent —— 以生成的图像作为首帧,配合镜头运动和文字叠加,产出一支短视频广告。
6. 返回结果 —— 将所有生成的素材(文案、图像、视频)连同下载链接一并交付给用户。

企业级解决方案#

5.1 真实的业务影响#

部署了基于 AI Agent 的创意生成方案的组织,已经取得了显著成效:

• 效率大幅提升 —— 创意素材的平均制作时间缩短了 85%,月素材产出量提升了 5 倍。
• 转化率明显改善 —— 相比非 AI 视频,AI 生成的视频广告点击率增长了 3 倍,ROAS(广告支出回报率)提升了 21%。

5.2 企业级特性#

一套可投入生产的企业级解决方案,在核心 Agent 架构之外还应包含:

• 多模型支持 —— 集成多种图像生成模型(Amazon Nova Canvas、Stability AI、Flux)和视频生成模型(Amazon Nova Reel、可灵),为创意团队提供最大的灵活性。
• 项目管理 —— 将营销活动、brief 和生成的素材组织成结构化的项目,并具备版本历史和审批工作流。
• 素材管理 —— 为所有生成的创意素材提供集中式素材库,支持打标签、搜索和筛选。
• 多用户访问 —— 基于角色的访问控制,配合团队协作功能和审计追踪。

5.3 技术架构#

该企业级解决方案部署在以下 AWS 基础设施之上:

• Amazon ECS —— 托管应用的容器服务,提供自动扩缩容和高可用能力。
• Application Load Balancer(ALB) —— 提供对外访问,支持 SSL 终结和请求路由。
• Amazon S3 —— 存储用户会话过程中产出的所有创意素材(图像、视频、文档)。
• Amazon DynamoDB —— 持久化项目定义、营销活动元数据和素材记录。
• Amazon Cognito —— 处理用户身份认证与授权,并支持企业 SSO 集成。

该架构通过托管的 AWS 服务,在将运维开销降到最低的同时,提供了企业级广告工作流所需的可扩展性、安全性和可靠性。

结语#

AI Agent 正在重塑广告营销行业的创意生产流程。通过基于 Agent 的架构,复杂的 AI 工具得以统一到一个直观的对话式界面中——在降低使用门槛的同时,大幅提升创意产出。

本指南的关键要点:

• 多 Agent 模式行之有效:将文案撰写、图像生成和视频生成拆分为专门的子 Agent,再由一个主 Agent 统一编排,既实现了清晰的关注点分离,又带来了最大的灵活性。
• Strands Agents 简化了开发:该 SDK 的模型驱动方式和 “Agents as Tools” 模式,让构建复杂的多 Agent 系统变得简单直接。
• 企业级就绪不止于 Agent 本身:生产环境的部署还需要项目管理、素材管理、多用户支持以及稳健的云基础设施。

展望未来,AI 在广告领域的发展方向包括:

• 更强的多模态理解 —— Agent 能够分析现有品牌素材、竞品营销活动和市场趋势,生成更契合上下文的创意。
• 实时协作 —— 多名团队成员同时与同一个 Agent 协作,共享上下文并协调产出。
• 智能创意推荐 —— 基于历史表现数据和新兴创意趋势,主动给出建议。
• 端到端营销自动化 —— 从创意生成、投放优化到效果分析的全流程打通,全部由 AI Agent 编排。