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。