Мультиагентный конвейер видеопроизводства с Claude: Архитектура скриптового контракта и исследовательский веер

Разработчик создал мультиагентный AI-конвейер, который принимает тему (например, «Ада Лавлейс») и персону (идентичность канала, тон, визуальный стиль) и создает полное образовательное видео для YouTube с разбивкой на главы (15–20 мин). Конвейер использует Claude в качестве основной LLM для сценария и координирует специализированных агентов по написанию сценария, созданию ассетов, рендерингу (CUDA на хосте Windows) и загрузке на YouTube.

Написание сценария через архитектуру контракта

Чтобы 20-минутный AI-сценарий оставался нарративно связным между главами, написанными в отдельных вызовах LLM, система использует нарративный контракт — проверенный JSON-план, созданный до написания текста. Контракт кодирует четыре типа ограничений:

• Нити — сюжетные арки, которые должны открыться в одной главе и закрыться в другой, с объявленным типом развязки (разрешение, трагедия и т.д.)
• Сущности — именованные люди/места с обязательной главой первого упоминания, предотвращающей ретроактивные упоминания
• Необходимые факты — цитаты с цепочками зависимостей (факт B не может появиться, пока не установлен факт A)
• Временные якоря — точки отсчета, допускающие нелинейную структуру (флешбэк, in medias res) при сохранении внутренней согласованности

Контракт создается через цикл Opus → структурная проверка → обзор Sonnet (до 3 раундов). Sonnet проверяет семантическую связность (нет сиротских сущностей, нити действительно закрыты); структурный валидатор выполняет парсинг Pydantic и проверку временных ограничений. Последующие авторы глав привязаны к контракту.

Исследование через веер

Исследовательский конвейер запускает N параллельных экземпляров OutlineAgent, каждый работает с одним и тем же исследовательским пакетом, но с разными тезисами-кандидатами. Каждый создает трехуровневую иерархию: тезис → аргументы главы → сцены. Цикл проверки/доработки выполняется независимо для каждой ветки:

• Проверяющий (Sonnet) отмечает блокирующие проблемы vs. незначительные правки
• Агент доработки применяет исправления без реструктуризации
• Проверка качества ищет структурные сбои (тематические списки глав, провалы в середине, итоговые завершения)

До 3 раундов доработки на ветку, параллельно. Затем один судья оценивает каждый уточненный план по четырем осям:

Ось	Вес	Что измеряется
Концептуальный крючок	0.40	CTR-потенциал; проверяемость заголовка
Закрытие ловушки	0.30	Полнота нарративной развязки

Архитектура конвейера

Конвейер разделен на две среды: работа со сценарием и ассетами выполняется в dev-контейнере Linux (WSL), а рендеринг — на хосте Windows для доступа к CUDA и инструментам видео. Агенты общаются по HTTP с легковесным оркестратором. Система пофазная — каждый шаг (W2.1, W4.3, R3.1 и т.д.) может быть перезапущен независимо. Каждая фаза читает и записывает типизированные артефакты (JSON-манифесты, аудиофайлы, каталоги изображений), что обеспечивает слабую связность агентов.

Интегрированные инструменты: Live2D, Fish Audio, Sadtalker и другие для генерации ассетов и рендеринга.