去年这个时候我一个人开始做短剧。写剧本、画分镜、做角色图、生成视频、配音、剪辑、字幕——每一步都是不同工具每一步都得我自己上。一集短剧折腾两三天是常态。后来我想这些事有没有可能交给 AI不是用 AI 辅助是让 AI 直接干。三个月后这个想法变成了一个东西我叫它 Dragon Agent。1、Dragon 是什么一句话你的全能 AI 员工。你跟它说帮我做一集短剧剧本是 XXX它就去干活了——自动拆剧本、做分镜、生成角色图和场景图、调用视频生成 API、配音、合成。你该干嘛干嘛过半小时回来视频已经在文件夹里了。但这只是它三件套里的一个。它还能写代码。你说帮我写一个短剧管理后台它自动拆需求、写前端、写后端、连数据库、跑测试最后给你一个能用的 Web 应用。它还能做硬件。你说设计一个 IoT 温湿度传感器节点它帮你选芯片、画原理图、出 BOM 清单、生成固件框架。——这听起来像科幻。但我们已经在用了。2、举三个真实例子例子一做短剧我们有个短剧项目叫猩族纪元。传统做法需要一个导演、一个画师、一个剪辑三天出一集。用 Dragon Agent流程是这样的1. 我给它剧本2. 它自动拆成 50 集每集指定分镜3. 自动生成每个角色的形象图4. 自动生成每个场景的背景图5. 调用视频生成模型把静态素材变成动态视频6. TTS 配音 音效 合成一集 30 分钟。我一个人一个 Key。例子二写代码有一次我需要一个短剧项目管理后台。传统做法找个前端写 React找个后端写 API联调、测试三天起。我跟 Dragon 说做一个短剧项目管理系统能创建项目、上传剧本、查看分镜状态、预览生成的视频。40 分钟后它给了我一个能用的 Web 应用。有登录、有项目列表、有分镜看板、有视频播放器。不是 demo是能用的。例子三做硬件这个是最让人意外的。我试着跟 Dragon 说设计一个低功耗温湿度传感器用 ESP32数据通过 MQTT 上报电池供电至少撑 6 个月。它给了我芯片选型对比表、电路原理图草案、BOM 清单含价格和购买链接、固件框架代码Arduino、功耗估算。虽然不能替代专业硬件工程师但作为方案验证和原型搭建效率提升 10 倍不止。3、Dragon 凭什么能做到它不是一个模型是一个 Agent 系统。它背后有几个关键的东西1. 任务分解引擎把你的需求拆成可执行的步骤2. 工具调用能力自动调用分镜工具、图片生成 API、视频生成 API、TTS 等3. 工作流编排步骤之间有依赖关系Dragon 自动管理先后顺序4. 质量检查每一步完成后自动验证不符合要求的自动重做而所有这些能力底层跑的都是大模型 API。这里就要提到另一个东西andlapi.cn。4、Dragon 的燃料andlapi.cnDragon Agent 需要调用很多模型——对话模型、图片生成模型、视频生成模型、TTS 模型。如果每个模型单独去找供应商、单独充值、单独接 API光配置环境就能把人逼疯。所以我们做了一个 API 聚合平台andlapi.cn。一个 Key跑所有模型。支持 GPT-4o、DeepSeek V4、Claude、文生图、文生视频、TTS——全在一个 API 里。而且价格比直连便宜 60%。最重要的是注册送 10 块体验金充值最高返 200%。你充 200到手 400 额度。我们自己做 Dragon 的日常推理、视频生成、图片生成全部走 andlapi。一个 Key全搞定。5、这意味着什么过去做一件事需要一群人。做短剧需要编剧、导演、画师、剪辑。做软件需要前端、后端、测试、运维。做硬件需要硬件工程师、嵌入式开发、采购。现在一个人 Dragon Agent andlapi API Key等于一个小型团队。我不是说 AI 能替代人——至少现在还不行。Dragon 做的东西需要人审、需要人改、需要人把关。但效率提升是实实在在的。过去三天的工作现在半小时。6开源 参与Dragon Agent 已开源GitHub 搜 nousresearch/dragon-agent。我们还在持续迭代。如果你感兴趣• Star 一下仓库Star 破 1000 我们开源 SDK• 注册 andlapi.cn用体验金跑一下看看• 加入微信群一起讨论 AI Agent 的未来2026 年AI 员工不是科幻是已经可以用的东西。试试看