从产品设计到技术架构：打造一个可编排、可复用、可审计的 AI 视频工作流 SaaS

引言

近年来，各类人工智能创作工具层出不穷：生成式模型可以创作剧本，扩散模型可以生成逼真的分镜图和视频，合成引擎可以自动拼接视频并配上配乐与字幕，可以参考我之前的博客《全流程揭秘：工业级 AI 视频制作的完整方案》。它们大大缩短了创作周期，催生了许多短视频和广告。然而，真正的挑战并不仅在于算法本身，而在于如何让创意团队与 AI 真正协同。现有的许多解决方案强调单个步骤：某些平台可以帮助设计师快速出图，某些工具可以帮编辑自动转字幕，但团队依旧需要在即时通讯和无数文件夹中反复沟通、传输和确认。缺乏统一的项目视图，流程靠人力提醒，素材靠个人维护，版本更是混乱不堪。

本篇将结合产品视角和技术视角，提出一套 AI 驱动视频工作流 SaaS 平台的完整方案：它既可以让用户像搭积木一样自由编排“脚本‑分镜‑视频‑审校”的流程，又能将所有素材整齐地纳入一个数字资产库，支持自动生成和人工选择相结合的协同方式。文章先从需求出发，描述为什么需要这样的平台；再说明产品设计中的角色、工作流和交互；并且如何把这些步骤装配为稳定可复用的流程、让人工决策成为一等公民、在多项目并行时保持素材与版本的一致性、并且可观测、可审计、可治理。随后探讨关键设计概念和核心理念；最后给出技术架构和实施建议，终落成全自研的企业级 SaaS 平台

平台为什么必要？

1. 当前工具的局限

很多 AI 创作工具并不是为团队协作而生。比如，许多数字资产管理（DAM）系统仅仅提供上传、下载和标签功能，却不关心资产背后的业务流程；而多媒体编辑工具虽然功能强大，却缺乏结构化的版本管理和审批机制。结果是团队仍然需要通过邮件或社交软件分发素材，项目经理只能手动跟踪进度。研究指出，现代 DAM 必须支持元数据标签、版本历史、权限管理和到期日期等功能。它们还应该提供协作评论、注释和安全的分发链接。如果缺乏这些能力，团队就无法在多项目环境下高效协作。

2. 人机协作的重要性

生成式 AI 虽然能快速输出大量内容，但并不能完全替代人类的审美和判断。低代码 AI 平台在快速迭代方面具有优势，却常常忽视数据质量、透明度和治理问题。在重要决策节点引入 人类审阅环节（Human‑in‑the‑Loop，HITL），可以让高风险的选择接受人工把关，并形成对模型的持续反馈。例如，AI 生成的分镜可能存在风格不统一或者版权问题，设计师需要从候选图中挑选最适合的画面；审核人员也需要确认版权和品牌使用是否合规。只有将 AI 和人工决策结合起来，才能在提高效率的同时保证质量与合规。

3. 多项目与素材复用

对于机构或企业来说，往往同时运行多个视频项目：广告片、培训课程、产品展示等。不同项目之间可能存在相似的场景、角色或信息。如果能将核心素材（脚本、角色设定、背景音乐、镜头模板等）积累成资产库，并在新项目中复用，不仅可以节约时间，还能保证品牌的一致性。因此平台必须支持对素材及其版本的精细管理，包括元数据、权限、授权期限和使用范围。

产品设计

1. 用户角色与协作场景

一个企业级视频工作流平台通常涉及以下角色：

创意策划/编剧：撰写故事梗概，定义场景、角色和拍摄要求，评价 AI 提供的剧本建议；
美术/设计师：根据剧本生成分镜，选择和修改 AI 生成的画面或视频；
剪辑师/后期：负责将镜头合成完整视频，并添加音乐、配音和字幕；
品牌/合规人员：审查内容是否符合品牌规范和法律法规，处理版权和肖像授权；
项目经理/产品主管：搭建和调整工作流，分配任务，跟踪进度，处理异常。

平台应支持按角色分配权限。例如，只有合规人员才能审批带有授权限制的素材，设计师可以上传和编辑图像但不能修改版权信息，而项目经理可以查看所有任务并调整优先级。

2. 数字资产管理与元数据

每一段文案、每一幅画面、每一个音效在系统中都是独立的“资产”。这些资产需要有唯一标识和版本号，附带丰富的元数据，如：

描述信息：标题、关键字、场景编号、角色名称和创意说明；
技术属性：分辨率、帧率、时长、编码格式、色彩空间；
权利信息：授权方、用途范围、到期时间、合同或授权文件链接；
流程状态：资产属于哪个任务或项目、当前审批状态、关联的注释和历史版本。

这些属性不仅有助于搜索和筛选，还能在工作流中做条件判断，例如“只选择授权未过期且画面比例为 16:9 的素材”。模仿成熟的 DAM 平台，系统还应支持评论、注释和对比功能，便于团队协作。

3. 可编排的工作流：从脚本到视频

平台的核心是一个可视化的 工作流编排器，允许用户像搭积木一样安排和连接任务。一个典型的视频项目包含如下高层步骤：

脚本创作：AI 根据简短提示生成剧情梗概，编剧补充对白和细节。这个环节通常结合大型语言模型，既可自动生成提纲，也支持手动润色。
生成分镜画面：针对脚本的每个场景，AI 利用扩散模型或图像生成模型产出多张候选画面（草图或照片风格）。设计师在交互节点中筛选或编辑最合适的分镜图。
将分镜画面转为视频：系统将选定的分镜画面转换为动画或实拍风格的视频，自动处理镜头运动、光影、转场等效果。这一步可以依托 I2V（Image to Video）模型、视频模板或合成引擎完成。
剪辑并添加音乐与字幕：剪辑师对自动合成的视频进行剪辑调整，添加背景音乐、音效和字幕，并完善色调节奏。此步骤可以借助 AI 自动转录和配音，但最终由人工把控节奏和情感。

以上四步构成 AI 视频制作的核心流程。本平台在此基础上还扩展出审批与合规层，用于在发布前检查版权、品牌以及敏感内容，确保作品符合企业规范和法律法规。

每一个步骤都可以进一步拆分成子任务。例如，“脚本创作”可以包括“撰写大纲”“自动生成对白”“人工编辑修饰”；“分镜生成”可以分为“AI 初稿”与“人工选择/再生成”。平台通过将这些任务表示成带依赖关系的节点构建有向无环图（DAG），支持并行处理和循环迭代，并且允许插入自定义节点（如品牌专属滤镜）以便扩展。

4. 人工互动节点（HITL）

在需要审美判断或合规检查的地方，系统会暂停自动流程，创建一个 互动任务。互动任务通过表单或操作面板征求用户意见，然后再继续流转。为了让人机协作变成标准化流程，互动节点具有以下特性：

交互契约（Form/Action Contract）：每个互动节点都用表单或动作描述清晰定义需要的人类输入，例如“从候选图片中选 N 张并给出评分与理由”，确保上游下游知道输入输出的格式。
候选集（Candidate Set）：系统会将上游生成的产物（如每个分镜的 K 张候选图）或经查询/相似检索筛选出的资产作为候选集发送到交互界面，用户可以浏览、对比和筛选。支持对候选集做聚类去重和按标签/置信度过滤，以便快速定位最佳素材。
输出映射（Output Mapping）：用户完成选择和标注后，系统会将这些决策映射成结构化数据（如选中的资产版本 ID、评分、备注及是否再生成），供下游节点消费。输出映射保证了人工意见可被程序理解并传递。
批量与再生成：设计师可以批量处理多个场景的候选集，通过快捷键和过滤器高效操作；若没有满意结果，则一键触发再生成子流程，负反馈将作为参数输入 AI，再生成新的候选集。
约束与 SLA 策略：互动节点可以定义必选数量、纵横比、敏感内容检测等约束，系统在提交前自动校验。还可以配置 SLA：若任务在指定时间内无人处理，则采取自动兜底策略（如按 AI 置信度最高的候选自动选取），或升级到主管复核；支持抽检与多级审批，以减少不必要的审核。

互动节点是流程中的“停靠站”与“阀门”。它让 AI 高速生成和筛选，而人类在最有价值的环节介入，实现效率与质量的平衡。交互节点遵循明确的状态机：从 PENDING（待领取）→ ASSIGNED（已分配）→ IN_PROGRESS（进行中）→ REVIEWING（审查）→ APPROVED/REWORK（通过或退回）→ COMPLETED。若超时可自动 AUTO_DECIDE 或 ESCALATED。这种状态流转保证了任务可追踪和自动化处理。

5. 协同与审批流程

为了让团队成员高效协作，平台需要内置丰富的协作功能：

任务收件箱：每个用户拥有自己的待办列表，系统按照角色、优先级和队列策略智能分配任务；
评论与标注：在脚本、画面或视频上可以直接添加评论和高亮标注，支持讨论和决策；
多级审批：可以为任务设置一个或多个审批人，批准后才能进入下一个环节。但为了提高效率，平台支持按风险级别差异化配置：低风险节点可以通过自动化策略跳过人工审核，高风险节点则需要多级复核。
自动化策略与降级审核：管理员可设置超时规则、自动选择条件和升级策略，例如任务长时间无人处理则自动指派主管；AI 评分高于阈值则直接通过并进入下游流程；AI 评分低于阈值时要求人工二审；支持抽样检查，在一定比例下人工复核 AI 的结果，以实现减负和保障质量。
审核记录与审计：所有决策和状态变更都会记录在审计日志中，方便追溯。

减少审核负担与智能审批

传统的审批流程通常要求人工逐条检查所有素材和结果，这既耗时又容易错过细节。随着 AI 与智能内容管理的发展，企业开始采用 动态审批流程：AI 先分析资产并判断风险和合规性，再根据评分自动决定是否需要人工介入。研究指出，在引入智能内容管理后，资产发现速度提升了 50%，资产管理时间减少了 40%。这得益于 AI 在分类、打标签和路由上的效率提升。

动态审批的关键在于：当 AI 判断资产符合预设标准（如版权无风险、画面质量高、风格一致）时，系统可以自动通过并进入下一个节点；当 AI 置信度不足或涉及敏感主题时，则将任务自动路由到合规人员或设计师进行复核。成熟的 DAM 系统甚至可以预测哪些资产需要人工审核，并向相关人员发送 智能通知，从而缩短审批周期并维持质量标准。平台还可以根据任务风险和 AI 评分动态调整审批层级：高风险任务进入多级审查，低风险任务在采样抽检后自动发布。

此外，在监管要求严格的领域，动态审批仍需要保留人类控制点。人机协作的指南指出，为了让自动化既安全又合规，应搭建完善的工作流编排、决策模型和人工输入界面，同时提供完整的审计追踪。在高影响或 AI 置信度低的情况下，应自动插入人工审阅，避免错误决策。因此，平台将 AI 预判与人工审核结合，采用 策略驱动 的方式降低重复审核负担，同时保持高风险场景的人工把关，实现效率和质量的平衡。

这些机制保证了流程的透明和可追踪性，同时支持服务等级协议（SLA）管理，减少项目拖延。

灵感来源：n8n、飞书多维表格与 ComfyUI

在构建这样一个平台时，并非完全闭门造车，而是借鉴了现有工具的优点，将它们的设计思想融入产品。主要的三个灵感来源包括：n8n 的可编排工作流理念、飞书多维表格的结构化数据管理，以及 ComfyUI 的可视化节点与子图思想。

1. n8n 的可编排、可调试工作流

n8n 是开源的自动化平台，它允许用户既能通过拖拽快速构建流程，也能在需要时编写代码来定制细节。用户可以在本地或云端部署，随时插拔应用集成，这种灵活性为构建复合 AI 流程提供了模板。例如，n8n 支持在工作流内合并或拆分执行分支、重新运行单个节点而不必重跑全部流程、回放和模拟数据，以及快速调试。更重要的是，它的核心架构由节点组成，每个节点代表一个动作或触发器，可以连接各种 API 和服务。这种“节点即算子”的模型、拖拽与代码结合的体验和对多步骤 AI 流程的天然支持，为设计本平台的编排器提供了范式参考。

2. 飞书多维表格的结构化数据管理

飞书的多维表格是一种在线数据库工具，它以表格形式存储信息，并支持数据可视化和业务管理，帮助企业进行决策。多维表格不仅可以创建项目或订单管理系统，还内置自动化功能，能够在某些字段变化时触发通知或执行例行任务。它支持对行和列设置精细的权限控制，并提供看板、甘特图、日历和画廊等多种视图，以及数据透视表、仪表盘和跨表同步。这些能力启发我在平台中采用结构化的数据模型：把所有素材、任务和决策作为记录存储在数据库中，通过灵活的视图与权限管理为不同角色呈现不同的信息，同时在关键字段变化时驱动自动化流转。

3. ComfyUI 的节点图与子图

ComfyUI 是一个开源的节点式 GUI，主要用于构建扩散模型和视频生成的 AI 流程。它强调可视化的“块”组合：每个节点代表一个操作，节点之间的连线传递张量或元数据；用户可以通过拖拽组合和调试复杂的生成流程。ComfyUI 还引入了子图的概念：将一段完整的流程打包成一个带有输入和输出的“超节点”，从而在画布上隐藏细节，减少视觉混乱。用户可以双击或右击打开子图，在新标签页编辑，修改会自动传播；连接子图的方式与普通节点相同，内部通过专用输入和输出节点传递信息。此外，子图支持嵌套，允许构建几乎无限层级的复杂流程，并通过曝光参数节点来简化界面。这种分层封装、可视化编辑、参数外露的理念，为我设计“子图”和“模板”提供了灵感，也表明将复杂过程抽象为可复用节点的可行性。

通过汲取这三种工具的优势，产品既强调像 n8n 那样的灵活编排和调试能力，又采用飞书多维表格一样的结构化数据管理模型，还融合 ComfyUI 的图形化节点和子图思想来组织流程。最终形成的工作流平台既友好又强大，既适合创意团队的视觉使用习惯，也支持工程团队精确控制细节。

设计概念与核心理念

产品设计中，提出了几条关键概念：

节点即算子：每个任务节点都是一个可以独立执行的“算子”，可以是自动生成、检测、转码，也可以是人工交互或审批。在拖拽式界面中，这些节点通过连线表达依赖。
子图与模板：将一组经常重复的任务封装成“子图”，形成可复用的流程。例如“生成三张分镜→挑一张→不满意则重新生成”可封装为子图。管理员可以将成功的流程抽象为模板，方便其他项目调用。
交互节点为一等公民：人工操作不是简单的暂停，而是一种有界的接口，系统会等待人类输入，校验其合法性，并将结果映射为标准化的数据结构供后续流程使用。交互节点可以设置 SLA 和自动兜底策略。
资产版本不可变：每一份素材修改都会生成新的版本，旧版本永远不会被覆盖。后续流程引用的是具体的版本 ID，从而保证审计和复现的准确性。
策略驱动：诸如选图必须满足的约束、合规规则、审批要求等都通过策略配置。策略可以定义超时后自动操作或升级的规则，使流程既符合制度又具灵活性。
事件与审计：平台以事件流驱动工作流执行，所有状态变化和决策都产生事件，写入审计日志。这为后期分析、问题排查和合规审查提供了基础。

在这些概念指导下，提出以下 核心理念：

组合优先：通过定义小而清晰的算子和流程模板，鼓励用户以组合方式构建复杂工作流，降低系统复杂度；
人机协作并行优化：让 AI 在大批量生成和自动决策方面发挥长处，让人类处理审美、品牌和法律相关的精细工作；
幂等性与可重试：每个任务都有幂等键，失败时可以安全重试，不会产生脏数据；
强权限与最小授权：系统采用基于项目、节点甚至字段级别的细粒度权限控制，默认权限最小化；
开放可插拔：各类生成模型、检测模型、外部服务以插件形式接入，方便拓展和替换。

设计理念与思路延伸

在产品构思的过程中，深入分析了 n8n、飞书多维表格和 ComfyUI 等工具的设计理念，并结合行业对高效内容管理的需求，形成了本平台的独特思路。

灵活 × 结构化 × 可视化

灵活性：n8n 让用户在拖拽界面和代码之间自由切换，可在云端或本地部署，支持多分支、单节点复跑、数据回放等功能。这种灵活编排的思想启发在平台中允许用户自由构建工作流、定义任务顺序，并在执行过程中根据需要暂停、重试或变更逻辑。
结构化：飞书多维表格作为在线数据库工具，支持信息存储、数据可视化和业务管理。它提供精细的权限控制、仪表盘和多视图（如看板、甘特图、日历、画廊），并可在字段变化时触发自动化。这种对数据结构和权限的重视提醒，在复杂的工作流中必须保证任务、素材和决策都以结构化形式存储和呈现，让系统能够根据字段驱动自动流转。
可视化：ComfyUI 通过节点和连线构建 AI 流程，每个节点代表一段操作，子图将复杂流程折叠成单个可复用节点，支持嵌套和参数外露。这种层次化和可视化的方式降低了流程复杂度，方便创意人员理解和调试。同样，工作流编排器采用图形化界面，支持将常用流程封装为子图和模板，让用户在高级视图中专注业务逻辑，在需要时再深入调整细节。

四步流程与交互节点的可行性

平台核心的“脚本→分镜→视频→后期”四步流程不仅可扩展，也与现有 AI 能力匹配：大语言模型负责编写脚本，扩散模型生成候选分镜图，I2V 模型或视频模板将静态画面转成动态片段，TTS/配音模型生成音频，然后由剪辑师优化节奏、节选和字幕。经过多次迭代，验证了这种流程的可行性和效率：AI 快速生成供参考的草稿，人类在关键节点用交互节点挑选和微调，既保证创意表达，也维持高产出效率。

交互节点是这套流程的核心粘合剂。它们通过 交互契约 描述人工需要完成的动作（如从候选集中选图或评分），通过 候选集 提供 AI 的多种建议，再将 输出映射 为结构化数据供后续节点使用。交互节点还结合 SLA 与策略，自动处理超时和低风险场景，实现人机协作的最佳平衡。在需要大规模生成分镜或剪辑方案时，系统支持批量操作并根据 AI 反馈一键再生成，设计师无需手动逐张筛选，大大提高了效率。

智能审批与审查减负

随着 AI 能力增强，审查流程也可以更加智能化。借鉴智能内容管理系统的经验，企业在采用 AI 内容管理后，资产发现和管理效率显著提升。AI 可以自动解析资产属性，预测是否需要人工审核，并通过智能通知提醒相关人员。在高风险或 AI 信心不足的情况下，再引入人工节点，确保合规安全。将这种动态审批思路融入平台，通过策略控制和模型置信度判断，最大程度减少人工审核次数，同时保持对高风险内容的严格把关。

综上所述，平台将灵活编排、结构化数据和可视化流程相结合，并通过四步流程与交互节点设计，实现创意团队与 AI 的高效协同。这不仅是功能的叠加，更是一种理念的融合：让 AI 做擅长的批量生成和规则执行，让人类做需要理解和创造的决策，并通过结构化数据和可视化工具让两者协同无缝衔接。

技术架构

1. 整体架构概览

平台采用分层结构和模块化设计，以保障可伸缩性和安全性。主要组件包括：

前端界面：使用现代 Web 框架（React 或 Vue）搭建，包含工作流编排器、任务收件箱、交互面板、资产库和数据看板。通过 WebSocket 实现实时更新。
网关与鉴权：提供统一的 API 网关并集成 OAuth2/SSO，实现租户隔离和用户认证。细粒度权限控制确保数据安全。
工作流编排器：核心服务，解析声明式工作流（JSON/YAML），构建 DAG，调度自动任务和交互任务，管理状态机、依赖关系和重试逻辑。
任务执行器：负责具体任务的运行，包括 AI 调用、转码、字幕生成等。采用消息队列（Kafka/RabbitMQ）分配工作，支持横向扩展。
数字资产管理与索引：使用云对象存储（如 AWS S3）保存原始和派生文件，关系数据库保存元数据，全文搜索引擎（如 Elasticsearch）和向量数据库支撑检索与相似度比对。
事件与日志系统：集中记录系统事件、审计日志和指标，支持追溯和监控。
AI Orchestration：统一管理外部或内部的 AI 服务，根据任务类型调度合适的模型，提供统一的接口和错误处理。

2. 编排引擎与任务运行

工作流编排器的核心是状态机：每个节点从 “待执行” → “进行中” → “完成/失败/重试”，并可能存在 “审批中”“超时”等中间状态。系统根据节点类型决定执行方式：

对于自动节点，编排器直接将任务投递到执行队列；
对于交互节点，则生成互动任务并通知指定用户；
对于分支或循环节点，编排器根据条件或策略决定下一步。

所有节点和任务都必须幂等：同一个任务重复执行结果应一致，以支持重试机制。在大批量处理中，编排器可以划分任务分片，实现并行处理和负载平衡。

3. 素材管理与检索

所有文件都存储在云对象存储中，采用目录隔离和访问策略保证安全。元数据存储在关系数据库中，搜索索引用于对标题、描述和标签做全文检索。相似度检索则使用向量数据库，支持按照图像特征或文本嵌入查找相似素材。权限控制渗透到资产层，每个版本都记录上传者、使用范围和授权期限，系统在调用前进行检查。

4. AI 调用与扩展机制

AI 调度组件通过统一接口与多个模型交互：脚本生成（如使用 GPT-4）、分镜图生成（如扩散模型）、视频合成引擎、语音识别服务等。模型既可以托管在云端，也可以通过第三方 API 调用。平台通过插件机制管理不同模型的接入，插件声明输入输出格式和使用的参数，允许管理员在不影响其他部分的情况下替换模型或增加新的算子。

5. 安全、合规与多租户

作为 SaaS 平台，必须保证各租户数据隔离。系统在数据库和对象存储中按 tenant_id 分区，并在应用层检查权限。所有通信通过 HTTPS，静态文件加密存储。平台支持角色和权限管理，自定义审批流程，及时更新权限；此外还需要遵循 GDPR 等法规，支持数据可删除和匿名化处理。合规模块内置版权、商标和 NSFW 检测，避免违规内容发布。

实施建议

起步阶段采用模块化单体

虽然微服务允许独立部署和弹性扩展，但小团队在早期维护分布式系统会承担较高的复杂度和运维成本。因此推荐在项目初期采用 模块化单体：在同一代码仓中划分清晰的领域模块（工作流、资产管理、用户权限等），统一部署。随着业务增长，可以逐步将计算密集型或访问密集型模块（如 AI 推理）拆分成独立服务，无需推翻原有架构。

强调扩展性与开放性

平台应提供标准化 API（REST 或 GraphQL），支持外部系统触发工作流和查询状态；支持 webhook 在关键事件发生时通知客户系统或集成的业务平台。此外，设计插件机制，让开发者可以创建自定义节点，以接入新的生成模型、分析工具或内部系统。

监控与运营

为了保障 SLA，系统需要完善的监控和告警：采集任务执行时长、错误率、重试次数、人工互动时长等指标；构建可视化看板帮助运维人员发现瓶颈。日志和事件的集中化有助于排查故障和审核合规性。

结语

打造一个灵活、可扩展、可审计的视频工作流平台，是将 AI 从单点能力提升为团队“生产力引擎”的关键。本方案从产品需求出发，强调在每个关键环节引入人机协同，避免 AI 黑箱化，同时通过工作流编排、资产管理、插件化模型和细粒度权限控制来保障效率和治理。随着内容产业的规模化生产不断深入，这样的平台将成为企业打造品牌内容的核心基础设施。