MOOTION · AUTOFLOW
Mootion Autoflow：让多智能体视频创作更易理解
通过角色分工、明确的交互状态和渐进式反馈，让创作者理解生成过程，并保留对关键决策的控制。
设计背景
视频生成涉及规划、配置、脚本、分镜、动画和编辑等多个环节。这个案例聚焦于如何呈现各阶段的进展，以及如何让用户在生成流程中调整关键参数。
01 / 智能体工作流
多智能体工作流中的用户控制
让 AI 配置视频生成参数，同时让用户始终掌握关键决策。
- 基于意图的配置AI 智能体根据用户意图，自动配置视频生成所需的关键参数。
- 清晰的交互状态通过视觉差异区分可编辑与锁定状态，让用户明确知道何时可以介入。
- 可见的生成进度以“思考中”等明确的系统状态，呈现长时间生成任务的进展。
- 保留调整窗口提供短暂的调整时间，让用户能够覆盖 AI 的决策，而无需中断生成流程。
02 / 多智能体协作
基于角色分工的多智能体工作流
将等待转化为可观察的进展。
- 专业角色分工由不同智能体分别负责规划、脚本撰写、分镜、动画和编辑。
- 对话式活动流通过对话式活动流逐步展示中间成果，让用户在生成过程中持续了解工作进展。
- 持续的进度感知使生成过程更易理解，并让用户持续感受到任务正在推进。
Autoflow 改版~30% → ~60%改版后的视频完成率
05 / 进度与反馈
骨架屏与渐进式内容呈现
在生成过程中及时提供反馈。
- 即时反馈使用骨架屏保持布局稳定，并在内容生成期间提供即时反馈。
- 渐进式呈现随着内容生成逐步展示结果，无需等待整个响应完成。
- 支持长时间任务对于耗时较长的任务，清楚说明延迟，并允许用户继续处理其他工作。
