OpenClaw+DeepSeek+Seedance2.0自动视频生成方案

核心诉求为：了解如何组合使用这三个工具，实现一个能够的系统或工作流。用户关注的重点是“自动化”，意味着从触发到最终视频产出的整个过程应尽可能少地依赖人工干预，并希望获得具体的配置和使用方法指导。此需求并非单一工具的简单使用，而是一个需要将和串联起来的综合解决方案。。OpenClaw 是开源的自主智能体框架，需进行主动性配置以实现自动化触发。heartbeatwebhook在 OpenClaw 的技

永远的菜鸟

1685人浏览 · 2026-03-29 00:58:56

永远的菜鸟 · 2026-03-29 00:58:56 发布

用户问题解构

核心诉求为：了解如何组合使用 OpenClaw、DeepSeek 和 Seedance 2.0 这三个工具，实现一个能够自动化生成视频的系统或工作流。用户关注的重点是“自动化”，意味着从触发到最终视频产出的整个过程应尽可能少地依赖人工干预，并希望获得具体的配置和使用方法指导。

方案推演

此需求并非单一工具的简单使用，而是一个需要将 “智能体（Agent）”、“推理/任务规划模型” 和 “多模态生成模型” 串联起来的综合解决方案。根据参考资料，我们可以将系统划分为三个阶段，其核心逻辑与组件功能如下：

阶段	核心任务	负责组件	功能简述
1. 任务理解与规划	解析用户指令，拆解生成视频所需的步骤，并调用工具。	OpenClaw (Agent)	作为系统的“大脑”和“调度中心”，负责主动管理流程、调用其他模型和服务，并维持状态。
2. 内容生成与处理	生成视频脚本、旁白文案或处理文本信息。	DeepSeek (LLM)	作为文本内容生成的核心，根据 OpenClaw 的指令完成创意文案、分镜脚本等文本内容创作。
3. 视频合成	将文本描述转化为视听内容，并最终合成视频。	Seedance 2.0 (多模态模型)	作为系统的“创作双手”，负责根据文本提示词（Prompt）生成视频片段、图像，并可整合音频，完成最终视频合成。

整个自动化流程的抽象工作流为：用户提出视频需求 → OpenClaw 解析并规划任务 → 调用 DeepSeek 生成脚本/描述 → 调用 Seedance 2.0 生成视频 → 返回结果。

配置与使用方法详解

一、核心组件准备与配置

1. OpenClaw 配置 (智能体中枢)
OpenClaw 是开源的自主智能体框架，需进行主动性配置以实现自动化触发。

# 核心配置文件示例 (例如 config.yaml 或 SOUL.md 的一部分)
agent:
  name: "Video_Producer_Agent"
  # 启用心跳(Heartbeat)机制，实现周期性主动检查任务队列
  heartbeat:
    enabled: true
    interval: 60 # 检查间隔，单位：秒
  # 配置Webhook端点，接收来自外部的任务触发（如N8N工作流、用户API请求）
  webhook:
    endpoint: "/webhook/new_video_task"
    secret: "your_webhook_secret"
  # 定义人格和技能，指导其行为模式
  identity: |
    你是一个专业的视频制作AI助理。你擅长将复杂概念转化为生动的视频脚本，并协调DeepSeek和Seedance工具完成自动化视频创作。你的沟通风格清晰、有条理。
  skills:
    - "video_script_planning"
    - "call_deepseek_api"
    - "call_seedance_api"
    - "task_status_management"

主动性实现：通过 heartbeat 配置，OpenClaw 可周期性地检查数据库或消息队列中的新任务。同时，配置 webhook 允许外部系统（如N8N自动化平台）主动向其推送任务，这是实现自动化流程集成的关键。

2. DeepSeek API 接入 (内容生成引擎)
在 OpenClaw 的技能配置中，需要集成 DeepSeek 的 API 以用于内容生成。

# OpenClaw 内部调用的一个技能函数示例 (call_deepseek_api)
import requests
import json

def generate_video_script(topic: str, duration: str, style: str) -> dict:
    """
    调用 DeepSeek API 生成视频分镜脚本。
    Args:
        topic: 视频主题
        duration: 视频时长 (如 "1分钟")
        style: 视频风格 (如 "科普解说", "产品宣传")
    Returns:
        包含分镜标题、画面描述、旁白文案的JSON对象
    """
    api_url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
    api_key = "YOUR_DEEPSEEK_API_KEY"
    
    prompt = f"""你是一个专业的视频脚本作家。请为一段{duration}的{style}风格视频创作分镜脚本。
主题是：{topic}。
请以JSON格式返回，包含以下字段：
1. `video_title`: 视频标题。
2. `scenes`: 一个列表，每个元素是一个分镜对象，包含 `scene_number`(序号), `visual_description`(画面描述), `narration`(旁白文案)。
"""
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    data = {
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "temperature": 0.7,
        "response_format": {"type": "json_object"} # 要求返回JSON
    }
    
    response = requests.post(api_url, headers=headers, json=data)
    result = response.json()
    
    # 解析返回的JSON内容
    script_json = json.loads(result['choices'][0]['message']['content'])
    return script_json

功能说明：此代码封装了调用 DeepSeek 模型生成结构化视频脚本的能力。OpenClaw 在规划任务后，会调用此函数获取视频的“蓝图” 。

3. Seedance 2.0 API 接入 (视频合成引擎)
同样，需要在 OpenClaw 中集成 Seedance 2.0 的调用能力。

# OpenClaw 内部调用的另一个技能函数示例 (call_seedance_api)
def generate_video_by_scene(scene_description: str, narration_audio_url: str = None) -> str:
    """
    调用 Seedance 2.0 API，根据单场景描述生成视频片段。
    Args:
        scene_description: 详细的画面描述文本
        narration_audio_url: (可选) 该段画面的旁白音频URL，用于音画同步
    Returns:
        生成的视频文件的云存储URL
    """
    api_url = "https://api.seedance.ai/v2/generate"
    api_key = "YOUR_SEEDANCE_API_KEY"
    
    # 构建请求载荷，包含视频生成参数
    payload = {
        "prompt": scene_description, # 核心：画面描述提示词
        "model": "seedance-2.0-pro",
        "duration_seconds": 5, # 单镜头默认时长，可根据脚本调整
        "resolution": "1080p",
        "style_preset": "cinematic", # 风格预设
        "audio_track_url": narration_audio_url # 传入音频实现音画同步
    }
    
    headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
    
    response = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload)
    result = response.json()
    
    if result['status'] == 'success':
        return result['data']['video_url'] # 返回生成视频的地址
    else:
        raise Exception(f"Seedance generation failed: {result.get('error', 'Unknown error')}")

功能说明：此函数负责将文本描述（来自 DeepSeek 生成的脚本）转化为视频片段。通过 audio_track_url 参数，可以实现旁白与画面的精准同步，提升视频质量。

二、自动化工作流搭建

单一的工具调用不足以实现“自动化”，需要将上述组件串联成一个完整的工作流。推荐使用 N8N 这类低代码/无代码自动化工具作为“流程胶水” 。

# N8N 工作流概念节点示例 (可通过UI配置，此处为逻辑描述)
Workflow: “自动化视频生成”
触发节点:
  - Webhook节点: 监听外部请求（如用户提交表单），接收 `video_topic`, `style` 等参数。
处理节点1:
  - HTTP Request节点: 将接收到的参数转发至 OpenClaw 的 Webhook 端点 (`/webhook/new_video_task`)。
处理节点2 (在OpenClaw内部逻辑中):
  - OpenClaw 解析任务，调用 `generate_video_script` 函数（使用DeepSeek）。
  - OpenClaw 收到脚本后，遍历 `scenes` 列表，为每个分镜循环调用 `generate_video_by_scene` 函数（使用Seedance）。
  - OpenClaw 将所有生成的视频片段、音频进行剪辑合成（可调用额外剪辑API或使用Seedance的高级功能）。
处理节点3:
  - OpenClaw 将最终视频的URL通过HTTP回调通知N8N。
输出节点:
  - N8N 通过 Email / 钉钉/ 飞书机器人 将视频链接发送给用户，或保存至云盘。

工作流优势：N8N 负责流程触发和最终通知，而 OpenClaw 作为核心 Agent 负责复杂的、多步骤的推理与工具调用决策，实现了职责分离和高度自动化。

三、完整运行示例场景

场景：自动化生成一个“量子计算科普”的1分钟科普视频。

任务触发：用户在Web表单输入主题“量子计算简介”，选择风格“科普动画”，提交表单。表单数据发送至N8N的Webhook节点。
任务派发：N8N 将任务参数 {“topic”: “量子计算简介”, “style”: “科普动画”} 以 HTTP POST 请求发送给已配置的 OpenClaw Webhook。
智能体规划与执行：
- OpenClaw 收到任务，激活其“视频制作助理”人格，开始规划。它首先调用 generate_video_script 技能，将参数传递给 DeepSeek API。
- DeepSeek 返回一个结构化的JSON脚本，例如包含3个分镜：1) 什么是量子比特（画面：抽象球体叠加），2) 量子纠缠概念（画面：两个相连粒子），3) 量子计算机的应用前景（画面：未来数据中心）。
- OpenClaw 接收脚本，然后按顺序为每个分镜的 visual_description 调用 generate_video_by_scene 技能，将文本提示词发送给 Seedance 2.0，并可能将旁白文本先转为音频后传入。
- Seedance 2.0 为每个提示词生成5-10秒的视频片段。
合成与交付：OpenClaw 收集所有视频片段和音频轨道，调用视频合成服务（或使用 Seedance 的序列生成功能）进行最终渲染。完成后，OpenClaw 将成品视频的URL通过N8N的回调URL返回。
通知用户：N8N 收到视频URL后，自动通过预设的渠道（如发送邮件或群消息）告知用户视频已制作完成。

通过以上配置和工作流，一个由事件驱动、完全自动化的“OpenClaw（调度）+ DeepSeek（编剧）+ Seedance 2.0（导演+制作）”视频生成流水线即告完成。这套方案的核心在于利用 OpenClaw 的智能体能力进行任务编排和决策，将大语言模型的内容生成能力与多模态模型的创作能力无缝衔接，并通过 N8N 等工具实现流程的自动化触发与闭环。