KOL SPEECH LOOP

KOL 口播 Agent：不是多点几次生成，而是让它自己试、自己看、自己改

用户只负责设定方向和确认下一次迭代。一次迭代内部，Agent 会围绕同一个目标自动跑多轮：找玩法、选人设、写脚本、做成片、审查、总结，再决定下一轮重跑哪里。

01 / PRODUCT POSITION

我们要验证的不是“能不能生成 KOL 视频”

现有技能已经能生成视频。Loop 要验证的是：当结果不好时，Agent 能不能知道问题出在哪，并只重跑该重跑的部分。

1
Agent

一个专门做 KOL 口播的任务对象，长期围绕同类素材变好。

N
Iterations

用户看到的是一串迭代。每次迭代有一个稳定目标。

M
Loops

一次迭代里有多轮自动尝试。每轮可以全链路，也可以局部重跑。

✓
Checkpoints

每个关键节点先自审。不好就停在这里，不继续烧成片成本。

02 / CORE MODEL

迭代是用户可见层，Loop 是自动尝试，Checkpoint 是质量门

AGENT LOOP / 用户看到一串迭代 迭代 1 迭代 N 迭代 N+1 用户确认后才进入下一次迭代 创意基因升版发生在迭代之间 SINGLE ITERATION / 一次迭代里自动跑多轮 创意基因 目标 / 规则 / 能力组件 评价标准 / 运行边界 迭代内记忆 前序 Loop 的结论 Loop 1 找玩法 / 选人设 写脚本 / 做成片 可能停在脚本 Loop 2 读取记忆 只重跑薄弱部分 例如换主播 Loop N 继续接近 Goal 产出候选成片 或判断停止 每个 Loop 结束都写入迭代内记忆：通过点、失败点、下一轮重跑哪里 本次 Goal 前三秒吸引 卖点讲清楚 KOL 表现自然 达标或停止 未达标但还能救，就带着总结回到下一轮 LEGEND 墨蓝 = 本次设计焦点；暖灰 = 自动运行过程；Loop 可全链路，也可局部重跑。

最容易错的是把 Loop 当成固定流水线。KOL 口播不是每轮都必须重新找玩法、重新做人设、重新写脚本、重新出片；它应该先判断哪里坏了，再决定重跑哪里。

03 / CREATIVE GENE

创意基因不是 Brief，它规定 Agent 能用什么、怎么判断好坏

创意基因模块 KOL 口播里要写什么 它约束 Agent 什么
创意目标 面向某类玩家，做更像 KOL / UGC 的口播素材。 每次迭代只服务一个 Goal，目标不在中途漂移。
能力组件 项目玩法库、参考召回、人设选择、脚本生成、成片制作、自审。 Agent 不是瞎聊，它只能在被授权的能力里自动探索。
参考范围 项目素材、竞品 KOL、历史高表现脚本、主播库、玩法知识。 用户给方向和边界，Agent 去范围内找合适内容。
自审标准 前三秒吸引力、画文匹配、KOL 自然度、卖点清晰度、字幕可用性。 每个 Checkpoint 都有判断依据，不靠最后拍脑袋。
负向规则 假广告感、主播违和、脚本太广告、玩法卖点没讲清、字幕遮挡。 失败不是丢掉，而是变成下一轮避坑规则。
04 / CAPABILITY PACKS

能力组件要按 KOL 生产问题来封装

用户不需要看到底层是 API、MCP、模型还是脚本。用户只需要知道：这个组件能帮 Agent 解决哪一类生产问题。

第一批就够用的组件

  • 项目玩法库：让 Agent 知道游戏卖点、玩法机制和历史素材。
  • 参考素材召回：从项目素材、竞品 KOL、历史脚本里找参考。
  • KOL 人设 / 头像生成：选择或生成更合适的主播形象。
  • Hook 脚本生成：痛点直击、沉迷体验、行业槽点、剧情梗。
  • KOL 成片制作：生成主播视频、字幕、SRT、拼接成片。
  • 多模态自审：看脚本、主播、画面和字幕是否达标。

它们在 Loop 里怎么用

  • 玩法不清楚，就先调项目玩法库和参考召回。
  • Hook 弱，就只重跑脚本，不急着做成片。
  • 主播违和，就换人设或生成新头像。
  • 画面和文案错位，就重做方案或剪辑。
  • 字幕和节奏有问题，就只重做后处理。
  • 整轮总结后，才考虑更新下一次创意基因。
05 / CHECKPOINTS

一个 Loop 里面有多个 Checkpoint，不必等到最后才自审

CHECKPOINT 1 玩法 / 卖点

这个视频到底讲什么？卖点适合 KOL 口播吗？不适合就先换方向。

CHECKPOINT 2 KOL 人设

主播形象和语气是否匹配市场、脚本类型和情绪强度？

CHECKPOINT 3 脚本 Hook

前三秒有没有钩子？像不像真人会说？有没有说清游戏卖点？

CHECKPOINT 4 成片制作

画面和口播是否对得上？字幕是否可读？主播表现是否自然？

LOOP END 本轮总结

记录通过点、失败点和下一轮重跑范围。必要时只重跑局部。

06 / PRODUCT SURFACE

页面上不要暴露太多术语，但要让自进化被看见

页面区域 应该让用户看到什么 不要做成什么
迭代行 迭代 1、迭代 2、迭代 3，以及每次相比上次重点变了什么。 不要把每个内部 Loop 都放成顶部 Tab。
工作空间 按产物分组：参考输入、脚本方案、KOL 资产、成片、审查报告。 不要假装每轮都有完整研究、方案、成片。
Agent 记录 它如何判断、哪里没过、为什么只重跑某一段。 不要做成普通聊天框，也不要做成冰冷日志表。
创意基因 目标、能力组件、参考范围、自审标准、负向规则。 不要把它写成一次性 Brief 或历史总结。
反馈入口 用户反馈后，由 Agent 判断是单点修改，还是建议开启下一次迭代。 不要让用户自己先分类 edit / 迭代。
07 / FEEDBACK ROUTER

用户说的话，要先判断影响范围

KOL 口播里，用户不一定知道什么时候该修一条，什么时候该开新迭代。这里需要一个隐藏的分析能力来路由反馈。

更像单点修改

  • “这条字幕太小。”
  • “这条主播声音太低。”
  • “把这个视频的开头换一下。”
  • 处理方式：定向 edit，不改变创意基因。

更像下一次迭代

  • “这批整体都太像广告。”
  • “以后不要用这种夸张主播。”
  • “下一轮强化真实玩家吐槽感。”
  • 处理方式：整理为总结点，引导开启下一次迭代。

这层能力可以是技能、脚本或大模型判断。它的价值不是替用户做决定，而是把用户信号放到正确的位置。

08 / EVOLUTION TARGETS

进化不只发生在创意基因，也会反哺能力库

KOL 口播跑得多了，系统会同时看到三类问题：这一轮怎么改、这个 Agent 下次怎么更稳、底层能力是不是本身需要升级。它们不应该混成一个东西。

THREE EVOLUTION TARGETS / 从当前迭代到平台能力 迭代内记忆 下一轮自动尝试直接读取 例如：只重写 Hook Agent 创意基因 用户确认后进入下一次迭代 沉淀目标、规则、负向经验 能力升级线索 后台自动聚合，不让用户手动提交 例如：脚本技能反复失准 能力组件新版本 平台评估后发布 新 Agent 才默认使用 短期：当前 Agent 变好 不影响其它 Agent 中期：同项目可复用 项目 / 场景经验可被推荐 默认规则：已有 Agent 锁定创建时的能力版本；平台发布新版本后，新建 Agent 才默认使用新能力。 LEGEND 墨蓝 = 当前迭代里立刻可用；暖灰 = 需要用户确认或平台发布。

这能避免两个问题：单个 Agent 的经验不会污染全平台；但同类问题反复出现时，平台也不会让新 Agent 永远踩旧坑。

迭代内记忆

服务本次迭代的下一轮自动尝试。它改的是执行策略，不是创意基因版本。

创意基因升版

服务当前 Agent 的下一次迭代。用户确认后，经验才会变成新的规则。

能力库升级

服务未来更多 Agent。后台聚合问题，平台评估后再发布新组件或新技能版本。

09 / THE ONE SENTENCE

一句话版本

KOL 口播 Loop 的产品理念： 用户设定目标和边界，Agent 在一次迭代里自动做多轮尝试；每轮通过 Checkpoint 判断哪里没过，只重跑必要部分；迭代结束后把有效经验沉淀为下一次创意基因，并把通用能力问题留给平台能力库升级。