Agent或许是打开短剧的“钥匙”
两个百度高优先级的项目,短剧与Agent终于在十月碰撞出了火花。
光子星球日前独家获悉,10月14日,百度短剧上线Agent对话功能。在正常的点赞、评论区外,另设“进入聊天“按钮,进入后用户可单独与剧中主要人物对话、互动。
(截自百度App)
该功能在百度App有三个入口,首页搜索推荐、二级入口视频的推荐栏和短剧栏。截至目前,Agent功能仍在测试中,尚未覆盖百度App内全部短剧,仅部分热门短剧可刷到。
(截自百度App)
在此次新功能前,百度其实已经在评论区测试过Agent。“AI果郡王”“AI浣碧”“AI吴用”等角色频繁出现在短剧评论区,发表评论的同时也获得用户的点赞和回复,官方将其定位为“评论区著名玩梗艺术家”。
不同的是,新上线的Agent功能,由单个的角色Agent升级为多角色Agent,用户可实时、同时与短剧中多个角色进行对话。
延续评论区、弹幕形式,“Agent+短剧”创造了一种新的内容消费,其创造的价值可能要超过短剧本身。分发到短剧的Agent有望作为生态中的一块拼图,补齐百度内容生态的短板。
今年早些时候,百度App为短剧专门开设了二级入口,到现在测试Agent新功能,仅过去不到四个月。
据光子星球了解,短剧在百度内部项目支持级别非常高。前百度资深副总裁、MEG负责人何俊杰今年一季度OKR中,短剧作为O1的第三个KR出现。百度信息分发平台总经理、百家号负责人李小婉在一、二连续两个季度中,涉及短剧的KR多达五个。
Agent则是继“AI原生应用“后,百度重押的未来。在近期百度新一轮干部轮岗的内部信中,李彦宏曾多次提到“智能生态”一词,对Agent的重视度可见一斑。
因此,对百度而言“Agent+短剧”,基本等于“强强联姻”。
可以预见的是,在百度入场后,红果、抖音、B站等具备评论区内容挖掘空间的选手,也会陆续跟进,“Agent+”也将变成基建式的功能。
据悉,百度内部把“短剧+Agent“的功能称之为“边看边聊”。
用户在短剧页面点击“进入聊天”选项后,就会自动进入到与角色对话界面。在不影响视频播放的前提下,用户可以与短剧中的主要角色对话。
(截自百度App)
光子星球做了测试,刚进去,就触发了角色的对话,亮点是每个角色都保持了在短剧中的人设,不用文字说明和前情提要就能自然地带入说话的语境。即使是经过了多轮对话,人设也没“崩”。
此外,三、四个角色同时对话,也没有出现明显的延迟感,甚至对话一开始因为对话刷屏过快,只能“见缝插针”。无论是使用官方提示词还是自发提问,并未出现过多“驴唇不对马嘴“的现象。刷过去的短剧,下次重新进入对话框,仍能看到之前的对话记录,再续上聊天也没压力。
测试过程中,光子星球发现,目前只有几部热门短剧配备了新功能,说明该功能尚处灰度测试阶段。
考虑到百度短剧的体量,大概率要具备自动识别、生成多Agent角色的能力。前期,大模型得学习处理大量短剧数据,涉及到如何切分剧情、分离角色等等,这将占据大部分时间。生成多Agent,除了Agent基本的一致性、延迟性、记忆力问题,还要考虑多Agent可能出现“打架”“死机”的情况。
如果是持续在“边看边聊”中产生对话,也许要思考对话轮次增长后,角色是否会出现重复性回答情况。而且短剧测试数量一旦放开,能否维持住现在的角色识别和匹配率,毕竟有了短剧情境,观众最怕“出戏”。
在功能上,还有很大的拓展空间。目前,用户与用户彼此隔离,用户进入聊天界面,只能看到Agent与Agent以及自己与Agent的聊天。借鉴评论区的用户互动,未来也可以考虑拆掉用户与用户之间的“藩篱”,进一步创造“在场”和“一起看剧”的沉浸感。
如果抽离短剧这个前提,仅仅是智能体对话,熟悉感迎面扑来。像国外的GPTs、Character.AI(以下简称C.AI),国内的星野、猫箱以及各类AI助手中的智能体,皆是此类代表。
上述所提到Agent对话应用共同特点是缺乏场景,GPTs已经宣告破产,AI助手们也不再专门开发布会高调宣传,C.AI、星野、猫箱访问量虽然还在攀升,但卡在了使用时长上。9月份数据显示,C.AI的人均使用降到了14分钟。
拥有场景的好处在于,用户不需要被动地适应Agent,提前了解Agent的性格特征,强迫用户自我带入机器的语境中去对话,而是身处于环境中,主动地去触发和使用一些功能。
为Agent找场景这件事儿,国内一些厂商目前已经做了些尝试。微博、B站、快手、小红书等平台,评论区经常有官方或第三方AI助理,主要起到总结概括、生成图片和解答问题等“功能性”作用。
目前出现的问题也不少,核心在于无法把握情感人设与执行助理任务之间的尺度。当Agent在不合时宜的场合下展示幽默,不仅没有活跃评论区,增强用户黏性,反而造成了困扰。
回到短剧,或许是一片“技术+场景+题材“结合的实验地。
题材上,打破常规、天马行空的短剧与现阶段Agent发展的早期阶段十分契合,偏娱乐化的场景本身容错率高,给予技术测试的空间也更大。同时,Agent技术的运用也为逐渐走向“内卷”的短剧市场带来了新的增量。
光子星球发现,观看短剧的用户表达欲十分强烈,随着剧情发展,情感也随之变化,可谓之不吐不快。有看剧经验的人知道,光吐槽还不够,还得找个“看剧搭子”一起吐槽。这些都留在了评论区,其弊端很明显,滞后性很强,前一个用户的发言发出去要等很久才能收到点赞和回复,一来一往就有很长的时间差。
现在,Agent能即时响应用户互动,且句句有回应,将有助于提升用户参与感。
现实确实如此,当我们试着把评论区的留言发给Agent的时候,几乎是刚发布就得到了回应。几个角色光环加持的Agent除了执行回答这一基本任务,还用语气词、表情包、玩梗,给用户提供额外的情绪价值。
(截自百度App)
营造沉浸陪伴感和提供高情绪价值,对短剧用户可以说是对症下药。短期内,从指标上看到的可能是,短剧完播率上涨,对话轮次翻倍增加,使用百度App的时长增长。长期来看,用户黏性或许也将向短剧付费和商业变现方向转化。
相较于冰冷的客服,自带角色属性的Agent更容易与人建立情感联系,这为其挖掘潜在的运营价值奠定了基础。从某这意义上,“Agent+短剧”提供了一种“非工程化”的私域营销玩法,Agent对话区亦可以承接流量和话题活动,基于Agent在对话中对用户的了解,以用户更易接受的方式来传递。
当然,Agent也可以在平时的对话中去主动洞察和捕捉用户的需求,匹配和推荐用户所想要的消费内容。基于此,未来,大模型+Agent或许是打开短剧的“钥匙”。
一个看似不起眼的创新,掀起的也许是惊涛骇浪。
时间回到2005年,彼时Youtube上传了第一条视频《Me at the zoo》,只有一个光秃秃的网页,用户想要评论还要跳转到另一个页面。
当时没有人觉得奇怪,也没有人把评论区与视频播放量建立联系。直到Youtube于2006年上线评论和订阅功能,补全了视频社区核心互动和信息分发机制,才惊讶地发现“加了评论区后,YouTube的视频播放量竟然翻了两倍”。
归根结底是背后评论区所创造的巨大消费价值,评论区中的点赞、分享、互动重塑了用户与用户、用户与创作者和用户与社区三者间的关系。当某个视频评论区出现了精彩、有趣或有深度的评论时,这些评论可能会被用户分享到其他社交平台上,吸引更多的人前来观看视频。
这就像是一个无形的推广渠道,为视频带来了更多的流量和曝光度,用户爬楼、驻足,以及花费在视频上的时间也越来越多。
沿着这条逻辑,我们能发现抖音、小红书上评论数量超过点赞数的例子比比皆是。在评论区被折叠的点赞和回复,动辄成百上千,大家也乐此不疲地在每个评论区下面疯狂地Q其他的博主和用户。
到了B站,不光有评论区还有弹幕,二维的评论变成为了共时、共时空的三维评论,其中不乏有可以称之为“网络景观”的名场面。例如在一声沉重的“悠悠苍天,何薄于我”中,创造了870万弹幕送别诸葛亮的记录;满屏“如果能活着出去,万水千山,你愿意陪我一起去看吗”的弹幕,梦回狐妖小红娘的王权富贵篇。
有网友会收集弹幕,也有人定期来打卡留念。这些都证明,评论区本身就可以作为内容来消费,有些情况下,其价值甚至超越了视频内容本身。
站在这个视角来审视“Agent+短剧”,其所创造的也是一种新形式的评论区。在三维弹幕的基础上再往前走一步,它是一种新的内容供给方式,没有时间、空间限制,也没有输入长短、表达符号的限制。它也是一种共创的消费内容,既包含短剧创作者,也包含Agent与消费用户。随着不断地分享,外溢的价值也将越来越大。
对于有场景但内容生态相对较弱的百度来说,不失为一个弯道超车的机会,靠在短剧中分发Agent来增加内容供给,盘活整个内容生态。在大模型时代,盘根错节的百度App生态也可能抽出新枝芽。
不止是短剧和视频,当评论区的价值被再次发掘,“Agent+”将成为标配。
文章来自于微信公众号 “guangzi0088”,作者“郝鑫”
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0