このチュートリアルでは、VideoAgentワークフローを再現した実行可能なマルチエージェントパイプラインを構築し、ビデオ理解、検索、編集、再作成の中核となるエージェントパイプラインに焦点を当てます。まず、APIキーを必要としない軽量環境を構成します。意図パーサー、エージェントライブラリ、ツールルーター、グラフプランナー、そして実行グラフの欠落依存関係を修復するテキスト勾配最適化器を定義します。これらの計画コンポーネントを、FFmpeg、Whisperベースの文字起こし、シーン検出、キーフレームサンプリング、キャプション生成、クロスモーダルインデックス、検索、トリミング、ビート同期編集、最終レンダリングなどの実用的なビデオ処理ツールに接続します。チュートリアルの終了時には、ビデオに関する質問に答え、内容を要約し、ニュース形式の概要を生成し、自然言語の指示から編集済みビデオを生成できる完全なマルチエージェントビデオシステムが完成します。
構成段階では、VideoAgentランタイム環境（オプションのLLMバックエンド、作業ディレクトリ、パッケージインストールフロー、軽量な依存関係フォールバックを含む）を設定します。シェルコマンド、pipインストール、ファイルパス、環境検出のための共有ヘルパーレイヤーを作成し、Colabまたはローカル環境でノートブックがスムーズに実行されるようにします。また、OpenAI、DeepSeek、Anthropic、Geminiをサポートし、APIキーが利用できない場合は決定論的実行に安全にフォールバックする統一LLMラッパーを定義します。
次に、意図セット、エージェントライブラリ、グラフ計画メカニズムを定義します。意図セットには、音声抽出、文字起こし、リズム検出、シーン検出、キーフレームサンプリング、キャプション生成、クロスモーダルインデックス、ショット計画、ビジュアル検索、トリミング、要約、質問応答、ニュース概要、ビート同期編集、連結、レンダリングが含まれます。各エージェントには明確な説明、入力、出力、対応する能力タグがあります。意図パーサーはLLMまたは決定論的ルールを使用してユーザー指示を必要な能力セットに分解します。次に、ツールルーターがこれらの能力を満たすエージェントを選択し、グラフプランナーが各エージェントの入力を他のエージェントの出力から供給する実行グラフを構築します。また、LLM駆動のグラフプランナーもオプションで利用可能で、動的にエージェントグラフを設計できます。
最後に、テキスト勾配最適化器を使用して実行グラフの欠落依存関係を修正し、計画の実行可能性を確保する方法を示します。システム全体により、自然言語の指示から複雑なビデオ編集タスクへの完全自動化が可能になり、ビデオ処理の敷居を大幅に下げます。