导读：知名风险投资机构a16z最新发文指出，随着视觉大模型、工具使用代理和生成模型的成熟，2026年将成为"AI代理视频编辑"的转折点。

2025年，被业界普遍认为是"视频之年"。 AI生成的广告开始大规模进入主流视野，初创公司的宣传视频在网络上获得了数百万次的观看量，视频播客和访谈类内容呈现出爆发式增长态势。视频，已经成为人们学习知识、品牌营销和社交连接的核心媒介形式。

然而，在这些光鲜亮丽的成果背后，隐藏着大量不为人知的辛勤工作。创作者可能需要将90分钟的原始素材剪辑成3分钟的视频短片，而且，需要在后期制作中修正拍摄时的灯光和音频问题，还需要花费大量时间寻找合适的背景音乐和音效，工作量之大，可想而知。

在视频制作领域有一个广为流传的经验法则：创作者通常需要将80%的时间和精力投入到编辑环节，而实际拍摄或生成素材只占20%。 制作一段精美的视频，往往是一个漫长而乏味的过程，而且只有少数人能够将其做到完美的"品味"。这一层层的高门槛，将许多有创意想法的人阻挡在高质量视频制作的大门之外。

那么，为什么能够降低视频制作门槛的产品还没有大规模出现呢？a16z在文章中指出，近期出现的三项技术突破，为AI视频编辑代理的发展扫清了道路。

第一，能够处理大规模视频内容的视觉模型。Gemini 3等视觉模型可处理长达1小时的视频，能生成带时间戳的标签、寻找特定时刻或总结内容；

第二，模型现在可以使用工具。Claude已能使用Blender等复杂工具，代理可实际执行操作；

第三，图像和视频生成模型的质量显著提升。图像和视频生成模型质量大幅提升，实拍素材与AI生成内容相结合的混合型工作流程成为可能。

基于这些技术突破，接下来，AI视频编辑代理将能够承担以下五类主要任务：

1. 素材处理（Process）

无论是在拍摄还是生成视频，最终得到的素材往往远超实际所需。以电影或电视剧为例，每个场景可能有数百个"镜头"需要筛选。整理所有这些素材、组织内容并决定取舍是一个巨大的挑战。像Eddie AI这样的产品，现在已经可以处理数小时的上传视频，完成诸如识别A-roll与B-roll、处理多机位素材、比较不同镜头等任务。

2. 流程协调（Orchestrate）

假设，未来的视频都将包含某种AI元素，那么我们就需要能够协调所有模型的代理。比如，需要有一个代理能够生成图像、将图像发送到视频模型、然后将输出拼接在一起。Glif等平台，正在推出这种能够代表用户协调多个模型的代理产品。

3. 细节润色（Polish）

修复细节往往决定了一个视频是从"好"迈向"优秀"的关键。但如果用户不是专业的视频编辑，可能会被大量小任务淹没。比如调整镜头之间的灯光、清除音轨中的噪音，或者删除采访中的口头禅（"嗯"和"啊"等）。Descript的Underlord代理，现在可以自动完成所有这些修改，直接交付最终版本。

4. 内容适配（Adapt）

当制作了一个优质视频后，通常会考虑让它触达更广泛的受众。比如将YouTube播客剪辑成不同竖屏格式的短片，发布到X、Instagram和TikTok等平台；甚至将视频翻译成其他语言并重新配音，以服务国际观众。Overlap等平台，可以允许用户设置节点工作流，来自动完成这些适配任务。

5. 优化提升（Optimize）

最终的目标，不仅仅是将手动任务替换为AI，而是构建具有"品味"的代理，让视频变得更好。人们雇佣专业视频编辑的原因在于他们能让作品呈现出最佳效果。他们花费数年时间学习各种技巧，从如何吸引观众、如何控制故事节奏，到如何运用音乐来调动观众情绪。这背后蕴含着数以千计的微决策。知名YouTuber Emma Chamberlain曾透露，她曾经需要花费30到40小时来编辑一段约15分钟的vlog视频。

试想一下，如果AI代理能够观看用户的素材、询问用户的目标，然后为用户制作几个版本的草稿供迭代改进，会是什么样子？

AI编辑代理，有望在未来数月和数年内显著提升我们所看到的所有视频的质量水平，同时也将极大提高视频内容的创作速度。2026年，我们将把编辑工作交给代理。

参考资料：https://www.a16z.news/p/its-time-for-agentic-video-editing