继 Vibe Coding 之后，南京大学、快手可灵提出了 Vibe AIGC。
生成式 AI 创作者正在从炼丹师升级到建筑师。
单纯依赖提示词抽盲盒的时代即将终结，一个由智能体编排驱动的 Vibe AIGC 新纪元已然开启。
过去，生成式 AI 是以模型为中心的参数竞赛，虽然画质越来越好，但用户始终被困在意图与执行的鸿沟中，像买彩票一样不断重试提示词。
这篇研究深入解析了 Vibe AIGC 这一新范式。
它主张将用户从繁琐的 Prompt 工程中解放出来，升级为提供高维 Vibe（氛围/意图）的指挥官。
系统通过 Meta Planner（元规划器）将抽象意图拆解为逻辑严密的工程步骤，指挥多个专业智能体协作完成任务。
这种从随机生成到逻辑编排的转变，让 AI 变得可控、可验证，为长流程、复杂的专业内容创作铺平了道路。
意图与执行的鸿沟困境
生成式 AI 走到今天，即使是最顶尖的模型，依然让人有一种在玩老虎机的错觉。
你脑海里有一部史诗级的电影画面，或者一张精准传达品牌调性的海报，但当你试图把这些想法传达给 AI 时，却不得不化身为卑微的提示词『工程师』。
我们在输入框里小心翼翼地敲下 4k、高画质、辛克莱风格、光影追踪，然后按下回车，祈祷模型内部的数亿个参数能恰好撞上我们想要的那个结果。
这种工作流本质上是不可持续的。
目前的 AI 发展主要遵循模型中心范式，大家都在拼命增加参数量、喂更多的数据。
虽然生成的视频画质越来越逼真，但在专业应用场景下，这层光鲜亮丽的表皮下掩盖不住一个核心矛盾：意图与执行之间的巨大鸿沟。
当一位导演需要制作一段视频时，他关注的是叙事节奏、镜头语言和情感张力。
而单一的端到端模型是一个黑盒，它无法理解让气氛再压抑一点具体意味着要把灯光调暗、增加特写还是改变剪辑节奏。
一旦生成的结果里校服款式错了，或者人物动作不连贯，用户往往束手无策，只能无奈地重新生成，把之前的工作推倒重来。
上图展示了这种演变：左侧是我们熟悉的传统痛苦模式，人工不断试错；右侧则是 Vibe AIGC 的未来图景，用户只需给出一个高维度的 Vibe，系统便会自动拆解、执行。
软件工程领域正在发生类似的事情，被称为 Vibe Coding。
在这个概念里，自然语言不再仅仅是代码的翻译器，而是构建系统的核心内核。
我们正在经历一个临界点。
仅仅把内容生成看作是一个单次推理问题已经不够了，必须把它看作是一个系统级的工程挑战。
这不仅是模型大不大的问题，而是如何组织和调度的问题。
未来的 AI 竞速，不在于谁的模型参数更多，而在于谁能更聪明地编排这些模型。
指挥官与元规划器的诞生
Vibe AIGC 的核心理念，是对用户身份的一次彻底重构。
在旧的范式里，用户是流水线上的操作工，在那儿不断调整参数。
而在新的范式里，用户升级为指挥官。
指挥官不需要知道如何砌砖，也不需要知道如何搅拌水泥，他只需要告诉系统：我要一座充满包豪斯风格、极简且压抑的建筑。
Vibe 不同于传统的 Prompt。
Prompt 是一次性的指令，充满了具体的约束。
而 Vibe 是一种连续的、多维度的潜在状态，它包含了审美偏好、功能目标和系统约束。
在 Vibe Coding 的语境下，自然语言的语义密度已经高到可以充当一种元语法。
AI 不再只是执行命令，它在解读项目的氛围，并自主做出决策。
这就引入了系统的大脑：Meta Planner（元规划器）。
当指挥官下达指令后，Meta Planner 接管一切。
它不是一个简单的路由器，而是一个拥有领域专业知识的系统架构师。
它会听取你那模糊的 Vibe，然后去查询它庞大的专家知识库，把这些感性的描述翻译成理性的工程语言。
比如，你告诉 AI 你想要一个希区柯克式的悬疑开场。
普通的 LLM 可能只会把这就当个关键词发给绘图模型，生成一张有人拿着刀的图片。
但 Meta Planner 会调用电影理论知识库，它知道希区柯克式对应着具体的视觉约束：它需要滑动变焦（Dolly Zoom）的运镜，需要高对比度的布光；在听觉上，它需要不协和音程的配乐；在叙事上，它需要基于信息不对称的剪辑节奏。
Meta Planner 将这些隐性知识显性化，把用户主观的审美直觉，转化成了客观、具体的执行脚本。
这直接解决了传统 AIGC 工具中常见的平均化平庸问题，也避免了因为理解不到位而产生的幻觉。
它是在构建下一个解决方案。
智能体编排的实战演练
有了蓝图，接下来就需要施工队。
这就是 Agentic Orchestration（智能体编排）登场的时刻。
Vibe AIGC 并不试图用一个模型解决所有问题，它信奉的是专业分工。
在之前的探索性研究中，研究人员已经尝试了这种分工模式。
以 AutoPR 为例，这是一个帮助学者将论文转化为『社交媒体』推广内容的系统。
在传统流程里，学者得自己总结论文、截图、写推文，手忙脚乱。
如上图所示，AutoPR 建立了一个多智能体协作系统。
它有专门负责逻辑起草的 Agent，有负责视觉分析的 Agent，还有负责文本润色的 Agent。
它们各司其职，又相互配合，把一篇枯燥的 PDF 变成生动的推广内容。
再看看视频生成领域。
AutoMV 是一个专门生成音乐视频（MV）的系统。MV 的制作极其复杂，画面必须卡在音乐的节拍上，歌词的情绪要和视觉风格统一。
在 AutoMV 的架构中，编剧智能体根据音乐的节奏和结构起草剧本，导演智能体管理着角色的统一性，并协调各种视频生成工具。
如果生成的片段不符合预期，它不会盲目重画，而是会根据反馈调整工作流。
这种模块化的角色扮演结构，是处理长流程创意任务的关键。
同样的逻辑也应用在平面设计上。
Poster Copilot 不仅仅是生成一张图，它像一个真正的『设计师』一样思考布局。
它能把抽象的 Vibe 转化为具体的几何构图、配色方案和图层层级。
更重要的是，它允许用户进行人在回路的微调。这种设计展示了智能体如何填补人类模糊审美与严格设计规范之间的空白。
Vibe AIGC 的系统架构图景
当我们把视角拉高，会发现 Vibe AIGC 其实是在建立一种系统级语义熵减机制。
在传统模式下，从模糊意图到具体执行的熵减过程，全靠用户的大脑在转。而在 Vibe AIGC 中，这个过程被外化到了系统里。
这张架构图清晰地展示了整个流程。
最顶层是 Meta Planner，它接收自然语言，结合领域专家知识库，生成宏观的 SOP（标准作业程序）蓝图。
然后，这个蓝图被向下传递到算法层，自动配置工作流图结构。
Meta Planner 会遍历系统的工具库——这里面包含了各种基础模型、媒体处理模块和专用智能体。
它会根据任务的复杂度进行自适应推理：如果只是生成一张简单的图，它可能就配置一条线性的文生图管道；如果是制作长视频，它就会自动组装一个复杂的图结构，包含剧本拆解、角色一致性控制、关键帧渲染、插帧和后期特效。
关键在于，这个编排过程是可以被验证和纠错的。
在写代码时，编译器会告诉你哪里错了。
在 Vibe AIGC 中，虽然审美很难有标准答案，但通过将大任务拆解为小任务，系统可以在中间环节引入检查机制。
如果输出不符合 Vibe，指挥官只需要给出高层反馈（例如让张力更强一点），系统就会重新配置底层的逻辑，而不是简单地换个随机种子重来。
虽然 Vibe AIGC 描绘了一幅美好的蓝图，但我们必须诚实地面对眼前的挑战。
首先是著名的苦涩教训（Bitter Lesson）。
有人认为，只要模型足够大、数据足够多，模型最终会形成完美的世界模型，到时候这种复杂的编排层可能就显得多余了。
也许未来真的有一个全能的上帝模型。目前的看法是，意图与执行的鸿沟是当前模型规模不足的暂时症状，但在那个终极模型到来之前，Vibe AIGC 是我们跨越鸿沟的必经之路。
其次是控制的悖论。
从提示词『工程师』变成指挥官，假设的是用户都喜欢高层意图，不喜欢微操。
但很多专业创作者其实有着像素级的控制欲。把怎么做这一层抽象掉，可能会导致审美的同质化。
如果 AI 对 Vibe 的理解覆盖了人类独特的创意签名，那我们可能只是在批量生产平庸的艺术品。
还有一个棘手的问题是验证危机。
写代码错了就是错了，跑不通就是 bug。
但艺术创作是主观的，忧郁的氛围到底对不对，没有一个单元测试能跑出来。缺乏客观的验证预言机，递归的编排层可能会陷入审美幻觉。
而且，多智能体系统存在误差累积的风险，上游的一个小小的语义漂移，到了下游可能会变成灾难性的内容崩坏。
尽管如此，前进的方向是明确的。
学术界需要走出单纯比拼画质的误区，开始建立衡量智能体逻辑一致性的新基准。
我们需要的是创意单元测试，去评估一个多智能体系统能否成功地将复杂的 Vibe 拆解为逻辑自洽的工作流。
对于产业界来说，与其都在卷那个大一统的上帝模型，不如去开发专门化的微型基础模型。
我们需要懂电影理论的摄影师智能体，需要懂色彩心理学的调色师智能体。
只有建立了开放的智能体互操作标准，让不同开发者的 Agent 能够共享角色库和上下文记忆，Vibe AIGC 的生态才能真正繁荣。
未来的数字经济，不会建立在脆弱的单次推理之上，而是建立在可验证意图、长期一致性和真正人机协作的坚实地基之上。
参考资料：
https://arxiv.org/pdf/2602.04575
END
