RouterBase 媒体生成
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技能介绍
要解决的实际问题
当 Agent 需要调用不同模型生成图像、音频、语音或视频时,硬编码对接多家供应商 API 会导致工作流迅速膨胀。本技能引入 RouterBase 网关抽象,旨在为媒体生成任务提供统一的规划与实现策略。
技能的工作方式
- 需求分类与规划:在发起请求前,明确媒体类型、输出格式、尺寸限制与安全要求,并判定该任务是同步返回还是需要轮询的异步作业。
- 接口与状态管理:设计标准化的请求模式(request schemas),设定重试上限与幂等性行为,并统一约定生成文件的存储方式。
- 隐私与日志策略:默认不将
prompt文本、生成 URL 或二进制资产写入永久日志,除非用户明确要求保留,以此保护数据隐私。 - 异常路径测试:在上线前,至少需要跑通成功生成、供应商报错、请求超时以及无效输入四种测试用例,确保流程能准确定位故障原因并判断重试是否安全。
适用边界与注意事项
- 该技能聚焦于工作流的架构规划,并非开箱即用的 UI 组件或后处理工具库。
- 异步媒体生成依赖工作流配合完善的状态管理机制。
- 开发者需严格遵循数据隐私约束,避免敏感信息泄露。
使用场景
- Agent需生成营销短视频,规划从请求视频生成接口到轮询异步任务结果的完整流程
- 多模态Agent要生成产品演示图,确定调用哪家图像模型并规范生成文件的存储路径
- 智能客服需合成语音回复,处理语音生成的同步请求参数并避免日志留存敏感prompt
- 内容平台Agent生成多语言音频,设计异步任务的重试机制和失败日志策略
适合人员
- 负责构建多模态Agent的后端工程师,需要设计媒体生成请求的统一调度方案
- 开发AI内容平台的技术人员,需要处理图像/音频生成的异步任务与资产存储问题
- 构建智能语音助手的工程师,需要在生成语音时避免敏感prompt被永久记录
- 维护Agent生成质量的测试工程师,需要验证媒体生成流程中的错误处理与重试安全性