在做 AI 漫剧相关项目之前，我一直以为这是一个“把 AI 画画和文本生成拼在一起”的问题。
真正动手之后才发现：生成本身并不难，难的是把多个 AI 能力长期、稳定地跑在同一个系统里。
这篇文章不讨论效果对比，也不涉及模型参数，主要记录一次真实项目中，围绕多 AI 能力接入的踩坑过程，以及后来在工程层面做出的调整。
一、AI 漫剧不是单点能力，而是一条完整链路
从工程角度看，一个相对完整的 AI 漫剧流程通常包括：
剧情 / 对白生成（文本能力）
分镜拆解（结构化输出）
角色与场景生成（图像能力）
多轮修改、批量生成
失败处理、并发与限流控制
也就是说，这本质上是一个持续运行的流程系统，而不是“调用一次接口生成一张图”。
二、最早的做法：直接对接模型官方接口
项目初期，为了快速验证效果，我们采用了最直接的方式：
哪里需要能力，就直接对接对应模型的官方接口。
在 Demo 阶段，这种方式效率很高，代码也足够直观。
但随着流程逐渐变复杂，问题很快暴露出来：
不同能力返回结构不一致
条件分支逐渐增多
每增加一个步骤，维护成本明显上升
当流程开始拉长后，这种方式已经很难支撑持续迭代。
三、统一接入后的改善与局限
在意识到接口碎片化问题后，我们开始尝试通过统一接入方式来整合多种 AI 能力。
这一步带来的改善非常明显：
接入成本降低
不需要维护多套 SDK
更容易快速组合不同能力
在原型阶段和早期探索中，这类方式确实能显著提升推进速度。
但随着流程继续复杂化，一些新的问题又逐渐出现。
四、流程一旦变长，工程压力再次显现
当 AI 漫剧进入更接近真实使用的阶段后，系统开始面临新的挑战：
某一个步骤失败，后续流程全部中断
失败重试与兜底逻辑不断叠加
调整创作流程时，工程改动范围偏大
这时逐渐意识到：
问题已经不在“用哪种接入方式”，而在“系统结构是否合理”。
五、关键调整：先做工程抽象，再决定底层实现
后来我们在方向上做了一个重要调整：
先在工程层面对 AI 能力进行抽象，再决定底层如何实现。
也就是说，把每一个 AI 能力当作一个独立步骤，对业务层暴露统一接口，而不是让业务逻辑直接感知底层实现细节。
这样调整后：
业务层只关心“流程怎么走”
底层能力可以灵活替换
系统可维护性明显提升
这一步完成后，后续的流程调整成本大幅下降。
六、不同阶段下的方案适配思考
回头看整个过程，其实不存在“一步到位的最优解”：
直接对接官方接口，适合单点能力验证
统一接入方式，适合原型阶段能力探索
工程化抽象，更适合长期运行的创作型项目
真正关键的，不是选择哪一种方案，而是是否随着项目阶段及时调整工程思路。
七、给 AI 漫剧开发者的几点真实经验
如果你也在做类似项目，有几点经验非常值得提前注意：
Demo 跑得通，不代表系统能长期运行
流程稳定性往往比单次生成效果更重要
模型和平台都会变化，但系统结构不应频繁推翻
越早做工程抽象，后期改动成本越低
这些问题，通常只有在项目真正“跑一段时间”后才会暴露。
结语
从这次实践来看，AI 漫剧真正的挑战，并不在生成能力本身，而在于如何以更低的工程成本，把多种 AI 能力长期、稳定地组织起来。
当系统结构足够清晰，底层实现才能真正做到可替换、可演进，这也是 AI 漫剧项目能够持续推进的前提。
