WeVisCut: The Whole Editing Room in One Agent From Narration to Long-Form Video
WeVisCut：从脚本到长视频的单一 Agent 编辑系统
🧭 长视频编辑 Agent 策略学习与蒸馏
Xidian University · WeChat Vision, Tencent Inc.
用离线反推编辑决策训练9B策略，在统一工具环境中逼近Claude Opus 5且token减少33倍
📌 工作参考价值（3 点）
- 从成品反推决策的 inversion + verified replay 管线值得借鉴：在推荐/广告的多步决策场景（如会话式推荐、创意生成）中，可以用线上成功案例反推隐式决策链，并通过回放验证构造高质量监督数据，训练小模型逼近大模型。
- 状态化 Agent harness（共享生产状态、工具反馈驱动决策与修复）可迁移到电商 Agent 架构，统一维护商品/素材/用户状态，支持多轮工具调用的一致性和自我纠错。
- 紧凑策略蒸馏思路：9B 模型达到大模型相当效果且 token 减少 33 倍，适合成本敏感的实时推荐/广告文案生成；通过任务特化监督而非通用多阶段工作流，显著降低推理成本。