TemplateCraft: Agentic Visual Template Generation
TemplateCraft：智能体驱动的视觉模板生成
🧭 多智能体视觉模板生成与反馈修订 ★ 深度解读
Peking University · Kuaishou Technology
多智能体系统将自然语言创意转化为可复用的客户端视觉模板，通过 Planner-Evaluator 反馈回滚与记忆提升生成成功率
📌 工作参考价值（4 点）
- 阶段级回滚机制：Evaluator 先定位最早需要修改的阶段（plan / material / effect workflow），再定向修订，只重跑下游阶段；在电商素材/广告模板生成流水线中可减少全量重试成本，避免单次失败就丢弃整个流程。
- 持久资产与用户输入分离：将 style reference 等持久资产打包进模板，用户只替换输入，显式要求生成并使用持久资产能提升跨输入风格一致性；生成式广告创意/商品模板可复用这一设计，把品牌视觉资产固化到模板内部。
- 长短期记忆配合小模型：Evaluator 使用长期记忆跨任务存储错误与修订轨迹，上下文接近阈值时压缩为摘要；这种 Reflexion 式经验复用让较小开源模型在复杂多阶段任务上逼近 GPT-4o Planner-only，适合生产环境控制推理成本。
- 模板级评测设计：TemplateBench 每个任务带 5 个固定测试输入，评估生成成功率、adherence、reusability 和跨输入风格一致性；可借鉴到推荐/创意生成场景，不只评单次生成质量，还要评模板或策略在不同用户输入下的泛化复用。