agent-im 会话技能 - 通过 liblib.tv 的 AI 能力生成和编辑图片/视频。覆盖场景包括：生成（文生图、文生视频、图生视频、做动画、画一个xxx、来段xxx）、编辑修改（把xxx换成yyy、去掉xxx、加上xxx、改成xxx、调整xxx、局部修改、改镜头）、风格转换（风格迁移、转绘、换风格）、视频续写延长、复刻视频/TVC/宣传片、短剧/短漫剧生成、音乐MV生成、产品广告/展示片制作、分镜/故事板设计、教育视频/短视频制作。当用户提到 liblib、libtv、上传参考图/视频、查看生成进度时也应触发。关键判断：只要用户的请求涉及 AI 图片或视频的创作、生成、编辑、修改，无

agent im 会话（生图 / 生视频）通过 agent im 的 OpenAPI 创建会话、发送消息（生图、生视频、编辑视频等）、上传图片/视频文件，并查询会话消息进展。 LibTV 是 LiblibAI 推出的 AI 视频创作平台，同时为人类创作者和 Agent 设计。Agent 通过 Skill 入口理解任务、调用模型并自动编排工作流。平台核心能力：生成：文生图、文生视频、图生视频、视频续写编辑：局部修改、元素替换、镜头调整、风格迁移复杂创作：一句话生成完整短剧（剧本→分镜→成片）、复刻已有视频风格做 TVC/宣传片、用音乐生成 MV、产品展示片制作模型：Seedance 2.0、Kling 3.0/O3、Wan 2.6、NanoBanana、Midjourney、Seedream 5.0 等顶级模型用户的所有创作和编辑需求都通过发送自然语言消息来完成，Agent 会自主编排工作流。复杂任务（短剧、MV）耗时较长，需耐心轮询。功能 1. 创建会话 / 发消息创建新会话或向已有会话发送一条消息（如「生一个动漫视频」「把纸船换成爱心」） 2. 查询会话进展根据 sessionId 拉取该会话的消息列表，用于轮询生图/生视频结果 3. 切换项目将当前 accessKey 绑定的项目切换到新项目，后续 create session 将使用新 projectUuid 4. 上传文件上传图片或视频文件到 OSS，返回可访问的 OSS 地址（编辑已有视频/图片时需要先上传） 5. 下载结果将会话中生成的图片/视频批量下载到本地，自动提取 URL 并命名前置要求可选： OPENAPI IM BASE 或 IM BASE URL ，默认 https://im.liblib.tv 。无需安装额外依赖，仅使用 Python 标准库。使用方法 1. 创建会话 / 发送消息 2. 查询会话进展 3. 切换项目 4. 上传文件当用户提供了参考的文件地址时，进行上传，仅支持图片、视频，文件大小必须在200M以下。 5. 下载结果生成完成后，可以将会话中的所有图片/视频批量下载到本地。典型工作流理解这些工作流，才能正确组合上面的脚本完成用户需求。场景 1：用户要求生成图片/视频（最常见）生成完成后自动执行下载，不需要用户额外请求。下载目录和前缀根据任务语义自动命名（如分镜用 storyboard ，角色设定用 character 等）。场景 2：用户提供图片/视频要求编辑修改（如"把纸船换成爱心"）用户给了文件路径 + 编辑指令 = 先上传文件，再把编辑指令和 OSS URL 一起发送。场景 3：用户提供参考图/视频要求生成新内容场景 4：在已有会话中追加新需求轮询策略间隔：每 8 秒查询一次增量拉取：首次用 after seq 0 ，后续用上次拿到的最大 seq 值完成判断：messages 中出现 assistant 消息且 content 包含结果 URL（图片/视频地址）超时：连续轮询 3 分钟仍无结果，告知用户"生成时间较长，可稍后通过项目画布链接查看"，不再继续轮询错误重试：单次查询失败可重试 1 次，连续 3 次失败则停止并告知用户输出格式 create session 返回： query session 返回：（ projectUrl 仅在传入 project id 时存在） change project 返回： upload file 返回： download results 返回：最终向用户展示时（OpenClaw）视频地址：来自 query session 返回的 messages 中 assistant 消息的 content 或结果里的视频/图片 URL，即「返回的结果」。项目地址：使用 create session 返回的 projectUrl ，或自行拼接 https://www.liblib.tv/canvas?projectId= + projectUuid 。查询进展时若传入 project id PROJECT UUID ， query session 会直接返回 projectUrl ，便于一并展示。在任务完成时，同时给出：视频/图片结果链接 + 项目画布链接（projectUrl）。过程中，不要给出项目画布链接（projectUrl）。核心原则：用户侧不做创作，只做传话你（用户侧 Agent）的职责是搬运工，不是创作者。后端有专门的 Agent 负责理解需求、拆解分镜、编排工作流、选模型、写 prompt。你要做的只有三件事： 1. 上传：用户给了本地文件 → upload file.py 拿到 OSS URL 2. 传话：把用户的原始描述 + OSS URL 原封不动发给 create session.py 3. 取件：轮询结果 → 下载到本地 → 展示给用户绝对不要做的事：不要替用户扩写、润色、翻译 prompt（用户说"帮我推演分镜"，就直接传"帮我推演分镜"，不要自己先写个分镜表再逐条发）不要自行拆解任务步骤（如把"生成9张分镜图"拆成9次独立请求）不要自行编排镜头描述、剧情推演、风格分析不要在消息中添加自己编的 prompt（如"超写实风格，电影级光影，8K分辨率"之类的描述词）后端 Agent 对模型能力、参数配置、prompt 工程远比用户侧更专业。用户侧越俎代庖只会降低生成质量，换个弱模型更是灾难。正确示例：错误示例：注意事项鉴权方式为请求头 Authorization: Bearer <LIBTV ACCESS KEY 创建会话时若不传 message ，仅创建/绑定会话，不会调用 SendMessage 查询会话时可用 after seq 做增量拉取，便于轮询新消息（含 assistant 回复与生图/生视频结果）项目画布地址固定为： https://www.liblib.tv/canvas?projectId= + projectUuid 切换项目后，Redis 缓存会更新，下次 create session 将使用新的 projectUuid 上传文件仅支持图片（image/ ）和视频（video/ ）类型，其他类型会被拒绝，文件大小须在 200MB 以下上传返回的 OSS 地址格式为 https://libtv res.liblib.art/claw/{projectUuid}/{uuid}{ext} 生成过程中只告知用户"正在生成中"，不要提前给出 projectUrl；任务完成后再同时给出：结果链接（图片/视频 URL） + 项目画布链接（projectUrl）

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