WEBTOON Entertainment（纳斯达克股票代码：WBTN）是一家正在重塑故事叙述未来的全球数字娱乐公司。WEBTOON Entertainment 最为人熟知的是其垂直滚动式网络漫画形式的开创者，运营着两个世界上最大的故事叙述平台：WEBTOON 和 Wattpad。这两个平台共同将全球数百万用户与浪漫、奇幻、动作和惊悚等各种类型的创作者驱动内容联系起来。
凭借强大的国际影响力以及与媒体行业的广泛合作，WEBTOON Entertainment 将其原创 IP 改编成电影、电视剧和动画，创作出能引起全球观众共鸣的跨媒体热门作品。该公司通过投资尖端人工智能来支持创作者并减轻他们的工作负担，持续引领内容技术领域。
为了支持处理海量内容内容的团队，该团队构建了 WEBTOON Comprehension AI (WCAI)——一个由 LangGraph 驱动的代理工作流系统。无论是生成热门剧情线索创意的营销人员、捕捉本地化语气的翻译人员，还是检索元数据以定位细分市场的产品经理，WCAI 都能实现深度叙事理解的自动化，使团队能够投入资源，而不是花费时间进行手动浏览，从而在 WEBTOON 全球影响力不断扩大的同时，赋能创作者并保护他们的权利。WCAI 在不对创作者作品进行任何模型训练的情况下实现这一目标；相反，它分析内容来解释和构建信息。
技术细节：驱动 WEBTOON Comprehension 的代理工作流
WCAI 构建在混合架构之上，该架构利用了视觉语言模型 (VLM) 和通过LangGraph编排的工作流式人工智能代理。
我们评估了包括 LangGraph 在内的多个框架，以找到一个能够满足生产需求的框架。虽然许多框架支持代理模式，但我们的需求更进一步。我们需要一个系统能够
- 跨海量 WEBTOON 系列元数据进行扩展，
- 将主题专家 (SME) 集成到工作流中，
- 为内部业务用途保持高质量和一致性。
LangGraph 的节点式架构提供了我们所需的模块化和精确性。它使我们能够将领域特定知识注入到各个工作流阶段，例如视觉理解、叙事摘要和翻译。此外，LangGraph 与 LangSmith 的紧密集成提供了强大的跟踪、调试和可观测性，这对于大规模开发和部署至关重要。
核心代理工作流
WCAI 以专门的代理工作流为核心，每个工作流都旨在处理 WEBTOON 系列理解的特定方面。得益于动态工作流路由，网络漫画的重要信息可以同时处理以满足多种业务需求。
以下是一些核心工作流：
- 角色识别：通过识别姓名、角色和代表性图像，识别每个网络漫画角色的重要信息。通过分析视觉和文本数据，它构建了结构化的角色档案，这是下游代理的基础。
- 说话人识别：由于 WEBTOON 系列继承了许多卡通和漫画的约定，对话气泡对于叙事理解至关重要。此工作流分析对话气泡，并使用 VLM 和先进的计算机视觉技术的组合将其归属给角色。
- 叙事理解：生成 WEBTOON 系列的文本表示，捕捉视觉场景中的关键情节、事件和情感节点。它输出结构化摘要，下游代理或用户可以轻松理解。
- SME 应用：建立在基础工作流之上，此代理根据用户意图生成特定业务的洞察。例如，营销团队可以发现与活动主题相符的标题，而推荐团队可以识别值得突出显示的场景。这一层至关重要，因为输出通常直接与可量化的 KPI（如点击率 (CTR)）挂钩。WCAI 分析大量 WEBTOON 标题，为每个标题生成高质量的关键词，例如类型、叙事风格和悬念，这些关键词随后可以帮助用户发现符合其偏好的标题。
通过结合这些工作流，WEBTOON Comprehension 将非结构化的视觉叙事转化为可操作的结构化数据。
为什么选择 LangGraph？
经过广泛的生产测试，LangGraph 因其多方面优势而脱颖而出：
- 可控工作流：虽然多代理框架在研究环境中可能很有用，但我们的生产用例，特别是涉及 SME 协作的用例，要求可控性、可解释性和可靠性。内部用户还希望有透明度并能够引导结果。LangGraph 的架构非常适合。
- 生产就绪部署：LangGraph 的构建考虑到了实际部署，并且其健壮性已得到 LLM 社区的充分验证。我们能够轻松构建和部署 API 服务器，并将其无缝集成到我们的系统中。可靠、高效的数据生成是首要任务，而LangSmith 的跟踪功能帮助我们识别出问题，例如由于视觉标记处理效率低下而导致的过度令牌使用。
结论
WEBTOON Entertainment 已成功地使用 LangGraph 将代理 AI 工作流集成到其内部运营中。这项举措已经
- 实现了对用于研究和业务应用的多模态 WEBTOON 系列数据的深入理解
- 证明了代理工作流可以支持广泛的内部团队
- 显着减少了故事理解所需的manul工作量，提高了整体生产力。例如，内容团队以前负责手动阅读每个新标题以提取用户指导关键词。通过利用 WCAI，这个过程得以自动化，将其工作量减少了 70% 以上，使团队能够专注于更具战略性和创造性的内容推广任务。
我们正在积极开发 WCAI 的新功能和改进，包括：
- 在各种业务场景中系统地评估工作流，
- 通过架构改进对人机交互进行细粒度控制，
- 增强工具链以整合外部数据源。
借助 WCAI 和 LangGraph，我们正在塑造可扩展叙事理解的未来，赋能跨团队的创造力，并释放 WEBTOON 系列的全部潜力。在技术方面，我们也正在不断验证 LangChain 的新兴功能，例如 MCP 适配器，以将更广泛的外部知识纳入 WEBTOON 系列分析。