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想象一下这样的场景：你是某美妆品牌的新媒体运营，早上打开电脑，先看看今天有什么热点值得蹭，然后对着选题编辑器发愁——"这个话题怎么写才有流量？"接下来几个小时，你反复在各个平台之间切换：刷微博看热搜、打开抖音看热门视频、去小红书研究同行笔记、回到知乎找专业内容……等你好不容易憋出一篇稿子，格式适配到吐，最后还要手动上传到七八个平台。
Easel 做的事，就是把这整条流水线全部自动化。
这是浙江大学 REAL Lab 与 OpenDCAI Lab 的联合研究成果，一个开源的社媒内容创作 Agent。不同于那些只会"告诉你怎么做"的通用 AI 助手，Easel 直接把内容做出来、发布出去、然后分析效果，把有效经验写进账号记忆。
Easel 的研究背景值得多说两句。REAL Lab（Reasoning, Evidence, and Language Lab）是浙江大学在 AI Agent 方向非常活跃的实验室，研究方向涵盖 Agent 记忆、工具调用、社交智能等多个前沿领域。Easel 并不是闭门造车的论文项目，而是一个真正想落地的系统——它的 README 里明确写道"从研究走向真实生活"。
项目发布后在 GitHub 上迅速积累超过 2200 颗星，项目主页提供了完整的 Web 工作台，支持会话管理、素材库、账号管理、内容库和发布管理。相比纯 CLI 界面，Web 前端体验更加友好，涵盖了更多高级功能。
Easel 围绕五个工作流展开：
发现：聚合微博、抖音、知乎、B站、百度、头条等多平台热榜，自动筛选适合账号定位的热点选题。不再需要人肉刷榜。
策划：把热点变成具体选题，写标题、列大纲、排内容日历。支持跨平台内容矩阵规划，一次策划多处分发。
创作：这是 Easel 最硬核的部分。支持生成小红书笔记、短视频脚本、知乎长文、公众号推文、小说、论文解读卡片、海报、信息图、AI 配图、AI 视频、AI 音乐、字幕剪辑……113 个技能覆盖了几乎所有主流内容形态。
发布：自动完成格式适配（标题、正文、画幅）、敏感词/版权检查、多平台发布。支持小红书、抖音、快手、知乎、B站、微信公众号、视频号共七个平台。不过作者特别提醒：小红书有自动化检测风险，建议用预览确认后手动发布，其他平台可放心使用自动发布。
归因：回收账号数据，分析内容表现，把有效的内容结构、受众偏好沉淀回账号画像，让下一次创作越来越精准。
Easel 生成的论文解读卡片，支持多卡片横向拼接
从 pyproject.toml 可以看出技术栈：
整个项目依赖较为丰富，但 setup.sh 一键安装脚本自动处理了大部分安装流程。需要注意的是，Easel 运行需要 Anthropic API Key（支持 Claude 模型）和 OpenClaw 环境。
修仙小说生成示例，支持多种风格
安装方式：
git clone https://github.com/ZJU-REAL/Easel
cd Easel
bash setup.sh
# 配置 .env 填入 ANTHROPIC_API_KEY
easel web # 启动 Web 工作台
CLI 模式适合快速单次任务，Web 模式才是完整体验。首次使用需要配置账号画像（定位、受众、风格、平台偏好），然后 Agent 会在这个画像的指导下进行创作决策。
主要门槛：
Easel 的 README 里有一段罕见的"坦诚"：
"谨慎自动发布到小红书：平台可能检测自动化操作，存在验证、限流或账号风控风险。"
这是实话。Easel 的发布能力本质上是 Playwright 模拟浏览器操作，平台方一旦升级检测策略（验证码、行为分析），整套发布流程就会失效。113 个技能虽然听起来多，但部分技能依赖外部 API 或服务，网络不稳定时体验会打折扣。
另外，Agent 在社交媒体场景中的"社交智能"（理解评论区互动、捕捉平台调性变化）仍是研究前沿，Easel 在这方面的能力还有很大提升空间。
在内容创作工具赛道，大多数 AI 产品要么是"写稿助手"（一次性生成），要么是"排版工具"（不改流程），真正把 发现→策划→创作→发布→归因 五个环节串联起来的开源方案极少。Easel 的价值不仅在于功能本身，更在于它证明了 AI Agent 在真实运营场景中落地的可行性。
从增长曲线看，项目发布后在 GitHub 的增长相当稳健，REAL Lab 持续维护更新，技能库从最初几十个扩展到现在的 113 个。对于 AI 爱好者，它是理解 Agent 系统设计的优质样本；对于运营者，它是值得测试的效率工具；对于研究者，它是社交媒体 Agent 领域的benchmark。
📌 项目信息：ZJU-REAL/Easel | ⭐ 2206+ | Python | Apache-2.0 | 无 Docker