Easel Skill：社媒运营全链路搞定的 AI Agent 开源工作台

Easel：浙大 REAL 实验室开源的社媒运营 AI Agent 全流程工作台

一个由浙江大学 REAL 实验室开源的 AI Agent，正在把”AI 给建议、人动手做”的社媒运营模式彻底翻篇。Easel 能独立完成热点发现、内容策划、多模态创作、多平台适配发布与数据归因全链路——小红书、抖音、知乎、B 站，一个 Agent 包圆。2026 年 8 月底开源，两周冲上 GitHub Trending，当前约 1,031 stars（截至 2026-09-13，周增速 +451），是近期社媒 + AI Agent 交叉赛道最值得关注的新项目之一。

功能与设计原则

Easel 的核心是一个端到端的社媒运营 Agent，基于 OpenClaw Agent 框架构建，内置 100+ 专项 Skills，采用五层工作流设计：

• 发现（Discover）：聚合微博、抖音、知乎、B 站等平台热榜与行业资讯，筛选适合当前账号定位的机会内容。
• 策划（Plan）：将机会转化为选题、标题、脚本与内容矩阵，写入内容日历。
• 创作（Create）：生成文案、卡片、海报、信息图、音频、视频、短剧、论文解读等多模态可发布素材。
• 发布（Publish）：按平台适配标题、正文、画幅与媒体要求，执行发布前检查并推送至已登录账号。
• 归因（Attribute）：读取播放、互动与评论数据，把有效经验沉淀回账号画像。

设计原则是”闭环 + 可持续进化”：Agent 不仅产出内容，还把真实互动数据回收进决策模型，让账号运营从碎片化执行走向数据驱动的持续优化。

认可度

• GitHub Stars：约 1,031（截至 2026-09-13，发布两周，周增速 +451）
• GitHub：https://github.com/ZJU-REAL/Easel
• 开源协议：Apache-2.0
• 发布平台：GitHub Trending 上榜，浙大/北大联合背景
• 技术栈：Python 3.10+ / Node.js 22.19+ / FastAPI + React Web UI / OpenClaw

GitHub 链接

https://github.com/ZJU-REAL/Easel

原作者

ZJU-REAL Lab（浙江大学 REAL 实验室）——专注于 AI Agent 与多模态内容自动化的研究团队，与北大联合开发，学术背景扎实，项目开源而非商业产品。

详细介绍

Easel 起源于一个观察：现有社媒工具要么只做内容生成（给了建议还得人动手），要么只做发布管理（没有 AI 创作能力），中间有巨大的自动化断档。REAL 实验室用 OpenClaw Agent 把这五层工作流串了起来，实现了”人只做最后确认，Agent 包办其余”的操作模式。

项目技术架构分两层：底层是 OpenClaw Agent 内核，负责多轮对话、记忆管理与 Skill 调用；上层是 Easel Web 工作台（FastAPI + React）和命令行工具，支持 GUI 操作和纯 CLI 两种交互形态。100+ 内置 Skills 覆盖从热点聚合、选题策划、文案生成、图片海报制作、视频脚本、短剧分镜到平台发布适配的全链路，每个 Skill 独立可运行、可组合、可扩展。

安装只需三步：克隆仓库、配置 .env（填入 LLM API 地址）、运行 setup.sh。提供 easel doctor 环境检查和 easel skill 直接调用指定技能的能力，对开发者友好。

特点

• 全链路闭环：从热点发现到数据归因，五个环节全部覆盖，无需在不同工具间切换。
• 多平台适配：原生支持小红书、抖音、知乎、B 站，同一素材自动改写为各平台适配版本（标题长度、画幅比例、正文字数）。
• 100+ 可组合 Skills：图片、卡片、配音、字幕、剪辑、短剧等技能均配有可运行脚本，成品落盘到 outputs/ 目录。
• 本地数据存储：所有账号数据、发布记录、画像沉淀均本地存储，不依赖第三方 SaaS。
• OpenClaw 驱动：基于成熟 Agent 框架，支持 Skill 扩展、多轮对话记忆与 MCP 集成，开发者可二次定制。
• 浙大 + 北大学术背景：研究导向而非商业急就章，代码结构清晰，扩展性强。

使用方法

快速安装

git clone git@github.com:ZJU-REAL/Easel.git
cd Easel
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入你的 LLM API（支持 OpenAI 兼容接口和本地模型）
bash setup.sh && easel web

启动后在浏览器打开 http://localhost:7860 即可看到 Web 工作台。

常用命令

easel doctor          # 检查环境是否就绪
easel ping           # 检查 gateway 与 Agent 连通性
easel chat           # 终端多轮对话模式
easel skill quality-gate -i "帮我检查这条小红书文案"   # 直接运行指定技能
easel skill social-content -i "写一条介绍空间智能的微博"

最小配置

只需要在 .env 中提供一个兼容 OpenAI 协议的可用 LLM 接口（支持本地私有化模型），其余均为可选配置。

使用场景与目标人群

适用场景：个人自媒体账号运营、中小团队社媒内容矩阵管理、内容创作者的多平台内容生产流水线、AI Agent 在实际运营场景中的落地研究。

目标用户：自媒体创作者、内容运营人员、营销团队、对 AI Agent 实际应用感兴趣的开发者，以及希望搭建私有社媒自动化管线的团队。

注意事项：小红书平台对自动化操作有验证/限流/风控风险，官方建议使用预览与发布前检查功能，由用户手动确认后再发布；其他平台（抖音、知乎、B 站）不受此限制。

输入与输出案例

案例一：热点 → 小红书卡片

• 输入：通过 easel chat 告知 Agent”帮我写一条介绍空间智能的小红书，要求300字以内，配一张海报”
• 输出：生成符合小红书风格的文案（带 emoji、标签）+ 海报图片（AI 生成），保存到 outputs/ 目录，可直接预览发布

案例二：选题策划与质量检查

• 输入：easel skill quality-gate -i "帮我检查这条待发布文案"
• 输出：质量门检查报告（格式合规性、敏感词过滤、平台适配度评分），Agent 根据反馈自动修正后输出终稿

Easel 的出现标志着社媒运营 Agent 正在从”AI 给参考意见”向”Agent 直接产出并发布”这一阶段跃迁。五层工作流闭环、多平台真实发布、账号画像持续进化——对于想用 AI 真正解放双手的创作者和团队来说，这是一个值得立即 clone 跑通的 Apache-2.0 开源方案。

GitHub: https://github.com/ZJU-REAL/Easel