Agnes AI API 视频排队20分钟变80秒秘籍

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Agnes AI API 踩坑续篇：视频排队 20 分钟 vs 80 秒，顺手封装了文本大模型

本文是 《Agnes AI 全模态 API 免费实测报告》 的续篇，记录视频 API 调试中踩到的两个关键坑，以及如何把 agnes-2.0-flash 文本模型封装进技能并开源到 GitHub。

一、问题：视频生成永久排队

上篇发完后，我继续深度测试视频生成 API。用官方文档示例提交任务，然后用 task_id 轮询：

# ❌ 官方文档示例方式（会导致异常排队）
GET https://apihub.agnes–ai.com/v1/videos/{task_id}

结果视频状态一直是 queued，硬等了 20 多分钟还没开始生成，也没有任何错误提示。

二、根因：官方推荐用 video_id 查询，别用 task_id

在社区里翻到官方一句话提示：

「记住让你的 skills 用 video_id 查询，不要用 task_id 查询，以避免过长的视频排队！如果视频排队超过 5 分钟，大概率是接口搞错了」

原来问题在这里！

提交视频任务后，响应里会返回一个 video_id 字段（和 task_id 不同），必须用 video_id 去查询，排队时间才会正常。

# ✅ 正确方式（官方推荐）
GET https://apihub.agnes–ai.com/agnesapi?video_id=<VIDEO_ID>

实测对比

换成正确方式后，同样参数的视频 80 秒就生成完成，差距近 20 倍。

修正后的完整代码

import requests, time, os
from openai import OpenAI

API_KEY = "sk-你的Key" # 从 https://platform.agnes-ai.com 获取
BASE = "https://apihub.agnes-ai.com/v1"
VIDEO_API = "https://apihub.agnes-ai.com/agnesapi"

headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}

# 1. 提交视频生成任务
resp = requests.post(f"{BASE}/videos", json={
"model": "agnes-video-v2.0",
"prompt": "A cute Shiba Inu walking on the beach, cinematic shot",
"width": 1152,
"height": 768,
"num_frames": 121,
"frame_rate": 24,
}, headers={**headers, "Content-Type": "application/json"})

data = resp.json()
video_id = data.get("video_id", "") # ⭐ 关键：保存这个！
task_id = data.get("task_id", "")
print(f"提交成功 | task_id={task_id} | video_id={video_id}")

# 2. 用 video_id 轮询（不要用 task_id！）
start = time.time()
while True:
r = requests.get(f"{VIDEO_API}?video_id={video_id}", headers=headers)
result = r.json()
status = result.get("status", "unknown")
progress = result.get("progress", 0)
elapsed = int(time.time() – start)
print(f"[{elapsed}s] 状态: {status} 进度: {progress}%")

if status == "completed":
video_url = result.get("video_url") or result.get("remixed_from_video_id")
print(f"✅ 生成完成！视频地址: {video_url}")
break
elif status == "failed":
print(f"❌ 生成失败: {result.get('error')}")
break

time.sleep(10)

三、第二个坑：num_frames 参数

num_frames（视频总帧数）有两个隐藏约束：

合法值只有这 10 个：

VALID_FRAMES = {81, 121, 161, 201, 241, 281, 321, 361, 401, 441}

建议在代码里加一层校验，避免提交非法值：

VALID_FRAMES = {81, 121, 161, 201, 241, 281, 321, 361, 401, 441}
if args.frames not in VALID_FRAMES:
print(f"错误: num_frames={args.frames} 非法！仅支持: {sorted(VALID_FRAMES)}")
sys.exit(1)

四、顺手把文本大模型也封装了

视频 API 调通之后，发现 Agnes 还有文本对话模型 agnes-2.0-flash，支持流式输出和 Thinking 模式，于是也一并封装进来了。

调用示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
api_key="sk-你的Key",
base_url="https://apihub.agnes-ai.com/v1"
)

# 普通对话
response = client.chat.completions.create(
model="agnes-2.0-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 写一个贪吃蛇游戏"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

# 流式输出（逐字显示）
for chunk in client.chat.completions.create(
model="agnes-2.0-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "介绍一下自己"}],
stream=True
):
if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

五、做成SKILL技能，开源到 GitHub

为了方便非技术用户使用，我把整套 API 封装成了一个 ** 技能**，已开源到 GitHub。

GitHub 仓库

👉 https://github.com/cnskycn/agnes-api-skill

技能功能

agnes_api.py
├── setup # 引导式配置 API Key（首次使用必选，非技术用户友好）
├── image # 文生图 / 图生图
├── video # 文生视频 / 图生视频 / 关键帧动画（已修复排队问题）
└── chat # 文本对话（agnes-2.0-flash，新增）

非技术用户也能用：setup 引导配置

考虑到很多用户不知道如何获取和配置 API Key，新增了 setup 子命令：

python agnes_api.py setup

运行后会：

以后运行任何命令都不再需要输入 Key。

快速开始

# 1. 配置 API Key（只需一次）
python agnes_api.py setup

# 2. 生成图片
python agnes_api.py image –prompt "一只柴犬在樱花树下" –size 1024×1024 –save result.jpg

# 3. 生成视频
python agnes_api.py video –prompt "A cat walking on the beach" –frames 121 –save result.mp4

# 4. 文本对话
python agnes_api.py chat –prompt "你好，介绍一下你自己" –stream

六、两篇文章覆盖内容对照

七、相关链接

• 上篇 CSDN：Agnes AI 全模态 API 免费实测报告（文生图 + 文生视频）
• Agnes AI 官网：https://agnes-ai.com
• API 文档：https://agnes-ai.com/doc
• 平台注册：https://platform.agnes-ai.com
• 技能 GitHub 仓库：https://github.com/cnskycn/agnes-api-skill
• WorkBuddy：https://www.workbuddy.ai

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