OpenAI发布Workspace Agents:GPTs倒计时,团队工作流程自动化迎来新变革!

【多媒体处理】基于C++与Qt的短视频智能裁剪系统:FFmpeg驱动的横竖屏转换与预览解决方案 项目介绍 基于C++、Qt与FFmpeg的短视频横竖屏智能裁剪与预览系统设计与实现(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于C++、Qt与FFmpeg的短视频横竖屏智能裁剪与预览系统的设计与实现。系统通过构建完整的视频处理闭环,实现了从视频读取、解码、内容分析、智能裁剪到实时预览和重新编码的全流程处理。核心架构分为五个层次:媒体输入与标准化层利用FFmpeg完成视频解复用与解码,并统一帧格式;视觉重要区域分析层通过显著性检测、边缘强度、颜色差异和运动信息识别画面中的主体区域;时序跟踪与轨迹稳定层采用卡尔曼滤波或指数平滑技术对主体位置进行连续优化,确保裁剪窗口在时间维度上的稳定性;比例约束与裁剪决策层根据目标宽高比和主体位置求解最优裁剪框,兼顾内容保留与画面合规;预览、导出与任务控制层基于Qt实现双画面同步预览、参数配置和导出控制,保障交互流畅性。项目还提供了模拟数据生成功能,可批量生成五万条包含分辨率、主体位置、运动速度、覆盖率等字段的结构化样本,支持算法验证与模型训练。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉Qt图形界面开发和FFmpeg多媒体处理技术的中高级研发人员,尤其适用于从事视频处理、智能编辑、自动化内容生产等相关领域的开发者或科研人员。; 使用场景及目标:①解决短视频在横竖屏转换过程中因固定裁剪导致的主体丢失问题,提升内容保留能力;②实现高效稳定的智能裁剪算法原型开发与性能测试;③构建可扩展的视频处理系统框架,支持后续集成人脸检测、人体识别或深度学习模型;④为算法优化提供标准化数据集,支持回归测试与质量评估。; 阅读建议:此资源不仅包含完整的技术架构设计和核心代码示例,还强调工程实践中对资源管理、线程安全、性能优化和异常处理的关注。建议读者结合代码实现深入理解各模块间的协作机制,并尝试替换分析器或调整平滑策略以验证不同算法效果。同时推荐运行数据生成模块,用于训练模型或开展量化对比实验。 立即下载

团队共享的agent Workspace

OpenAI凌晨发布了Workspace Agents,GPTs开始进入倒计时。这个新产品被介绍为GPTs的进化形态,定位明确,面向团队,能把可重复执行的工作流程做成可共享、可运行的agent。它由Codex驱动,有工作空间,可接触文件、调用工具,在后台持续执行任务。你把团队反复做的工作流描述给ChatGPT,它会搭成Agent,团队成员能在ChatGPT或Slack里使用并修改。搭好后它会在后台一直运行。

Workspace Agents在ChatGPT侧边栏有单独入口,点进去可搭流程。可从零创建或基于模板修改,无需写代码,用大白话描述流程,系统会拆解步骤、工具和结果。创建好的agent在团队目录,成员可调用、调整和补充,流程可复用且能不断修正。

它有工作空间,能读写文件、调用工具、执行代码,可持续运行,手动或定时触发,按设定步骤执行,无需人每步触发。执行过程可控,遵循权限和控制规则,每个agent的工具和数据访问可提前设定,敏感操作可先确认,管理员可查看、暂停或调整。

对比过去产品,最早的GPTs一次性配置、单人使用,无长流程执行能力;ChatGPT Agent接近一次性调用;Workspace Agents团队共享、可长期运行、有上下文和记忆,带权限和管理机制。适合结构化、可重复、依赖多工具且需持续运行的工作,现已在ChatGPT商业、企业、教育和教师计划研究预览中可用,企业和教育计划管理员可通过角色权限控制管理。

在规则明确的前提下简化流程

OpenAI给出五个典型场景,覆盖IT、产品、运营、销售和风控职能,都无需写代码,信息分散需人整理。

软件审查:员工提交申请后,agent对照清单和规则判断,必要时提交工单。产品反馈整理:agent收集、分类用户反馈,整理成工单并输出总结。周报生成:agent定时拉取数据,做成图表和报告。销售线索跟进:agent查询客户信息,判断是否跟进,起草邮件并同步到CRM系统。第三方风险评估:agent查询供应商信息,按标准整理报告。

这些场景体现Workspace Agents可连接步骤自动完成流程。其“判断”在规则内,敏感动作可加确认,适合规则明确的工作,需大量临时判断的工作仍需人主导。

从OpenClaw学到的管理法

从管理角度,Workspace Agents解决流程组织方式问题。很多团队工作流程分散,不同人执行顺序和标准不同,导致工作难以稳定。

19世纪末泰勒提出科学管理法,Workspace Agents类似,将流程写清楚,按定义顺序执行,流程可从人身上分离,经验可写进流程供他人调用。流程要有边界,设定自动执行和确认的地方及数据使用范围。

像OpenClaw工具最初也尝试让系统接管操作,Workspace Agents将其置于团队环境,补上权限、审批和管理,让工作更可控。类似尝试还有Microsoft的Copilot Agents和Google的企业侧Agent平台。企业使用成本在于员工学习和流程重建,竞争方向明确。

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OpenAI发布工作流Agent,GPTs进入倒计时

你把团队里反复做的工作流描述给ChatGPT,比如让它收集信息、做判断、生成结果,再把结果发出去,ChatGPT就会把这个流程搭成一个Agent,然后你的整个团队都可以在ChatGPT或Slack里用这个Agent,一边用一边改。到Workspace Agents,这一类产品开始稳定下来:它是团队共享的,可以长期运行,有自己的上下文和记忆,会按照预设流程持续执行,同时还带有权限和管理机制。,手动触发或者定时都可以,流程一旦开始,它就会按照设定的步骤往下执行,不需要每一步都由人来触发。

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