Luma представила творческих ИИ-агентов на основе новой архитектуры «Unified Intelligence»

Стартап в области генерации видео с помощью ИИ, Luma, в четверг представил Luma Agents — систему, предназначенную для выполнения комплексной творческой работы с текстом, изображениями, видео и аудио. Агенты работают на основе нового семейства моделей компании под названием Unified Intelligence, архитектура которых обучена на единой мультимодальной системе рассуждений.

Luma позиционирует своих агентов как новый способ работы для рекламных агентств, маркетинговых команд, дизайн-студий и предприятий. По словам компании, агенты способны планировать и генерировать контент, а также координировать работу с другими ИИ-моделями, включая собственный Ray 3.14 от Luma, Veo 3 и Nano Banana Pro от Google, Seedream от ByteDance и голосовые модели ElevenLabs.

Агенты построены на базе модели Uni-1, первой в семействе Unified Intelligence. Как заявил генеральный директор и сооснователь Luma Амит Джайн, она была обучена на аудио, видео, изображениях, языке и пространственном мышлении.

Джайн рассказал TechCrunch, что модель Uni-1 может

«мыслить на языке и представлять, а затем визуализировать в пикселях или изображениях… мы называем это "интеллектом в пикселях"».

«Наши клиенты покупают не инструмент; они меняют подход к ведению бизнеса»,

Luma уже начала внедрять свою новую агентскую платформу среди существующих клиентов, включая глобальные рекламные группы Publicis Groupe и Serviceplan, а также такие бренды, как Adidas, Mazda и саудовская ИИ-компания Humain.

По словам Джайна, Luma Agents меняют правила игры, потому что они могут сохранять контекст между активами, участниками команды и творческими итерациями. Они также могут оценивать и дорабатывать результаты, улучшая их с помощью итеративной самокритики.

Именно такая возможность «проверить свою работу» сделала ИИ-агентов для программирования столь полезными, отметил Джайн.

«Вам нужна эта способность оценить свою работу, исправить её и повторять этот цикл, пока решение не станет хорошим и точным».

Он добавил, что текущий рабочий процесс использования ИИ-инструментов в творческой среде не даёт того ускорения, которого ожидает индустрия. Вместо этого он больше похож на:

«Вот 100 моделей. Научитесь правильно их промптить».

Отличие Luma Agents, по его словам, в том, что вам не нужно обмениваться промптами для каждой итерации изображения или идеи — система сама генерирует большие наборы вариаций, позволяя пользователю направлять процесс через диалог.

«Благодаря Unified Intelligence, поскольку эти модели не только генерируют, но и понимают, мы смогли построить систему, способную выполнять такую сквозную работу»,

Он привёл аналогию с архитектором, который, рисуя линии, создаёт внутреннее ментальное представление о структуре, свете, пространственной динамике и восприятии здания. Именно на этом принципе, по его словам, и построен Unified Intelligence.

Система может значительно ускорить творческие процессы. На демонстрации Джайн показал, как 200-словесное техническое задание и изображение продукта (помады) привели систему к генерации различных идей по локациям, моделям и цветовым схемам для рекламной кампании.

В другом примере Luma Agents превратили годовую рекламную кампанию бренда стоимостью 15 миллионов долларов (около 1,2 млрд рублей) в несколько локализованных роликов для разных стран за 40 часов и менее чем за 20 000 долларов (~1,6 млн рублей), успешно пройдя внутренний контроль качества и проверку точности бренда.

Хотя Luma Agents теперь общедоступны через API, Джайн заявил, что стартап планирует открывать доступ постепенно, чтобы обеспечить пользователям стабильную работу и избежать сбоев в процессах.

ИИ: Выход Luma Agents — ещё один шаг к тому, чтобы ИИ стал не просто инструментом для разовых задач, а полноценным творческим партнёром, способным вести сложные проекты от идеи до реализации. Особенно впечатляет заявленная экономия времени и ресурсов на масштабирование контента, что может кардинально изменить подход к маркетингу и производству медиа. Однако успех будет зависеть от реальной гибкости системы и её способности понимать тонкие нюансы бренда, которые не всегда можно уложить в промпт.