作为长期折腾ComfyUI工作流的一线工程师，RunningHub这次推出的RHTV原生Agent确实让我眼前一亮。核心突破在于它把LLM规划和可视化画布深度融合了——Agent不再是黑盒调度，而是把每一步的节点状态、参数映射都暴露在画布上，用户能随时拖拽修改中间结果。我第一时间拿它跑了个TVC广告案例：传统ComfyUI需要手动搭建十几个节点，调参至少半小时；RHTV只需描述需求，Agent自动生成脚本分镜，批量出图后还能在画布上直接替换某个节点的模型权重或种子值，全程可视化可控。这种“不抽卡”的设计彻底解决了ComfyUI最让人头疼的调试痛点，尤其适合需要反复迭代的商业项目。

不过，实测也发现几个坑：一是长工作流（超过20个节点）的LLM规划准确率会下降，偶尔出现逻辑循环；二是内置Skill虽然专业，但自定义插件生态还不够丰富，逼得我不得不自己写Python节点补全。个人经验是，复杂任务最好分步骤交给Agent，比如先规划脚本，再单独生成视频，避免一次性堆太多需求。

行业视野上，这种Agent+画布模式可能会重塑AI创作工具格局——ComfyUI等传统节点工具受益于灵活，但输在门槛；RHTV用自然语言降低了上手难度，又保留了专业控制，未来很可能成为中小团队的标准配置。

讨论问题：1. 你们在尝试RHTV时遇到过Agent规划失误吗？如何规避？ 2. 画布模式是否真的能取代节点编辑器，还是说两者将长期共存？