随着海外内容营销、自媒体矩阵运营及跨境品牌推广的快速发展，YouTube 账号已成为企业和个人进行内容传播、品牌曝光及用户增长的重要渠道。在实际运营过程中，新账号普遍面临活跃度低、用户信任度不足、推荐权重较低等问题，传统人工养号方式存在成本高、效率低、难以规模化的问题。
在此背景下，结合 RPA 自动化技术、Python 脚本能力与大语言模型（LangChain）智能交互能力，构建一套 YouTube 账号智能养号系统，可在合规前提下模拟真实用户的日常操作行为，实现账号基础活跃度建设与智能互动支持，适用于自媒体矩阵运营、海外营销团队及内容创作者辅助运营场景。
本系统基于 Python + RPA + LangChain 架构，实现 YouTube 账号的自动化与智能化运营辅助，主要功能包括：
自动化行为执行
自动浏览推荐视频、频道主页
按规则执行点赞、订阅、取消订阅等操作
支持多账号任务调度与行为间隔控制
智能评论与互动
基于 LangChain 调用大语言模型生成自然、多样化评论内容
支持根据视频标题、简介、评论区内容进行上下文理解
避免重复模板评论，提高互动真实性
账号行为策略管理
不同行为权重与频率策略配置
新号 / 成熟号差异化执行策略
行为日志记录与异常检测
任务编排与监控
支持定时任务与批量任务执行
RPA 流程可视化监控
运行状态与执行结果日志化
本项目采用模块化、分层设计，整体实现流程如下：
技术架构设计
使用 Python 作为核心控制语言，负责任务调度、数据处理与流程管理
通过 RPA 工具（如 Playwright / Selenium / UI 自动化框架）实现浏览器层面的用户行为模拟
基于 LangChain 构建智能评论与交互模块，统一管理大模型 Prompt 与上下文
自动化流程实现
模拟真实用户访问路径（首页 → 视频 → 评论区）
对点赞、订阅、评论等行为设置随机时间间隔与执行概率
支持 Cookie / 会话隔离，确保账号独立运行
智能交互模块
抓取视频标题、描述、热门评论作为上下文输入
通过 LangChain 生成符合语义和语境的评论文本
增加情绪、语气、多样化参数，提升自然度
系统管理与扩展
行为策略与参数配置化，便于调整与扩展
运行日志与错误捕获机制，便于问题排查
预留接口支持后续接入数据分析与账号评分模块
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