StoryWriter：用于长篇故事生成的多智能体框架
计算与语言
2025-06-23 v1 人工智能
摘要
现有的大型语言模型（LLMs）在长篇故事生成方面仍面临挑战，主要源于两个因素：（1）篇章连贯性，需要在长篇生成中保持情节一致性、逻辑连贯性和完整性；（2）叙事复杂度，需要构建错综复杂且引人入胜的叙事。为此，我们提出 StoryWriter，一个多智能体故事生成框架，包含三个主要模块：（1）概述智能体，生成包含丰富情节、人物和事件-事件关系的基于事件的概要；（2）规划智能体，进一步细化事件并计划在每个章节中应写入哪些事件，以保持叙事的错综复杂和引人入胜；（3）写作智能体，根据当前事件动态压缩故事历史，生成并反思新的情节，确保生成故事的连贯性。我们进行了人类评估和自动评估，结果表明 StoryWriter 在故事质量和长度方面显著优于现有的故事生成基线。此外，我们使用 StoryWriter 生成了一个包含约 6000 篇高质量长篇故事的数据集，平均长度为 8000 字。我们在 LongStory 上对 Llama3.1-8B 和 GLM4-9B 进行监督式微调，开发了 StoryWriter_GLM 和 StoryWriter_GLM，展示了在长篇故事生成中领先的性能。
引用
@article{arxiv.2506.16445,
title = {StoryWriter: A Multi-Agent Framework for Long Story Generation},
author = {Haotian Xia and Hao Peng and Yunjia Qi and Xiaozhi Wang and Bin Xu and Lei Hou and Juanzi Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.16445},
year = {2025}
}