协同智能, 多Agent驱动的内容创作新范式
如果无法正常显示,请先停止浏览器的去广告插件。
相关话题:
#AI Agent
1. 演讲人:徐奕成
2. 01
02
03
04
05
为什么写作是 AI 最难落地的场景之一
从句子不全到完成表达:AI 工具设计目标的转向
基于多 Agent 的角色分工,构建 AI 原生写作系统
Agent 工程化的挑战与调整路径
内容生成工具未来的协作范式与演进方向
3.
4. 01
为什么写作是 AI 最难落地的场景之一
用户、文体、文风
5. 高质量写作不仅仅需要语法正确的句子,还需要遵循文风,雕琢词句,降低幻觉,提升会话效率。
文风遵循力差 遣词造句弱 幻觉并过度自信 沟通效率低下
模型生成的内容常常 用词和句式容易陷入 模型在缺乏真实依据 需要多轮反复澄清才
忽略上下文中的文风 高频、模板化表达, 时,生成看似合理但 能得到可用内容,增
要求,语气、节奏和 缺乏新意与精确性, 实际错误的信息,并 加创作者的沟通成
细节描写不统一,导 无法有效传递创意和 以斩钉截铁的语气强 本,降低整体创作效
致成稿缺乏连贯性和 细腻情感。 度撰写,影响可信 率。
辨识度。
度。
6.
7. 在视听媒体泛滥的时代,文字依然是最能激发人类想象力的创作载体。
文字是一种基于人类思维的抽象艺术,在AI协作时代,这种美感有了全新的可能。
我们试着,拆解数字生命卡兹克。
8.
9.
10.
11. 哲学家 Hubert Dreyfus 曾批判 AI 无法建构真正的人类智能,因
为人类思考依靠的是无意识、直觉、情境感知等复杂机制,而非简
化的规则或统计模式。
文风,只是用户思维逻辑,遣词造句偏好的投射。
AI 仅仅仿写用户的措辞和标点,远远不够。
12.
13.
14.
15.
16. AI 不知道自己写得好不好,用户才知道。 三句话讲明白,多一字太肥,少一字太瘦。
AI 难以自评估
主观与雕琢
模型无法像人类一样 好内容需要基于选
感知内容质量。 题、情绪、节奏、
无法判断成稿是否真 遣词投入大量主观
正符合受众审美。
导致难以进行自回归
迭代调优。
判断。
高度依赖个人经验
与创作意图。
17. 02
从句子不全到完成表达
AI 工具设计目标的转向
18. 传统AI写作工具多以「补全句子」为主,局限于语法、短语和片段预测,缺乏完整表达能力。
片段生成
无法整体把握 难以保持
风格一致性 缺乏复杂指令
理解能力 创作体验碎片化
传统AI工具专注于句 补全式工具无法在长 早期工具无法理解并 用户需要反复提供输
子补全和片段生成, 文本中维持一致的语 执行多步骤、多层次 入和调整,无法实现
缺乏对整体文章结 言风格和表达方式, 的写作指令,无法满 流畅的创作体验,导
构、长文逻辑和上下 导致最终成稿需要大 足专业内容创作的结 致创作过程繁琐且效
文连贯性的理解与把 量人工校对和润色。 构化需求。 率低下。
控。
19. 新一代 AI 工具需具备理解上下文、跟随用户意图、支持多轮对话和多模态输入的能力。
必须支持多轮对话
结果可控且可解释
用户很难一次性表达清楚他的需求。 明确显示推理过程,
不能做一步到位的设计; 允许用户干预和及时调整创作方向;
而应该引导用户详细描述他的真实需求。 需要给出来源,推升内容可信度。
逻辑推理与创意文案并重
个性化定制与用户记忆
既要满足意图识别能力, AI 必须要认识用户,
也要满足创意文案创作, 学习了解用户的创作偏好,
需要灵活协调调度多组模型。 降低用户多轮沟通成本。
20. AI 工具设计理念从「词句补全」转向「达成需求」,强调以创作为中心贯穿整个写作流程。
就像从 VS Copilot 到 Cursor 一样, 从 AI 只能修改单个文件,变成 AI 能修改一个工程。
21. 从 “ 割裂 ” 到 “融合” - 像与同事交谈一样自然。
22.
23.
24. 03
基于多 Agent 的角色分工
构建 AI 原生写作系统
25. arXiv:2401.04259
26. arXiv:2410.02603
27. 让 AI Agent Team 像编辑部一样工作,每个Agent各司其职。
办公室助理 选题编辑 研究员 主编 审校小编 标题小编
相当于总编辑或导演 承担选题策划的职 负责资料检索与论证 担文章初稿撰写工 作为文章第一位读 根据终稿内容提炼出
角色,负责总体流程 责,类似策划编 构建,类似调查记者 作,是“写手”角色。 者,关键看内容与目 一个吸引人的标题或
的规划和协调。它根 辑。它会根据热点 或研究员角色。根据 它根据选题提纲和研 标读者之间的差异。 多个候选标题供选
据写作目标拆解子任 趋势和受众偏好发 选题深入检索相关资 究提供的素材,用流 逐句推敲文章内容, 择。标题Agent综合
务,向其他Agent下 掘适合的主题,生 料数据,汇总关键信 畅自然的语言将内容 检查是否存在事实性 文章主题、亮点和目
发指令,并跟踪各阶 成有吸引力的选题 息并进行分析论证, 表达出来,确保文章 错误或不当措辞,确 标受众偏好,生成符
为文章提供可靠的事 结构清晰、逻辑连贯 保文章信息准确无 合传播需求的标题文
实依据和论点支撑 且可读性强。 误。 案。
段进展,确保上下游
衔接顺畅
调度
方向或提纲供团队
采纳。
选切入点
深度研究
内容创作
事实性检查
读者偏好匹配
爆款标题
SEO
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
35.
36.
37.
38.
39.
40.
41.
42. 04
43. AI 的
偏好导致无法生成强烈个人情感内容
,Function Fall
大模型产生的
,特别是在缺乏具体信息时难以纠偏
,用户难以表达清楚或 AI 难以理解明白
44.
45.
46.
47.
48. arXiv:2501.06322
•
•
•
•
49.
50.
51. 05
52.
53.
54.
55.
56.
57.
58.
59.
60.