数学建模竞赛实战：从问题定义到模型求解的思维跃迁与技巧
2026/8/21 6:56:28
系统架构概述
AI写作助手采用多智能体协作架构，包含以下核心模块：
- 核心基础设施层- 向量存储、缓存、流式输出、工作流引擎
- 智能体层- 11个专业智能体协同工作
- 记忆系统层- 7个记忆模块管理长期记忆
- 数据管理层- 项目管理、素材收集、导出
- UI层- PyQt6桌面应用
核心模块详解
1. 向量存储系统 (src/core/vector_store.py)
基于ChromaDB的向量数据库，支持语义检索。
fromsrc.core.vector_storeimportget_vector_store,get_rag_system# 获取向量存储实例vector_store=get_vector_store()# 添加文档vector_store.add_documents("characters",[{"id":"char_001","text":"林云：修仙少年","metadata":{"role":"主角"}}])# 语义搜索results=vector_store.search("characters","修仙",n_results=5)# RAG系统rag=get_rag_system()context=rag.generate_writing_context(chapter_info,involved_characters)2. 缓存系统 (src/core/cache_manager.py)
多级缓存架构，加速上下文加载。
fromsrc.core.cache_managerimportget_chapter_cache,get_context_cache# 章节缓存cache=get_chapter_cache()cache.save_chapter(1,chapter_data)chapter=cache.get_chapter(1)# 上下文缓存ctx_cache=get_context_cache()ctx_cache.set_context("ctx_001",context_text)3. 流式输出 (src/core/stream_handler.py)
支持LLM流式响应和实时UI更新。
fromsrc.core.stream_handlerimportStreamingWriter writer=StreamingWriter(llm_client)writer.write_stream(prompt="写一个修仙小说开头",on_chunk=lambdaevent,data:print(data["content"]))4. 工作流引擎 (src/core/workflow_engine.py)
状态机管理多智能体协作。
fromsrc.core.workflow_engineimportget_workflow_engine engine=get_workflow_engine()engine.create_novel_workflow()engine.start({"idea":"废柴逆袭修仙"})# 查看状态status=engine.get_status()智能体系统
智能体列表
| 智能体 | 文件 | 职责 |
|---|---|---|
| 大纲师 | outline_agent.py | 生成故事大纲和章节细纲 |
| 码字工 | writer_agent.py | 撰写章节内容 |
| 督察 | reviewer_agent.py | 审核内容一致性 |
| 运营 | polisher_agent.py | 润色和生成标题 |
| 评论家 | critic_agent.py | 批评评分、Prompt自进化 |
| 复盘智能体 | review_agent.py | 定期总结、调整规划 |
| 读者模拟器 | review_agent.py | 模拟读者反馈 |
智能体协作流程
用户输入创意 ↓ 大纲师 → 生成故事Bible ↓ 码字工 → 撰写章节初稿 ↓ 督察 → 审核（12项检查） ↓ (不通过则返回码字工) 运营 → 润色优化 ↓ 数据持久化 ↓ 复盘智能体 → 定期总结 ↓ 评论家 → Prompt自进化记忆系统
记忆模块列表
| 模块 | 文件 | 功能 |
|---|---|---|
| 记忆管理器 | memory_manager.py | 人物状态、钩子追踪、大事记 |
| 实体词典 | entity_dictionary.py | 物品/地点/技能管理 |
| 世界观规则 | world_rules.py | 规则清单、全局时间轴 |
| 心理维度 | psychology.py | 心理档案、情感案例 |
| 风格指南 | style_guide.py | 文风统一要求 |
分层记忆架构
| 层级 | 内容 | 存储方式 | 更新频率 |
|---|---|---|---|
| 层级0 | 故事Bible | JSON | 极少修改 |
| 层级1 | 人物档案 | 向量+结构化 | 每章更新 |
| 层级2 | 大事记 | 列表+摘要 | 每章追加 |
| 层级3 | 最近N章 | 缓存 | 滚动更新 |
| 层级4 | 钩子清单 | 结构化 | 每章更新 |
审核系统
12项审核检查
- 人物时空一致性
- 人物性格一致性
- 能力体系一致性
- 时间线一致性
- 世界观规则遵守
- 钩子一致性
- 前文连续性
- 实体名称一致性
- 信息密度
- 智商合理性
- 情感铺垫
- 爽点重复度
数据存储
存储结构
data/ ├── projects/ # 项目数据 │ └── proj_xxx/ │ ├── config.json │ ├── story_bible.json │ ├── characters.json │ ├── chapters.json │ ├── hooks.json │ ├── events.json │ └── memory/ ├── chromadb/ # 向量数据库 ├── cache/ # 缓存 ├── materials/ # 素材库 └── exports/ # 导出文件LLM集成
支持的LLM提供商
| 提供商 | 模型 | 成本 |
|---|---|---|
| 智谱GLM | glm-4-flash | 免费 |
| DeepSeek | deepseek-v4-flash | ¥1-2/百万token |
| OpenAI | gpt-4o-mini | $0.15/百万token |
LLM调用示例
fromsrc.utils.llmimportget_llm_client client=get_llm_client("zhipuai")response=client.chat("写一个修仙小说开头",system_prompt="你是一位网文作者")性能优化
缓存策略
- 内存LRU缓存：最近访问的章节和上下文
- 文件缓存：持久化存储
向量检索优化
- 使用ChromaDB本地部署，避免网络延迟
- 批量索引，减少索引次数
流式输出
- 实时返回生成内容，提升用户体验
- 进度追踪，显示生成状态