AICon深圳2025 - 终稿 徐奕成.pdf

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1、演讲人：徐奕成0102030405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01为什么写作是 AI 最难落地的场景之一用户、文体、文风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。模型生成的内容常常忽略上下文中的文风要求，语气、节奏和细节描写不统一，导致成稿缺乏连贯性和辨识度。文风遵循力差用词和句式容易陷入高频、模板化表达，缺乏新意与精确性，无法有效传递创意和细腻情感。遣词造句弱模型在缺乏

2、真实依据时，生成看似合理但实际错误的信息，并以斩钉截铁的语气强度撰写，影响可信度。幻觉并过度自信需要多轮反复澄清才能得到可用内容，增加创作者的沟通成本，降低整体创作效率。沟通效率低下我们试着，拆解数字生命卡兹克。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。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。AI 不知

3、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。好内容需要基于选题、情绪、节奏、遣词投入大量主观判断。高度依赖个人经验与创作意图。主观与雕琢模型无法像人类一样感知内容质量。无法判断成稿是否真正符合受众审美。导致难以进行自回归迭代调优。AI 难以自评估02从句子不全到完成表达AI 工具设计目标的转向传统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。传统AI工具专注于句子补全和片段生成，缺乏对整体文章结构、长文逻辑和上下文连贯性的理解与把控。片段生成无法整体把握补全式工具无法在长文本中维持一致的语言风格和表达方式，导致最终成稿需要大量人工校对和润色

4、。难以保持风格一致性早期工具无法理解并执行多步骤、多层次的写作指令，无法满足专业内容创作的结构化需求。缺乏复杂指令理解能力用户需要反复提供输入和调整，无法实现流畅的创作体验，导致创作过程繁琐且效率低下。创作体验碎片化新一代 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。用户很难一次性表达清楚他的需求。不能做一步到位的设计；而应该引导用户详细描述他的真实需求。必须支持多轮对话既要满足意图识别能力，也要满足创意文案创作，需要灵活协调调度多组模型。逻辑推理与创意文案并重明确显示推理过程，允许用户干预和及时调整创作方向；需要给出来源，推升内容可信度。结果可控且可解释AI 必

5、须要认识用户，学习了解用户的创作偏好，降低用户多轮沟通成本。个性化定制与用户记忆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。从“割裂”到“融合”-像与同事交谈一样自然。03基于多 Agent 的角色分工构建 AI 原生写作系统arXiv:2401.04259arXiv:2410.02603相当于总编辑或导演角色，负责总体流程的规划和协调。它根据写作目标拆解子任务，向其他Agent下发指令，并跟踪各阶段进展，确保上下游衔接顺畅办公室助理承担选题策划的职责，

6、类 似 策 划 编辑。它会根据热点趋势和受众偏好发掘适合的主题，生成有吸引力的选题方向或提纲供团队采纳。选题编辑负责资料检索与论证构建，类似调查记者或研究员角色。根据选题深入检索相关资料数据，汇总关键信息并进行分析论证，为文章提供可靠的事实依据和论点支撑研究员担文章初稿撰写工作，是“写手”角色。它根据选题提纲和研究提供的素材，用流畅自然的语言将内容表达出来，确保文章结构清晰、逻辑连贯且可读性强。主编作为文章第一位读者，关键看内容与目标读者之间的差异。逐句推敲文章内容，检查是否