摘要： 随着人工智能技术向纵深发展，AI辅助创作正从简单的文本生成迈向多智能体（Agent）协同的复杂工作流。近日，有创作者通过“Claude Code”平台成功实践了多智能体并行写作模式，通过让多个扮演不同角色（如作者、编辑、读者）的AI智能体分工协作，或将复杂任务拆分给多个同类型智能体并行处理，显著提升了网络文学创作的效率与内容质量，解决了长文本生成中断、历史信息干扰及高额API成本等痛点。
在传统的AI辅助写作中，模型通常在一个长对话中连续工作，负责从大纲到章节的全部生成任务。然而，这种方式存在明显局限：对话长度受限易导致生成中断；冗长的历史对话不仅可能干扰当前任务的判断，还会因消耗大量计算资源（Token）而推高使用成本。
多智能体模式的引入，从根本上改变了这一范式。其核心思想是将复杂的创作过程“化整为零”，分解为多个子任务，并由不同的专用智能体（Agent）来独立完成。智能体在此被定义为能够代表用户执行特定任务的独立“代理”。这就像组建了一个专业的创作团队：一个智能体专注于情节推演和正文撰写（作者），另一个负责审查逻辑漏洞和文笔润色（编辑），还可以有一个模拟读者反馈，从受众角度评估故事吸引力。
这种分工带来了多重优势。首先，它避免了单一对话上下文过长的问题，每个智能体只需关注自己职责范围内的有限信息，任务更聚焦。其次，多个智能体可以并行工作，例如同时探索剧情的不同发展方向，创作者可以从中选择最优方案或融合多个创意，极大地拓宽了创作思路。最后，通过合理的流程编排，可以形成稳定的自动化工作流，例如根据章纲和核心设定批量生成章节正文，实现高效、稳定的内容产出。
将多智能体构想付诸实践的关键，在于找到低门槛的实现平台。据创作者分享，“Claude Code”平台因其支持子智能体（Sub-Agent）功能且无需编写代码而成为理想选择。
在该平台上创建智能体过程简便。用户只需在指定目录下创建一个Markdown文件，并在文件开头以YAML格式声明智能体的基本信息，包括唯一标识符（name）、自然语言描述（description），并可选择性地指定其可使用的工具（tools）和调用的AI模型（model）。智能体的核心“大脑”——提示词（Prompt）——则直接写入该文件。提示词的设计需明确界定该智能体的身份、职责、能力、工作流程以及最终输出的格式要求。
创作者展示了一个名为“km-assistant”的智能体实例。该智能体被赋予从互联网上采集特定网文创作元素（如“震惊流”、“疯批”人设、“词条流”设定）相关知识卡的任务。通过一条指令，即可同时召唤三个“km-assistant”分别采集不同元素。智能体们能自主进行网络搜索、信息整理，并按照预设格式输出结构化的知识笔记，为后续创作提供了丰富的素材库。这种并行处理能力，使得信息搜集和预处理工作的效率得到数量级提升。
多智能体写作模式的兴起，是人工智能作为新质生产力在文化创作领域深入应用的一个缩影。其背后是AI技术从单一功能工具向具备一定自主性和协同能力的智能体演进。这与当前北斗导航系统与AI融合，催生“空间智能”，推动交通、机器人等领域变革的逻辑一脉相承。正如高德地图基于北斗和AI，从“连接真实世界”转向“理解真实世界”，实现了更智能的导航与出行规划，写作智能体也在尝试从“连接词语”向“理解叙事逻辑与读者情感”跃迁。
尽管目前的AI智能体在创作的深度、情感共鸣和真正意义上的“创意”方面仍无法完全替代人类作者，但其在提升效率、提供灵感、辅助设定梳理、完成程式化桥段写作等方面的价值已毋庸置疑。它让创作者能够将精力更多地集中于核心的故事构思、人物塑造和艺术表达上。
可以预见，随着多智能体协作框架的进一步成熟和AI模型能力的持续进化，人机协同的创作模式将更加流畅和深入，为内容产业带来新的变革动力。
文章来源：根据创作者“不知”在个人平台分享的“Claude Code”多智能体写作实践案例，结合人工智能技术应用发展趋势综合撰写。
