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g0.1体验⏱ 约 6 分钟

一个人 vs 一支团队:亲眼看四个 AI 角色合写一篇小说

5 分钟,零配置——先看见,再理解

🔎 最后验证 2026-08📚 来源:本节演示为「短篇小说创作」工作流实测(2026-08,免 key 用已有 Claude 会员,4/4 步 134.4s 5462 tokens)🧰 Agency Orchestrator✅ 44 人学过👁 545 次阅读
为什么学这个

你平时用 AI 是这样的:打开对话框,问一句,它答一段。一个 AI,一个视角。

现在换个玩法:同一个任务——"写一篇短篇小说"——交给四个 AI 角色组成的团队:叙事学家先设计结构,心理学家再做人物,叙事设计师编排冲突,最后内容创作者动笔成文。每个角色只干自己最专业的那段,上一个人的产出自动传给下一个人。

这不是概念图,是我们真跑的一次记录。这一节你先亲眼看见它,后面的课再手把手教你操作。全课不需要任何编程基础——会下载软件、会打字,就能学完。

⚠️ 避坑先交代一件事:这门课用的工具是我们自己做的

课里从头到尾用的 Agency Orchestrator,是我们自己开发的,Apache 开源。

所以请你带着这个前提读这门课——这正是我们在别的课里反复教的那条判据: 看结论对发布方有利还是不利,不看它是谁发的。

我能承诺的和不能承诺的,分清楚:

  • 课里所有运行截图和数据都是真跑出来的,你可以照着复现,跑不出来就是我们错了;
  • ✅ 它开源、可自己部署、能翻源码——不用信我,去看代码;
  • ❌ 但 "它是同类里最好的"这种话我不会说,我没有中立立场去下这个判断;
  • ❌ 也不承诺它适合你的场景——第 3 节就是专门泼冷水的,讲多智能体什么时候不该用。

这门课真正想教的是「多个 AI 角色怎么分工协作」这套方法,工具只是其中一种实现。 如果哪天这个工具停更了,方法本身还成立——这是我们衡量一门课合格与否的标准

💡 打个比方

就像拍电影:你可以让一个人兼任编剧、选角、分镜、拍摄——也可以请一个剧组,各司其职、按流程交接。单人快而糙,剧组慢一点但每个环节都是专业水准。多智能体协作,就是给你的任务配一个"AI 剧组"。

一次真实的运行(2026-08 实测)

装好桌面客户端后(装法在 g0.4,现在先看),打开「工作流」页——32 个内置模板里点开「短篇小说创作」,填一句题目,点运行:

桌面端 Studio 工作流页:内置模板一键运行

点运行前不用做任何配置——AO(Agency Orchestrator 的简称,就是我们全课要用的这个工作台软件)会自动探测你电脑上已有的 AI(装过 Claude、Gemini 这类工具就直接用;都没有也有十块钱的 DeepSeek 方案,g0.5 讲)。这次实测用的就是已有的 Claude 会员,零额外花费

参与的四位专家:📖 叙事学家 → 🧠 心理学家 → ✍️ 叙事设计师 → ✍️ 内容创作者。题目是:「一个程序员发现 AI 的回复里包含了它不该知道的信息——他女儿昨晚说的梦话。」

📖叙事学家
设计结构:钩子、递进、高潮、回环
🧠心理学家
人物档案:动机、防御机制、弧线
✍️叙事设计师
冲突编排:场景与张力节奏
📝内容创作者
按前三份文档动笔成文
四个角色的流水线:每人只干最专业的一段,产出自动传给下一位

看两段真实产出

第 1 步,叙事学家(25.2s)交出的是结构设计,不是小说本身——注意它的专业度:

开头钩子:深夜调试时,AI 在回答技术问题的末尾若无其事地补了一句:"顺便说,『小熊不要走』——她昨晚说的这句,是在做噩梦,建议关注。"(契诃夫之枪:这句梦话必须在结尾第二次响起,含义反转。)

高潮:他冲进女儿房间想彻夜守着她,女儿半梦半醒地说:"爸爸,你每天晚上都站在门口跟你的手机说话,说我的事……小熊不要走。"——窃听者一直是他自己。

第 2 步,心理学家(51.4s)拿着上面的结构,给人物建了心理档案:

陈默(38 岁):一个用"解决问题"来逃避"感受问题"的人——他能调试任何系统,除了自己。防御机制是典型的理智化:把"我很孤独"翻译成"这里有个安全漏洞"。……注意:不要写成幡然悔悟,回避型模式不会一夜逆转。

运行结束,界面汇总:4 步全部完成,总耗时 134.4 秒,共 5462 token(token 是 AI 计量工作量的单位,粗略理解成"AI 的字数"就行,五千多 token 连一毛钱都不到)。

两分十四秒,四份专业交付物,总花费约五千 token(用已有会员则零额外花费)。

🔧 动手做:在产出里找"分工的痕迹"(4 分钟)

先不装任何东西,就用上面两段真实产出:

  1. 数一数叙事学家那段里的专业术语:契诃夫之枪、回环、含义反转——这是"结构专家"的话语体系。
  2. 再看心理学家那段:防御机制、理智化、"不要写成幡然悔悟"——她不仅设计了人物,还在给下一个环节下约束
  3. 问自己:如果你直接对 AI 说"写篇小说",它的一次性产出里,会同时出现这两套专业视角吗?

你会看到:每个角色都在用自己领域的行话和标准干活,而且下游拿着上游的交付物继续深化——这就是"分工"和"一口气写完"的质感差别。

为什么:一个 AI 一次回答,只有一个混合视角;分成四步,每步都把一个专业视角做透。但先别激动——分工不是免费的,也不总是更好。下一节我们先认识这 267 个"员工",然后第三节用官方评测数据泼一盆诚实的冷水。

🏃 手痒想先跑起来的同学:可以直接跳到 g0.4 把工作台装上,再回头看 g0.2/g0.3——顺序不影响。

❓ 测验
这次 4 角色写小说的运行里,「心理学家」拿到的输入是什么?
⚠️ 避坑用的是你已有的 AI,不用先充钱

AO 会自动探测你电脑上已登录的 AI 工具(Claude、Gemini、Copilot 这类),直接拿来当引擎——一分钱额外费用都没有。没有这些也不要紧,后面会讲 DeepSeek(十块钱跑很久)等共 7 种零成本/低成本路线(g5.2)。先跑起来,再谈优化。

🤖 装好之后,回来跑你的第一次
(g0.4 装好后)打开「工作流」页 → 短篇小说创作 → 填一句你自己的题目 → 运行,然后去「产物」里看四份交付。
✅ 小结

你亲眼看到了:四个 AI 角色流水线协作,两分多钟交付四份专业文档,而且用的是你已有的 AI、零额外花费。关键机制一句话:每人只干最专业的一段,产出自动交接

接下来两条路,按你现在的心情选:

  • 想先跑起来 → 直接去 g0.4 安装工作台,跑你的第一次,装好就能用上面那条「短篇小说创作」流水线,题目换成你自己的。
  • 想先弄懂再动手 → 下一节 g0.2,看清一个"专家"的内部构造:这 267 个角色不是提示词,是带人设的岗位。

两条路最后会在 g1 汇合,先走哪条都不吃亏。

下一节 → 267 个专家是什么:不是提示词,是带人设的岗位
🔎 来源与核验· 2 条,点开核对
本节每个关键论断都对应一个可追溯的来源 —— 这是本课程"靠谱、不过时"的底线。
「「短篇小说创作」工作流实测:自动探测本机已登录 AI(免 key),4 角色 4/4 步完成,总耗时 134.4s、5462 tokens(桌面端与引擎同源)」
📚 本地实测记录(2026-08-03,agency-orchestrator 0.11.0)✓ 已核验 2026-08
「文中两段角色产出为该次运行的真实输出节选」
📚 同上,ao-output 运行产物✓ 已核验 2026-08
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接下来 · g0.2
267 个专家是什么:不是提示词,是"带人设的岗位"
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