在人工智能领域，长文本生成一直是研究的难点。传统的AI写作模型在处理长篇文章时，往往面临内容连贯性差、主题偏移等问题。近日，由Jürgen Schmidhuber领衔的团队开源了一款名为WriteHERE的AI长文写作框架，该框架基于异质递归规划技术，能够单次生成超过4万字的长文本，为AI写作领域带来了新的突破。
WriteHERE的出现，无疑为内容创作者、研究人员以及各行各业的专业人士提供了一个强大的工具。它不仅能够生成小说、技术报告等多种类型的文本，还能在写作过程中动态检索信息，保持风格一致性，并以可视化的方式展示写作流程。本文将深入探讨WriteHERE的技术原理、功能特点以及应用场景，分析其在AI写作领域的重要意义。
WriteHERE：颠覆传统AI写作模式
传统的AI写作模型，如基于Transformer的GPT系列，虽然在短文本生成方面表现出色，但在处理长文本时，往往会遇到“上下文遗忘”的问题，导致文章前后逻辑不一致，主题偏移。WriteHERE通过引入异质递归规划（Heterogeneous Recursive Planning）技术，有效地解决了这个问题。
异质递归规划的核心思想是将写作任务分解为检索（Retrieval）、推理（Reasoning）和写作（Composition）三种异构任务。每种任务具有不同的信息流模式，例如，检索任务负责从外部获取信息，推理任务负责进行逻辑分析，写作任务负责生成文本。这些任务之间通过有向无环图（DAG）建立依赖关系，系统根据任务状态动态调整执行顺序，确保任务按逻辑顺序完成。
这种任务分解和动态调度的方式，使得WriteHERE能够更好地管理长文本的结构和内容，保持文章的连贯性和一致性。同时，WriteHERE还支持开发者自由调用异构Agent，这意味着用户可以根据自己的需求，定制不同的写作Agent，进一步提升写作效率和质量。
WriteHERE的核心功能
WriteHERE作为一款AI长文写作框架，具有以下几个核心功能：
单次生成超长文本：WriteHERE支持生成超过4万字、100页的专业报告，能够满足复杂写作需求。相比于传统的AI写作模型，WriteHERE在长文本生成方面具有显著优势。
创意与技术内容生成：WriteHERE不仅可以生成创意故事、小说等文学作品，还可以生成技术报告、行业分析等专业文档。这使得WriteHERE具有广泛的应用前景。
动态信息检索：在写作过程中，WriteHERE能够实时搜索相关信息，并将这些信息整合到文章中。这大大提高了写作效率和质量。
风格一致性：WriteHERE能够保持一致的写作风格和内容连贯性，避免了传统AI写作模型中常见的风格漂移问题。
写作过程可视化：WriteHERE基于任务依赖图展示写作流程，使得用户可以清晰地了解文章的结构和生成过程。
WriteHERE的技术原理
WriteHERE的技术原理主要包括以下几个方面：
异构任务分解：WriteHERE将写作过程解构为检索、推理和写作三种异构任务。每种任务具有独特的信息流模式，例如检索任务从外部获取信息，推理任务进行逻辑分析，写作任务生成文本。任务基于递归分解为子任务，直至分解为可直接执行的原子任务。
- 检索任务：负责从外部知识库或互联网上检索相关信息。检索任务可以使用各种信息检索技术，如关键词搜索、语义搜索等。检索到的信息将作为推理任务和写作任务的输入。
- 推理任务：负责对检索到的信息进行逻辑分析和推理。推理任务可以使用各种推理技术，如知识图谱推理、逻辑推理等。推理结果将作为写作任务的输入。
- 写作任务：负责根据推理结果生成文本。写作任务可以使用各种自然语言生成技术，如基于Transformer的语言模型、基于规则的生成方法等。
状态化层次调度算法：任务依赖关系用有向无环图（DAG）表示，每个任务具有激活、挂起、静默三种状态。系统根据任务状态动态调整执行顺序，确保任务按逻辑顺序完成，支持实时反馈和调整。
- 激活状态：表示任务正在执行中。
- 挂起状态：表示任务已暂停执行，等待其他任务完成后才能继续执行。
- 静默状态：表示任务已完成或尚未开始执行。
系统会根据任务之间的依赖关系和任务状态，动态调整任务的执行顺序，确保任务按逻辑顺序完成。例如，如果一个写作任务依赖于一个检索任务的结果，那么系统会先执行检索任务，待检索任务完成后，再执行写作任务。
数学形式化框架：将写作系统抽象为五元组，Agent内核、内部记忆、外部数据库、工作空间和输入输出接口。基于数学形式化定义写作规划问题，确保每个任务的可执行性和最终目标的达成。
- Agent内核：负责执行各种任务，如检索、推理和写作。
- 内部记忆：用于存储Agent的知识和经验。
- 外部数据库：用于存储外部信息，如知识库、互联网等。
- 工作空间：用于存储任务的中间结果。
- 输入输出接口：用于与外部环境进行交互。
通过数学形式化定义写作规划问题，可以确保每个任务的可执行性和最终目标的达成。例如，可以定义一个目标函数，用于衡量文章的质量和连贯性，然后通过优化算法，找到最优的任务执行顺序和参数配置，使得目标函数达到最大值。
WriteHERE的应用场景
WriteHERE具有广泛的应用场景，包括：
小说创作：生成情节完整、角色丰富的长篇小说，支持创意写作和动态调整情节。例如，可以利用WriteHERE生成一部科幻小说，让AI自动生成故事情节、人物设定和环境描写，从而大大提高创作效率。
技术报告：撰写结构化的技术报告，整合数据和逻辑推理。例如，可以利用WriteHERE生成一份关于人工智能技术发展趋势的报告，让AI自动检索相关数据、分析技术发展趋势，并生成结构化的报告。
行业分析：生成涵盖行业趋势、市场分析的专业报告。例如，可以利用WriteHERE生成一份关于新能源汽车行业的市场分析报告，让AI自动收集市场数据、分析竞争格局，并生成专业的市场分析报告。
学术论文：辅助撰写学术论文，整合文献并生成规范结构。例如，可以利用WriteHERE生成一篇关于深度学习算法的学术论文，让AI自动检索相关文献、分析算法原理，并生成符合学术规范的论文。
政策文件：撰写政策文件和白皮书，生成权威性和逻辑性强的文本。例如，可以利用WriteHERE生成一份关于环境保护政策的白皮书，让AI自动收集相关数据、分析政策影响，并生成权威性和逻辑性强的政策文件。
WriteHERE的局限性与未来发展方向
虽然WriteHERE在AI写作领域取得了显著进展，但仍然存在一些局限性。例如，WriteHERE在处理复杂逻辑推理和情感表达方面还有待提高。此外，WriteHERE的生成结果仍然需要人工审核和修改，以确保文章的质量和准确性。
未来，WriteHERE的发展方向可能包括以下几个方面：
提高逻辑推理能力：通过引入更先进的推理技术，提高WriteHERE在处理复杂逻辑问题方面的能力。
增强情感表达能力：通过学习人类情感表达方式，提高WriteHERE在生成情感丰富文本方面的能力。
实现完全自动化写作：通过不断优化算法和模型，逐步减少人工干预，最终实现完全自动化写作。
支持多语言写作：将WriteHERE扩展到更多语言，使其能够生成多种语言的文本。
个性化定制：根据用户的需求，定制不同的写作Agent，提供个性化的写作服务。
结论
WriteHERE作为一款开源的AI长文写作框架，为AI写作领域带来了新的突破。它通过异质递归规划技术，有效地解决了长文本生成中的内容连贯性和主题偏移问题。WriteHERE具有单次生成超长文本、创意与技术内容生成、动态信息检索、风格一致性以及写作过程可视化等核心功能，适用于小说创作、技术报告、行业分析、学术论文以及政策文件等多种应用场景。
虽然WriteHERE仍然存在一些局限性，但随着技术的不断发展，相信WriteHERE在未来将会取得更大的突破，为人类的写作工作带来更大的便利。
