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在之前的《实现一个简单的Agent》文章中，我们使用Dify创建了一个能够创作单篇短篇小说的Agent。

但面对更复杂的任务，如撰写多章节长篇小说时，简单的LLM调用就显得力不从心了。

本文将详细介绍如何利用Dify的官方agent组件实现一个plan-act模式的复杂Agent，让它能够规划并撰写多章节小说。

什么是Plan-Act模式？

我们在前文Continue插件模式分析：Chat、Plan与Agent模式深度解析中，已经分析过Continue插件的Plan模式。

而Agent设计范式中，Plan-Act模式是Plan模式的增强版，能够的Agent具有更强的任务分解和执行能力：

• Plan阶段：Agent分析用户需求，制定详细的执行计划，包括分解复杂任务为多个可执行的子任务；
• Act阶段：Agent按计划逐步执行各个子任务，并在执行过程中根据情况动态调整计划。

这种模式让Agent具备了类似人类的规划思维能力，能够处理更加复杂的任务。

为什么需要复杂Agent？

简单Agent在面对多章节小说创作这类任务时存在以下局限：

• 上下文长度限制：无法一次性处理长篇内容的创作；（大模型会限制每次对话时上下文的总token长度）
• 缺乏一致性：一旦生成的文章过长，各章节之间的人物设定、情节发展容易出现矛盾；（大模型本质上是概率模型，过长的推理内容输出会造成误差累计，从而产生幻觉）
• 缺乏整体规划：难以保证小说的整体结构和逻辑连贯性；（每次请求过程中，如果请求内容过长，大模型在生成响应式，可能会遗忘某些输入内容，因此长篇小说很容易出现前文遗忘的问题，导致结构松散，逻辑不连贯）
• 错误传播：某一部分的错误会影响后续内容的创作质量。

创建实现Plan-Act模式的Agent

基于我们之前的分析，我们需要调用两次LLM，第一次创建一个Plan，第二次生成Act。

步骤1：创建Planning Agent

系统提示词如下：

1你是一位资深小说架构师。请根据用户提供的主题，生成一个完整的中篇小说规划，规划内容包括：
21. 世界观设定（时代、地点、核心规则）
32. 主要角色档案（姓名、背景、动机、性格弧光）
43. 章节大纲（共N章，每章1000字以内，含关键事件；规划三幕结构，安排高潮、转折、伏笔）
54. 伏笔清单（格式：ID | 埋设章节 | 预期回收章节 | 描述）

为了方便后续的Act agent生成结果，我们使用结构化输出，将结果格式化为JSON。

我的输出JSON样例如下：

1{
2  "world": "...",
3  "characters": [{"name": "...", "background": "..."}],
4  "chapters": ["第一章：...", "第二章：..."],
5  "foreshadowings": [{"id": "F001", "placed_in": 2, "resolve_by": 6, "desc": "..."}]
6}

测试Planning Agent

因为我们是新部署的项目，我们需要先安装Agent模块，安装入口如下：

步骤2：配置Planning Agent

步骤3：配置Agent的系统提示(System Prompt)

这是整个Agent的核心部分，我们要定义Agent的角色、能力和行为准则：

 1你是一个专业的长篇小说创作助手。你需要帮助用户创作一部多章节的小说，要求有完整的世界观、一致的人物性格、合理的情节发展。
 2
 3具体要求如下：
 4
 51. 小说需包含背景设定（世界观、时间、地点、社会结构等）；
 62. 需要建立完整的角色档案（姓名、性格、外貌、背景、动机等）；
 73. 需要规划章节大纲（章节标题、主要内容、角色互动、冲突发展、关系变化等）；
 84. 每个章节应保持800-1500字的长度；
 95. 保证人物性格前后一致，情节发展合理连贯。
10
11你的工作流程应该是：
121. 首先规划小说的整体框架；
132. 然后逐章节创作内容；
143. 最后整合成完整的小说。
15
16当遇到需要决策的情况时，优先考虑故事的连贯性和吸引力。

步骤4：配置用户输入

在用户输入区域，我们定义一个变量novel_requirements，用于接收用户对小说的具体要求。

步骤5：配置工具使用权限

为了让Agent更好地完成任务，我们需要授予它适当的工具使用权限：

• 代码解释器：用于组织和处理数据结构，如角色列表、章节大纲等；
• 搜索工具：用于获取创作所需的背景资料（如果需要）；
• 记忆工具：用于保持小说设定的一致性。

在"Detailed Configuration" -> "Advanced" -> "Tool Selection"中启用这些工具。

步骤6：设置模型参数

对于复杂任务，我们采用较为平衡的参数设置：

• Temperature: 0.7（保持创造性的同时确保逻辑性）
• Top-P: 0.8（平衡词汇选择的质量和多样性）
• Max Tokens: 3000（允许生成较长的回复）

Agent规划功能详解

小说背景设定规划

Agent首先会根据用户需求创建详细的世界观设定：

• 时空背景：小说发生的时代、地点和社会环境；
• 世界规则：物理法则、魔法体系、科技水平等；
• 文化背景：社会价值观、宗教信仰、风俗习惯等；
• 政治格局：权力结构、国家关系、势力分布等。

角色档案规划

Agent会为每个重要角色建立完整的档案：

• 基本信息：姓名、年龄、性别、外貌特征；
• 性格特点：优点、缺点、兴趣爱好、恐惧等；
• 背景故事：出身、经历、重要事件、创伤或成就；
• 角色动机：目标、欲望、恐惧、改变的渴望；
• 人际关系：与其他角色的关系、冲突点、合作点。

章节内容规划

Agent会制定详细的章节规划：

• 章节标题：体现本章核心内容的标题；
• 主要角色：本章中活跃的主要角色；
• 时空场景：本章发生的时间和地点；
• 核心事件：本章的关键事件和发展；
• 冲突发展：本章中出现的冲突和解决方式；
• 关系变化：角色间关系的演变。

实际应用演示

让我们通过一个实际例子来演示Agent的工作过程：

用户输入：帮我写一部科幻小说，讲述人类首次接触外星文明的故事。

Agent的规划过程：

1. 背景设定：2150年，人类掌握了近光速飞行技术，建立了太阳系内的星际联邦。在火星轨道附近发现神秘信号，追踪至一颗未知行星。

2. 角色档案：

   • 艾琳·卡特船长：女，42岁，经验丰富的探险队指挥官，冷静理性但内心充满好奇心
   • 马克·张：男，35岁，语言学家和外交专家，善于沟通但有时过于理想主义
   • AI助手ARIA：高智能人工智能，负责数据分析，逻辑严密但缺乏情感理解

3. 章节规划：

   • 第1章：神秘信号 - 发现信号，组建探险队
   • 第2章：初次接触 - 遇到外星飞船，尝试通讯
   • 第3章：文明碰撞 - 了解外星文明，文化冲突
   • 第4章：危机降临 - 双方误解引发冲突
   • 第5章：理解与合作 - 找到共同点，达成理解

执行过程：

Agent会按计划逐步创作每一章，每章完成后会评估进度并调整后续计划，确保整体连贯性。

Plan-Act模式的优势

相比简单Agent，Plan-Act模式的Agent具有明显优势：

• 任务分解能力：复杂任务被分解为可管理的子任务；
• 动态调整能力：执行过程中可以根据情况调整计划；
• 长期记忆：保持小说设定的一致性；
• 错误纠正：及时发现并修正创作中的问题；
• 质量控制：每个步骤都有明确的目标和评估标准。

总结

通过Dify的Agent模块和Plan-Act模式，我们成功构建了一个能够处理复杂任务的AI创作助手。这个Agent不仅能够创作多章节小说，还具备了规划、执行和调整的能力，大大提升了AI应用处理复杂任务的水平。

这种模式的应用远不止于小说创作，还可以扩展到项目管理、研究分析、教学辅导等多个领域，展现了AI Agent在未来的重要价值。