

动态规划颠覆传统
从「大纲先行」到「实时编织」
现有 AI 长文生成系统(如 Agent's Room、STORM)多将写作简化为「规划 - 填充」的线性流程,而 WriteHERE 首次通过数学形式化揭示:长文写作本质上是检索(Retrieval)、推理(Reasoning)、写作(Composition)三类异构任务的动态编织。
1. 写作代理系统的五元组定义
研究团队将写作系统抽象为数学元组:

其中:

:Agent 内核,负责任务调度与决策。

:内部记忆,存储大纲、草稿、检索结果。

:外部数据库,包括搜索引擎、参考文献。

:工作空间,承载文本生成与编辑。

:输入输出接口,连接用户与信息源。
这一形式化框架突破了传统 AI 写作工具「重生成、轻管理」的设计范式。写作不再是简单的文本扩展,而是记忆空间、工作空间与外部环境的持续交互过程。
2. 任务类型的数学建模
研究团队将写作过程解构为三类原子操作:

:针对信息需求

,从环境获取知识更新记忆


:基于知识

解决推理问题

,如逻辑校验、结构优化。

:基于知识

,在状态为

的工作空间中生成满足目标

的文本。
规划问题的形式化革命
从 HTN 到异质递归
研究团队受层次任务网络(HTN)规划启发,提出写作规划问题的数学定义:


:包含目标

、初始工作空间状态

、初始记忆内容

。

:可执行的检索、推理、写作原子操作。
解决方案为满足以下条件的原始操作序列:
核心技术
异质性递归与状态化 DAG 任务管理
WriteHERE 的核心突破体现在两大技术创新:
1. 异质任务递归分解:每个写作任务被动态标注类型(检索 / 推理 / 写作),并基于类型分解为子任务,直至可执行的原子任务。例如,当执行「撰写贸易报告第六章:行业深度剖析:识别赢家与输家」,系统进一步分解为以下子任务:
2. 状态化层次调度算法:任务依赖关系以有向无环图(DAG)管理,结合任务状态(激活 / 挂起 / 静默)实现自适应执行。该机制确保系统能根据实时反馈动态调整规划深度,例如在贸易报告中,系统能追踪每个子任务的状态,确保在撰写特定章节(如区域分析)前完成其所有依赖任务(如宏观经济影响分析)。
实验表现
全面碾压现有方案
团队在小说创作(Tell me a story 数据集)和技术报告生成(WildSeek 数据集)两大任务中验证了 WriteHERE 的优越性:

图 1 小说写作任务评测

图 2 报告写作任务评测
压力测试
百页报告生成
研究团队公开的超 100 页《2025 年 Q2 全球贸易战深度报告》展现了框架的极致能力:
系统自动构建了一个包含 16 个主要章节、超过 80 个子任务的异质递归计划,涵盖引言、全球关税结构、非关税壁垒、宏观经济冲击、全球价值链重构、行业赢家与输家、地区分析、未来预测等内容。整个生成过程体现了异质递归规划的优势 —— 系统能够自动根据需要深入研究特定主题(如美国 232 条款钢铝关税扩张),同时保持对整体结构的把控,确保各章节之间的连贯性和一致性。最终报告包含超过 44,000 字的正文,覆盖从关税机制到行业赢家的全面分析。
开源生态与社区反响
作为完全开源(MIT 协议)的框架,WriteHERE 支持开发者自由调用异构 Agent(如专用检索模型、推理引擎),或将彻底改变长文写作工具的商业模式。
英伟达高级研究科学家 Enze Xie 试用后评价模型表现惊艳:

社区用户 @AIExplorer 反馈:
「WriteHERE 太棒了。我把它和 GPT-4o-mini 一起使用,它能有效替代我的大部分 OpenAI 深度搜索。」

知名 AI 领域推特大 V Ben Tossell 更直言:
「这个写作模型太棒了。」

此刻,长文写作的「自动化天花板」已被打破。访问 writehere.site,即可加入这场 AI 写作的革命。
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