長篇寫作:規劃、研究並撰寫真實文件的智能體
長篇寫作是一種智能體,它透過先規劃大綱、在開始前詢問所需資訊、根據您的資料與公開來源研究各個章節,並逐步撰寫文件,從而產出一份完整的、多章節的文件——例如備忘錄、市場進入報告或盡職調查報告。您可以在聊天視窗旁的畫布中編輯它,選取任何段落進行重寫,且每個版本都會被保留。
代理程式所做的其他所有工作都包含在一次回覆中。長篇寫作則是它產出交付給他人的內容的場景:一份法規申報文件、一份市場進入報告、一份盡職調查備忘錄、一份投標回應。這些文件具有聊天回覆所無法具備的三個特性——它們在撰寫前經過研究、它們具有結構化,且其撰寫時間長於任何人願意坐著觀看的时间。
因此,這並非「聊天視窗上的匯出按鈕」。它是一條位於對話旁的生產線:具有狀態、可中斷、可恢復,並提供一個畫布供您閱讀和編輯結果。
它在撰寫前先規劃
發生的第一件事並非撰寫。代理程式會辨識要求的是哪一份文件——根據您定義的文件類型,每種類型都有其專屬的大綱、所需資訊、知識庫和拒絕邊界——並規劃出各個章節。每個章節都會獲得其專屬的簡報(brief):說明該章節必須涵蓋的內容、大致長度以及依賴的事實。
這份簡報並非隱藏的。它是模型在該章節中獲得的文本,它顯示在螢幕上,您可以編輯它,並在修改後重新執行該單一章節。一份您無法掌控的文件,最終仍會由您手動重寫。
如果沒有匹配項,代理程式會提出大綱並要求您確認。無論哪種情況,結構都在寫下第一個字之前就已鎖定,且在整個執行過程中保持鎖定——明天編輯類型不會重新編號您今天開始的文件。
每個章節獨立研究
這是將文件與長篇回覆區分開來的部分。每個章節會去獲取其專屬的事實:它會搜尋、開啟並閱讀頁面——而非搜尋摘要,摘要僅有標題和兩行文字,而數據位於正文中——並將每個事實與其來源並列存放。您自己的知識庫也會以相同方式搜尋,且優先級更高。
然後,該章節僅根據這些事實進行撰寫。而非基於模型對該主題的記憶。這就是為什麼有趣的故障模式會改變形態:您不會得到一個自信編造的數據,而是得到一個聲明「找不到該數據」的章節——而檢查此項的工具是透過程式碼掃描文本,尋找任何來源中均未出現的具體內容,而非由模型評估其自身工作。
研究針對每份文件有範圍和預算限制,當它停止發現新事物時便會停止。您可以在其工作期間觀看每個章節閱讀了哪些網域。
它在編造前先詢問
一份文件通常只需要少數幾個只有您知道的事實:合法製造商、目標市場、申報截止日期、設備類別。缺少其中任何一項都不會使文件質量略微下降——它會使文件無效。
因此,所需資訊是文件類型的一部分,代理程式會在開始之前檢查它:它會詢問缺少的內容,說明為何需要它,並暫停。在答案到位之前,不會生成任何內容,也不會計費。如果您在之前的對話中已經提供過該資訊,它便不會再次詢問。
您更改的是段落,而非文件
選取一句話,例如「在此處新增巴西截止日期」,該段落便會被替換。該章節的其餘部分逐字完全相同。
此機制的重要性超乎想像:選取範圍由系統計算,而模型僅被要求提供替換文本。當模型不確定時,被要求返回範圍的模型不會返回錯誤——它會返回一個看似合理的範圍,而一句話便會從您的申報文件中悄然消失。因此,它永遠無法選擇其中一個。
同一條路徑處理整個章節的重寫、編輯器中的手動編輯以及輸入到聊天中的指令。由於文件位於對話旁邊而非內部,您可以在文件開啟時繼續與代理程式討論該文件——要求它從您自己的數據中添加圖表、拉入您剛剛上傳的文件,或將副本翻譯成另一種語言。
您擁有的內容永不遺失
每個章節的每次更改都會保留:它首次撰寫的版本、您的手動編輯、每次請求的重寫、每次還原——以及當時的說明和受影響的段落。與當前文本的比較是逐行計算的;從不要求模型描述發生了什麼變化,因為一個讀起來通順但錯誤的描述,正是此功能存在所要防止的故障。
還原舊版本會新增一個新版本。歷史記錄只會增長。
您最終獲得的
一份在畫布中的文件,可匯出為帶有可點擊目錄和頁碼的 PDF,圖表僅根據您資料中出現的數字繪製。一份唯讀副本可被翻譯成另一種語言,而不影響原始文件。當您分享產生該文件的對話時,您可以決定文件是否與之一起分享。
誠實的限制:這適用於值得幾分鐘機器工作和由熟悉該主題的人員審查的文件。它消除了空白頁面、事實收集和組裝——而非責任歸屬。
常見問題
- 這與要求 ChatGPT 撰寫報告有何不同?
- 聊天回答是一次性生成的,在單一上下文視窗中,基於模型已有的認知。長篇寫作则先規劃大綱,在開始前向您詢問所需資訊,分別研究每個章節,並一次撰寫一個章節——因此,一份四十頁的文件能保持一致,每個數據都能追溯至來源,且工作進度在關閉分頁後仍能保留。
- 文件中的事實來自哪裡?
- 來自您自己的知識庫,以及(如果您已為該智能體啟用公開來源)來自智能體實際開啟並閱讀的頁面。每個事實都會儲存其來源,因此已完成文件中的任何數據都可以追溯至其取自的頁面或段落。
- 如果智能體需要它不知道的東西,會發生什麼事?
- 它會詢問——僅在開始撰寫前詢問一次,並解釋為何需要該特定資訊。在得到答案之前不會開始撰寫,這意味著缺失的細節會在第一分鐘內被發現,而不是在第二十頁才找到,且文件絕不會包含虛構的替代品。
- 我可以只更改一個段落而不重新生成整個文件嗎?
- 可以。您選取該段落並說明要更改的內容,系統只會替換該段落——該章節的其餘部分保持字節級別完全一致。選取範圍由系統計算,而非由模型選擇。
- 我可以查看草稿之間的差異嗎?
- 可以。對每個章節的每次更改都會作為版本保留——包括首次撰寫的版本、您的手動編輯、每次請求的重寫與還原——並與當前文本進行逐行比較。還原舊版本會新增一個版本,而不是刪除任何內容。
- 撰寫一份文件需要多長時間,我必須保持分頁開啟嗎?
- 取決於長度和所需的研究量,可能需要幾分鐘到幾十分鐘。工作作為背景任務運行,因此您可以關閉分頁並稍後回來;如果伺服器在文件撰寫過程中重新啟動,它會從當前的章節繼續,且已完成的章節不會受到影響。
- 我可以控制文件允許說些什麼嗎?
- 可以。每種文件類型都帶有拒絕邊界——即它絕不能承諾、引用或預測的內容——該邊界由系統附加到每個章節的指令中,而非留給模型去記住。文件類型由您定義,擁有自己的大綱、所需資訊和知識庫。
代理需要知道的東西,大部分早就寫下來了——在你的網站上,也在你的團隊每週寄給客戶的那幾份 PDF 裡。用網址匯入處理公開的那一半,用上傳處理其餘的。
結構化索引是一個小型表格,代理程式會根據文件已具備的欄位(如標題、價格、層級、連結、圖片)以及用於語意搜尋的向量搜尋來建立。向量搜尋會找到與問題語意相符的段落;但它無法計數、依數值篩選或分組。結構化索引則能回答這些問題,並讓代理程式精確引用連結或識別碼,而非從片段中重建。
故事線是智能體與每位終端使用者一同依循的有向圖——每個節點是一個步驟(有自己的任務、知識與工具),出口帶著條件,而每個人的進度、檔案與筆記都會被保存並跨工作階段、跨管道續接。它讓智能體從一個只做單點任務的助理,變成能親自交付多步驟服務的角色。
動態規劃器會盯著一段對話;當使用者正在追求一件真正需要多個步驟、而且落在智能體職責範圍內的任務,同時明顯不知道該怎麼往下走時,它會提議把那件任務展開成一條臨時故事線——一份以清單驅動、一步一步走的計畫,接著由智能體一次專心執行一步,進度使用者看得見。規劃只發生一次,而且經過驗證;執行則是有決定性的。