基于LLM大模型的随机文章生成智能体

基于LLM大模型的随机文章生成智能体

一.基于代码编程实现

我们当前是使用siiconflow的远程模块API, 采用Deepseek V3模型， 先看日志

程序流程

时序图

总计生成10篇文章花费10分钟

另一组

程序输出目录

10篇文章，按段落匹配下载的30张图片

二. 扣子空间

与

最终结果，花费50分钟

扣子空间生成文章逻辑与质量较高，可以生成汇总式的HTML， 但花费时间较长，文章段落图片不多。

此次对话分享

扣子空间

三.两者对比

四.技术革新重塑内容生产范式

1. 效率跃迁
   • 自动化创作：LLM可快速生成结构化内容（如新闻摘要、产品描述、学术初稿），将人类从重复性写作中解放。例如，美联社用AI撰写财报新闻，效率提升10倍。
   • 动态适配：通过调整参数，智能体可实时切换文体（如学术论文→科普文案）或领域（医学→科技），满足碎片化内容需求。
2. 质量突破
   • 知识融合：LLM通过海量数据训练，能整合跨学科信息，生成兼具深度与广度的内容（如结合气候模型与政策分析的报告）。
   • 风格模拟：通过微调，可模仿特定作者笔触（如模仿莎士比亚戏剧体撰写商业文案），拓展创意边界。