打造一个完全本地运行的多智能体图书写作系统（附大模型教程）_ollama打造本地ai小说剧本创作的多模型-优快云博客

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今天，我们学习如何构建一个 Agentic 工作流，根据 3-5 个单词的书名编写一本 20k 单词的书。

技术栈：

Bright Data 用于大规模抓取网页。
crewAIInc 用于编排。
GoogleDeepMind 的 Gemma 3 作为 LLM。
ollama 在本地为 Gemma 3 提供服务。

以下是我们的工作流程：

使用 Bright Data，Outline Crew 抓取与书名相关的数据并确定章节数和标题。
并行调用多个 Writer Crew，每个 Writer Crew 编写一章。
合并所有章节以获得整本书。

准备好了吗？开始撸代码！

1️⃣ 抓取工具 - SERP API

书籍需要研究。因此，我们将使用 Bright Data 的 SERP API 大规模抓取数据。

工具使用：

大纲团队 → 研究书名并准备大纲。
作家团队 → 研究章节标题并撰写。

2️⃣ 在本地设置 Gemma 3

我们将通过 Ollama 在本地提供 Gemma 3。

具体操作如下：

首先，我们把它下载到本地。
接下来，我们使用 CrewAI 的 LLM 类对其进行定义。

3️⃣ 大纲团队

这个团队有两个智能体：

研究智能体 → 使用 Bright Data 抓取工具抓取与书名相关的数据并准备提取信息。
大纲智能体 → 使用见解将总章节和标题输出为 Pydantic 输出。

4️⃣ 写作团队

这个团队有两个智能体：

研究智能体 → 使用 Bright Data Scraping 工具抓取与章节标题相关的数据并准备提取信息。
写作智能体 → 使用见解撰写章节。

5️⃣ 创建工作流程

我们使用 CrewAI Flows 来协调工作流程。

首先，大纲方法调用大纲团队，其：

使用抓取工具研究主题。
返回章节总数和相应的标题。

接下来，我们定义一个编写章节的方法。在这里，我们每章调用一个 Writer Crew，每个 Crew 并行运行。

我们还将所有章节的列表传递给每个 Crew，以便他们了解这本书的整体大纲。

6️⃣ 保存书籍

一旦所有 Writer Crew 都完成执行，我们就会将书籍保存为 Markdown 文件。

7️⃣ 启动工作流程

最后，我们运行流程。

首先，调用大纲组。它利用 Bright Data 抓取工具来准备大纲。
接下来，并行调用许多作家组，每人编写一章。

打造一个完全本地运行的多智能体图书写作系统

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望