InkAI 是一个革命性的智能小说创作系统，集成了7个专业智能体，提供从标签推荐到质量评估的端到端创作流程。系统基于先进的大语言模型技术，结合文学理论、心理学原理和市场分析，为作者提供专业级的创作辅助。当前版本还有很多继续优化空间，欢迎各位指教以及提供思路
graph TB
subgraph "用户界面层"
UI[交互界面]
CLI[命令行工具]
API[编程接口]
end
subgraph "应用层"
MS[主系统<br/>LightweightInkAIWithContinuation]
AF[高级功能<br/>AdvancedFeaturesManager]
end
subgraph "智能体层"
TS[🏷️标签选择<br/>TagSelector]
CC[👤人物创建<br/>CharacterCreator]
SG[📖故事生成<br/>StorylineGenerator]
CW[✍️章节写作<br/>ChapterWriter]
QA[📊质量评估<br/>QualityAssessor]
CA[🔍续写分析<br/>ContinuationAnalyzer]
CR[✏️续写写作<br/>ContinuationWriter]
end
subgraph "管理层"
WC[⚙️工作流控制<br/>WorkflowController]
DM[🗄️数据管理<br/>DataManager]
end
subgraph "基础设施层"
BA[🤖基础智能体<br/>EnhancedBaseAgent]
CONFIG[⚙️配置管理]
UTILS[🔧工具集合]
end
subgraph "外部服务"
LLM[🧠大语言模型<br/>智谱AI/OpenAI]
STORAGE[💾数据存储<br/>本地文件系统]
end
UI --> MS
CLI --> MS
API --> MS
MS --> AF
MS --> TS
MS --> CC
MS --> SG
MS --> CW
MS --> QA
MS --> CA
MS --> CR
TS --> BA
CC --> BA
SG --> BA
CW --> BA
QA --> BA
CA --> BA
CR --> BA
MS --> WC
MS --> DM
WC --> BA
DM --> BA
BA --> CONFIG
BA --> UTILS
BA --> LLM
DM --> STORAGE
style MS fill:#e1f5fe
style AF fill:#f3e5f5
style BA fill:#fff3e0
style LLM fill:#ffebee
style STORAGE fill:#e8f5e8
sequenceDiagram
participant User as 👤用户
participant MS as 🚀主系统
participant WC as ⚙️工作流控制器
participant TS as 🏷️标签选择
participant CC as 👤人物创建
participant SG as 📖故事生成
participant CW as ✍️章节写作
participant QA as 📊质量评估
participant DM as 🗄️数据管理
User->>MS: 创建新小说
MS->>WC: 启动创作工作流
WC->>TS: 分析需求推荐标签
TS-->>WC: 返回标签结果
WC->>CC: 基于标签创建人物
CC-->>WC: 返回人物信息
WC->>SG: 生成故事线
SG-->>WC: 返回故事结构
WC->>CW: 写作章节内容
CW-->>WC: 返回章节内容
WC->>QA: 评估内容质量
QA-->>WC: 返回质量报告
WC->>DM: 保存完整数据
DM-->>MS: 保存成功
MS-->>User: 创作完成
Note over TS,QA: 所有智能体基于EnhancedBaseAgent<br/>统一的缓存、重试、日志机制
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# 方法1：自动安装脚本（推荐）
python install.py
# 方法2：手动安装
pip install -r requirements.txt
python check_config.py # 验证配置
⚠️ 重要：使用前必须配置API密钥
📍 配置位置：inkai/utils/config.py 第10行
✏️ 修改步骤：
- 打开文件
inkai/utils/config.py - 找到第10行：
"api_key": os.getenv("ZHIPUAI_API_KEY", "请在此处填写您的智谱AI_API密钥") - 将
"请在此处填写您的智谱AI_API密钥"替换为您的真实API密钥 - 运行
python check_config.py验证配置
🔗 获取API密钥：智谱AI开放平台
💡 高级配置选项（可选）
export ZHIPUAI_API_KEY="your_real_api_key_here"
export INKAI_DATA_DIR="custom_data_path"
export INKAI_LOG_LEVEL="INFO"- 数据目录：
INKAI_DATA_DIR - 日志级别：
INKAI_LOG_LEVEL - 缓存大小：
INKAI_CACHE_SIZE
python main.py用户友好的菜单式操作界面 from inkai import LightweightInkAIWithContinuation
# 创建系统实例
inkai = LightweightInkAIWithContinuation()
# 创建新小说
novel_id = inkai.create_new_novel(
"我的小说", "创作需求"
)
# 智能续写
result = inkai.continue_novel(
novel_id, "续写需求"
) |
python main.py --demo # 完整演示
python demo.py # 功能展示
python examples/basic_usage.py # 基础示例python check_config.py # 配置检查
python test_system.py # 系统测试
python install.py # 一键安装 |
| 指标 | 数值 | 说明 |
|---|---|---|
| 🚀 API响应时间 | < 2秒 | 平均LLM调用响应时间 |
| 🎯 缓存命中率 | > 30% | 智能缓存提升效率 |
| ⚡ 并发处理 | 20任务 | 同时处理的最大任务数 |
| 🧠 智能体数量 | 7个 | 专业化智能体覆盖全流程 |
| 🏷️ 标签库规模 | 70+ | 精选标签覆盖主流类型 |
| 📚 支持类型 | 6大类 | 都市/玄幻/历史/科幻/悬疑/言情 |
inkai_project/
├── 📦 inkai/ # 🎯 核心包
│ ├── 🔧 core/ # 基础设施层
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── base_agent.py # 🤖 统一基础智能体
│ ├── 🤖 agents/ # 智能体层
│ │ ├── tag_selector.py # 🏷️ 标签推荐 (70+标签)
│ │ ├── character_creator.py # 👤 人物创建 (Big Five模型)
│ │ ├── storyline_generator.py # 📖 故事生成 (三幕剧结构)
│ │ ├── chapter_writer.py # ✍️ 章节写作 (智能技巧库)
│ │ ├── quality_assessor.py # 📊 质量评估 (5维度分析)
│ │ ├── continuation_analyzer.py # 🔍 续写分析 (内容状态分析)
│ │ └── continuation_writer.py # ✏️ 续写写作 (连贯性保证)
│ ├── 🗄️ managers/ # 管理层
│ │ ├── data_manager.py # 💾 数据管理 (项目/备份/导出)
│ │ └── workflow_controller.py # ⚙️ 流程控制 (任务调度/监控)
│ ├── 🚀 system/ # 应用层
│ │ ├── main_system.py # 🎯 主系统集成
│ │ └── advanced_features.py # 🌟 高级功能 (创意/知识库)
│ └── 🔧 utils/ # 工具层
│ ├── config.py # ⚙️ 配置管理
│ ├── text_processor.py # 📝 文本处理
│ └── data_validator.py # ✅ 数据验证
├── 📋 examples/ # 使用示例
│ └── basic_usage.py # 🎮 基础使用演示
├── 🚀 main.py # 主程序入口
├── ⚙️ setup.py # 安装配置
├── 📦 requirements.txt # 依赖管理
├── 🧪 test_system.py # 系统测试
├── 🔧 check_config.py # 配置检查
├── 📥 install.py # 一键安装
├── 🎪 demo.py # 功能演示
└── 📚 README.md # 项目文档
flowchart TD
A[📝 用户需求] --> B{🤔 创作类型?}
B -->|新建小说| C[🏷️ 标签推荐]
B -->|续写小说| M[🔍 续写分析]
C --> D[👤 人物创建]
D --> E[📖 故事线生成]
E --> F[✍️ 章节写作]
F --> G[📊 质量评估]
M --> N[✏️ 续写写作]
N --> O[🔄 连贯性检查]
O --> G
G --> H{🎯 质量达标?}
H -->|是| I[💾 保存作品]
H -->|否| J[🔧 内容优化]
J --> F
I --> K[📤 导出发布]
subgraph "🤖 智能体协作"
C -.-> D -.-> E -.-> F -.-> G
M -.-> N -.-> O
end
subgraph "📊 数据流转"
I -.-> L[🗄️ 数据管理]
L -.-> M
end
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style K fill:#e8f5e8
style H fill:#fff3e0
style J fill:#ffebee
| 智能体 | 核心能力 | 技术特色 | 输出质量 |
|---|---|---|---|
| 🏷️ 标签选择 | 需求分析 → 标签推荐 | 兼容性矩阵 + 市场分析 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 👤 人物创建 | 心理建模 → 角色设计 | Big Five + 职业特征库 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 📖 故事生成 | 结构设计 → 情节构建 | 三幕剧 + 伏笔管理 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| ✍️ 章节写作 | 内容创作 → 文本生成 | 写作技巧库 + 风格适配 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 📊 质量评估 | 内容分析 → 质量评分 | 5维度评估 + 改进建议 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 🔍 续写分析 | 状态分析 → 方向确定 | 内容理解 + 趋势预测 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| ✏️ 续写写作 | 连贯续写 → 内容生成 | 一致性检查 + 智能优化 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
graph LR
subgraph "🎯 前端技术"
A[自然语言理解<br/>NLU]
B[意图识别<br/>Intent Recognition]
C[需求分析<br/>Requirement Analysis]
end
subgraph "🤖 核心AI能力"
D[大语言模型<br/>LLM Integration]
E[提示工程<br/>Prompt Engineering]
F[上下文管理<br/>Context Management]
end
subgraph "📊 智能分析"
G[内容分析<br/>Content Analysis]
H[质量评估<br/>Quality Assessment]
I[趋势预测<br/>Trend Prediction]
end
subgraph "🔧 后端技术"
J[数据持久化<br/>Data Persistence]
K[缓存优化<br/>Cache Optimization]
L[工作流编排<br/>Workflow Orchestration]
end
A --> D
B --> E
C --> F
D --> G
E --> H
F --> I
G --> J
H --> K
I --> L
style D fill:#ffcdd2
style E fill:#f8bbd9
style F fill:#e1bee7
点击查看完整示例
from inkai import LightweightInkAIWithContinuation
# 初始化系统
inkai = LightweightInkAIWithContinuation()
# 创建都市系统文
novel_id = inkai.create_new_novel(
title="程序员的逆袭之路",
requirements="""
想写一个程序员获得系统后逆袭的故事：
- 主角：25岁程序员，内向但聪明
- 获得编程系统，代码技能现实化
- 从普通码农到科技大佬的成长历程
- 风格：轻松愉快，励志向上
- 元素：科技、成长、友情、小幅爱情线
"""
)
print(f"✅ 小说创建成功！ID: {novel_id}")
# 智能续写
result = inkai.continue_novel(
novel_id=novel_id,
continuation_requirements="""
续写重点：
- 展现系统的新功能和主角的适应过程
- 增加职场挑战和人际关系
- 埋下技术竞赛的伏笔
- 保持轻松幽默的风格
"""
)
if result["status"] == "success":
chapter = result["new_chapter"]
print(f"📝 新章节：{chapter['title']}")
print(f"📊 字数：{chapter['word_count']}")
print(f"🎯 连贯性：{result['analysis_summary']['consistency_score']:.1f}/100")点击查看完整示例
# 创建玄幻修仙文
novel_id = inkai.create_new_novel(
title="废材逆袭修仙路",
requirements="""
经典废材流修仙文：
- 主角：16岁废材，被家族抛弃
- 意外获得古老传承，天赋觉醒
- 修炼体系：练气→筑基→金丹→元婴
- 风格：热血爽文，打脸升级
- 元素：修炼、战斗、宗门、炼丹
"""
)
# 专业续写
result = inkai.continue_novel(
novel_id=novel_id,
continuation_requirements="""
续写方向：
- 主角首次展现真正实力
- 引入宗门招收弟子情节
- 设置强敌对比反差
- 为境界突破做铺垫
"""
)点击查看高级API
from inkai.agents.quality_assessor import EnhancedQualityAssessorAgent
from inkai.system.advanced_features import AdvancedFeaturesManager
# 质量评估
assessor = EnhancedQualityAssessorAgent()
quality_result = assessor.assess_content_quality(
content="章节内容...",
content_type="章节"
)
print(f"质量得分: {quality_result['overall_score']}")
print(f"质量等级: {quality_result['quality_level']}")
# 创意增强
advanced = AdvancedFeaturesManager()
suggestions = advanced.get_creative_suggestions(
content="现有故事内容...",
user_preferences={"style": "悬疑", "focus": "情节转折"}
)
print(f"情节转折建议: {suggestions['plot_twists']['twist_type']}")graph TD
A[🌐 环境变量<br/>最高优先级] --> B[📄 配置文件<br/>inkai/utils/config.py]
B --> C[⚙️ 默认配置<br/>内置默认值]
A -.-> D[ZHIPUAI_API_KEY<br/>INKAI_DATA_DIR<br/>INKAI_LOG_LEVEL]
B -.-> E[API_CONFIG<br/>SYSTEM_CONFIG<br/>CREATIVE_CONFIG]
C -.-> F[备用配置<br/>模拟模式]
style A fill:#e8f5e8
style B fill:#fff3e0
style C fill:#ffebee
API_CONFIG = {
"model": "glm-4.5-flash",
"temperature": 0.6,
"max_tokens": 4000,
"timeout": 30
} |
SYSTEM_CONFIG = {
"max_retries": 3,
"cache_size_limit": 100,
"log_level": "INFO",
"auto_save": True
} |
CREATIVE_CONFIG = {
"default_chapter_length": 2500,
"story_structure": "三幕剧",
"writing_style": "网络小说"
} |
🚨 常见问题解决方案
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 🔑 API调用失败 | 密钥错误/网络问题 | 检查密钥配置，测试网络连接 |
| ⏰ 响应超时 | 网络延迟/模型负载 | 增加timeout设置，重试机制 |
| 📊 配额不足 | API使用超限 | 检查使用量，升级套餐 |
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 🐌 响应缓慢 | 缓存未命中 | 启用缓存，预热常用请求 |
| 💾 内存不足 | 数据积累过多 | 清理缓存，减少并发数 |
| 🔄 任务卡死 | 工作流异常 | 重启工作流，检查依赖 |
# 启用详细日志
from inkai.utils.config import SYSTEM_CONFIG
SYSTEM_CONFIG["log_level"] = "DEBUG"
# 查看智能体状态
agent = EnhancedTagSelectorAgent()
stats = agent.get_stats()
logs = agent.get_logs("ERROR")
# 导出诊断信息
log_file = agent.export_logs("debug.json")🌟 我们欢迎各种形式的贡献！
gitgraph
commit id: "Fork项目"
branch feature
checkout feature
commit id: "开发新功能"
commit id: "添加测试"
commit id: "更新文档"
checkout main
merge feature
commit id: "发布版本"
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|
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/your-username/inkai.git
cd inkai
# 2. 安装开发依赖
pip install -e .[dev]
# 3. 运行测试
python test_system.py
# 4. 代码格式化
black inkai/
flake8 inkai/
| 📈 指标 | 📊 数据 |
|---|---|
| 🔥 代码行数 | 2000+ |
| 🤖 智能体数量 | 7个 |
| 🏷️ 标签数量 | 70+ |
| 📚 支持类型 | 6大类 |
| 🧪 测试覆盖 | 90%+ |
| 📖 文档完整度 | 95%+ |
MIT License - 查看 LICENSE 文件了解详情
自由使用、修改、分发，商业友好
|
智谱AI OpenAI |
Python生态 开发工具 |
