从人设到情节：面向长篇叙事的角色基多智能体故事生成

尽管大语言模型在虚构创作方面表现优异，但在长篇小说中难以维持叙事一致性和情节连贯性。本文提出 MAGNET 和 ATLAS 统一框架：MAGNET 是基于角色人设的多智能体目标驱动引擎，依据共享世界状态和演化目标生成故事；ATLAS 则是基于图的流水线，通过对比场景级世界表征检测幻觉。实验表明，相比单模型基线和 IBSEN，该框架显著减少了标注错误和幻觉，证明了显式世界状态跟踪与目标驱动生成对长篇叙事的有效性。