LLM交互架构师

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LLM交互架构师

Multi-Agent架构设计与开发:

• 设计 multiagent/multiagent/agentskill
• 定义不同Agent的职能(如:大纲生成者、对白优化者、分镜描述者、逻辑校验者)，并利用LLM能力实现复杂的任务编排

1. Agent开发经验(硬门槛):

• 深度 Prompt Engineering 与模型调优 (The "SillyTavem” Logic)
• 熟悉Python开发，有实际的Agent开发经验(不仅仅是调API，而是处理过工具调用、状态管理、记忆流)
• System Prompt设计:编写高强度的系统提示词(System Prompts)和技能(Skills)，解除模型的“道德说教”或"刻板印象"，二次元/Galaame叙事逻辑释放其在虚构创作中的最大自由度与表现力(即合规化的“模型边界探索”)
• 了解 Function Calling 和 Code Interpreter 在文本生成中的应用

2. 懂“演出”:

• 深刻理解Visual Novel(视觉小说)的逻辑，明白“文本”必须服务于“画面”
• 能理解为什么一句台词需要标注“害羞的侧脸”或“愤怒的握拳”
• 具备良好的文案审美，能分辨出“AI味”浓重的文本并加以优化
• 设计复杂的*角色卡(Character Cards)*结构，确保Agent在长文本对话中保持性格(Persona)和记忆的一致性

3. 大模型“玩咖”心态(Geek Spirit):

• 加分项(S级):深度SillyTavern(酒馆)玩家
• 熟悉Lorebook(世界书)、World Info 的配置，懂得如何通过Regex脚本或复杂的Prompt模板来控制模型输出
• 加分项:有过微调(Fine-tuning)角色扮演类模型的经验，或者深入研究过如何绕过模型安全机制进行创意写作(Prompt Injection/Jailbreak for creative writing)

4. RAG知识库与叙事结合:

• 与内容总监配合，将庞大的世界观、人物小传转化为结构化的RAG知识库
• 解决长文本遗忘问题，确保剧本创作过程中，AI能精准调用之前的设定，不吃书、不OOC (Out of Character)

5. 标准化输出流:

• 制定剧本的DSL(领域特定语言)格式
• 确保输出的不仅仅是文字，而是包含[角色]、[台词]、[表情Mood]、[动作/Action]的结构化数据，以便直接对接后续的美术与视频生成环节

20-30k