要么效率高但内容质量参差不齐,要么质量不错却操作繁琐、依赖提示词调教。
直到最近体验的就要创作,才让我第一次感受到“AI 真的像个写作团队在为你工作”的感觉。
它不只是一个写作助手,更像是一个拥有“产品经理 + 文案总监 + 编剧 + 编辑”的AI 协作平台。
就要创作介绍
就要创作是一个专为 AI 网文创作调教的开源平台,符合 ReAct(Reason + Act)标准。

它采用“单 Agent 循环 + 多子专家 + 多工具”的结构,让 AI 以团队形式完成写作任务。
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主专家:担任“项目经理”,负责任务分配与整体协调;
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子专家团队:涵盖脑洞构思、人设规划、世界观搭建、情节推进、文风润色等多个方向;
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对话驱动写作:用户通过与主专家对话描述需求,AI 自动分配专家协作创作。
源码仓库:
核心功能亮点

智能团队写作
由多名“虚拟专家”协同完成创作任务,可进行长篇小说、短剧剧本、仿写、拆书等创作。
自然对话创作体验
无需复杂提示词,只需普通语言说明需求,AI 即可自动识别并执行。
结构化项目管理
每个小说/剧本会生成独立项目目录,包含章节、角色、世界观等文件,全部保存在本地。
开放式提示词管理
提供“项目提示词”和“系统提示词”两级自定义入口,用户可自由调整写作逻辑或输出风格。
多模型兼容支持
支持 gemini 2.5 pro、Claude 4.5、DeepSeek V3.2、GPT-4.1、Kimi K2、Qwen3 等主流模型,兼容 OpenAI 接口标准。
三种 AI 写作模式对比
模式 | 特点 | 优势 | 缺点 |
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传统 AI 写作平台(如 91写作、灵犀) | 手动提示词+逐章控制 | 灵活可控 | 操作复杂、依赖提示词 |
工作流自动写作 | 一次性生成全流程内容 | 高效率、自动化 | 缺乏可控性、修改困难 |
Agent 团队写作(就要创作) | 多专家协作推理 | 对话自然、上下文连贯 | 需本地部署、对环境要求高 |
Agent 模式可以说是结合了前两者的优点:既保留了创作可控性,又极大降低了操作复杂度。
安装与部署指南
项目基于 Node.js 开发,完全开源,可本地运行。
环境准备
安装 Node.js(推荐 LTS 版本)
下载源码:
复制 env.example
文件为 .env
,填写以下内容:
API_KEY=your_api_key_here
API_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
MODEL_NAME=gemini-2.5-pro

运行命令:
npm install

再输入npm run web:dev
命令即可启动项目

浏览器访问 http://localhost:3000 即可进入界面。

推荐 API 平台
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国内模型:硅基流动、派欧云、阿里百炼、火山方舟
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海外模型:91API、OpenRouter
使用教程
我们先创建一本小说

创建完成之后会在左侧文件浏览里会有这本小说的初始目录

这些目录实际保存在我们项目文件的根目录novels
文件夹内

所有创作的文件都保存在你的本地,没有加密,可以用记事本等查看内容

提示词与项目管理
就要创作虽然弱化了提示词依赖,但仍为进阶用户提供了灵活入口:
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项目提示词:定义当前项目的世界观、人物设定、写作风格等。
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系统提示词:定义 Agent 推理逻辑与调用工具方式(一般不建议修改)。
所有创作内容均保存在本地文件夹 novels/
下,可随时查看或修改。

应用场景
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小说作者:希望快速构建世界观、角色、情节并保持连贯。
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编剧/短剧创作者:适合进行多角色互动、分镜逻辑、剧本撰写。
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内容创作者/公众号写手:可用于拆书、仿写、风格迁移创作。
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AI 教育/实验项目:研究多 Agent 协作写作机制的良好案例。
相似项目推荐
如果你对多 Agent 协作写作感兴趣,也可以参考以下项目:
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🧩 ChatDev:由多个 AI 组成的“虚拟开发团队”框架
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🪶 AutoWrite App:基于 LLM 的全自动长篇写作工具
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🧠 AgentVerse:开源多 Agent 协作平台,可扩展写作、分析、任务执行等场景
总结
从“一个模型写一章”到“多个专家协同创作”,「就要创作 Agent 版」展示了 AI 写作的未来方向:结构化、可控、协作化。
作为一名产品经理,我认为它最大的价值并不在于写出多少字, 而在于让我们第一次看到:
AI 可以像一个真正的创作团队那样协同工作。
如果你正想探索 AI 写作的下一阶段,不妨动手部署一次这个项目。