AI网文/小说创作平台：AI-Writer、InkOS、MuMuAINovel

AI和LLM已经侵入目之所及的各个角落。本文汇总几款基于AI/LLM的小说创作工具。

AI-Writer

BlinkDL开源（GitHub，3.6K Star，564 Fork）的AI写中文小说工具。使用基于RNN／语言模型(RWKV‑LM)的预训练模型，专注于生成中文网文(如玄幻、言情、网络小说)。

将"根据开头+设定→自动续写／生成后续内容"的流程自动化，能够快速生成连贯(或半连贯)的小说段落/章节。

实战

git clone https://github.com/BlinkDL/AI-Writer.git
cd AI-Writer
python run.py
python server.py

流程：

• 打开后，在界面 (或命令行) 中输入文章 / 小说的开头 (几句话或者一个段落)
• 设置续写长度、采样参数 (如 temperature / 随机度 /生成字数)
• 执行续写 → 等待 AI 输出生成内容
• AI 自动生成后，你可以手动编辑、删改、组合输出内容
• 满意则可保存或导出为纯文本、Markdown、其他格式

局限性：

• 内容质量参差：由于模型训练语料主要是网络小说(网文)，逻辑可能混乱、背景、角色、情节会出现"不合常识 /荒诞 /跳跃"，特别是当生成很长文本时；
• 语义/常识不可靠：模型欠缺现实世界的常识与约束，生成内容不适合严肃/现实主义写作(尤其是当你希望内容逻辑严谨、人物行为合理时)
• 可能重复 / 填充 /无意义文字 --- 如果采样随机度太高或续写太长，有可能出现重复、无意义或格式混乱的段落。多数用户建议生成后手工修订。
• 仅供娱乐 /灵感参考 --- 官方及社区多处强调：生成内容仅供娱乐 /灵感 /实践参考，不适合当作严肃创作或发表用途。
• 硬件 /性能限制 --- 如果没有 GPU，使用 CPU 生成会比较慢；大模型、长文本、频繁续写，可能需要较多显存 /计算资源。

InkOS

用Gemini/GPT/Claude直接生成长篇小说时，存在问题诸如：角色记忆崩坏、伏笔断裂、战力数值飘忽、文风疲劳。开源（GitHub，1.9K Star，402 Fork）InkOS 试图用"真相文件 + 33维度审计 + 审计-修订闭环"来系统性解决这些痛点。

多智能体CLI系统，由Radar（市场雷达）、Architect（架构师）、Writer（写手）、Auditor（审计官）、Reviser（修订者）等多个Agent组成，目标是把长篇小说创作当成一个"工程项目"来管理。

小说创作拆解为流水线：

• 长期记忆机制：每本书自动维护7个真相文件（truth files），包括：current_state.md（世界当前状态）、particle_ledger.md（资源账本）、pending_hooks.md（待处理伏笔池）、chapter_summaries.md（章节摘要）、subplot_board.md（支线进度板）、emotional_arcs.md（情感弧线）、character_matrix.md（角色矩阵）。这些文件确保全书范围内角色记忆、数值、伏笔、时间线绝对一致，避免了"上一章主角有剑，下一章突然没了"的经典AI翻车。
• 33 维度连续性审计：审计官会检查 OOC（角色出戏）、战力崩坏、节奏单调、信息泄露、词汇疲劳、视角跳跃等 33 个维度，甚至还有针对番外的 4 个专属维度（正传事件冲突、未来信息泄露等）。
• 写后验证器 + 反 AIGC 检测：内置 11 条确定性规则（禁止句式、禁止连续"了"字、套话密度等），违规自动触发 spot-fix（定点修复）模式。同时支持 GPTZero 等外部 API 检测，并提供反检测改写管线。
• 文风仿写与题材自定义：可分析参考小说生成 style_profile.json，一键注入写手 Prompt；内置玄幻、仙侠、都市、恐怖等 5 个题材规则，还支持每本书独立自定义 book_rules.md。

多智能体系统

Agent	职责
雷达Radar	扫描平台趋势和读者偏好，指导故事方向（可插拔，可跳过）
建筑师Architect	规划章节结构：大纲、场景节拍、节奏控制
写手Writer	根据大纲+当前世界状态生成正文
连续性审计员Auditor	对照长期记忆验证章稿
修订者Reviser	修复审计发现的问题---关键问题自动修复，其他标记给人工审核

优点

• 连贯性大幅提升：实测31章、45万字小说，审计通过率100%，角色记忆、数值、伏笔几乎无崩坏。
• 高度可自定义：题材规则、单本书规则、文风指纹，让不同作者能打造专属"创作系统"。
• 开源透明+扩展性强：支持多模型路由、OpenClaw外部Agent调用、Webhook通知，适合极客二次开发。
• 反检测与去AI味机制：在网文平台敏感环境下有实际意义。

局限

• 成本依赖：每章消耗Token不低（尤其是守护模式），长期运行API费用不可忽视。免费模型效果会明显打折
• 学习曲线：初次配置+理解7个真相文件需要30-60分钟；完全自动化仍需人工干预审核关键章节。
• 不是零人工：开发者明确强调 human review gates，审计通过 ≠ 出版级质量。爽点设计、情感深度仍需人类把关。
• 平台适配：目前是纯CLI，后续计划有Web UI（studio），但暂时无图形界面
• 社区反馈：在Linux.Do等论坛，开发者普遍认可创新性，但也提到"数值系统对都市/恐怖题材用处不大""守护模式需监控Token消耗

实战

npm i -g @actalk/inkos
# 配置
inkos config set-global \
	--provider openai \
	--base-url https://api.openai.com/v1 \
	--api-key sk-xxx \
	--model gpt-5.4

配置会保存在 ~/.inkos/.env，项目级配置也支持（inkos init）。

官方示例：inkos book create --title "吞天魔帝" --genre xuanhuan

genre支持：xuanhuan、xianxia、urban、horror、general；会在当前目录生成书籍文件夹，包含.env、book_rules.md等。

命令行示例：

inkos write next 吞天魔帝 # 写1章
inkos write next 吞天魔帝 --count 5 # 连续写5章
inkos up # 后台循环写章，审计失败自动重试
inkos down # 停止
inkos import canon "烈焰前传" --from 吞天魔帝
inkos write next "烈焰前传"
inkos style analyze 参考小说.txt # 生成风格指纹
inkos style import 参考小说.txt 吞天魔帝 --name "某作者"
inkos status # 查看书籍状态
inkos radar scan # 市场趋势扫描
inkos detect 吞天魔帝 --all # 全书AIGC检测
inkos review list # 列出待人工审核章节
inkos export # 导出起点/番茄格式

生成失败会暂停，推送通知（支持 Telegram、飞书、企业微信、Webhook）。

使用建议：

• 模型选择：优先 Claude或 GPT（逻辑与连贯性更强）。多模型路由可为 Auditor 设置更强的模型，为 Writer 设置性价比高的。
• 成本控制：
  • 开启--count批量写章前，先单章测试
  • 守护模式下设置合理重试次数，避免无限循环烧钱
  • 定期inkos detect检查AIGC痕迹，必要时手动polish
• 人工介入时机：
  • 每5-10章强制inkos review人工审阅一次
  • 重大转折、支线收束时暂停守护进程，手动调整book_rules.md。
• 进阶玩法：
  • 结合OpenClaw等Agent实现自然语言指挥模式
  • 用文风仿写功能批量生成系列作品（前传/后传）
  • 自定义新题材规则（inkos genre copy），打造专属流派系统

MuMuAINovel

在线体验，基于AI的开源（GitHub，2K Star，404 Fork）小说创作助手。

特性

• 多AI模型：支持OpenAI、Gemini、Claude等主流模型
• 智能向导：AI自动生成大纲、角色和世界观
• 角色管理：人物关系、组织架构可视化管理
• 章节编辑：支持创建、编辑、重新生成和润色
• 世界观设定：构建完整的故事背景
• 多种登录：LinuxDO OAuth或本地账户登录
• PG：生产级数据库，多用户数据隔离
• Docker部署：一键启动，开箱即用

实战

基于官方提供的docker-compose.yml部署：

git clone https://github.com/xiamuceer-j/MuMuAINovel.git
cd MuMuAINovel
cp backend/.env.example .env
vim .env
docker-compose up -d

浏览器打开http://localhost:8000开始体验。

.env文件：

APP_NAME=MuMuAINovel
APP_VERSION=1.4.4
APP_HOST=0.0.0.0
APP_PORT=8000
DEBUG=false
TZ=Asia/Shanghai
# PG连接信息
POSTGRES_DB=mumuai_novel
POSTGRES_USER=johnny
POSTGRES_PASSWORD=root
POSTGRES_PORT=5432
# 日志配置
LOG_LEVEL=INFO
LOG_TO_FILE=true
LOG_FILE_PATH=logs/app.log
LOG_MAX_BYTES=10485760
LOG_BACKUP_COUNT=30
CORS_ORIGINS=["http://localhost:8000","http://127.0.0.1:8000"]
# OpenAI 配置
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here(需要替换)
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1(需要替换)
# 默认 AI 配置
DEFAULT_AI_PROVIDER=openai
DEFAULT_MODEL=gpt-4o-mini(需要替换)
DEFAULT_TEMPERATURE=0.7
DEFAULT_MAX_TOKENS=32000
# LinuxDO OAuth 配置（可选）
LINUXDO_CLIENT_ID=11111
LINUXDO_CLIENT_SECRET=11111
LINUXDO_REDIRECT_URI=http://localhost:8000/api/auth/callback
FRONTEND_URL=http://localhost:8000
# 初始管理员（LinuxDO user_id）
# INITIAL_ADMIN_LINUXDO_ID=your_linuxdo_user_id
# 本地账户登录配置
LOCAL_AUTH_ENABLED=true
LOCAL_AUTH_USERNAME=admin
LOCAL_AUTH_PASSWORD=admin123
LOCAL_AUTH_DISPLAY_NAME=本地管理员
# 会话配置
SESSION_EXPIRE_MINUTES=120
SESSION_REFRESH_THRESHOLD_MINUTES=30
# SMTP默认配置，可在系统设置中被管理员覆盖
SMTP_PROVIDER=qq
SMTP_HOST=smtp.qq.com
SMTP_PORT=465
SMTP_USERNAME=your-email@qq.com
SMTP_PASSWORD=your-qq-smtp-auth-code
SMTP_USE_TLS=false
SMTP_USE_SSL=true
SMTP_FROM_EMAIL=your-email@qq.com
SMTP_FROM_NAME=MuMuAINovel
EMAIL_AUTH_ENABLED=true
EMAIL_REGISTER_ENABLED=true
EMAIL_VERIFICATION_CODE_TTL_MINUTES=10
EMAIL_VERIFICATION_RESEND_INTERVAL_SECONDS=60
WORKSHOP_MODE=client
# 云端服务地址（client模式使用
WORKSHOP_CLOUD_URL=https://mumuverse.space:1566
# 云端API请求超时时间（秒）
WORKSHOP_API_TIMEOUT=30