#### 背景

做 AI 写作工具的人很多，但大部分停留在"封装 OpenAI API + 一两个 prompt"的阶段。当你需要 70+ 个 AI Agent 协同工作——每个有不同的 system prompt、不同的工具调用、不同的后处理逻辑——怎么设计架构才能避免代码变成一团乱麻？

我在做 StarBook（AI 驱动的网文写作平台）时遇到了这个问题。最终设计了一套三层注册表 + 工作流编排引擎的架构，分享给大家。

#### 核心架构：三个注册表

**1. AGENT_REGISTRY（Agent 配置注册表）**

每个 Agent 是一个独立的配置对象，包含：

```typescript
interface AgentConfig {
  id: string                    // 唯一标识，如 'generate'、'logic-lock'
  model?: string                // 指定模型（不填则用默认）
  systemPrompt: string          // system prompt 模板
  promptModules: string[]       // 引用的 prompt 模块 ID 列表
  tools?: string[]              // 引用的工具 ID 列表
  userMessageBuilder: (ctx) => string  // 动态构建 user message
  postProcess?: (result) => Result     // 后处理链
  selfReview?: (result) => Review      // 自检
  costLabel?: string            // 成本标签
}
```

注册方式：

```typescript
export const AGENT_REGISTRY: Record<string, AgentConfig> = {
  [generateConfig.id]: generateConfig,
  [logicLockConfig.id]: logicLockConfig,
  [storyBibleExtractConfig.id]: storyBibleExtractConfig,
  // ... 70+ 条
}
```

**2. PROMPT_REGISTRY（Prompt 模块注册表）**

Prompt 模块是可复用的 prompt 片段，通过 `slot` 机制实现 user-side 注入（A2 模式）：

```typescript
interface PromptModule {
  id: string
  side: 'system' | 'user'   // system 侧或 user 侧
  slot?: string              // user-side 模块的占位符名
  build: (ctx) => string     // 动态构建 prompt 内容
}
```

关键设计：`side: 'user'` 的模块由 `userMessageBuilder` 通过 `{{slot:xxx}}` 占位符注入，而非拼接到 system prompt 中。这样 user-side 模块不会被 token 预算裁剪影响。

目前有 90+ 个基础 prompt 模块 + 26 个题材的 208 个预设模块（玄幻/都市/宫斗/甜宠等），通过 `registerPresetModules` 批量注册。

**3. TOOL_REGISTRY（工具注册表）**

AI Agent 可调用的数据操作工具：

```typescript
interface AgentTool {
  id: string
  description: string       // 给 LLM 看的工具描述
  parameters: JSONSchema    // 参数 schema
  execute: (args) => Result // 实际执行逻辑
}
```

目前 10 个工具：create-relationship / create-event / update-chapter-tension / update-chapter-summary / replace-short-beats / sync-facts / sync-facts-only / sync-events / sync-foreshadows / bible-fix。

#### 工作流编排引擎

单个 Agent 解决不了的问题，用 WORKFLOW_REGISTRY 编排：

```typescript
interface WorkflowConfig {
  id: string
  steps: {
    agentId: string
    mapInputs?: (ctx) => AgentInput    // 声明式输入映射
    mapOutputs?: (ctx, result) => void  // 声明式输出映射
    run?: (ctx) => Promise<Result>      // 命令式逃生舱
  }[]
}
```

声明式 + 命令式混合：简单流程用 mapInputs/mapOutputs 声明，复杂逻辑用 run 逃生舱。

#### 一致性保障：Story Bible 事实账本

StarBook 的核心差异化——用"主体-属性-值"三元组追踪硬事实：

```
subject=林墨, attribute=生死, value=已死亡
subject=时间回溯, attribute=冷却, value=每日一次
```

AI 续写前注入 confirmed 事实作为约束，写后抽取新事实与账本比对，值冲突即告警。7 道关卡校验（Logic-Locking）覆盖角色特征/死亡角色/视角/情节点/世界规则/语言风格/硬事实。

#### 上下文注入：MemGPT 三层架构

- **Core Memory**（头部）：设定/角色/金手指，不受 token 裁剪
- **Archival Memory**（中间）：RAG 检索/事实账本/卷纲
- **Recall Memory**（尾部）：摘要/伏笔/时间线

#### 数值约束原则

AI 不生成精确数值。评分、比例、字数等全部由代码先行计算后注入 prompt，AI 只做定性判断（A/B/C/D 等级、偏高/偏低/正常）。这个设计避免了"AI 输出'词汇丰富度72'只是随机数字"的问题。

#### 部署

StarBook 使用 React + TypeScript + Vite 前端，Node + Express + TypeScript 后端，PostgreSQL 数据库。支持多 AI Provider（OpenAI / Anthropic / Google），用户自带 API Key，无需平台承担模型调用费用。

在线体验：[StarBook — AI 网文创作工作台](https://starbook.shizhishi.cn)

做 AI 写作工具的人很多，但大部分停留在"封装 OpenAI API + 一两个 prompt"的阶段。当你需要 70+ 个 AI Agent 协同工作——每个有不同的 system prompt、不同的工具调用、不同的后处理逻辑——怎么设计架构才能避免代码变成一团乱麻？

从 0 到 70+ AI Agent：我是如何在 StarBook 中设计可插拔的 Agent 注册表架构的

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本文分享AI网文写作平台StarBook的架构设计，采用三层注册表+工作流编排引擎解决70+个AIAgent协同问题。包含Agent配置、Prompt模块、工具调用三大注册表，配合声明式工作流引擎和7道逻辑校验关卡，确保网文创作的一致性和质量。

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