Bloomverse AI Agent 使用教程
Bloomverse 不是普通聊天框,而是围绕作品项目工作的 AI 写作工作台。理解项目、会话、上下文和引用,才能让 AI 每次看到刚好需要的信息。
页面重点
- 理解项目、会话、上下文、token 和跨会话隔离。
- 掌握选中文本、文档目录、聊天内容和自定义规则 4 类引用方式。
- 知道 Ask 偏分析讨论,Agent 偏规划执行和自动推进。
Bloomverse 不是普通聊天框,而是围绕作品项目工作的 AI 写作工作台。用好它的关键,是理解项目、会话、上下文、引用和 Ask / Agent 的边界,让 AI 每次看到刚好需要的信息。
先理解项目和会话
项目可以理解成一部作品的资料库,适合保存作品基本信息、角色设定、世界观、地图地点、章节正文、事件线、场景设计和写作规则。会话则是一次独立聊天,同一个项目下可以有多个会话,每个会话最好只围绕一个主题。
相关延伸:如果你想把这一步继续落到项目结构里,可以继续看 AI 小说写作新手指南。
- 一部作品建议建立一个项目,不要把多部作品混在一起。
- 同一个主题继续当前会话,换了大主题就新开会话。
- 会话太长时先让 AI 总结,再开新会话继续。
跨会话默认隔离
不同会话之间的聊天内容默认隔离。你在角色设定会话里聊过的内容,切到地图设定会话后,AI 默认不会自动读取前一个会话的全部聊天记录。这样可以避免上下文串线,也能减少 token 消耗,让回答更聚焦。
进一步拆解时,可以结合 AI 小说写作工具 一起校对前后逻辑。
- 跨会话隔离可以避免角色、地图、章节等不同话题互相污染。
- 如果新会话要参考旧内容,可以使用聊天引用或整理成项目文档。
- 重要设定不要只留在聊天记录里,确定后要写回项目资料。
上下文不是越长越好
上下文是 AI 本次回答前能看到的信息,包括本次输入、当前会话历史、用户引用、项目相关资料和系统规则。token 可以简单理解成 AI 处理文字的单位,上下文越长,回复越慢,成本越高,也越容易被无关信息干扰。
完成这一部分后,建议继续阅读 AI 写作工作台,把方法串成完整流程。
- 好的使用方式不是让 AI 记住所有东西,而是给它最相关的东西。
- 项目决定 AI 在哪部作品里工作,会话决定当前讨论主题。
- 引用负责告诉 AI 本次重点看哪些材料。
用引用让 AI 聚焦本次任务
Bloomverse 的引用会显示在聊天输入框上方的引用内容区域,发送时会和你的问题一起交给 AI。当前前端支持选中文本、文档或目录、聊天内容和自定义规则 4 类引用。
相关延伸:如果你想把这一步继续落到项目结构里,可以继续看 AI 小说写作新手指南。
- 改局部正文时,在编辑器选中文本,点击 AI 引用。
- 查角色、章节、世界观一致性时,把左侧文档或目录拖到聊天输入框。
- 延续旧方案时引用聊天内容,控制文风或格式时输入 @ 选择自定义规则。
Ask 和 Agent 的区别
Ask 和 Agent 不是简单的普通问答和高级问答。Ask 更保守,适合查看、询问、分析和讨论;Agent 更主动,适合规划、执行、自动推进和自动应用结果。不确定时,可以先用 Ask 看建议,再用 Agent 执行。
进一步拆解时,可以结合 AI 小说写作工具 一起校对前后逻辑。
- 只是想分析一段文字、总结内容或听修改建议时,用 Ask。
- 希望 AI 生成结构化资料、规划多个步骤或创建更新项目资料时,用 Agent。
- Agent 更适合明确要做的任务,Ask 更适合先讨论和确认方向。
新手推荐工作流
更稳定的 Bloomverse 使用方式,是先把作品资料沉淀到项目,再按主题开会话,每次提问前引用本次需要的文本、文档、聊天或规则。聊出来的重要结论,要及时整理回项目文档。
完成这一部分后,建议继续阅读 AI 写作工作台,把方法串成完整流程。
- 先建项目,再整理角色、世界观、章节、大纲和规则。
- 每个会话聚焦一个主题,每次提问只引用相关材料。
- 先分析讨论用 Ask,明确要执行时用 Agent。
常见问题
Bloomverse 和普通 AI 聊天框有什么区别?
普通聊天框更像一次对话,Bloomverse 更像项目级写作工作台。它围绕作品项目、会话、文档、规则和引用组织上下文,适合长期维护小说资料。
为什么不同会话不能自动读取所有聊天记录?
默认隔离可以避免上下文串线,也能减少 token 消耗。需要跨会话使用旧内容时,建议引用聊天内容,或者把重要结论整理进项目文档。
引用资料是不是越多越好?
不是。引用越准确,AI 越容易聚焦。改局部用选中文本,查一致性用相关文档,接续旧方案用聊天引用,控制风格用自定义规则。
什么时候用 Ask,什么时候用 Agent?
只是问、分析、讨论时用 Ask;希望 AI 规划、生成、推进或应用结果时用 Agent。不确定时先用 Ask 看建议,再用 Agent 执行。
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