[Paper] AI4Reading：基于多代理协作的中文有声书解释系统

Source: arXiv - 2512.23300v1

概述

本文介绍了 AI4Reading，一个将大型语言模型（LLMs）与语音合成相结合的多代理系统，能够自动生成中文有声书式的书籍解读。通过协调一支由专门的 AI “代理” 组成的团队，作者旨在减少劳动密集型的手工工作流程，同时保持人工精心分析的深度和清晰度。

关键贡献

• 多代理协作框架：11个专用代理（主题分析员、案例分析员、编辑、叙述者、校对员等），将解释流程划分为可管理的并行任务。
• 内容保留与可理解性权衡：系统明确优化对源材料的忠实呈现，同时将其重新表述为更简洁、适合听众的语言。
• 叙事结构强制：编辑代理将提取的洞见重新组织成逻辑顺序，模拟专业播客脚本的结构。
• 端到端原型：将基于大语言模型的文本生成与最先进的中文语音合成相结合，提供完整的“朗读”体验。
• 以人为本的评估：与专家撰写的解读进行对比研究，显示 AI 生成脚本在准确性和可读性方面更高（尽管语音质量仍落后于人工叙述）。

方法论

1. 文档摄取 – 将目标书籍划分为章节并输入系统。
2. 主题分析代理 – 使用大型语言模型提取高层次主题和关键问题。
3. 案例分析代理 – 在文本（或外部知识库）中搜索能够说明每个主题的真实案例。
4. 内容起草代理 – 多个大型语言模型实例将提取的材料改写为简洁、口语化的句子。
5. 编辑代理 – 重新排列草稿，添加过渡，并确保叙事结构连贯。
6. 校对代理 – 检查事实一致性、冗余以及语言流畅度。
7. 旁白代理 – 将最终脚本发送至中文神经 TTS（文本转语音）引擎，生成音频文件。

所有代理通过共享的“任务板”（一种结构化的 JSON 格式）进行通信，支持异步执行和便于调试。该设计模拟了小型编辑团队，但每个角色均已自动化，能够在同时处理多本书籍时进行扩展。

结果与发现

• 脚本质量：人工评估者认为 AI4Reading 的脚本比领域专家撰写的更简洁且事实更准确，表明在不失核心意义的情况下实现了成功的抽象。
• 语音质量：生成的音频在可理解性上被认为是可接受的，但与专业配音员相比仍表现出不自然的韵律和偶尔的发音错误。
• 效率：端到端流水线在大约手动制作所需时间的 30 % 内完成了完整的解释，展示了明显的生产力提升。

Practical Implications

• Rapid Content Repurposing: 出版商可以自动为新发行的作品生成配套音频分析，提升可访问性，而无需雇佣完整的编辑团队。
• Educational Platforms: 电子学习服务可以通过 AI 驱动的音频摘要丰富教材，帮助偏好听觉材料的学习者。
• Podcast Automation: 媒体公司可以为任何图书快速生成“AI 主持”的讨论节目，实现针对细分主题的可扩展内容流水线。
• Localization: 相同的多代理架构可以适配其他语言，帮助以最少人工干预实现跨市场有声书制作。

限制与未来工作

• 语音自然度：当前的 TTS 仍然产生机械化的语调；作者建议整合表达性韵律模型或在专业朗读者数据上进行微调。
• 领域知识缺口：案例分析代理在源材料高度专业化时，有时会检索到不相关的示例；未来版本可以加入领域特定的检索 API。
• 评估范围：实验仅限于中文文本和少量书籍；需要更广泛的多语言基准测试和更大规模的用户研究，以验证通用性。

AI4Reading 展示了一个精心编排的 LLM 驱动代理套件，如何将密集的书面作品转化为适合听众的音频解读，开启了更快速、更具包容性的出版流水线之门。

作者

• Minjiang Huang
• Jipeng Qiang
• Yi Zhu
• Chaowei Zhang
• Xiangyu Zhao
• Kui Yu

论文信息

• arXiv ID: 2512.23300v1
• 类别: cs.CL
• 出版时间: 2025年12月29日
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