本文介绍了 AutoWorldBuilder，这是一个多智能体协作系统，旨在解决自动化虚构世界构建中的上下文爆炸、一致性和质量保证挑战。
- 四层上下文压缩机制实现了约 90% 的 token 减少。
- 具有专用审计员（Auditor）智能体的迭代审查系统将提案通过率从 42% 提高到超过 85%。
- 使用 GPT-OSS 120B 和 DeepSeek v3.2 进行的实验在 20 项任务中展示了 95.0% 的成功率。
- 该系统在 18-31 分钟内为每个世界生成 56-103 个自洽概念，并实现零冲突交付。
作者认为，这些架构模式（包括层作为预算的压缩和语义局部性调度）可迁移到更广泛的、知识密集型的多智能体 LLM 应用中。