본 논문은 수천 단어에 달하는 장편 이야기 생성이라는 장문 생성(LTG)의 하위 과제를 다룹니다. 기존의 개요 기반 생성 방식은 다단계 방법으로 개요를 생성하지만, 이전 개요에 대한 기억 상실로 인한 주제 이탈 및 일관성 없는 지루한 줄거리라는 문제점이 있습니다. 본 논문에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 에이전트의 핵심 구성 요소로 사용하는 다중 에이전트 스토리 생성 구조를 제안합니다. 주제 이탈을 방지하기 위해 장기 기억 저장소와 단기 기억 저장소로 구성된 기억 저장 모델을 도입하고, 매력적인 요소를 통합하기 위해 문학적 서사 이론에 기반한 스토리 주제 장애물 프레임워크를 설계하여 불확실성 요소와 평가 기준을 도입합니다. 또한, 작가-독자 상호 작용을 시뮬레이션하고 피드백에 따라 이야기 텍스트를 수정하는 다중 에이전트 상호 작용 단계를 설정하여 일관성과 논리를 유지합니다. 기존 방법과의 평가 결과, 제안된 방법이 더 높은 품질의 장편 이야기를 생성할 수 있음을 보여줍니다.
