arXiv:2610.32002v1 Announce Type: new Abstract: The rapid growth of microdramas has increased demand for high-quality script production. Long-form microdrama script generation with LLMs requires both diverse plot progression and long-range narrative coherence. Our observations reveal that candidate continuations increasingly concentrate on fewer narrative mechanisms as generation progresses, while conventional retrieval may reinforce trope reuse and overlook historical information essential to future plots. To address these challenges, we propose DraMaze, a multi-agent pipeline that explores diverse causal paths through trope memory-guided evolutionary tree search and mutation. It further constructs a Backward Narrative Dependency Tree to organize, retain, and retrieve historical memories
arXiv:2610.32002v1 公開タイプ：新規 要旨：マイクロドラマの急激な普及により、高品質な脚本制作への需要が高まっています。大規模言語モデルを用いた長編マイクロドラマの脚本生成には、多様なプロット展開と長期にわたる物語の一貫性の両方が求められます。我々の観察から、生成が進むにつれて候補となる続きはますます少数の物語手法に偏っていく一方で、従来の検索手法ではトロープの再利用が助長され、将来のプロットにとって不可欠な歴史的情報が見落とされる傾向があることが明らかになりました。これらの課題に対処するため、我々はDraMazeを提案します。これは、トロープ記憶に基づく進化的木探索と変異を通じて多様な因果経路を探索するマルチエージェント型パイプラインです。さらに、過去の記憶を整理・保持・参照するために、後方依存関係物語木を構築します。
