LOLGORITHM：短视频有趣评论生成代理

短视频平台已成为多媒体信息传播的核心，其中评论在推动参与、传播和算法反馈方面发挥着关键作用。然而，现有的方法——包括视频摘要和直播弹幕生成——无法产生符合平台特定文化和语言规范的真实评论。在本文中，我们提出了 LOLGORITHM，一种用于生成风格化短视频评论的新型模块化多智能体框架。 LOLGORITHM 支持六种可控评论风格，包括三个核心模块：视频内容摘要、视频分类以及具有语义检索和热点模因增强的评论生成。我们进一步构建了一个包含 3,267 个视频和 16,335 条评论的双语数据集，涵盖 YouTube 和抖音的五个高参与度类别。自动评分和大规模人类偏好分析相结合的评估表明，LOLGORITHM 始终优于基线方法，在 107 名受访者中，YouTube 上的人类偏好选择率为 80.46%，抖音上的人类偏好选择率为 84.29%。消融研究证实，这些收益可归因于框架架构，而不是主干 LLM 的选择，强调了我们方法的稳健性和通用性。