多 Agent 决策工作坊

项目概述

多 Agent 决策工作坊是一个基于 Flask 和 DeepSeek API 的方案评审工具，通过模拟多角色视角的辩论，帮助团队生成全面、客观的决策要点。

核心功能

1. 工作坊创建与管理：创建新的决策工作坊，设置工作目标和评审范围。
2. 多角色配置：为每个工作坊配置不同的角色（如产品经理、技术专家、用户代表等），每个角色拥有独特的视角和关注点。
3. AI 驱动的决策分析：基于多角色的辩论内容，使用 DeepSeek API 生成全面的决策要点和建议。

使用场景

• 产品方案评审：评估新功能或产品方案的可行性和风险。
• 技术选型决策：在多种技术方案中进行客观比较和选择。
• 项目规划评审：对项目计划、资源分配等进行多维度分析。

快速开始

环境要求

• Python 3.8+
• uv 虚拟环境管理工具
• DeepSeek API 密钥

安装步骤

1. 克隆项目

2. 初始化虚拟环境

   uv init
   

3. 安装依赖

   uv add flask requests python-dotenv
   

4. 配置 API 密钥 创建 .env 文件，添加以下内容：

   DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key
   

5. 启动应用

   python app.py
   

6. 访问应用 打开浏览器，访问 http://localhost:5000

项目结构

.
├── app.py              # 主应用文件
├── .env                # 环境变量配置
├── README.md           # 项目说明文档
├── Project_Design.md   # 项目设计文档
├── requirements.txt    # 依赖项列表
└── templates/          # HTML 模板文件
    ├── index.html      # 首页
    ├── create_workshop.html  # 创建工作坊页面
    ├── configure_roles.html  # 配置角色页面
    ├── start_debate.html     # 开始辩论页面
    └── results.html          # 查看结果页面

使用指南

1. 创建工作坊：在首页点击"创建新工作坊"，填写工作坊名称和目标。
2. 配置角色：为工作坊添加不同的角色，每个角色需要设置名称和视角。
3. 开始辩论：选择角色，输入该角色的观点和建议。
4. 查看结果：系统会基于所有角色的辩论内容，生成决策要点和建议。

技术栈

• 后端：Python, Flask
• 前端：HTML, CSS, Jinja2 模板
• AI 集成：DeepSeek API
• 环境管理：uv

许可证

MIT

孙子舒 2411020120 陈敬峰 2411020229

心得

通过本次多 Agent 决策工作坊项目的开发，我深刻体会到了多角色视角在决策过程中的重要性。在实际开发中，我们常常需要从不同角度审视问题，而本系统通过模拟多角色辩论的方式，能够帮助团队更全面地分析方案，避免片面决策。

在技术实现上，我学习了如何使用 Flask 框架快速搭建 Web 应用，并整合 DeepSeek API 实现 AI 功能。同时，通过使用 uv 管理虚拟环境和依赖，使得项目环境配置更加简便和规范。

此外，我还体验了从需求分析、设计、编码到测试的完整开发流程，提高了解决实际问题的能力。在未来的学习中，我将继续探索更多 AI 与 Web 应用结合的场景，提升系统的智能化水平。

最后，感谢老师和同学们在项目过程中给予的帮助和指导。