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2026-01-07 11:02:05 +08:00
# 多 Agent 决策工作坊 (Multi-Agent Decision Workshop)
## 🎯 一句话描述
**Multi-Agent Decision Workshop** 是一个面向**产品经理、团队负责人、创业者**的 AI 辅助决策工具通过模拟多角色CEO、CTO、CFO、用户代言人、风险分析师等从不同视角对方案进行辩论帮助用户获得全面的决策洞察。
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## 👤 目标用户与痛点
| 用户角色 | 真实痛点 |
|---------|---------|
| 产品经理 | 方案评审时容易陷入单一视角,忽略技术/成本/用户体验的平衡 |
| 创业者 | 独自决策缺乏多元反馈,容易盲目乐观或过度保守 |
| 团队负责人 | 会议中难以让所有人充分表达,强势声音主导决策 |
| 学生/个人 | 重要人生决策(职业、投资)缺乏专业视角指导 |
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## 🔧 核心功能 (MVP - 3个必须有的功能)
### 1. 📝 决策议题输入
- 用户输入待决策的问题/方案
- 可选择决策类型(产品方案、商业决策、技术选型、个人规划)
- 支持上传背景资料(可选)
### 2. 🎭 多角色辩论模拟
- 系统自动分配 4-6 个不同视角的 Agent
- 每个 Agent 代表一个角色立场发表观点
- Agent 之间可以相互质疑和回应(多轮辩论)
### 3. 📊 决策报告生成
- 汇总各方观点的支持/反对理由
- 提炼关键决策要点和风险点
- 给出建议的决策框架和下一步行动
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## 🎭 预设 Agent 角色库
| 角色 | 视角定位 | 关注点 |
|------|---------|--------|
| 🧑‍💼 CEO | 战略全局 | 愿景、市场机会、竞争格局 |
| 👨‍💻 CTO | 技术可行性 | 技术难度、资源需求、技术债 |
| 💰 CFO | 财务健康 | ROI、成本、现金流、盈利模式 |
| 👥 用户代言人 | 用户体验 | 用户需求、痛点、使用场景 |
| ⚠️ 风险分析师 | 风险控制 | 潜在风险、失败模式、应急预案 |
| 🚀 增长黑客 | 快速验证 | MVP思维、增长杠杆、数据驱动 |
| 🎨 产品设计师 | 产品体验 | 交互设计、用户旅程、差异化 |
| 📈 市场分析师 | 市场洞察 | 市场规模、趋势、竞品分析 |
---
## 🔄 用户交互流程
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 用户打开 App │
│ ↓ │
│ [选择决策类型] 产品方案 / 商业决策 / 技术选型 / 个人规划 │
│ ↓ │
│ [输入决策议题] "我们是否应该在Q2推出AI助手功能" │
│ ↓ │
│ [选择参与角色] ☑CEO ☑CTO ☑CFO ☑️用户代言人 (可自定义) │
│ ↓ │
│ [开始辩论] → 观看多Agent实时辩论流式输出
│ ↓ │
│ [生成报告] → 下载决策要点 PDF / Markdown │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 🏗️ 技术架构
```
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Frontend (Streamlit) │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│ │ 议题输入区 │ │ 辩论展示区 │ │ 决策报告区 │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────┘ │
└────────────────────────────┬─────────────────────────────────┘
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Backend (Python) │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│ │ Agent管理器 │ │ 辩论编排器 │ │ 报告生成器 │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────┘ │
└────────────────────────────┬─────────────────────────────────┘
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ LLM API Layer │
│ Claude API / OpenAI API / 本地模型 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
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## 📁 项目文件结构
```
multi_agent_workshop/
├── app.py # Streamlit 主入口
├── config.py # 配置文件API Key、模型设置
├── requirements.txt # 依赖包
├── agents/ # Agent 相关
│ ├── __init__.py
│ ├── base_agent.py # Agent 基类
│ ├── agent_factory.py # Agent 工厂(创建不同角色)
│ └── agent_profiles.py # 角色定义和 Prompt 模板
├── orchestrator/ # 辩论编排
│ ├── __init__.py
│ ├── debate_manager.py # 辩论流程管理
│ └── turn_strategy.py # 发言顺序策略
├── report/ # 报告生成
│ ├── __init__.py
│ ├── summarizer.py # 观点汇总
│ └── report_generator.py # 报告输出
├── ui/ # UI 组件
│ ├── __init__.py
│ ├── input_panel.py # 输入面板
│ ├── debate_panel.py # 辩论展示
│ └── report_panel.py # 报告展示
└── utils/ # 工具函数
├── __init__.py
└── llm_client.py # LLM API 封装
```
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## ⏱️ 开发里程碑
| 阶段 | 目标 | 预计时间 |
|------|------|---------|
| Phase 1 | 单 Agent 问答(验证 API 调用) | 30 分钟 |
| Phase 2 | 多 Agent 顺序发言 | 1 小时 |
| Phase 3 | Agent 交互辩论 | 1.5 小时 |
| Phase 4 | 决策报告生成 | 1 小时 |
| Phase 5 | UI 美化 + 导出功能 | 1 小时 |
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## 🚀 扩展功能Nice to Have
- [ ] 自定义 Agent 角色
- [ ] 保存历史决策会话
- [ ] 决策追踪(后续验证决策效果)
- [ ] 团队协作模式(多人实时参与)
- [ ] 知识库集成(基于公司内部文档决策)