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-# multi-agent
+# 🍎 智能决策工作坊 (Multi-Agent Council V4)
+
+AI驱动的多智能体决策分析系统 - 基于多模型智囊团
+
+## ✨ 核心功能
+
+### 🧪 Multi-Model Council V4 (智囊团模式)
+- **多轮对话讨论**: 专家像真实会议一样进行多轮对话，互相批判、补充观点
+- **动态专家组建**: 自定义 2-5 位专家，为每位指定最擅长的模型
+- **🪄 智能专家生成**: AI 根据主题自动推荐最合适的专家角色
+- **最终决策合成**: 最后一位专家综合全场观点，生成方案并绘制 Mermaid 路线图
+
+### 🎯 内置决策场景
+系统预置 4 大典型决策场景，每个场景都配置了专业的典型问题：
+
+| 场景 | 描述 |
+|------|------|
+| 🚀 新产品发布评审 | 评估产品可行性、市场潜力和实施计划 |
+| 💰 投资审批决策 | 分析投资项目的 ROI、风险和战略价值 |
+| 🤝 合作伙伴评估 | 评估合作伙伴的匹配度和合作价值 |
+| 📦 供应商评估 | 对比分析供应商的综合能力 |
+
+### 🎭 Debate Workshop (辩论工作坊)
+让 AI 扮演不同立场角色，通过辩论帮助厘清复杂决策的利弊
+
+### 💬 用户反馈
+内置用户反馈系统，收集功能建议和使用体验
+
+### 🌐 多平台支持
+- **DeepSeek**: V3, R1, Coder
+- **OpenAI**: GPT-4o, GPT-4o-mini
+- **Anthropic**: Claude 3.5 Sonnet
+- **Google**: Gemini 1.5/2.0
+- **SiliconFlow / AIHubMix / Deepseek**
+
+---
+
+## 🛠️ 安装
+
+```bash
+# 克隆项目
+git clone https://github.com/HomoDeusss/multi-agent.git
+cd multi-agent
+
+# 初始化 uv 项目（如首次使用）
+uv init
+
+# 安装依赖
+uv add streamlit openai anthropic python-dotenv
+
+# 或者同步现有依赖
+uv sync
+```
+
+## 🚀 快速开始
+
+```bash
+uv run streamlit run app.py
+```
+
+### 使用步骤
+
+1. **配置 API**: 在侧边栏选择 Provider 并输入 API Key
+2. **选择场景**: 点击预置的决策场景或自定义主题
+3. **生成专家**: 点击 "🪄 根据主题自动生成专家" 或手动配置
+4. **开始决策**: 观察专家们如何互相对话，生成综合方案
+
+---
+
+## 📁 项目结构
+
+```
+multi_agent_workshop/
+├── app.py                 # Streamlit 主应用
+├── config.py              # 配置文件
+├── agents/                # Agent 定义
+│   ├── agent_profiles.py  # 预设角色配置
+│   ├── base_agent.py      # 基础 Agent 类
+│   └── research_agent.py  # 研究型 Agent
+├── orchestrator/          # 编排器
+│   ├── debate_manager.py  # 辩论管理
+│   └── research_manager.py # 智囊团管理
+├── utils/
+│   ├── llm_client.py      # LLM 客户端封装
+│   ├── storage.py         # 存储管理
+│   └── auto_agent_generator.py # 智能专家生成
+└── report/                # 报告生成
+```
+
+## 📝 License
+[MIT License](LICENSE)