# 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。 --- ## 👤 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 | --- ## 🔧 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 --- ## 🎭 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 │ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 📁 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 ``` --- ## ⏱️ 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 | --- ## 🚀 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）