Python2025-CourseDesign/BULAK
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3b64fcb5e7
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st2411020231 3b64fcb5e7 feat: 添加便携启动器和智能选项生成功能\n\n- 添加启动应用.bat便携启动器\n- 实现AI智能选项生成系统\n- 优化UI界面和问题细化功能\n- 更新端口号为8513\n- 添加打包脚本build_exe.py和simple_build.py
2026-01-09 09:49:57 +08:00
.gitignore feat: 添加多Agent决策工作坊项目\n\n- 实现多角色AI代理辩论系统\n- 添加Streamlit交互界面\n- 包含4个专业角色：技术专家、商业分析师、用户体验师、风险顾问\n- 支持实时辩论过程和智能决策要点生成\n- 添加完整的项目文档和依赖配置 2026-01-09 01:27:23 +08:00
app.py 优化智能选项系统：实现触类旁通能力 2026-01-09 09:20:38 +08:00
build_exe.py feat: 添加便携启动器和智能选项生成功能\n\n- 添加启动应用.bat便携启动器\n- 实现AI智能选项生成系统\n- 优化UI界面和问题细化功能\n- 更新端口号为8513\n- 添加打包脚本build_exe.py和simple_build.py 2026-01-09 09:49:57 +08:00
README.md 更新README：添加当前运行访问地址信息 2026-01-09 09:25:19 +08:00
requirements.txt feat: 添加多Agent决策工作坊项目\n\n- 实现多角色AI代理辩论系统\n- 添加Streamlit交互界面\n- 包含4个专业角色：技术专家、商业分析师、用户体验师、风险顾问\n- 支持实时辩论过程和智能决策要点生成\n- 添加完整的项目文档和依赖配置 2026-01-09 01:27:23 +08:00
simple_build.py feat: 添加便携启动器和智能选项生成功能\n\n- 添加启动应用.bat便携启动器\n- 实现AI智能选项生成系统\n- 优化UI界面和问题细化功能\n- 更新端口号为8513\n- 添加打包脚本build_exe.py和simple_build.py 2026-01-09 09:49:57 +08:00
启动应用.bat feat: 添加便携启动器和智能选项生成功能\n\n- 添加启动应用.bat便携启动器\n- 实现AI智能选项生成系统\n- 优化UI界面和问题细化功能\n- 更新端口号为8513\n- 添加打包脚本build_exe.py和simple_build.py 2026-01-09 09:49:57 +08:00

README.md

AI经理人为你把关

🤖 专业决策把关系统 - 基于AI的多角色决策辅助平台

项目简介

这是一个为团队决策者、产品经理和战略规划师设计的AI决策辅助平台。通过4个专业AI经理人（技术专家、战略顾问、用户体验师、风险顾问）的多角度把关，帮助用户全面分析复杂问题并生成结构化决策要点。

核心功能

🎯 多角色AI经理人把关

  • 技术专家 - 技术可行性、实现难度分析
  • 战略顾问 - 战略规划、竞争优势评估
  • 用户体验师 - 用户需求、易用性分析
  • 风险顾问 - 风险识别、不确定性评估

🔄 实时把关过程展示

  • 可视化展示经理人间的把关流程
  • 实时显示论点、论据和推理过程
  • 支持把关过程的交互控制

📊 智能决策要点生成

  • 自动总结关键观点和共识
  • 生成结构化决策建议
  • 提供风险评估和行动方案

快速开始

环境要求

  • Python 3.8+
  • DeepSeek API密钥

安装步骤

  1. 克隆项目
git clone <repository-url>
cd multi_agent_decision_workshop
  1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
  1. 配置环境变量 创建 .env 文件并添加：
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here

🌐 访问地址

当前运行地址

启动应用

python -m streamlit run app.py --server.headless true --server.port 8513

端口说明

  • 默认端口：8513（可自定义）
  • 如果端口被占用，会自动尝试其他端口（8510-8520）
  1. 运行应用
streamlit run app.py
  1. 打开浏览器访问 http://localhost:8501

使用指南

基本流程

  1. 输入决策问题 - 在左侧面板输入需要分析的决策问题
  2. 开始辩论 - 点击"开始辩论"按钮激活AI代理
  3. 观察辩论 - 实时观看4个专业角色的观点碰撞
  4. 生成总结 - 辩论结束后生成结构化决策要点
  5. 制定计划 - 基于共识制定具体行动计划

决策模板

系统内置常见决策模板：

  • 产品功能优先级排序
  • 技术方案选择评估
  • 市场进入策略分析
  • 团队资源分配决策

技术架构

前端

  • Streamlit - 快速原型开发框架
  • 实时更新 - 辩论过程的动态展示
  • 响应式设计 - 适配不同屏幕尺寸

后端

  • DeepSeek API - AI对话能力支持
  • 多代理协调 - 角色间的对话管理
  • 内容分析 - 辩论内容的智能处理

数据流

  1. 用户输入 → 问题解析
  2. 代理激活 → 角色分配
  3. 多轮辩论 → 观点碰撞
  4. 内容分析 → 决策生成
  5. 结果展示 → 用户反馈

项目结构

multi_agent_decision_workshop/
├── app.py                 # 主应用文件
├── requirements.txt       # 项目依赖
├── README.md             # 项目说明
└── .env                  # 环境变量配置

开发计划

Phase 1: MVP版本 ✅

  • 基础Streamlit界面
  • 单个AI代理对话功能
  • 简单的辩论流程控制

Phase 2: 功能完善 🔄

  • 辩论过程可视化优化
  • 更多专业角色代理
  • 辩论内容深度分析

Phase 3: 高级功能 📈

  • 自定义角色配置
  • 辩论过程导出功能
  • 决策历史记录

贡献指南

欢迎提交Issue和Pull Request！

开发环境设置

  1. Fork项目仓库
  2. 创建功能分支
  3. 提交代码变更
  4. 创建Pull Request

许可证

MIT License

联系方式

  • 项目主页: [GitHub Repository]
  • 问题反馈: [Issues]
  • 功能建议: [Discussions]

让AI成为您的决策智囊团，助力更明智的商业决策！

2411020231 音布鲁格 主程序师 2411020225 刘明扬 副程序师

心得

创作《决策智囊团》源于对个体决策局限的观察。我意识到，最好的决策来自多维视角的碰撞，而非单一“正确答案”。因此，项目的核心从构建一个“超级专家”转向设计四个性格与专长各异的AI角色，让它们进行有节奏的辩论。

技术实现上，从“单声道”问答到“多声道”交锋是一大突破。更大的挑战在于人性化设计：如何让辩论既有专业深度，又产出可落地的建议？我通过为角色注入性格（如技术专家的严谨、体验师的共情）并设计发言规则来模拟真实会议，确保冲突充分暴露而非过早消解。

整个过程让我深刻反思：AI的真正价值并非提供答案，而是拓展人类的思维边界。它通过系统性的观点交锋，揭示盲区、量化风险，但最终决定权与责任，必须牢牢握在人类手中。这是一个谦卑的辅助者，而非替代者。