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# 🤖 多Agent决策工作坊
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## 简介
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多Agent决策工作坊是一个基于 AI 技术的方案评审工具，通过模拟不同角色的专业人士进行评审讨论（当前为**单轮评审**：每个角色各输出一次观点），并自动提取关键决策要点，帮助团队做出更全面、更理性的决策。
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## 团队成员与贡献（必填）
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| 姓名 | 学号 | 主要贡献（具体分工） |
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| 胡云翔 | 2310561224 | （独立完成）选题与需求分析；Prompt 设计；项目结构搭建；Streamlit 前端实现；多 Agent 评审逻辑实现；结果可视化与导出；文档与开发心得撰写；测试与 Bug 修复 |
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## 如何运行
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1. **安装依赖**：
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```bash
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# 进入项目目录
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cd multi_agent_submission
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# 同步依赖（uv 会自动创建虚拟环境）
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uv sync
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```
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2. **配置 API Key**：
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- 复制 `env.example` 为 `.env`（Windows 用 `copy` 命令）
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- 在 `.env` 中填入你的 API Key（支持两种格式）：
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```
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# 推荐：OpenAI 兼容命名（二选一）
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OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxx
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# 或 DeepSeek 兼容命名（二选一）
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# DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxx
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# 可选：API 基础地址（默认 DeepSeek）
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# OPENAI_API_BASE=https://api.deepseek.com/v1
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# MODEL_ID=deepseek-chat
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```
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> ⚠️ 注意：
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> - 请勿将 `.env` 文件提交到 Git（已通过 .gitignore 过滤）
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> - 如果遇到 SSL 问题，可尝试添加 `REQUESTS_CA_BUNDLE=` 或 `CURL_CA_BUNDLE=`
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3. **启动应用**：
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```bash
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# 确保在 multi_agent_submission/ 目录下执行
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uv run streamlit run app.py
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```
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- 如果一切正常，浏览器会自动打开应用
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- 如果缺少 Key，页面上会显示明确的错误提示和解决方案
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## 功能列表
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- [x] 📋 方案内容输入
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- [x] 👥 多角色选择（产品经理、技术专家、用户代表等）
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- [x] 🔄 单轮评审（固定 1 轮，减少调用次数、提升速度）
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- [x] 🚀 自动评审流程
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- [x] 📊 评审结果可视化
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- [x] ✅ 智能决策要点生成
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## 技术栈
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- 🐍 **Python 3.12+**
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- ⚡ **uv** - 极速Python包管理器
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- 🤖 **DeepSeek API** - AI模型支持
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- 🎨 **Streamlit** - 交互式Web界面
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- 📦 **Pydantic** - 数据验证和管理
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## 项目结构
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multi_agent_submission/
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├── app.py # 主应用入口（Streamlit）
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├── agent.py # Agent 与评审管理逻辑
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├── config.py # 配置文件
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├── .env # 环境变量配置
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├── pyproject.toml # 项目依赖配置
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├── uv.lock # 依赖锁定文件
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└── README.md # 项目说明文档
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## 使用说明
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1. **输入方案**：在左侧输入需要评审的方案内容
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2. **选择角色**：选择参与评审的专业角色
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3. **开始评审**：点击"开始评审"按钮（当前固定为单轮评审）
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4. **查看结果**：等待评审完成后，查看各角色观点与生成的决策要点
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## 核心特性
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- **多角色模拟**：支持 5 种不同专业角色的方案评审（单轮）
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- **智能决策提取**：自动从评审内容中提取关键决策要点
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- **交互式界面**：友好的 Web 界面，易于操作
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- **可扩展设计**：支持添加新的角色与评审规则（保留扩展空间）
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## 开发心得
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见 `REFLECTION.md` 文件。
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