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# 多 Agent 决策工作坊 - 项目设计文档
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## 1. 一句话描述
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多 Agent 决策工作坊是一个为团队提供方案评审服务的 Web 应用，通过模拟多角色视角的辩论，帮助团队生成全面、客观的决策要点。
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## 2. 核心功能 (MVP)
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### 2.1 工作坊创建与管理
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- 创建新的决策工作坊，设置工作目标和评审范围
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- 管理已有的工作坊，支持查看和编辑工作坊信息
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### 2.2 多角色配置
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- 为每个工作坊配置不同的角色（如产品经理、技术专家、用户代表等）
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- 为每个角色设置独特的视角和关注点，确保决策考虑的全面性
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### 2.3 AI 驱动的决策分析
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- 收集多角色的辩论内容和观点
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- 使用 DeepSeek API 分析辩论内容，生成全面的决策要点和建议
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- 展示决策分析结果，包括关键因素、风险评估和具体建议
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## 3. 交互流程
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### 3.1 用户操作流程
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1. **用户打开应用**
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- 访问应用首页，查看已有工作坊列表
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2. **创建新工作坊**
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- 点击"创建新工作坊"按钮
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- 填写工作坊名称和目标
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- 点击"下一步"按钮进入角色配置
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3. **配置角色**
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- 输入角色名称（如产品经理、技术专家等）
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- 输入角色的视角和关注点
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- 点击"添加更多角色"继续添加，或点击"完成配置"进入辩论环节
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4. **开始辩论**
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- 选择一个角色
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- 输入该角色的观点和建议
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- 点击"提交观点"按钮
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- 重复以上步骤，为不同角色添加观点
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5. **查看决策分析**
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- 点击"查看结果"按钮
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- 系统使用 DeepSeek API 分析辩论内容
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- 展示 AI 生成的决策要点和建议
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### 3.2 页面流程
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首页 (index.html)
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↓
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创建工作坊 (create_workshop.html)
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↓
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配置角色 (configure_roles.html)
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↓
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开始辩论 (start_debate.html)
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↓
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查看结果 (results.html)
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## 4. 技术实现
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### 4.1 技术栈
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- **后端**：Python 3.8+, Flask 框架
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- **前端**：HTML5, CSS3, Jinja2 模板引擎
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- **AI 集成**：DeepSeek API
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- **环境管理**：uv 虚拟环境
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- **依赖管理**：pip
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- **配置管理**：python-dotenv
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### 4.2 核心技术点
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#### 4.2.1 DeepSeek API 集成
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- 使用 DeepSeek API 分析辩论内容，生成决策要点
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- 构建有效的系统提示，引导 AI 生成高质量的决策分析
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- 实现错误处理，确保 API 调用失败时系统仍能正常运行
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#### 4.2.2 数据管理
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- 使用内存字典存储工作坊数据（开发阶段）
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- 支持工作坊的创建、编辑和查询
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- 支持角色配置和辩论内容的管理
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#### 4.2.3 用户界面
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- 响应式设计，适配不同屏幕尺寸
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- 直观的用户操作流程，减少学习成本
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- 清晰的结果展示，突出决策要点和建议
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## 5. 项目结构
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├── app.py # 主应用文件
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├── .env # 环境变量配置
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├── README.md # 项目说明文档
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├── Project_Design.md # 项目设计文档
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├── requirements.txt # 依赖项列表
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└── templates/ # HTML 模板文件
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├── index.html # 首页
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├── create_workshop.html # 创建工作坊页面
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├── configure_roles.html # 配置角色页面
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├── start_debate.html # 开始辩论页面
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└── results.html # 查看结果页面
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## 6. 依赖项
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| 依赖项 | 版本 | 用途 |
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|-------|------|------|
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| Flask | ^2.0.0 | Web 框架 |
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| requests | ^2.26.0 | HTTP 客户端，用于调用 DeepSeek API |
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| python-dotenv | ^0.19.0 | 环境变量管理 |
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## 7. 环境要求
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- Python 3.8+
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- uv 虚拟环境管理工具
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- DeepSeek API 密钥
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## 8. 后续扩展
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- **持久化存储**：使用数据库存储工作坊数据，支持长期保存和历史查询
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- **用户认证**：添加用户登录功能，支持多用户协作
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- **高级分析**：增强 AI 分析能力，提供更详细的决策建议和风险评估
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- **导出功能**：支持将决策结果导出为 PDF 或其他格式
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- **集成其他 LLM**：支持集成多个 AI 模型，提供更全面的分析视角
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## 9. 风险评估
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- **API 调用限制**：DeepSeek API 可能有调用次数或速率限制，需要实现合理的错误处理和重试机制
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- **数据安全**：工作坊内容可能包含敏感信息，需要考虑数据加密和访问控制
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- **性能优化**：AI 分析可能需要较长时间，需要实现异步处理或进度提示
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## 10. 结论
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多 Agent 决策工作坊通过模拟多角色视角的辩论，结合 AI 分析能力，为团队提供了一种全新的方案评审方式。它不仅能够帮助团队生成全面、客观的决策要点，还能够促进团队成员之间的有效沟通和协作。
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该项目的 MVP 版本已经包含了核心功能，能够满足基本的方案评审需求。后续可以通过持续优化和扩展，进一步提升系统的功能和用户体验。
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