BULAK/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
```bash
git clone <repository-url>
cd multi_agent_decision_workshop
```

2. 安装依赖
```bash
pip install -r requirements.txt
```

3. 配置环境变量
创建 `.env` 文件并添加：
```env
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
```

4. 运行应用
```bash
streamlit run app.py
```

5. 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 ✅
- [x] 基础Streamlit界面
- [x] 单个AI代理对话功能
- [x] 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。