推演局 · Dynamic Cognitive Orchestrator

没有任何一种视角是绝对正确的。

把一个议题拆成多方处境图、暗房独白、圆桌碰撞与正式报告的多 Agent 推演终端。

推演局不会直接给你一个平面的答案，而是先拆议题、再动态选角、让多个互相隔离的 Agent 进入暗房独白，在需要时开启圆桌激辩，最后由“局长”把碎片拼成一份结构化真相报告。

这是什么

当用户输入一个议题后，系统会按以下链路工作：

1. 拆出冲突轴和隐藏变量
2. 动态生成一组彼此利益不同、信息不同、处境不同的 Agent
3. 让每个 Agent 在“互相隔离的暗房”里用第一人称独立发言
4. 在 Pro / Ultra 档位下加入“圆桌激辩”，把隐性分歧显性化
5. 由局长输出结构化总结、行动建议与事实/推断/情绪分层

它更像一台“推演终端”，而不是普通问答页面。

产品结构

• 议题输入：输入一个争议、事件、行业判断或社会问题
• 选角总览：展示议题类型、冲突轴、角色阵容和议题拆解
• 独立思考暗房：每位 Agent 以自己的利益和局限独立发言
• 圆桌激辩：仅在 Pro / Ultra 档位开启，强化反驳与碰撞
• 局长整合报告：输出 30 秒结论、结构报告、行动建议和附加模块

这个项目适合谁

• 想把一个话题从“单答案”变成“多方处境图”的人
• 做内容、研究、咨询、投资、产品、组织分析的人
• 需要一份更适合展示、分享、归档的 AI 结构化报告的人

亮点

• 真正的多阶段流式体验：不是等整段写完再一起出现
• 单一真源角色命名：id / display_name / alias
• Agent 话风差异化：不是“同一作者分饰多角”
• full / share 双导出模式
• 30 秒结论页、目录页、系统版本信息、增强模块清单
• 黑金气质的“推演终端”式界面，而不是普通表单页

导出模式

full

面向完整阅读、归档、复盘。

默认结构：

• 封面
• 30 秒结论页
• 目录与模块总览
• 推演过程提示
• 选角总览
• 独立思考暗房
• 圆桌激辩（如有）
• 局长整合报告

share

面向快速转发、社交传播和快速阅读。

默认结构：

• 封面
• 30 秒结论页
• 选角总览（压缩版）
• 暗房金句精选
• 圆桌激辩精选片段
• 局长报告核心结论
• 3 条行动建议

演示样例

当前仓库已经附带一份真实导出的演示报告：

• 《github 上的人是否是最聪明的》完整 PDF
• 30 秒结论页预览图

这个样例适合直接拿来展示：

• 封面与版本信息
• 30 秒结论页
• 正式 PDF 版式
• 推演局的整体成品感

本地运行

cd "/Users/dutaorui/Desktop/codex/不同角度对话"
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python -m uvicorn main:app --host 127.0.0.1 --port 8000

然后直接在浏览器打开：

• index.html
• http://127.0.0.1:8000/api/health

项目文件

• index.html：前端主界面、导出和阅读体验
• main.py：FastAPI 后端、多 Agent 编排与 SSE
• export_utils.js：导出白名单、quick summary、share 提炼逻辑
• system.md：全局系统提示词
• docs/visual-direction.md：视觉方向说明

技术栈

• FastAPI
• httpx
• OpenAI-compatible relay API
• 原生 HTML / CSS / JavaScript
• SSE 流式输出
• 客户端 PDF / TXT 导出

仓库定位

这不是通用 Agent 框架，而是一个已经带明显产品形态的多 Agent 推演原型。

它的重点不是“让 AI 回答问题”，而是：

• 让多个互相隔离的视角发声
• 把冲突、利益、误判和情绪拆开
• 最终输出一份可读、可传、可展示的正式报告