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Krislu1221/Claw-roundtable-skill

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RoundTable v3.0 - 多专家 Agent 深度讨论系统

Version License Python

模拟真实圆桌会议,异构模型路由 + MMR 意图解析 + 收敛控制,强制批判(5风险+3缺陷),8周可执行计划


设计理念

为什么需要 RoundTable

单 Agent 的天然缺陷:

  • 视角单一:一个人再怎么深度思考,跳不出自己的认知框架
  • 缺乏制衡:没人挑刺,方案很容易变成自嗨
  • 伪深度:看起来分析了很多,其实是同一个角度翻来覆去

RoundTable 的结构化对抗设计强制打破这个循环:R1 各自独立 → R2 互相引用 → R3 强制批判 → R4 辩论修改 → R5 裁决总结。5 轮下来,至少发现 15+ 风险、9+ 缺陷,方案被反复打磨。

核心设计原则

  1. 真实子 Agent 调用 — 每轮每条发言都是独立 sessions_spawn,模型和思考链互不干扰
  2. 强制批判深度 — 硬性要求 5 个风险 + 3 个缺陷
  3. 方案动态演进 — R4 必须标注"原方案 → 修改后 + 修改理由"
  4. 分歧明确裁决 — R5 Host 不允许回避矛盾,必须逐条裁决
  5. 产出可直接执行 — 周级任务清单 + 负责人 + 交付物

5 轮讨论流程

R1 独立方案 → R2 相互引用 → R3 深度批判 → R4 辩论完善 → R5 最终总结
    ↓              ↓              ↓              ↓              ↓
 3 专家独立    互相引用       5 风险 +3 缺陷   回应所有质疑    裁决分歧
 800-1200 字   800-1200 字    1000-1500 字    1000-1500 字    1500-2000 字
轮次 主题 核心任务 强制要求
R1 独立方案 各自从专业角度给方案 至少 1 个对比表格 + 5 个量化指标
R2 相互引用 引用别人观点 + 补充盲点 至少 3 处引用标注 + 明确立场
R3 深度批判 挑刺——风险和缺陷 5 个风险 + 3 个缺陷,每个数据支撑
R4 辩论完善 回应质疑 + 修订方案 修改对比表(原方案 vs 修订后 + 理由)
R5 Host 总结 裁决分歧 + 产出计划 8 周任务表 + 风险预案 + Top 3 风险

上下文传递机制

v2.0 的致命问题是 R2-R5 不知道前面讨论了什么。v3.0 强制注入完整讨论历史:

  • R2:注入 R1 所有专家完整发言
  • R3:注入 R1 + R2 历史(批判的对象必须真实)
  • R4:注入 R1-R3 历史(回应质疑必须对得上)
  • R5:注入 R1-R4 全部历史(否则没法裁决)

架构设计

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    RoundTable Engine                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Intent Parser     │  Model Router    │  Convergence     │
│  (MMR 意图解析)    │  (异构路由)      │  (收敛控制)       │
├────────────────────┼──────────────────┼──────────────────┤
│  Agent Selector    │  Prompt Builder  │  Notifier         │
│  (170+ 专家库)     │  (框架模板)       │  (飞书通知)       │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

1. 意图解析器 — MMR 算法选专家

用**最大边际相关性(MMR)**算法:

得分 = λ × 相关性 - (1-λ) × 与已选专家的最大相似度

避免"回音室"——3 个专家不能都是同一个方向的。170+ 专家库覆盖工程、设计、产品、安全、性能、增长、运维、数据等领域。

2. 模型路由器 — 异构模型分配

不同专家角色配不同模型,利用各模型的长板:

专家角色 能力要求 推荐模型标签
工程/架构 代码、逻辑 code, technical, engineering
设计/创意 长上下文、创意 creative, long-context, design
QA/测试 平衡、快速 balanced, fast, general
产品/业务 中文、商业 chinese, knowledge, product
Host 总结 逻辑、决策 logic, summary, decision, max

三级路由策略:用户显式配置 → OpenClaw 公开 API → 单一模型降级。ClawHub 合规:不扫描 os.environ,不接触 apiKey/baseUrl

3. 收敛引擎 — 防无限循环

  • 语义相似度检测:连续 2 轮内容重复度 > 80% → 自动终止
  • 共识检测:R4 后确认 3 条以上共识 → 加速进入 R5
  • 硬上限:最多 5 轮,防止 token 爆炸

4. Prompt 构建器 — 结构化模板

每轮有专属的 Prompt 框架(prompts/framework.md),硬性约束字数下限、表格要求、引用数量。不同专家角色注入对应的行业模板。


执行引擎

容错机制

场景 策略
子 Agent 超时 最多重试 2 次,每次间隔 5 秒
sessions_spawn 不可用 硬失败(不降级 mock)
R5 Host 失败 自动从已有轮次提取摘要生成报告
模型不可用 自动降级到 FALLBACK_MODEL

输出

  1. JSON 报告:结构化数据,可二次处理
  2. Markdown 报告:人类可读,含全部 5 轮内容
  3. 飞书通知(可选):每轮进度实时推送
  4. 聊天室模式(可选):讨论过程广播

v3.0 vs v2.0

维度 v2.0 v3.0
上下文传递 R2-R5 无前几轮内容 ❌ 强制注入完整讨论历史
批判深度 泛泛而谈(~3 个风险) 硬性 5 风险 + 3 缺陷
方案演进 R1-R4 内容重复 R4 标注修改对比表
分歧处理 无裁决机制 R5 Host 逐条裁决
输出质量 400-600 字、无表格 800-2000 字 + 强制表格
可执行性 ~50% 90%+

实测数据(2026-03-19)

主题:智能客服系统技术方案
参与专家:工程/产品/设计(3 人)
子 Agent 调用:15 次
风险识别:15 个
方案缺陷:9 个
修改建议:13 处
8 周计划:W1-W8,每日估算工时
分歧裁决:4 项 + 理由
输出字数:~8500 字

vs 传统单 Agent

维度 传统单 Agent RoundTable
视角覆盖 1 个 3-4 个
风险识别 0-2 个 5-15 个
方案修订 0 次 5-10 处
计划粒度 Phase 级 周级
可执行性 40-60% 90%+

适用场景

✅ 推荐 ❌ 不推荐
技术方案评审(选型、架构) 简单问答(直接问主 Agent)
产品立项(功能规划、MVP) 紧急决策(需 15-20 分钟)
复杂决策(多因素权衡) 代码生成(用 Auto-Coding v3)
跨部门协作(对齐多方视角) 快速事实查询

触发词

RoundTable | 圆桌会议 | 圆桌讨论 | 多 Agent 讨论 | 多专家讨论 | 深度讨论


👤 作者

Kris Lu krislu666@foxmail.com

📄 许可

MIT License


更新日期: 2026-05-23

About

Claw RoundTable 是一个多专家 Agent 讨论系统,模拟真实的圆桌会议场景。每个 Agent 从不同专业角度(技术、安全、体验等)提供独立观点,经过 5 轮深度讨论后形成更完善的方案。用户无须提前创建子Agent,它利用Sessions_Spawn根据项目需求自动创建临时的子Agent,每个Agent都会扮演不同的角色,得到不同的Prompt,配置不同的模型,进行圆桌讨论,以期实现多维度专业角度的审视和合规,消除单一agent的技能盲区。适用于复杂项目前期的头脑风暴或项目后期的优化和合规审查。该技能会消耗成倍Token和时间,应根据需求选择。

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