[HDU 24041510]模拟多智能体决策系统

[WULICA]

多智能体协同决策系统：

一、设计目的：让大模型“既敢想，又靠谱”

当前大语言模型（LLM）虽具备强大的知识整合与发散能力，但在复杂决策场景中仍面临两大挑战：

过度保守：为规避风险而回避突破性构想；
脱离现实：天马行空却缺乏落地路径与约束意识。
本系统旨在释放 LLM 的创造性潜能，同时嵌入人类优秀团队的决策智慧，构建一个既能“大胆想象”又能“稳健落地”的 AI 决策引擎。其核心目标是：

为创新研究、战略规划与复杂问题解决，提供兼具想象力、现实感与可执行性的高质量决策支持。

二、设计思路：模拟高绩效团队的认知分工

我借鉴了跨学科研究中公认的高效决策模式——发散（Diverge）→ 收敛（Converge）→ 整合（Synthesize）循环，并将其映射为四个专业化智能体角色：

角色 对应人类角色 核心职能
经验主义智能体 数据分析师 / 研究员 锚定事实，提供客观、结构化的经验基线
先锋探索者 创意总监 / 未来学家 打破框架，提出高潜力、跨领域的激进构想
现实锚定者 风控官 / 工程负责人 识别瓶颈，评估可行性与潜在风险
演化调和者 产品负责人 / 敏捷教练 设计路径，将创新转化为分阶段可实验的跃迁方案

通过这种认知角色分离 + 协同对话机制，系统避免了单一模型“既要又要”的内在冲突，实现了“思维碰撞 → 约束协商 → 路径生成”的完整决策闭环。

三、设计过程：从理念到可运行架构

角色定义：明确每个智能体的职责边界、输入依赖与输出规范，确保功能不重叠、责任不越界；
工具赋能：基于魔搭（ModelScope）平台现有能力，为各角色配置轻量级工具（如向量检索、趋势分析），强化其专业能力；
流程编排：由主智能体（Orchestrator）严格调度执行顺序——先事实 → 再发散与收敛并行 → 最后整合；
输出控制：强制结构化响应（构想/约束/路径），并限制长度，确保结果简洁可用；
安全对齐：所有创新必须回应经验事实，杜绝脱离现实的幻想，实

现“负责任的激进”。
四、价值主张：不止于回答，更在于启发

本系统不仅输出一个“答案”，更呈现一个完整的决策推理过程。它让用户看到：

哪些突破性机会被识别？
哪些现实障碍不可忽视？
从今天到未来，可行的第一步是什么？
这种透明化、结构化的思维外显，不仅能提升决策质量，更能激发人类用户的二次思考与共创，真正实现“人机协同进化”。

最终愿景：让每一次复杂决策，都成为一次有依据的想象、有边界的探索、有路径的行动。

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