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DeepCouncil 🏛️

你的私人 AI 决策董事会 | Your Personal AI Board of Directors

"不要独自做决策。召唤乔布斯、孔子和马斯克为你辩论。"

DeepCouncil 是一个基于 LangGraphNext.js 构建的多智能体(Multi-Agent)协同系统。它通过“星型拓扑”架构,模拟了一个由主持人控场的圆桌会议,能够针对用户提出的复杂问题,自动组建专家团队进行深度辩论与决策支持。

🏆 Rebel in Paradise AI Hackathon 2025 参赛作品


✨ 核心亮点 (Features)

  • 🎭 灵活的议题与选人系统 (Flexible Topic & Casting)

    • 智能推荐:内置精选议题(如“火星殖民”、“AI 自我意识”),支持一键应用推荐的专家阵容(如马斯克 + 苏格拉底)。
    • 手动定制:支持用户手动输入任意议题,并从 20+ 位历史/现代名人(覆盖远见者、分析型、伦理、战略四大类)中自由组建智囊团。
    • 交互式管理:在底部栏实时查看已选专家,支持悬停快速移除,灵活调整阵容。
  • 🧠 主持人控场系统 (The Moderator Loop) 基于 LangGraph 实现的“星型拓扑”架构。主持人(中心节点)拥有最高权限,负责点名、打断跑题发言、制造冲突以及总结陈词,确保讨论不会变成无意义的群聊。

  • ⚡ 沉浸式流式体验 (Real-time Streaming) 基于 SSE (Server-Sent Events) 协议。前端能够实时接收智能体的“思考状态”(Thinking)、“打字流”(Token Stream)和“动作指令”(Action),呈现出类似即时战略游戏的视觉反馈。

  • 💎 玻璃会议室 UI (The Glass Conference Room) 极简主义的前端设计,可视化展示当前谁在发言、谁在思考,以及实时生成的会议纪要。支持 Markdown 渲染与自动滚动。


🏗️ 系统架构 (Architecture)

本项目采用标准的前后端分离 (Monorepo) 架构:

graph TD
    User[用户] --> UI[Frontend: Next.js]
    UI -- POST /api/chat --> API[Backend: FastAPI]
    
    subgraph "Agora Engine (Backend)"
        API -- 启动 --> LG[LangGraph Workflow]
        LG -- 控制 --> Moderator[主持人 Agent]
        Moderator -- 路由 --> Experts[专家 Agents]
        Experts -- 反馈 --> Moderator
    end
    
    LG -- SSE流 (JSON) --> UI
    UI -- 实时渲染 --> Screen[聊天记录 & 状态面板]
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技术栈 (Tech Stack)

领域 技术选型 作用
Frontend Next.js 14 (App Router) 现代化前端框架
UI Tailwind CSS + Shadcn/UI 快速构建美观界面
Backend FastAPI (Python 3.10+) 高性能异步 API 服务
Agent Orchestration LangGraph 复杂的有状态多智能体编排
LLM Interface LangChain 大模型调用标准库
Model Provider DeepSeek V3 / SiliconFlow 高性价比推理模型

🚀 快速开始 (Getting Started)

本项目包含 frontendbackend 两个目录。你需要分别启动它们。

前置要求

  • Python 3.10+
  • Node.js 18+
  • 一个有效的 LLM API Key (推荐 SiliconFlow 或 DeepSeek)

1. 启动后端 (Backend)

# 进入后端目录
cd backend

# 创建虚拟环境 (推荐)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量
# 复制 .env.example 为 .env 并填入你的 API_KEY
# 内容示例: SILICONFLOW_API_KEY=sk-xxxx
cp .env.example .env

# 启动服务
# 服务将运行在 http://localhost:8000
uvicorn main:app --reload

2. 启动前端 (Frontend)

打开一个新的终端窗口:

# 进入前端目录
cd frontend

# 安装依赖
npm install

# 配置环境变量
# 复制 .env.example 为 .env.local (如果没有 .env.example,直接创建 .env.local)
# 确保包含后端 API 地址
echo "NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8000" > .env.local

# 启动开发服务器
# 页面将运行在 http://localhost:3000
npm run dev

📂 目录结构 (Directory Structure)

DeepCouncil/
├── backend/                # 🐍 Python 后端 (Agora Engine)
│   ├── main.py             # FastAPI 入口 & SSE 路由
│   ├── graph.py            # LangGraph 图构建逻辑
│   ├── nodes.py            # Agent 角色定义与 Prompt
│   └── schemas.py          # Pydantic 数据模型
│
└── frontend/               # ⚛️ Next.js 前端 (Council UI)
    ├── app/                # 页面路由
    ├── components/         # UI 组件 (Stage, ChatLog, SelectionScreen)
    ├── hooks/              # 自定义 Hook (useSSE)
    ├── lib/                # 工具函数与常量 (constants.ts)
    └── types/              # TypeScript 类型定义

🎯 演示剧本 (Demo Scenario)

为了获得最佳演示效果,建议尝试以下议题:

  1. 火星殖民:是人类的诺亚方舟还是逃避责任?

    • 推荐阵容:Elon (马斯克), Socrates (苏格拉底)
  2. AI 最终会产生自我意识并取代人类吗?

    • 推荐阵容:Sun Tzu (孙子), Ada (Ada Lovelace), Steve (乔布斯)

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