核心用法
RoundTable v3.0 是一套多专家 Agent 深度讨论系统，通过模拟真实圆桌会议的5轮结构化流程（R1独立方案→R2相互引用→R3深度批判→R4辩论完善→R5裁决总结），让多个AI Agent扮演不同专家角色，围绕复杂议题展开渐进式讨论。
使用方式极为简单：触发词 /roundtable 或 圆桌讨论，系统会自动解析意图、匹配170+专家库、分配异构模型，15次子Agent调用后产出约8500字的完整报告。
关键强制机制：
- R1：每位专家必须输出对比表格+5个量化指标
- R3：硬性要求识别5个风险+3个缺陷，每项需数据支撑
- R4：必须标注「原方案→修改后+修改理由」的对比表
- R5：Host逐条裁决分歧，输出8周可执行任务表（含负责人、交付物、风险预案）
显著优点
1. 破解单Agent盲区：异构模型路由（工程配代码模型、设计配创意模型）+ MMR算法保证视角多样性，避免「回音室」
2. 上下文强制继承：v3.0核心改进——R2-R5每轮都完整注入前几轮讨论历史，解决v2.0「每轮重来」的致命缺陷
3. 批判深度量化：不是泛泛而谈，硬性指标驱动产出质量；实测单次讨论可识别15+风险、9+缺陷、13处修改建议
4. 产出即执行：拒绝「建议」式空洞输出，强制落地为周级任务清单，可执行性从v2.0的50%提升至90%+
5. 安全合规设计：ClawHub模式下零第三方传输、不扫描环境变量、不接触apiKey，纯本地执行
潜在局限
- 时间成本：完整5轮讨论需15-20分钟，不适合紧急决策或简单问答
- Token消耗：单次输出约8500字，多轮累积上下文较长，成本敏感场景需权衡
- 收敛依赖Host质量：R5裁决分歧能力高度依赖Host模型逻辑能力，若配置不当可能裁决流于表面
- 专家匹配边界：170+专家库虽覆盖广，但极细分领域（如特定行业合规）可能匹配不够精准
适合人群
- 技术负责人：架构选型、技术方案评审、技术债规划
- 产品经理：复杂功能立项、MVP规划、跨部门需求对齐
- 项目经理：多方利益权衡、风险评估、执行计划制定
- 创业者/高管：战略决策、商业模式验证、资源分配讨论
常规风险
| 风险类型 | 说明 | 缓解建议 |
|---------|------|---------|
| **幻觉传导** | 多Agent可能相互强化错误假设 | 强制要求R3每项风险/缺陷必须数据支撑 |
| **过度批判** | 硬性指标可能导致为凑数而放大风险 | Host裁决时需区分「真实风险」vs「理论风险」 |
| **计划僵化** | 8周任务表可能过于乐观 | 预留20%缓冲工时，标注关键路径依赖 |
| **模型不可用** | 异构路由依赖模型服务稳定性 | 配置FALLBACK_MODEL兜底，支持单模型降级模式 |
安全等级：S+（零第三方传输·纯本地执行·ClawHub合规认证）