Multi Model Consensus

🏛️ 消除AI偏见的多模型智囊团

多模型协同决策系统,通过3-6个模型背对背评审、分歧讨论与共识合成,消除单模型偏见,输出量化评分矩阵与6段式决策报告

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使用说明

核心功能

多模型决策委员会(multi-model-consensus)是专为 OpenClaw 设计的多模型协同决策系统,通过调动多个不同架构大模型(GPT、Gemini、豆包等)进行背对背评审、对抗辩论与共识合成,为复杂决策提供客观参考。

显著优点

1. 去中心化决策:交叉验证不同模型逻辑,消除单模型认知盲区
2. 量化透明:6维度评分+加权矩阵,实名委员制,结论有据可查

3. 弹性配置:支持2-6个模型、2-6轮决策,通过阈值与判定方式可自定义

4. 身份纯净:严禁设定角色标签与诱导性提示,确保评审客观性

5. 自动化流程:3轮标准机制(独立评估→分歧讨论→最终辩论),支持轮次扩展

潜在局限

  • 依赖模型接入:需本地配置多个模型接口,单模型环境无法使用
  • 时间成本:每轮最长120秒,完整流程可能耗时数分钟
  • 收敛风险:极端分歧场景下可能无法达成全员通过
  • 环境适配:Feishu/Discord需thread支持,webchat体验略有折损
  • 无持久化状态:V1.6.0后改用会话上下文跟踪,跨会话无法恢复

适用人群

  • 企业决策者:重大战略、资金分配、架构选型等高风险决策
  • 产品经理:需求评审、方案选型、优先级排序
  • 开发者:技术方案评估、代码审查、风险预判
  • researchers:消除单一AI偏见,获取多视角分析

常规风险

| 风险类型 | 说明 | 缓解措施 |
|:---|:---|:---|
| 模型幻觉叠加 | 多模型可能共同放大错误假设 | 强制身份透明,禁止角色设定 |
| 评审超时 | 子Agent 120秒未返回 | 标记超时评委,继续汇总 |
| 状态同步错误 | 上下文跟踪与实际结果不符 | 立即中止并提示重新发起 |
| 工具越权 | 子Agent违规调用外部工具 | 评委工具隔离,仅通过task参数接收内容 |

安全等级说明

  • 工具白名单:Read/Write严格路径限制,禁止访问用户敏感目录
  • 子Agent隔离:评委仅接收task参数,无工具调用权限
  • 结果推送机制:Push-based回收,禁止轮询与sleep等待

Multi Model Consensus 内容

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