核心用法
多模型决策委员会是一个专为OpenClaw设计的"数字智库"技能，通过调动多个不同架构的大模型（GPT、Gemini、豆包等）对同一任务进行协同思考、对抗辩论与共识合成。
使用流程：
1. 触发：用户输入包含「多模型决策」或「多模型委员会」时自动激活
2. 配置：选择模型组合、设定轮数（默认3轮，支持2-6轮）、通过阈值（默认≥90%）及判定方式（全票/均分/多数通过）
3. 评审：第0轮准备框架 → 第1轮独立背对背评分 → 第2轮分歧讨论 → 最后一轮最终辩论
4. 输出：6段式共识报告（投票记录、汇总说明、执行方案、通过清单、结论摘要、风险提示）
评审模式：单方案评审、二选一评审、决策点拆分评审（支持多维度加权评分）
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显著优点
- 去中心化决策：交叉验证不同模型逻辑，消除单模型偏见和认知盲区
- 对抗性评审：模型间互评快速锁定逻辑漏洞
- 量化透明：100分制评分 + 加权矩阵，结论有据可查；实名委员制、模型身份透明
- 弹性灵活：支持2-6个模型，2-6轮配置，3种判定方式可选
- 环境自适应：自动识别Webchat/Feishu/Discord等环境，调整结果回流策略
- Push-based回收：通过
sessions_yield挂起等待subagent_announce事件，避免轮询
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潜在缺点与局限性
- 时间成本：单轮限120秒，完整3轮决策需5-10分钟，不适合紧急场景
- 并发限制：最大6个并发子会话，超大规模评审需分批
- 环境依赖：依赖OpenClaw的sessions能力，部分平台可能不支持thread模式
- 配置门槛：需理解全票/均分/多数等判定方式差异，新手易混淆
- 无持久化状态：V1.6.0起取消状态文件，仅依赖会话上下文，异常中断需重新发起
- 结果未回流风险：若runtime/mode配置错误，可能收不到子Agent结果
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适合人群
- 企业管理者：重大战略决策、方案选型
- 产品经理：功能优先级排序、多方案对比
- 技术负责人：架构评审、技术选型
- 投资分析师：项目风险评估、尽调报告
- 研究人员：复杂议题的多角度论证
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常规风险
| 风险类型 | 说明 | 缓解建议 |
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| 超时风险 | 120秒/轮限制，模型响应慢可能导致评委缺失 | 提前选择响应稳定的模型，超时以已返回结果继续 |
| 规则执行偏差 | 某委员跳轮或跳过通过判定 | 检测到后立即要求重新执行，不得擅自修改 |
| 状态同步错误 | 上下文跟踪与实际结果不符 | 中止流程，通知用户重新发起 |
| 诱导性提示风险 | 给委员设定角色标签或引导提示 | 严格执行"身份纯净原则"，禁止设定角色 |
| 子Agent委托风险 | 评委二次委托子Agent | 严禁子Agent委托，确保链路可控 |