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multi-agent-meeting

模拟多个AI智能体协作开会并进行决策讨论的场景。适用于需要从多个专业角度分析问题、进行辩论和达成共识的场景,如项目决策、技术方案评审、商业策略制定等。

中文原作
SKILL.md
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name: multi-agent-meeting
description: 模拟多个AI智能体协作开会并进行决策讨论的场景。适用于需要从多个专业角度分析问题、进行辩论和达成共识的场景,如项目决策、技术方案评审、商业策略制定等。

多智能体会议决策

任务目标

  • 本 Skill 用于: 模拟多个不同专业背景和性格特征的AI智能体进行会议讨论,最终达成决策共识
  • 能力包含:
    • 自定义会议主题和目标
    • 配置多个智能体角色(角色名、专业领域、性格特点)
    • 模拟真实的会议讨论流程(发言、辩论、补充、总结)
    • 实时展示会议发言过程
    • 生成包含决策结论、关键论据、风险提示和后续行动的完整会议记录
  • 触发条件: 用户需要从多个角度分析问题、需要不同领域的专业知识碰撞、需要模拟团队决策讨论时

操作步骤

1. 确定会议主题和目标

从用户输入中提取以下信息:

  • 会议主题: 要讨论的核心问题(如"是否采用微服务架构"、"新产品定价策略")
  • 会议目标: 期望达成的决策类型(如可行性评估、方案选择、风险识别)
  • 关键约束: 需要考虑的限制条件(如预算、时间、技术栈等)

2. 设计智能体角色

根据会议主题,设计3-5个智能体角色,每个角色应包含:

  • 角色名称: 如"技术架构师"、"产品经理"、"财务顾问"
  • 专业领域: 明确其专业背景和关注点
  • 性格特点: 如理性严谨、激进创新、保守稳健
  • 发言风格: 简洁直接或详实论证

参考 references/agent-roles.md 中的角色模板,根据会议主题选择或创建合适的角色组合。

3. 执行会议流程

按照以下阶段模拟会议讨论:

阶段一:开场发言

  • 主持人(智能体)介绍会议主题和目标
  • 每个智能体从自身专业角度进行开场陈述

阶段二:自由讨论

  • 智能体根据他人发言进行回应、质疑、补充
  • 鼓励不同观点的碰撞和辩论
  • 引导深入探讨关键问题

阶段三:深入辩论

  • 针对争议焦点展开针对性辩论
  • 引用专业论据和数据支撑观点
  • 识别并讨论潜在风险

阶段四:共识收敛

  • 总结各方观点的共同点和分歧点
  • 探索折中方案和替代方案
  • 引导向决策方向收敛

阶段五:决策生成

  • 综合各方意见形成决策结论
  • 明确决策的主要依据
  • 识别决策的风险和注意事项

4. 输出会议记录

按照 references/meeting-record-format.md 中定义的格式输出会议记录,包含:

  • 会议基本信息
  • 发言过程记录(实时展示)
  • 决策结论和关键论据
  • 风险提示和后续行动建议

资源索引

使用示例

示例1: 技术架构决策会议

  • 功能说明: 讨论是否采用微服务架构
  • 执行方式: 智能体主导,无需脚本
  • 角色配置: 技术架构师、DevOps工程师、前端工程师、CTO
  • 输出内容: 详细的技术论辩、成本分析、风险评估、最终建议

示例2: 产品定价策略会议

  • 功能说明: 制定新产品的定价策略
  • 执行方式: 智能体主导,无需脚本
  • 角色配置: 产品经理、市场分析师、销售总监、财务顾问
  • 输出内容: 市场竞争分析、定价方案对比、预期收益评估

示例3: 项目风险评估会议

  • 功能说明: 识别和评估项目风险
  • 执行方式: 智能体主导,无需脚本
  • 角色配置: 项目经理、技术专家、法务顾问、运营专家
  • 输出内容: 风险识别清单、影响程度评估、应对措施建议

注意事项

  • 确保每个智能体的发言符合其角色设定和专业背景
  • 保持讨论的真实性和逻辑性,避免空洞的观点
  • 重点关注不同观点的碰撞和辩论过程,这是会议的核心价值
  • 决策应基于充分的论据和考虑,体现多角度的综合分析
  • 会议记录应清晰易读,重点突出决策过程和结论
  • 充分利用智能体的语言理解和生成能力,不要为简单任务引入脚本