1. 项目概述一个智能化的团队决策引擎最近在开源社区里看到一个挺有意思的项目叫“Cat-tj/council-tj”。这个名字乍一看有点抽象但拆开来看“Council”在英文里是“议会”或“委员会”的意思而“tj”通常是“Tavily”的缩写这是一个专注于AI驱动的网络搜索与信息聚合的API服务。所以这个项目本质上是一个构建在Tavily搜索能力之上的、模拟“议会”或“专家委员会”协作模式的智能体Agent框架。它不是单个AI模型在单打独斗而是设计了一套机制让多个具备不同专长的“AI成员”围绕一个复杂任务进行讨论、辩论、投票最终形成更可靠、更全面的决策或答案。这解决了一个什么痛点呢相信用过ChatGPT、Claude这类大语言模型的朋友都有体会它们很强大但在处理需要深度推理、多角度验证或事实核查的复杂问题时有时会“一本正经地胡说八道”或者给出的答案过于片面。单个AI的思维过程像是一个黑箱缺乏制衡和交叉验证。“Council”框架的思路就是与其依赖一个“全能专家”不如组建一个“专家委员会”。比如面对“评估某新兴技术的市场前景”这个问题框架可以同时调用一个“技术专家”Agent、一个“市场分析师”Agent和一个“风险评估师”Agent。每个Agent从自己的专业视角出发提出论点和论据它们之间可以进行多轮对话甚至相互质疑最后通过一套投票或共识机制输出一个经过“集体智慧”淬炼的结果。这大大提升了复杂任务处理的可靠性、透明度和深度。这个项目非常适合那些需要处理开放式研究、复杂分析、内容审核、策略规划等场景的开发者、研究者和企业。如果你正在构建需要AI进行深度思考而不仅仅是简单问答的应用那么这个框架提供了一个非常优雅且强大的范式。2. 核心架构与工作原理解析2.1 “议会”模式多智能体协作的核心隐喻“Council”框架的核心思想源于现实世界中的委员会决策过程。在一个项目里它并不直接暴露复杂的代码逻辑而是通过几个关键组件来具象化这个“议会”Agent议员/专家这是框架中的基本执行单元。每个Agent都封装了一个特定的技能或角色。例如GoogleSearchAgent: 专精于使用搜索引擎获取最新信息。LLMAgent: 基于大语言模型如GPT-4、Claude等进行文本生成与分析。你也可以自定义Agent比如FinancialAnalystAgent财务分析专家、CodeReviewerAgent代码审查专家等。每个Agent都知道“自己是谁”以及“如何完成自己的那部分工作”。Skill技能这是Agent所具备的具体能力。一个Agent可以拥有多个Skill。Skill定义了任务的执行逻辑例如“执行一次网络搜索并总结”、“分析这段文本的情感倾向”、“根据需求生成Python代码”等。框架通常提供一些内置Skill也支持用户自定义。Chain工作链这是最简单的线性任务流程。它像是一条流水线将多个Skill串联起来前一个Skill的输出作为后一个Skill的输入。例如一个“事实核查链”可能包含[搜索Skill - 信息提取Skill - 对比验证Skill]。Council议会这是框架的“大脑”和调度中心。一个Council由多个Agent组成。当用户提出一个查询Query时Council会根据预定义的规则将查询分发给相关的Agent。每个Agent独立工作产生自己的响应Response。Evaluator评估器这是实现“讨论”和“投票”的关键。当所有Agent提交了它们的初始响应后Evaluator开始工作。它的职责是评估这些响应的质量。评估方式可以多种多样AI评估器使用另一个LLM有时称为“裁判”Agent来评判哪个响应更全面、更准确。规则评估器根据预设规则如是否包含关键词、响应长度等打分。投票评估器让Agent们相互为彼此的响应投票。Controller控制器它根据Evaluator的评分结果决定最终的输出。最简单的控制器就是选择最高分的响应。更复杂的控制器可以触发多轮讨论如果最高分未达到某个阈值或者几个响应分数接近控制器可以要求相关的Agent就分歧点进行新一轮的“辩论”然后再评估直到达成共识或达到轮次限制。整个工作流程可以概括为查询输入 - Council分发 - Agents并行执行 - Evaluator评分 - Controller裁决 - 最终输出。这个过程模拟了专家委员会的“各自陈述 - 相互评议 - 达成决议”的决策循环。2.2 与Tavily的深度集成信息获取的基石“Cat-tj/council-tj”项目名称中的“tj”明确指出了其对Tavily服务的深度依赖。Tavily AI是一个为AI智能体优化的搜索API。它与传统搜索引擎API如Google Custom Search相比有几个显著优势正好契合了Council框架的需求为AI优化Tavily的返回结果已经是结构化的、简洁的摘要过滤了广告和无关的网页噪音大大减少了需要喂给LLM的令牌数Token节省了成本并提高了信息密度。实时性它能很好地获取最新信息这对于需要基于当前事件进行分析的任务至关重要。高可靠性作为商业API其稳定性和可用性通常优于自行爬取或使用一些免费接口。在Council框架中Tavily通常被封装成一个基础的SearchSkill并被多个Agent所使用。例如ResearchAgent和FactCheckerAgent可能都会在它们的技能链中调用这个SearchSkill来获取外部知识。这种设计意味着整个“专家委员会”共享一个权威、高效的信息来源确保了讨论是基于同一套“事实基础”进行的避免了因信息源不同而产生的根本性分歧。注意Tavily是一项付费服务你需要注册并获取API密钥。在框架配置中通常需要将TAVILY_API_KEY设置为环境变量。对于个人开发者或测试它通常提供有限的免费额度。2.3 自定义与扩展性打造专属专家委员会框架的强大之处在于其高度的可定制性。你绝不仅限于使用内置的Agent和Skill。通过继承基类你可以轻松创建领域专家# 示例创建一个简单的财务分析专家Agent from council.agents import Agent from council.skills import SkillBase from council.contexts import ChatMessage class FinancialAnalysisSkill(SkillBase): def __init__(self): super().__init__(financial_analysis_skill) def execute(self, context): # context中包含之前的对话和查询 query context.current_query # 这里可以集成专业的财务数据API如Alpha Vantage、Yahoo Finance等 # 进行财务比率计算、趋势分析等 analysis_result f对 {query} 的财务分析显示盈利能力稳健但负债率略有上升。建议关注现金流。 return [ChatMessage.agent(analysis_result)] # 将技能封装进Agent financial_agent Agent( nameCFO, description首席财务官擅长财务数据分析和风险评估, skills[FinancialAnalysisSkill()] ) # 然后将这个financial_agent加入到你的Council中通过这种方式你可以为你的“议会”招募任何你需要的专家法律顾问、医疗诊断专家、代码架构师、营销文案写手等等。每个专家Agent都可以接入其专属的工具链和知识库。3. 从零开始搭建与实战配置3.1 基础环境搭建与依赖安装假设我们使用Python作为开发语言。首先创建一个干净的虚拟环境是一个好习惯。# 创建并激活虚拟环境以conda为例 conda create -n council-env python3.10 conda activate council-env # 安装council框架。由于“Cat-tj/council-tj”可能是特定分支或fork通常可以直接从GitHub安装 pip install githttps://github.com/Cat-tj/council-tj.git # 或者如果已经克隆到本地 pip install -e /path/to/council-tj # 安装其他关键依赖用于核心AI能力的LLM SDK这里以OpenAI为例 pip install openai # 如果需要使用其他LLM如Anthropic Claude pip install anthropic接下来是关键的API密钥配置。你需要准备两个核心密钥OpenAI API Key用于驱动LLM Agent。Tavily API Key用于网络搜索技能。强烈建议使用环境变量来管理密钥避免硬编码在代码中导致安全泄露。# 在Linux/macOS的终端或Windows的PowerShell中设置环境变量 # 注意这只对当前会话有效。永久设置请添加到~/.bashrc或系统环境变量中。 export OPENAI_API_KEYsk-your-openai-key-here export TAVILY_API_KEYtvly-your-tavily-key-here在你的Python代码开头可以通过os模块读取这些环境变量。3.2 构建你的第一个“议会”一个事实核查委员会让我们构建一个实用的例子一个用于核查网络传言或新闻声明的事实核查委员会。这个委员会由三个Agent组成研究员Researcher负责使用Tavily搜索与声明相关的最新、最广泛的信息。分析师Analyst负责解读搜索到的信息总结正反双方观点。裁判Judge负责基于研究员和分析师提供的信息对声明的真实性做出最终裁决。import os from council.agents import Agent from council.skills import LLMSkill, TavilySearchSkill from council.chains import Chain from council.councils import Council from council.controllers import BasicController from council.evaluators import LLMEvaluator from council.llm import OpenAILLM # 1. 初始化LLM客户端使用环境变量中的API_KEY llm_client OpenAILLM(api_keyos.getenv(OPENAI_API_KEY), modelgpt-4-turbo-preview) # 2. 创建技能 # 搜索技能 search_skill TavilySearchSkill(api_keyos.getenv(TAVILY_API_KEY)) # LLM技能用于分析和裁决。我们为它们设计不同的系统提示词角色定义。 analyst_skill LLMSkill( llmllm_client, system_prompt你是一个严谨的媒体分析师。你的任务是根据提供的一组搜索结果提炼出支持或反对某个声明的关键论据并保持中立。只总结事实不做最终判断。 ) judge_skill LLMSkill( llmllm_client, system_prompt你是一个资深的事实核查员。你将收到一个待核查的声明以及分析师对相关信息的总结。你的任务是综合所有信息对声明的真实性做出裁决真、假、或部分真实并给出详细、有理有据的解释。 ) # 3. 创建链和工作代理 # 研究员链先搜索然后把搜索结果传递给分析师链 researcher_chain Chain( nameResearch Chain, description搜索关于声明的最新信息, runners[search_skill] # 这里只做搜索结果会传递给下一个链 ) # 分析师链接收搜索结果进行分析总结 analyst_chain Chain( nameAnalysis Chain, description分析搜索结果并总结论据, runners[analyst_skill] ) # 裁判链接收声明和分析总结做出裁决 judge_chain Chain( nameJudgement Chain, description对声明做出真实性裁决, runners[judge_skill] ) # 4. 创建Agent并将链分配给他们 # 研究员Agent只做搜索 researcher_agent Agent( nameResearcher, description擅长利用网络搜索获取最新、最全面的信息。, chainresearcher_chain ) # 分析师Agent接收研究员的结果通过框架内部传递进行分析 analyst_agent Agent( nameAnalyst, description擅长从复杂信息中提炼核心正反论据保持客观。, chainanalyst_chain ) # 裁判Agent接收原始声明和分析师的总结进行裁决 judge_agent Agent( nameJudge, description基于证据做出最终、权威的真实性判断。, chainjudge_chain ) # 5. 组建议会并定义工作流 # 在这个例子中我们设定一个简单的工作流Researcher - Analyst - Judge # 这可以通过SequentialController来实现但为了展示Council的协作我们让三个Agent“同时”工作 # 但实际上Judge需要Analyst的输出。更复杂的依赖关系需要更精细的编排。 # 这里我们演示一个简化版所有Agent都收到原始查询但我们在Skill内部通过上下文context来获取所需的前置信息。 # 实际上Council框架支持更复杂的流程编排如使用BudgetController但入门阶段我们可以先让Judge直接基于原始查询和内置知识裁决后续再引入多轮评估。 fact_check_council Council( nameFact Check Council, agents[researcher_agent, analyst_agent, judge_agent], # 我们使用一个基础控制器它会让所有Agent都执行然后通过评估器选择最好的。 controllerBasicController(), evaluatorLLMEvaluator(llm_client) # 用一个LLM来评估哪个Agent的响应最好 ) # 6. 运行议会 query 请核查以下声明人工智能将在未来五年内导致全球半数以上的程序员失业。 result fact_check_council.execute(query) print(f最终裁决{result.best_message.message}) print(f\n 各专家意见 ) for agent_message in result.messages: if agent_message.source ! system: print(f[{agent_message.source}]: {agent_message.message})这个例子展示了基本的组装过程。在真实场景中你需要设计更精细的上下文传递逻辑让Analyst能接收到Researcher的搜索结果让Judge能同时接收到原始声明和Analyst的总结。这可以通过自定义Skill在execute方法中从context对象里获取历史消息来实现。3.3 高级配置多轮辩论与共识形成基础版本只是让Agent们各自工作一次然后选一个最好的。真正的“议会”魅力在于多轮互动。我们可以通过配置BudgetController来实现。BudgetController的概念是给整个议会分配一个“预算”可以是时间、金钱成本或简单的迭代次数。在预算耗尽前控制器可以发起多轮讨论。from council.controllers import BudgetController from council.budget import Budget from council.evaluators import LLMEvaluator # 创建一个预算最多进行3轮讨论每轮所有Agent执行一次视为消耗1单位 budget Budget(3) # 3轮 advanced_controller BudgetController( evaluatorLLMEvaluator(llm_client), budgetbudget, # 可以设置共识阈值例如平均分超过8分就提前结束 consensus_threshold8.0 ) debate_council Council( nameDebate Council, agents[researcher_agent, analyst_agent, judge_agent], # 这里可以加入更多持不同观点的Agent controlleradvanced_controller ) # 执行一个更有争议性的查询 controversial_query “应对气候变化大力发展核能是唯一有效的解决方案吗” result debate_council.execute(controversial_query) print(f“经过 {budget.spent} 轮讨论最终结论”) print(result.best_message.message) # 你还可以查看每一轮每个Agent的发言就像看会议纪要一样在这种模式下第一轮结束后评估器会给出评分。如果评分分散没有明显胜出者或者最高分未达到consensus_threshold控制器会要求分数较低的Agent根据其他Agent的响应修正自己的观点或要求所有Agent就某个分歧点进行聚焦讨论然后进入下一轮。这个过程模拟了人类委员会中的辩论和说服。4. 性能调优与成本控制实战4.1 令牌Token消耗分析与优化策略使用Council框架尤其是涉及多个LLM Agent和多轮交互时最大的成本来自于LLM API的令牌消耗。一次复杂的议会决策消耗数万token是常事。我们必须精打细算。成本构成分析Agent执行成本每个LLM Skill的一次调用都会消耗输入提示词上下文和输出的Token。评估器成本LLMEvaluator需要将多个Agent的响应作为输入让“裁判”LLM进行评分这又是一笔不小的开销且随着响应内容变长而增加。搜索成本Tavily API的调用费用。优化策略精简提示词Prompt为每个Agent设计精准、简短的system_prompt和user_prompt。避免冗长的角色背景描述直击核心任务。限制响应长度在创建LLMSkill或调用LLM时设置max_tokens参数强制响应简洁。analyst_skill LLMSkill(llmllm_client, system_prompt..., max_tokens500)上下文窗口管理默认情况下Chain会将整个对话历史传递给下一个Skill。对于长对话这会导致Token激增。需要自定义Skill在execute方法中只提取最关键的历史信息传入下一环节。慎用多轮辩论BudgetController的轮数 (Budget) 是成本放大器。在业务允许的情况下优先尝试单轮优质Agent设计。将多轮辩论留给最关键、分歧最大的问题。评估器优化LLMEvaluator的提示词同样需要优化。可以考虑使用更便宜、更快的模型如gpt-3.5-turbo来做评估工作因为评估任务相对生成任务可能更简单。或者在简单场景下用基于规则的BasicEvaluator如选择最先完成的或最短的响应来替代LLM评估。4.2 异步执行与超时控制当Council中有多个Agent且每个Agent可能执行网络请求搜索、调用API或长时间推理时同步执行会导致总耗时极长。框架通常支持异步操作以提升效率。import asyncio async def run_council_async(): result await fact_check_council.execute_async(query) print(result.best_message.message) # 在异步环境中运行 asyncio.run(run_council_async())同时为每个Skill或Agent设置超时Timeout是保障系统稳定性的关键。如果一个搜索请求卡住不应该拖垮整个议会。from council.skills import SkillBase import asyncio from asyncio import TimeoutError class RobustSearchSkill(SkillBase): def __init__(self, timeout: int 10): super().__init__(robust_search) self.timeout timeout async def execute_async(self, context): try: # 假设search_async是一个异步搜索函数 async with asyncio.timeout(self.timeout): result await self.search_async(context.current_query) return [ChatMessage.agent(result)] except TimeoutError: return [ChatMessage.agent(f“搜索超时{self.timeout}秒未能获取信息。”)]在Controller层面也可以设置整体超时防止议会陷入无限循环或长时间等待。4.3 结果缓存与持久化对于重复或相似的查询每次都让议会完整运行一遍是巨大的浪费。实现一个缓存层可以极大提升响应速度并降低成本。思路对用户查询进行标准化处理如小写、去除多余空格、提取核心关键词后生成一个缓存键Cache Key。在执行议会前先检查缓存如Redis、数据库或本地文件中是否存在该键的结果。如果存在且未过期直接返回缓存结果。如果不存在则执行议会并将最终结果存入缓存。import hashlib import json import redis # 需要安装redis-py class CachedCouncil: def __init__(self, council, redis_client, ttl3600): self.council council self.redis redis_client self.ttl ttl # 缓存生存时间单位秒 def _get_cache_key(self, query): # 简单哈希作为键 return f“council_cache:{hashlib.md5(query.encode()).hexdigest()}” def execute(self, query): cache_key self._get_cache_key(query) cached_result self.redis.get(cache_key) if cached_result: print(“命中缓存”) return json.loads(cached_result) print(“缓存未命中执行议会...”) fresh_result self.council.execute(query) # 将结果序列化存储注意只存储需要的数据 result_to_cache { “best_message”: fresh_result.best_message.message, “score”: fresh_result.best_score, } self.redis.setex(cache_key, self.ttl, json.dumps(result_to_cache)) return fresh_result # 使用方式 # r redis.Redis(hostlocalhost, port6379) # cached_council CachedCouncil(fact_check_council, r) # result cached_council.execute(query)5. 常见问题排查与实战心得5.1 典型错误与解决方案在实际部署和开发过程中你可能会遇到以下问题问题现象可能原因解决方案Agent执行后无响应或返回空。1. Skill的execute方法没有正确返回ChatMessage列表。2. LLM API调用失败密钥错误、网络问题。3. 提示词设计有误导致LLM输出格式不符合框架预期。1. 检查Skill代码确保返回[ChatMessage.agent(“内容”)]。2. 检查API密钥和环境变量用简单脚本测试LLM调用是否正常。3. 简化提示词并在外部单独测试LLM调用确保它能返回有效内容。Council运行卡住长时间不结束。1. 某个Skill陷入死循环或长时间网络请求。2. 多轮辩论 (BudgetController) 的结束条件如共识阈值永远无法达到。3. 异步操作出现未处理的异常。1. 为每个Skill和整个Council设置超时。2. 检查评估器打分逻辑确保分数范围合理。适当降低consensus_threshold或减少Budget轮数。3. 增加全面的日志记录定位卡住的环节。使用try...except包裹可能出错的代码。最终结果质量不高像随机选了一个。1. 评估器 (Evaluator) 的提示词不够有效无法区分响应质量。2. Agent之间的技能重叠或分工不明确导致响应同质化。3. 搜索技能 (TavilySearchSkill) 返回的信息质量差。1. 优化评估器提示词明确打分标准如相关性、完整性、准确性、可操作性。让评估器“说出”打分理由便于调试。2. 重新设计Agent的角色和系统提示词确保它们从不同维度切入问题。3. 优化搜索查询。在调用搜索前可以让一个LLM Agent先将用户问题重写为更有效的搜索关键词。Token消耗远超预期成本失控。1. 上下文历史未管理越积越长。2. 多轮辩论轮次过多。3. Agent的响应长度未限制。1. 实现上下文摘要或窗口限制。只将最关键的历史信息传递给下一轮。2. 严格控制Budget对于简单问题使用单轮模式 (BasicController)。3. 在所有LLMSkill上设置max_tokens。考虑使用更便宜的模型进行辅助工作如评估、重写查询。5.2 调试与日志记录技巧调试一个多智能体系统比调试单一程序复杂。系统的日志是你的眼睛。1. 启用详细日志import logging logging.basicConfig(levellogging.DEBUG) # 设置为DEBUG级别以查看框架内部详细流程这会将框架内部的决策过程、Agent调用、评估分数等打印出来对于理解工作流非常有帮助。2. 自定义Skill内记录在你的Skill的execute方法中加入详细的日志。def execute(self, context): logging.info(f“[{self.name}] 开始处理查询: {context.current_query}”) # ... 处理逻辑 ... logging.info(f“[{self.name}] 处理完成结果长度: {len(result)}”) return result3. 检查上下文 (Context)在Skill中打印context对象查看它包含了哪些历史消息、当前状态这是理解信息如何在不同Agent间传递的关键。def execute(self, context): print(f“当前上下文中的所有消息: {context.messages}”) # ...5.3 个人实战心得让“议会”真正高效工作经过多个项目的实践我总结出几条让Council框架发挥最大效能的经验心得一Agent设计贵在“专”而非“全”。初期很容易想把每个Agent都设计成“全能战士”但这会导致角色混乱和响应同质化。一个成功的议会其成员应该是高度专业化的。例如在做市场分析时“数据收集Agent”、“SWOT分析Agent”、“风险预测Agent”的分工远比三个“市场分析Agent”要好。给每个Agent一个极其明确、狭窄的职责并在系统提示词中反复强调这一点。心得二评估器是指挥棒设计需极其谨慎。评估器的提示词直接决定了整个系统的价值导向。如果你希望输出更创新就在评估标准里加入“创新性”如果追求严谨就强调“事实准确性”和“逻辑严密性”。一个技巧是先不运行多轮辩论而是手动检查各个Agent的独立输出思考“我希望系统最终选择哪个为什么”把你的理由翻译成评估器的提示词。心得三从简单链开始逐步复杂化。不要一开始就搭建一个拥有5个Agent和3轮辩论的复杂议会。首先用Chain把核心工作流如 搜索 - 分析 - 总结跑通。然后将这个链封装成一个Agent。接着引入第二个具有不同技能的Agent并使用最简单的BasicController看它们如何协作。最后再考虑引入评估器和多轮辩论。这种渐进式构建能帮你快速定位问题。心得四成本监控必须自动化。在开发阶段就集成成本监控。为每个LLM调用记录消耗的Token数为每次Tavily搜索记录费用。可以写一个装饰器或中间件来自动完成这项工作。这样你才能清楚地知道一次典型的查询到底花了多少钱哪个环节是成本大头从而有针对性地优化。这个框架打开了一扇新的大门它将AI从“聊天伙伴”变成了可以管理、可以分工协作的“智能团队”。虽然初期学习和调优有一定门槛但一旦跑顺它在处理复杂、开放性问题时的优势是单一模型无法比拟的。最关键的是它的决策过程是透明、可追溯、可审计的这对于企业级应用来说价值巨大。
基于Council框架的多智能体协作：构建专家委员会式AI决策系统
发布时间：2026/5/16 2:39:09
1. 项目概述一个智能化的团队决策引擎最近在开源社区里看到一个挺有意思的项目叫“Cat-tj/council-tj”。这个名字乍一看有点抽象但拆开来看“Council”在英文里是“议会”或“委员会”的意思而“tj”通常是“Tavily”的缩写这是一个专注于AI驱动的网络搜索与信息聚合的API服务。所以这个项目本质上是一个构建在Tavily搜索能力之上的、模拟“议会”或“专家委员会”协作模式的智能体Agent框架。它不是单个AI模型在单打独斗而是设计了一套机制让多个具备不同专长的“AI成员”围绕一个复杂任务进行讨论、辩论、投票最终形成更可靠、更全面的决策或答案。这解决了一个什么痛点呢相信用过ChatGPT、Claude这类大语言模型的朋友都有体会它们很强大但在处理需要深度推理、多角度验证或事实核查的复杂问题时有时会“一本正经地胡说八道”或者给出的答案过于片面。单个AI的思维过程像是一个黑箱缺乏制衡和交叉验证。“Council”框架的思路就是与其依赖一个“全能专家”不如组建一个“专家委员会”。比如面对“评估某新兴技术的市场前景”这个问题框架可以同时调用一个“技术专家”Agent、一个“市场分析师”Agent和一个“风险评估师”Agent。每个Agent从自己的专业视角出发提出论点和论据它们之间可以进行多轮对话甚至相互质疑最后通过一套投票或共识机制输出一个经过“集体智慧”淬炼的结果。这大大提升了复杂任务处理的可靠性、透明度和深度。这个项目非常适合那些需要处理开放式研究、复杂分析、内容审核、策略规划等场景的开发者、研究者和企业。如果你正在构建需要AI进行深度思考而不仅仅是简单问答的应用那么这个框架提供了一个非常优雅且强大的范式。2. 核心架构与工作原理解析2.1 “议会”模式多智能体协作的核心隐喻“Council”框架的核心思想源于现实世界中的委员会决策过程。在一个项目里它并不直接暴露复杂的代码逻辑而是通过几个关键组件来具象化这个“议会”Agent议员/专家这是框架中的基本执行单元。每个Agent都封装了一个特定的技能或角色。例如GoogleSearchAgent: 专精于使用搜索引擎获取最新信息。LLMAgent: 基于大语言模型如GPT-4、Claude等进行文本生成与分析。你也可以自定义Agent比如FinancialAnalystAgent财务分析专家、CodeReviewerAgent代码审查专家等。每个Agent都知道“自己是谁”以及“如何完成自己的那部分工作”。Skill技能这是Agent所具备的具体能力。一个Agent可以拥有多个Skill。Skill定义了任务的执行逻辑例如“执行一次网络搜索并总结”、“分析这段文本的情感倾向”、“根据需求生成Python代码”等。框架通常提供一些内置Skill也支持用户自定义。Chain工作链这是最简单的线性任务流程。它像是一条流水线将多个Skill串联起来前一个Skill的输出作为后一个Skill的输入。例如一个“事实核查链”可能包含[搜索Skill - 信息提取Skill - 对比验证Skill]。Council议会这是框架的“大脑”和调度中心。一个Council由多个Agent组成。当用户提出一个查询Query时Council会根据预定义的规则将查询分发给相关的Agent。每个Agent独立工作产生自己的响应Response。Evaluator评估器这是实现“讨论”和“投票”的关键。当所有Agent提交了它们的初始响应后Evaluator开始工作。它的职责是评估这些响应的质量。评估方式可以多种多样AI评估器使用另一个LLM有时称为“裁判”Agent来评判哪个响应更全面、更准确。规则评估器根据预设规则如是否包含关键词、响应长度等打分。投票评估器让Agent们相互为彼此的响应投票。Controller控制器它根据Evaluator的评分结果决定最终的输出。最简单的控制器就是选择最高分的响应。更复杂的控制器可以触发多轮讨论如果最高分未达到某个阈值或者几个响应分数接近控制器可以要求相关的Agent就分歧点进行新一轮的“辩论”然后再评估直到达成共识或达到轮次限制。整个工作流程可以概括为查询输入 - Council分发 - Agents并行执行 - Evaluator评分 - Controller裁决 - 最终输出。这个过程模拟了专家委员会的“各自陈述 - 相互评议 - 达成决议”的决策循环。2.2 与Tavily的深度集成信息获取的基石“Cat-tj/council-tj”项目名称中的“tj”明确指出了其对Tavily服务的深度依赖。Tavily AI是一个为AI智能体优化的搜索API。它与传统搜索引擎API如Google Custom Search相比有几个显著优势正好契合了Council框架的需求为AI优化Tavily的返回结果已经是结构化的、简洁的摘要过滤了广告和无关的网页噪音大大减少了需要喂给LLM的令牌数Token节省了成本并提高了信息密度。实时性它能很好地获取最新信息这对于需要基于当前事件进行分析的任务至关重要。高可靠性作为商业API其稳定性和可用性通常优于自行爬取或使用一些免费接口。在Council框架中Tavily通常被封装成一个基础的SearchSkill并被多个Agent所使用。例如ResearchAgent和FactCheckerAgent可能都会在它们的技能链中调用这个SearchSkill来获取外部知识。这种设计意味着整个“专家委员会”共享一个权威、高效的信息来源确保了讨论是基于同一套“事实基础”进行的避免了因信息源不同而产生的根本性分歧。注意Tavily是一项付费服务你需要注册并获取API密钥。在框架配置中通常需要将TAVILY_API_KEY设置为环境变量。对于个人开发者或测试它通常提供有限的免费额度。2.3 自定义与扩展性打造专属专家委员会框架的强大之处在于其高度的可定制性。你绝不仅限于使用内置的Agent和Skill。通过继承基类你可以轻松创建领域专家# 示例创建一个简单的财务分析专家Agent from council.agents import Agent from council.skills import SkillBase from council.contexts import ChatMessage class FinancialAnalysisSkill(SkillBase): def __init__(self): super().__init__(financial_analysis_skill) def execute(self, context): # context中包含之前的对话和查询 query context.current_query # 这里可以集成专业的财务数据API如Alpha Vantage、Yahoo Finance等 # 进行财务比率计算、趋势分析等 analysis_result f对 {query} 的财务分析显示盈利能力稳健但负债率略有上升。建议关注现金流。 return [ChatMessage.agent(analysis_result)] # 将技能封装进Agent financial_agent Agent( nameCFO, description首席财务官擅长财务数据分析和风险评估, skills[FinancialAnalysisSkill()] ) # 然后将这个financial_agent加入到你的Council中通过这种方式你可以为你的“议会”招募任何你需要的专家法律顾问、医疗诊断专家、代码架构师、营销文案写手等等。每个专家Agent都可以接入其专属的工具链和知识库。3. 从零开始搭建与实战配置3.1 基础环境搭建与依赖安装假设我们使用Python作为开发语言。首先创建一个干净的虚拟环境是一个好习惯。# 创建并激活虚拟环境以conda为例 conda create -n council-env python3.10 conda activate council-env # 安装council框架。由于“Cat-tj/council-tj”可能是特定分支或fork通常可以直接从GitHub安装 pip install githttps://github.com/Cat-tj/council-tj.git # 或者如果已经克隆到本地 pip install -e /path/to/council-tj # 安装其他关键依赖用于核心AI能力的LLM SDK这里以OpenAI为例 pip install openai # 如果需要使用其他LLM如Anthropic Claude pip install anthropic接下来是关键的API密钥配置。你需要准备两个核心密钥OpenAI API Key用于驱动LLM Agent。Tavily API Key用于网络搜索技能。强烈建议使用环境变量来管理密钥避免硬编码在代码中导致安全泄露。# 在Linux/macOS的终端或Windows的PowerShell中设置环境变量 # 注意这只对当前会话有效。永久设置请添加到~/.bashrc或系统环境变量中。 export OPENAI_API_KEYsk-your-openai-key-here export TAVILY_API_KEYtvly-your-tavily-key-here在你的Python代码开头可以通过os模块读取这些环境变量。3.2 构建你的第一个“议会”一个事实核查委员会让我们构建一个实用的例子一个用于核查网络传言或新闻声明的事实核查委员会。这个委员会由三个Agent组成研究员Researcher负责使用Tavily搜索与声明相关的最新、最广泛的信息。分析师Analyst负责解读搜索到的信息总结正反双方观点。裁判Judge负责基于研究员和分析师提供的信息对声明的真实性做出最终裁决。import os from council.agents import Agent from council.skills import LLMSkill, TavilySearchSkill from council.chains import Chain from council.councils import Council from council.controllers import BasicController from council.evaluators import LLMEvaluator from council.llm import OpenAILLM # 1. 初始化LLM客户端使用环境变量中的API_KEY llm_client OpenAILLM(api_keyos.getenv(OPENAI_API_KEY), modelgpt-4-turbo-preview) # 2. 创建技能 # 搜索技能 search_skill TavilySearchSkill(api_keyos.getenv(TAVILY_API_KEY)) # LLM技能用于分析和裁决。我们为它们设计不同的系统提示词角色定义。 analyst_skill LLMSkill( llmllm_client, system_prompt你是一个严谨的媒体分析师。你的任务是根据提供的一组搜索结果提炼出支持或反对某个声明的关键论据并保持中立。只总结事实不做最终判断。 ) judge_skill LLMSkill( llmllm_client, system_prompt你是一个资深的事实核查员。你将收到一个待核查的声明以及分析师对相关信息的总结。你的任务是综合所有信息对声明的真实性做出裁决真、假、或部分真实并给出详细、有理有据的解释。 ) # 3. 创建链和工作代理 # 研究员链先搜索然后把搜索结果传递给分析师链 researcher_chain Chain( nameResearch Chain, description搜索关于声明的最新信息, runners[search_skill] # 这里只做搜索结果会传递给下一个链 ) # 分析师链接收搜索结果进行分析总结 analyst_chain Chain( nameAnalysis Chain, description分析搜索结果并总结论据, runners[analyst_skill] ) # 裁判链接收声明和分析总结做出裁决 judge_chain Chain( nameJudgement Chain, description对声明做出真实性裁决, runners[judge_skill] ) # 4. 创建Agent并将链分配给他们 # 研究员Agent只做搜索 researcher_agent Agent( nameResearcher, description擅长利用网络搜索获取最新、最全面的信息。, chainresearcher_chain ) # 分析师Agent接收研究员的结果通过框架内部传递进行分析 analyst_agent Agent( nameAnalyst, description擅长从复杂信息中提炼核心正反论据保持客观。, chainanalyst_chain ) # 裁判Agent接收原始声明和分析师的总结进行裁决 judge_agent Agent( nameJudge, description基于证据做出最终、权威的真实性判断。, chainjudge_chain ) # 5. 组建议会并定义工作流 # 在这个例子中我们设定一个简单的工作流Researcher - Analyst - Judge # 这可以通过SequentialController来实现但为了展示Council的协作我们让三个Agent“同时”工作 # 但实际上Judge需要Analyst的输出。更复杂的依赖关系需要更精细的编排。 # 这里我们演示一个简化版所有Agent都收到原始查询但我们在Skill内部通过上下文context来获取所需的前置信息。 # 实际上Council框架支持更复杂的流程编排如使用BudgetController但入门阶段我们可以先让Judge直接基于原始查询和内置知识裁决后续再引入多轮评估。 fact_check_council Council( nameFact Check Council, agents[researcher_agent, analyst_agent, judge_agent], # 我们使用一个基础控制器它会让所有Agent都执行然后通过评估器选择最好的。 controllerBasicController(), evaluatorLLMEvaluator(llm_client) # 用一个LLM来评估哪个Agent的响应最好 ) # 6. 运行议会 query 请核查以下声明人工智能将在未来五年内导致全球半数以上的程序员失业。 result fact_check_council.execute(query) print(f最终裁决{result.best_message.message}) print(f\n 各专家意见 ) for agent_message in result.messages: if agent_message.source ! system: print(f[{agent_message.source}]: {agent_message.message})这个例子展示了基本的组装过程。在真实场景中你需要设计更精细的上下文传递逻辑让Analyst能接收到Researcher的搜索结果让Judge能同时接收到原始声明和Analyst的总结。这可以通过自定义Skill在execute方法中从context对象里获取历史消息来实现。3.3 高级配置多轮辩论与共识形成基础版本只是让Agent们各自工作一次然后选一个最好的。真正的“议会”魅力在于多轮互动。我们可以通过配置BudgetController来实现。BudgetController的概念是给整个议会分配一个“预算”可以是时间、金钱成本或简单的迭代次数。在预算耗尽前控制器可以发起多轮讨论。from council.controllers import BudgetController from council.budget import Budget from council.evaluators import LLMEvaluator # 创建一个预算最多进行3轮讨论每轮所有Agent执行一次视为消耗1单位 budget Budget(3) # 3轮 advanced_controller BudgetController( evaluatorLLMEvaluator(llm_client), budgetbudget, # 可以设置共识阈值例如平均分超过8分就提前结束 consensus_threshold8.0 ) debate_council Council( nameDebate Council, agents[researcher_agent, analyst_agent, judge_agent], # 这里可以加入更多持不同观点的Agent controlleradvanced_controller ) # 执行一个更有争议性的查询 controversial_query “应对气候变化大力发展核能是唯一有效的解决方案吗” result debate_council.execute(controversial_query) print(f“经过 {budget.spent} 轮讨论最终结论”) print(result.best_message.message) # 你还可以查看每一轮每个Agent的发言就像看会议纪要一样在这种模式下第一轮结束后评估器会给出评分。如果评分分散没有明显胜出者或者最高分未达到consensus_threshold控制器会要求分数较低的Agent根据其他Agent的响应修正自己的观点或要求所有Agent就某个分歧点进行聚焦讨论然后进入下一轮。这个过程模拟了人类委员会中的辩论和说服。4. 性能调优与成本控制实战4.1 令牌Token消耗分析与优化策略使用Council框架尤其是涉及多个LLM Agent和多轮交互时最大的成本来自于LLM API的令牌消耗。一次复杂的议会决策消耗数万token是常事。我们必须精打细算。成本构成分析Agent执行成本每个LLM Skill的一次调用都会消耗输入提示词上下文和输出的Token。评估器成本LLMEvaluator需要将多个Agent的响应作为输入让“裁判”LLM进行评分这又是一笔不小的开销且随着响应内容变长而增加。搜索成本Tavily API的调用费用。优化策略精简提示词Prompt为每个Agent设计精准、简短的system_prompt和user_prompt。避免冗长的角色背景描述直击核心任务。限制响应长度在创建LLMSkill或调用LLM时设置max_tokens参数强制响应简洁。analyst_skill LLMSkill(llmllm_client, system_prompt..., max_tokens500)上下文窗口管理默认情况下Chain会将整个对话历史传递给下一个Skill。对于长对话这会导致Token激增。需要自定义Skill在execute方法中只提取最关键的历史信息传入下一环节。慎用多轮辩论BudgetController的轮数 (Budget) 是成本放大器。在业务允许的情况下优先尝试单轮优质Agent设计。将多轮辩论留给最关键、分歧最大的问题。评估器优化LLMEvaluator的提示词同样需要优化。可以考虑使用更便宜、更快的模型如gpt-3.5-turbo来做评估工作因为评估任务相对生成任务可能更简单。或者在简单场景下用基于规则的BasicEvaluator如选择最先完成的或最短的响应来替代LLM评估。4.2 异步执行与超时控制当Council中有多个Agent且每个Agent可能执行网络请求搜索、调用API或长时间推理时同步执行会导致总耗时极长。框架通常支持异步操作以提升效率。import asyncio async def run_council_async(): result await fact_check_council.execute_async(query) print(result.best_message.message) # 在异步环境中运行 asyncio.run(run_council_async())同时为每个Skill或Agent设置超时Timeout是保障系统稳定性的关键。如果一个搜索请求卡住不应该拖垮整个议会。from council.skills import SkillBase import asyncio from asyncio import TimeoutError class RobustSearchSkill(SkillBase): def __init__(self, timeout: int 10): super().__init__(robust_search) self.timeout timeout async def execute_async(self, context): try: # 假设search_async是一个异步搜索函数 async with asyncio.timeout(self.timeout): result await self.search_async(context.current_query) return [ChatMessage.agent(result)] except TimeoutError: return [ChatMessage.agent(f“搜索超时{self.timeout}秒未能获取信息。”)]在Controller层面也可以设置整体超时防止议会陷入无限循环或长时间等待。4.3 结果缓存与持久化对于重复或相似的查询每次都让议会完整运行一遍是巨大的浪费。实现一个缓存层可以极大提升响应速度并降低成本。思路对用户查询进行标准化处理如小写、去除多余空格、提取核心关键词后生成一个缓存键Cache Key。在执行议会前先检查缓存如Redis、数据库或本地文件中是否存在该键的结果。如果存在且未过期直接返回缓存结果。如果不存在则执行议会并将最终结果存入缓存。import hashlib import json import redis # 需要安装redis-py class CachedCouncil: def __init__(self, council, redis_client, ttl3600): self.council council self.redis redis_client self.ttl ttl # 缓存生存时间单位秒 def _get_cache_key(self, query): # 简单哈希作为键 return f“council_cache:{hashlib.md5(query.encode()).hexdigest()}” def execute(self, query): cache_key self._get_cache_key(query) cached_result self.redis.get(cache_key) if cached_result: print(“命中缓存”) return json.loads(cached_result) print(“缓存未命中执行议会...”) fresh_result self.council.execute(query) # 将结果序列化存储注意只存储需要的数据 result_to_cache { “best_message”: fresh_result.best_message.message, “score”: fresh_result.best_score, } self.redis.setex(cache_key, self.ttl, json.dumps(result_to_cache)) return fresh_result # 使用方式 # r redis.Redis(hostlocalhost, port6379) # cached_council CachedCouncil(fact_check_council, r) # result cached_council.execute(query)5. 常见问题排查与实战心得5.1 典型错误与解决方案在实际部署和开发过程中你可能会遇到以下问题问题现象可能原因解决方案Agent执行后无响应或返回空。1. Skill的execute方法没有正确返回ChatMessage列表。2. LLM API调用失败密钥错误、网络问题。3. 提示词设计有误导致LLM输出格式不符合框架预期。1. 检查Skill代码确保返回[ChatMessage.agent(“内容”)]。2. 检查API密钥和环境变量用简单脚本测试LLM调用是否正常。3. 简化提示词并在外部单独测试LLM调用确保它能返回有效内容。Council运行卡住长时间不结束。1. 某个Skill陷入死循环或长时间网络请求。2. 多轮辩论 (BudgetController) 的结束条件如共识阈值永远无法达到。3. 异步操作出现未处理的异常。1. 为每个Skill和整个Council设置超时。2. 检查评估器打分逻辑确保分数范围合理。适当降低consensus_threshold或减少Budget轮数。3. 增加全面的日志记录定位卡住的环节。使用try...except包裹可能出错的代码。最终结果质量不高像随机选了一个。1. 评估器 (Evaluator) 的提示词不够有效无法区分响应质量。2. Agent之间的技能重叠或分工不明确导致响应同质化。3. 搜索技能 (TavilySearchSkill) 返回的信息质量差。1. 优化评估器提示词明确打分标准如相关性、完整性、准确性、可操作性。让评估器“说出”打分理由便于调试。2. 重新设计Agent的角色和系统提示词确保它们从不同维度切入问题。3. 优化搜索查询。在调用搜索前可以让一个LLM Agent先将用户问题重写为更有效的搜索关键词。Token消耗远超预期成本失控。1. 上下文历史未管理越积越长。2. 多轮辩论轮次过多。3. Agent的响应长度未限制。1. 实现上下文摘要或窗口限制。只将最关键的历史信息传递给下一轮。2. 严格控制Budget对于简单问题使用单轮模式 (BasicController)。3. 在所有LLMSkill上设置max_tokens。考虑使用更便宜的模型进行辅助工作如评估、重写查询。5.2 调试与日志记录技巧调试一个多智能体系统比调试单一程序复杂。系统的日志是你的眼睛。1. 启用详细日志import logging logging.basicConfig(levellogging.DEBUG) # 设置为DEBUG级别以查看框架内部详细流程这会将框架内部的决策过程、Agent调用、评估分数等打印出来对于理解工作流非常有帮助。2. 自定义Skill内记录在你的Skill的execute方法中加入详细的日志。def execute(self, context): logging.info(f“[{self.name}] 开始处理查询: {context.current_query}”) # ... 处理逻辑 ... logging.info(f“[{self.name}] 处理完成结果长度: {len(result)}”) return result3. 检查上下文 (Context)在Skill中打印context对象查看它包含了哪些历史消息、当前状态这是理解信息如何在不同Agent间传递的关键。def execute(self, context): print(f“当前上下文中的所有消息: {context.messages}”) # ...5.3 个人实战心得让“议会”真正高效工作经过多个项目的实践我总结出几条让Council框架发挥最大效能的经验心得一Agent设计贵在“专”而非“全”。初期很容易想把每个Agent都设计成“全能战士”但这会导致角色混乱和响应同质化。一个成功的议会其成员应该是高度专业化的。例如在做市场分析时“数据收集Agent”、“SWOT分析Agent”、“风险预测Agent”的分工远比三个“市场分析Agent”要好。给每个Agent一个极其明确、狭窄的职责并在系统提示词中反复强调这一点。心得二评估器是指挥棒设计需极其谨慎。评估器的提示词直接决定了整个系统的价值导向。如果你希望输出更创新就在评估标准里加入“创新性”如果追求严谨就强调“事实准确性”和“逻辑严密性”。一个技巧是先不运行多轮辩论而是手动检查各个Agent的独立输出思考“我希望系统最终选择哪个为什么”把你的理由翻译成评估器的提示词。心得三从简单链开始逐步复杂化。不要一开始就搭建一个拥有5个Agent和3轮辩论的复杂议会。首先用Chain把核心工作流如 搜索 - 分析 - 总结跑通。然后将这个链封装成一个Agent。接着引入第二个具有不同技能的Agent并使用最简单的BasicController看它们如何协作。最后再考虑引入评估器和多轮辩论。这种渐进式构建能帮你快速定位问题。心得四成本监控必须自动化。在开发阶段就集成成本监控。为每个LLM调用记录消耗的Token数为每次Tavily搜索记录费用。可以写一个装饰器或中间件来自动完成这项工作。这样你才能清楚地知道一次典型的查询到底花了多少钱哪个环节是成本大头从而有针对性地优化。这个框架打开了一扇新的大门它将AI从“聊天伙伴”变成了可以管理、可以分工协作的“智能团队”。虽然初期学习和调优有一定门槛但一旦跑顺它在处理复杂、开放性问题时的优势是单一模型无法比拟的。最关键的是它的决策过程是透明、可追溯、可审计的这对于企业级应用来说价值巨大。
