什么是Roundtable
Roundtable 是一款专为复杂问题深度分析设计的 AI 多智能体协作系统。它通过并行调用三个高度专业化的子代理——学者（Scholar）、工程师（Engineer）和缪斯（Muse）——来从不同维度共同解决用户提出的问题。主代理 Captain 负责任务的拆解、调度与最终合成，形成兼顾事实、逻辑与创造力的综合结论。整个流程模拟真实委员会讨论机制：首轮各专家独立阐述观点，随后可进入第二轮交叉质询以检验矛盾并更新立场，最终由 Captain 整合共识、冲突与分歧，给出高可信度的答案。该系统特别适用于需要多角度验证、证据支撑或创造性突破的场景，而非简单问答。
核心功能特点
- 并行运行三个专业角色：学者负责全网检索与事实核查，工程师专注逻辑推理与代码验证，缪斯提供创意视角与平衡表达
- 支持两轮辩论机制：首轮独立分析后，可选第二轮交叉质询以挑战彼此结论，提升结果可靠性
- 灵活的模型配置体系：允许为每个角色指定不同模型，或使用预设组合（如 cheap/balanced/premium/diverse），也可统一使用当前会话模型实现低成本多视角
- 内置交互式配置向导：通过 /roundtable setup 引导用户完成语言、预算、是否启用 Round 2 等设置，并自动保存至 config.json
- 具备预算控制与成本预估功能：在执行前显示预计 token 消耗（约 3x 单代理用于快速模式，6–10x 用于完整辩论），支持 –budget=low|medium|high 强制约束资源使用
- 自动会话日志记录：所有讨论过程会被归档至 memory/roundtable/ 目录下，便于后续审计与复盘
适用场景
Roundtable 最适合处理那些单一视角难以全面覆盖的复杂决策或研究型任务。例如，在评估技术选型时（如选择数据库或架构方案），它可以同时获取最新行业数据（学者）、性能与安全分析（工程师）以及开发者体验建议（缪斯），从而避免片面判断。对于投资决策类问题，系统能结合市场动态、风险评估模型与情绪化叙事进行立体分析；而在代码审查中，则可通过模板聚焦于最佳实践检查、潜在漏洞识别与可读性优化。此外，当面对开放式创新课题（如产品命名、营销策略构思）时，缪斯的创造性思维能有效打破常规思路。需要注意的是，该工具不适用于简单查询或闲聊场景，其价值体现在多轮深度协作带来的认知广度与严谨性提升上。