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🎭 MADF: Multi-Agent Discussion Framework

让思想在代码中碰撞，让灵魂在字节间共鸣。

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🌟 想象一下...

想象一下，你置身于一个跨越时空的圆桌会议室。

左手边，苏格拉底正抚须沉思，准备用反诘法拆解看似坚固的真理；右手边，埃隆·马斯克正激动地挥舞着双手，描绘着火星殖民的宏伟蓝图；而坐在对面的，或许是孔子，正温和地阐述着“仁”的治世之道。

他们不再是冰冷的历史符号，也不是只会机械问答的搜索引擎。在这个框架中，他们拥有了记忆，拥有了性格，甚至拥有了偏见。他们会争论，会妥协，会因为观点的共鸣而激动，也会因为理念的冲突而愤怒。

这不是科幻小说，这是 MADF (Multi-Agent Discussion Framework) 为你呈现的数字现实。

我们构建的不仅仅是一个聊天室，而是一个思想的培养皿。在这里，你可以：

• 观察不同流派的哲学如何交锋；
• 模拟复杂的社会决策过程；
• 甚至仅仅是享受一场高质量的、充满意外的智力狂欢。

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🎯 项目核心

MADF 是一个基于 HelloAgents 的沉浸式多智能体圆桌讨论应用。它使用 HelloAgents 创建并驱动主持人、嘉宾和角色生成智能体，在应用层保留圆桌调度、双层记忆与实时 WebSocket 交互。

• 🧠 深度角色生成 (RealGod Agent): 基于 ReAct 框架，智能体能够主动搜索互联网，学习真实人物的生平、理论与性格，拒绝脸谱化的 NPC。
• 💾 双层记忆系统:
  • 私有记忆: 智能体拥有内心独白，能记住自己的思考过程，避免“复读机”式的发言。
  • 共享记忆: 所有参与者共享讨论上下文，确保对话的连贯性与针对性。
• 🎤 动态主持机制: 引入主持人（Moderator）角色，负责控场、总结与推进议题，防止讨论发散或陷入死循环。
• 📊 多维评估体系: 独创的 5 维评估指标（观点多样性、深度演进、交互批判性等），量化讨论质量。

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🏗️ 系统架构介绍

MADF 采用 现代化的前后端分离架构，后端基于 Python 异步生态构建高性能调度中心，前端采用 Vue 3 打造沉浸式交互体验，通过 WebSocket 实现毫秒级的双向流式通信。

1. 整体架构图

graph TD
    User["用户 (Browser)"]
    
    subgraph Frontend ["前端 (Vue 3 + Vite)"]
        UI["界面组件 (Ant Design Vue)"]
        Store["状态管理 (Pinia)"]
        WS_Client["WebSocket 客户端"]
    end
    
    subgraph Backend ["后端 (FastAPI)"]
        API["API 网关 / 路由"]
        Auth["认证与权限 (OAuth2/JWT)"]
        
        subgraph Services ["核心服务层"]
            Scheduler["论坛调度器 (ForumScheduler)"]
            GodAgent["角色生成 (God Agent)"]
            Moderator["主持人代理"]
            Participant["嘉宾代理"]
        end
        
        WS_Server["WebSocket 服务端"]
        Agent_Runtime["HelloAgents Runtime<br/>SimpleAgent + HelloAgentsLLM"]
    end
    
    subgraph Data ["数据层"]
        SQLite[("SQLite")]
        Redis[("Redis 缓存/消息队列")]
    end
    
    subgraph External ["外部服务"]
        StepFun["StepFun step-3.7-flash"]
        StepSearch["StepSearch MCP"]
    end
    
    User <-->|HTTP/WebSocket| Frontend
    Frontend <-->|REST API| API
    Frontend <-->|WebSocket| WS_Server
    
    API --> Services
    WS_Server <--> Scheduler
    
    Scheduler --> Agent_Runtime
    GodAgent --> Agent_Runtime
    
    Agent_Runtime --> StepFun
    GodAgent --> StepSearch
    
    Services --> SQLite
    Services --> Redis
    
    classDef box fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;
    class Frontend,Backend,Data,External box;

2. 逐层解析

🖥️ 前端层 (Frontend)

• 技术栈: Vue 3 (Composition API), Vite, TypeScript, Pinia, Ant Design Vue。
• 核心职责:
  • 流式渲染: 通过 useForumWebSocket 钩子实时接收后端 Token 流，实现“打字机”效果。
  • 状态管理: 利用 Pinia 管理全局的用户会话、论坛列表及当前对话上下文。
  • 路由与权限: Vue Router 配合导航守卫，实现基于 JWT 的登录拦截与页面跳转。

⚙️ 后端层 (Backend)

• 技术栈: Python 3.10+, HelloAgents 1.0.0, FastAPI, Uvicorn, Pydantic。
• 核心模块:
  • API 网关: 处理 HTTP 请求（如创建论坛、查询历史），集成 CORS 与 JWT 鉴权中间件。
  • 论坛调度器 (ForumScheduler): 系统的“心脏”，基于 asyncio 维护全局事件循环，管理多个智能体的并发思考、发言队列及时间片轮转。
  • 智能体运行时: 主持人与嘉宾直接继承 HelloAgents SimpleAgent，由 HelloAgentsLLM、run()、stream_run()、add_message() 和框架历史管理完成推理、流式输出与上下文恢复。
  • 角色生成智能体: RealGodAgent 使用 HelloAgents ReActAgent、ToolRegistry 与标准 Tool 接口调用 StepSearch MCP，生成前执行点名人物一致性校验。
• 通信协议:
  • HTTP (REST): 用于元数据管理（User, Forum, Persona）。
  • WebSocket: 用于实时传输对话内容、系统日志及控制信号。

💾 数据层 (Data Layer)

• 数据库:
  • SQLite (默认): 采用 libsql-client，零配置启动，适合开发与中小规模部署。
  • PostgreSQL (实验性): 代码包含适配层，但当前 schema 初始化与 CI 门禁以 SQLite 为准；生产使用前需自行完成迁移验证。
• 缓存/消息队列:
  • Redis (可选): 用于存储系统日志缓冲 (System Logs Buffer) 和高频状态同步。

🏗️ 基础设施 (Infrastructure)

• 容器化: 提供标准 Dockerfile，支持多阶段构建 (Multi-stage Build)，最小化镜像体积。
• 编排: docker-compose.yml 一键拉起前后端及依赖服务。
• 质量门禁: 提供 Pytest、Vitest、类型检查、前端生产构建与 Docker 构建命令，便于提交前在本地或外部 CI 中复现验证。

3. 关键非功能特性

• 实时性: WebSocket 按 token 流式推送论坛消息；实际延迟和并发能力取决于模型服务、网络与部署资源。
• 可用性: SQLite 写入包含锁冲突重试，模型调用由 HelloAgents 统一设置超时；生产部署仍应配置外部监控和限流。
• 扩展性: 新角色可直接继承 HelloAgents SimpleAgent，复用 MADF 的论坛编排协议或注册新的 HelloAgents Tool。
• 安全: 生产环境强制开启 JWT 认证；敏感密钥 (API Key) 仅在服务端存储，不暴露给前端。

🚀 快速启动

MADF 提供了灵活的启动方式，既支持 Docker 一键部署（推荐），也支持 本地源码开发。

前置要求

• 操作系统: Windows 10+ / macOS / Linux
• 依赖环境:
  • Python 3.10+
  • Node.js 20+ (仅源码开发需要)
  • Docker & Docker Compose (仅容器化部署需要)
• API 密钥: 必须持有 StepFun API Key，并开通 Step Plan 模型与 StepSearch MCP 能力。

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1. 配置环境变量 (所有方式通用)

在项目根目录下复制配置文件并填入密钥：

# 复制示例配置
cp .env.example .env

编辑 .env 文件，填入你的 API Key：

# HelloAgents / StepFun configuration
API_KEY="your_api_key_here"
MODEL_NAME="step-3.7-flash"
BASE_URL=https://api.stepfun.com/step_plan/v1/

注意:

1. BASE_URL 必须以 https:// 开头并以 / 结尾。
2. 角色生成通过 HelloAgents Tool 调用 StepSearch MCP，模型与搜索复用同一个 StepFun Key。

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2. 方式一：Docker Compose 一键启动 (推荐)

Compose 会从当前工作树构建镜像，确保运行内容与待审阅代码一致。

一键部署命令

您可以直接下载我们准备好的 docker-compose.yml 文件并启动：

# 在项目根目录配置 .env 后构建并启动
docker compose up --build -d

配置说明

请在 .env 中配置至少以下变量：

API_KEY=your_real_api_key_here
MODEL_NAME=step-3.7-flash
BASE_URL=https://api.stepfun.com/step_plan/v1/
SECRET_KEY=replace-with-a-long-random-secret

• 访问地址: http://localhost:8000
• 查看日志: docker-compose logs -f
• 停止服务: docker-compose down

3. 方式二：本地源码启动 (开发模式)

适合需要修改代码的开发者。

步骤 A: 启动后端 (Python/FastAPI)

# 1. 创建并激活虚拟环境
python -m venv .venv
# Windows:
.venv\Scripts\activate
# Mac/Linux:
source .venv/bin/activate

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 初始化数据库 (首次运行需要)
# 系统会自动在 data/madf.db 创建表结构

# 4. 启动服务 (开启热重载)
uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

后端启动后，创建论坛并启动讨论。主持人开场、至少一位嘉宾思考并发言、主持人总结，即构成一次端到端 HelloAgents 多智能体流程。

可先运行框架迁移相关测试：

pytest app/tests/test_helloagents_integration.py app/tests/test_agent_logic.py -q

也可以不启动数据库和前端，直接运行最小端到端讨论：

python demo_helloagents.py

该示例依次执行主持人开场、嘉宾思考与发言、阶段总结和闭幕，所有模型调用均由 HelloAgents 1.0.0 驱动。

共创项目的标准脚本入口同样可用：

python main.py

仓库还提供 main.ipynb，用于按毕业设计模板逐步展示 HelloAgents 原生 Agent、流式讨论和最终转录结果。

步骤 B: 启动前端 (Vue 3/Vite)

cd frontend

# 1. 安装依赖
npm ci

# 2. 启动开发服务器
npm run dev

• 前端访问: http://localhost:5173
• 后端 API: http://localhost:8000

注意: 在开发模式下，前端 Vite 服务器会通过代理 (Proxy) 将 API 请求转发到后端 8000 端口，请确保后端已启动。

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4. 常见问题 (FAQ)

• Q: 启动后角色生成缓慢？
  • A: ReActAgent 会通过 StepSearch MCP 检索并核实人物资料，首次生成通常需要多轮模型与搜索请求。
• Q: WebSocket 连接失败？
  • A: 请确保没有防火墙或代理软件拦截 ws://localhost:8000 的连接。

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🧩 HelloAgents 使用边界

由 HelloAgents 1.0.0 提供：

• 主持人和嘉宾的 SimpleAgent 生命周期、历史记录、同步推理与流式输出
• 角色生成的 ReActAgent、ToolRegistry、Tool 与 ToolResponse
• StepFun 模型适配、上下文压缩兼容和历史消息恢复

由 MADF 应用层提供：

• 发言申请、公平调度、主持流程、论坛时长与中断策略
• 私有思考记录与论坛共享上下文的业务规则
• FastAPI、JWT、数据库、Redis、WebSocket 与 Vue 页面

🧭 关键代码导航

维护者可以按下面的顺序快速审阅 HelloAgents 集成与 MADF 应用层边界：

关注点	关键文件	说明
HelloAgents 主持人与参与者	app/agent/agent.py	ModeratorAgent、ParticipantAgent 直接继承 SimpleAgent，使用 run()、stream_run() 与 add_message()
ReAct 真实角色生成	app/agent/real_god.py	使用 ReActAgent、ToolRegistry、标准 Tool，包含真实人物一致性与多角色顺序校验
StepSearch MCP 适配	app/agent/stepsearch.py	负责 MCP 初始化、web_search/web_fetch 调用和搜索结果整理
论坛调度与恢复	app/services/forum_scheduler.py	发言公平调度、共享上下文、1800 秒时长计算、中断、停止和容器重启恢复
论坛业务入口	app/services/forum_service.py	权限校验，并在首次启动时写入唯一权威 start_time
REST 与 WebSocket API	app/api/v1/endpoints/forums.py	论坛创建、启动、停止、历史、日志、观众插话和 WebSocket 鉴权
数据持久化	app/crud/__init__.py、app/db/schema.sql	论坛、参与者、消息、开始时间、时长和恢复状态的 SQLite 持久化
前端论坛状态	frontend/src/stores/forum.ts	REST/WebSocket 状态同步，并接收启动接口返回的权威开始时间
论坛创建与计时器	frontend/src/views/ForumListView.vue、frontend/src/components/forum/ForumTimer.vue	页面选择角色和 1–120 分钟时长；计时器按 start_time + duration_minutes 展示剩余时间
迁移与恢复测试	app/tests/test_helloagents_integration.py、app/tests/test_forum_recovery.py	验证原生 Agent API、历史恢复、30 分钟截止边界及重启不重置计时

📖 使用示例

from app.agent.agent import ModeratorAgent, ParticipantAgent

persona = {
    "name": "林衡",
    "title": "公共政策研究者",
    "system_prompt": "你是林衡，请自然、审慎地参与讨论。",
}

moderator = ModeratorAgent("人工智能如何参与公共决策？")
participant = ParticipantAgent("林衡", persona, 1, moderator.theme)

opening = "".join(moderator.opening([persona]))
thought = participant.think(opening)
speech = "".join(participant.speak(thought, opening))

📊 验证与评估

pytest -q
cd frontend
npm ci
npm run type-check
npm run test:unit -- --run
npm run build

exam/ 提供标准评估、基线对比和消融实验脚本；这些评估 Agent 同样通过 HelloAgents SimpleAgent 运行。

🎯 项目亮点

• HelloAgents 原生主持人、嘉宾与 ReAct 角色研究智能体
• 支持 1 至 120 分钟讨论、观众插话、流式消息和容器重启恢复
• StepSearch MCP 联网核实人物资料，并阻止点名人物被替换为无关原创角色
• 后端、前端和 Docker 三层可复现质量门禁

🔮 未来计划

• 将 MADF 私有记忆抽象为可复用的 HelloAgents 上下文组件
• 增加多模型质量与成本对比评估
• 扩展主持人策略和讨论质量可视化

🤝 贡献指南

欢迎通过 Issue 和 Pull Request 提交缺陷、测试、文档与讨论策略改进。提交前请运行上面的完整验证命令，并确保敏感 API Key 未进入 Git。

👤 作者

• GitHub: @dongyu23
• Email: 1410875946@qq.com

🙏 致谢

感谢 Datawhale 社区、Hello-Agents 维护者与 StepFun 提供的模型和 StepSearch MCP 能力。

📄 许可证

本项目作为 Hello-Agents 共创项目的一部分，遵循 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议和共创项目规则；完整协议正文见仓库根目录的 LICENSE.txt。