X-Agents/multi_agent_plan/group_chat_notes.md

# Notes: 多智能体群聊系统研究

## 核心概念

### 群聊系统 vs 之前的 Supervisor 系统

| 特性 | Supervisor 系统 | 群聊系统 |
|------|----------------|----------|
| 流程 | 线性：规划 → 执行 → 汇总 | 多阶段循环 |
| Agent 关系 | 层级：Supervisor 管理 Workers | 平等协作 |
| 通信方式 | 单向：任务分发 | 多向：互相讨论 |
| 决策方式 | Supervisor 决定 | CEO 最终决策 |
| 用户参与 | 旁观 | 可插话 |

### 设计模式

#### 1. 流水线模式
```
Stage 1 (Presenter) → Stage 2 (Discusser) → Stage 3 (Summarizer)
```

#### 2. 消息传递
- 每个 Stage 维护一个消息队列
- Agent 的输出成为下一个 Agent 的输入
- 使用 Shared Context 存储共享状态

#### 3. 智能轮数
```python
class SmartRoundController:
    def should_continue(self, stage, round_num, messages):
        # 使用 LLM 判断是否继续
        prompt = f"""
        当前阶段: {stage}
        当前轮数: {round_num}
        讨论内容: {messages}

        讨论是否已经充分？是否需要更多轮数？
        """
        return llm.judge(prompt)
```

## 复用现有架构

### 可复用的组件
1. **LLM Factory** - 语言模型
2. **Tool Registry** - 工具注册
3. **Session Manager** - 会话管理
4. **Agent Executor** - Agent 执行逻辑（部分）

### 需要新增的组件
1. **GroupChatManager** - 群聊管理器
2. **Participant** - 参与者 Agent
3. **Stage Controller** - 阶段控制器
4. **SmartRoundController** - 智能轮数控制器

## 关键数据结构

### GroupMessage
```python
class GroupMessage(BaseModel):
    id: str
    agent_id: str
    agent_name: str
    content: str
    timestamp: datetime
    stage: str  # presenter/discusser/summarizer
    round: int
    replying_to: Optional[str]  # 回复的消息 ID
```

### GroupContext
```python
class GroupContext(BaseModel):
    topic: str  # 讨论主题
    stage: str  # 当前阶段
    round: int  # 当前轮数
    messages: list[GroupMessage]  # 所有消息
    user_interruptions: list[str]  # 用户插话
    final_decision: Optional[str]  # 最终决策
```