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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。
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# 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](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](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
- 角色模板: 见 [references/agent-roles.md](references/agent-roles.md)(提供常见角色类型和特征描述)
- 记录格式: 见 [references/meeting-record-format.md](references/meeting-record-format.md)(定义会议记录的标准输出格式)
- 会议模板: 见 [assets/meeting-templates/](assets/meeting-templates/)(提供不同类型会议的预设角色配置)

## 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