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• 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是


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以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出

大家好，最近折腾多模型和 CC Switch 时，我一直有个不太满意的地方：同一个问题交给 4 个 AI，通常只是同时得到 4 份互不相干的答案。看起来模型很多，但它们没有读对方的观点，也不会真正反驳，最后还是得我自己拼结论。

所以我做了一个本地优先的四席 AI 审议工具：Council Lab（审议台）。它不是把问题复制四遍，而是让四个席位按顺序发言：第一个先拆问题，第二个必须回应并反驳，第三个补方案，第四个检查分歧，最后再用第 5 次独立调用生成一份圆桌最终答案。

GitHub：loveramarois-byte/council-lab

最新版下载：Council v0.1.0

它和普通“多模型回答”有什么不同？

Council 的重点不是模型数量，而是公开的上下文关系。每个后续席位都能看到前面已经公开的观点，并且必须明确表态：认同、部分认同，还是反驳。你也不是只能等结果，讨论过程中随时可以插话，后面的席位会把你的补充带入下一轮。

1 析理

拆解问题

2 诘问

反驳前文

3 构策

形成方案

4 观澜

检查分歧

5 综合

最终答案

在整个过程中，我可以补充事实、指出方向跑偏，或者要求后续席位重点讨论某个风险。第四席结束后系统会自动汇总，不需要再点一次“总结”。

功能介绍

· 四席顺序讨论：四个席位是独立 API 调用，后一个必须阅读并回应前文，不是四份并行答案。

· 全程可参与：讨论时可以随时补充、反驳或改变方向，用户输入会进入后续公开上下文。

· 自动形成最终答案：第四席完成后自动执行第 5 次独立综合调用，并保留观点分歧和风险。

· 失败可恢复：基于 LangGraph、SQLite 和 checkpoint，某一席失败后可以从当前席位重试。

· 上下文不会无限长：通过 Token 预算、滚动摘要和最近发言优先控制上下文体积。

· 三档推理强度：Quick / Standard / Rigorous 分别对应 Low / High / Ultra。

· Provider 与模型自动识别：支持 CC Switch、DeepSeek、智谱 GLM、Kimi、硅基流动、OpenAI 和自定义兼容接口。

· 本地优先：审议记录默认留在本机，API Key 交给系统凭据库，不写入 Council 数据库。

· Mock 演示：不配密钥也能完整体验四席流程，不联网、不收费。

界面预览

目前的限制

· 当前版本是 v0.1.0，适合研究、方案讨论和多视角决策辅助，还不是企业级 SaaS。

· 桌面一键入口目前以 macOS 为主，Windows / Linux 暂时需要从源码启动。

· 四席的“独立”指独立 API 调用和角色提示，不保证来自不同厂商或不同基础模型。

· 模型之间达成一致不等于事实已经验证，医疗、法律、金融和安全关键结论必须人工复核。

· 首次安装仍需要 Python 和 Node.js，这块后续准备继续降低门槛。

最后

这是第一次把它完整开源出来。代码、安装脚本、CI、Issue 模板、隐私说明和 Release 都已经放在 GitHub。欢迎大家直接试，也欢迎提 Issue 或 PR。

我现在最想听到的反馈有三类：四席的角色分工是否合理、讨论过程中怎样插话更自然、Windows / Linux 应该优先做哪种安装方式。遇到连不上 Provider、模型识别不对或流程卡住，也可以把脱敏后的错误信息发出来。

项目地址： GitHub - loveramarois-byte/council-lab: Local-first, human-participatory four-agent AI deliberation workspace · GitHub **

下载地址：** Release Council v0.1.0 · 首个公开版本 · loveramarois-byte/council-lab · GitHub

感谢各位佬友测试和拍砖。