IdeaCouncil

一个面向独立开发者和学生团队的多 agent 产品评审系统。用户输入一个模糊的产品想法后，系统先进行问题澄清，用户选择若干真实人物评审官，再由这些人物 agent 从各自视角独立评审、互相质疑并修正观点，最后由 Judge agent 给出结构化裁决和行动方案，帮助用户将 idea 快速推进为可执行的 MVP 路线。

流程

用户输入 idea → 追问澄清 → 选择评审人物 → 多角色独立评审 → 互相质疑 → 修正观点 → Judge 裁决 → 行动方案

技术栈

• 后端: Python + FastAPI + LangGraph + LangChain + Pydantic
• 前端: 纯 HTML/CSS/JS
• LLM: OpenAI API (支持自定义 base_url)

快速开始

1. 安装依赖

cd idea-council
pip install -r requirements.txt

2. 配置环境变量

编辑 .env 文件，填入你的 OpenAI API Key：

OPENAI_API_KEY=sk-xxx
OPENAI_BASE_URL=        # 可选，如使用代理
MODEL_NAME=gpt-4o-mini  # 可选，默认 gpt-4o-mini

3. 启动后端

python -m app.main

后端运行在 http://localhost:8000

4. 打开前端

直接用浏览器打开 frontend/index.html 即可。

API 接口

接口	方法	说明
/api/characters	GET	获取可选评审人物列表
/api/clarify	POST	根据 idea 生成追问问题
/api/clarify/preview	POST	根据追问回答生成澄清后的 idea 预览
/api/review	POST	同步评审，返回完整结果
/api/review/stream	POST	SSE 流式评审，逐步返回每个节点结果
/api/health	GET	健康检查

评审请求体

{
  "raw_idea": "我想做一个 AI 辅助的产品创意完善 agent",
  "user_goal": "创业",
  "user_constraints": ["单人开发", "会开发", "两周时间"],
  "clarification_answers": {"问题1": "回答1"},
  "selected_characters": ["paul_graham", "elon_musk", "nassim_taleb"]
}

六位评审人物

人物	身份	关注点
🧑‍💻 Paul Graham	YC 创始人	用户需求 · 创始人质量 · 早期验证
🍎 Steve Jobs	Apple 创始人	产品极致 · 体验设计 · 简洁哲学
🚀 Elon Musk	Tesla/SpaceX 创始人	第一性原理 · 10x 野心 · 执行压缩
🧠 Charlie Munger	Berkshire 副董事长	反转思考 · 护城河 · 激励机制
⚡ Naval Ravikant	AngelList 创始人	杠杆 · 可扩展性 · specific knowledge
🎲 Nassim Taleb	《黑天鹅》作者	反脆弱 · 尾部风险 · 凸性结构

项目结构

idea-council/
├─ app/
│  ├─ main.py              # FastAPI 入口
│  ├─ api/
│  │  └─ routes.py         # API 路由
│  ├─ graph/
│  │  ├─ state.py          # AppState 定义
│  │  ├─ builder.py        # LangGraph 工作流构建
│  │  ├─ characters.py     # 评审人物注册表
│  │  └─ nodes/
│  │     ├─ clarify_idea.py
│  │     ├─ first_opinions.py
│  │     ├─ peer_review.py
│  │     ├─ revision.py
│  │     ├─ judge.py
│  │     └─ action_plan.py
│  ├─ prompts/              # Prompt 模板
│  │  ├─ characters/        # 各人物人设 prompt
│  │  └─ *.txt
│  ├─ schemas/              # Pydantic 输出模型
│  └─ services/
│     └─ llm.py            # LLM 调用封装
├─ frontend/
│  ├─ index.html
│  ├─ app.js
│  └─ style.css
├─ .env
├─ requirements.txt
└─ README.md