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name: multi-agent-meeting
description: 项目管理专家与产品经理在做项目决策、技术评审或商业策略制定时，当需要多视角碰撞以打破思维局限，请用此技能模拟多智能体真实会议辩论，一键生成包含决策结论、核心论据与风险提示的完整会议记录，让复杂决策高效落地！

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