# DeepGemini项目介绍（修正版） ## 项目概述 DeepGemini（深度双子星）是一个创新型AI多模型编排平台，专注于构建多专家协作的对话系统。其核心理念是通过编排多个AI模型，模拟不同专业背景的专家进行深度讨论，从而产生比单一模型更为全面、深入和创新的思考成果。 ## 核心功能 ### 1. 多模型专家系统 - **专家角色库**：系统内置多种认知风格和专业领域的AI专家角色 - **模型绑定**：每个专家可绑定不同的基础模型（如DeepSeek、Claude、GPT、Gemini等） - **认知风格定制**：通过精细设计的提示词，使不同AI呈现差异化的思维方式 ### 2. 多种会议模式 系统支持六种预设会议模式，每种模式有特定的讨论结构和互动规则： - **普通讨论模式**：开放式多角度分析 - **头脑风暴模式**：大量创意生成和发散思考 - **辩论模式**：正反方深入交锋 - **角色扮演模式**：模拟不同利益相关者视角 - **SWOT分析模式**：系统化评估优劣势与机遇威胁 - **六顶思考帽模式**：六种思维方式的系统应用 ### 3. 接力链编排 - **多步骤思维链**：将复杂思考任务分解为连续步骤 - **模型差异化应用**：根据步骤特性选择最适合的模型 - **定制化思维流程**：支持分析-综合、发散-收敛等多种模式 ### 4. 定制化讨论生成 - **可配置讨论参数**：主题、轮次、专家组合等 - **自定义提示词**：支持输入自定义总结提示 - **讨论过程干预**：用户可在讨论中插入引导或提问 ## 技术特色 ### 1. 多模型协同架构 系统能同时调用多种大语言模型，根据专家角色和讨论阶段选择最适合的模型，实现模型间的优势互补。 ### 2. 提示词工程体系 - **多层次提示词**：角色提示词、会议模式提示词、总结提示词有机结合 - **上下文管理**：维护连贯的讨论上下文和专家记忆 - **思维引导机制**：通过精心设计的提示词引导不同思维模式 ### 3. 动态交互流程 - **自适应发言顺序**：根据会议模式和讨论动态确定最佳发言次序 - **讨论深度评估**：实时评估讨论质量和深度 - **会议终止决策**：智能判断讨论是否达到深度和目标 ### 4. 智能总结生成 - **模式化总结**：根据会议模式生成针对性总结 - **关键洞见提取**：自动识别和提炼讨论中的核心见解 - **结构化输出**：以清晰结构呈现多方观点和结论 ## 应用场景 ### 1. 复杂问题分析 通过多专家、多角度分析复杂问题，形成全面的理解和可能解决方案。 ### 2. 创新思维培养 利用头脑风暴模式，激发突破性思考和创新连接。 ### 3. 决策支持系统 结合SWOT分析和六顶思考帽等模式，为决策提供全面的思考框架和建议。 ### 4. 团队协作模拟 通过角色扮演模式，模拟多利益相关方的观点和立场，预见潜在冲突。 ### 5. 专业知识整合 利用不同领域专家的交流，实现跨学科知识的整合和创新应用。 ## 项目价值 - **思维增强**：超越单一模型的思考局限，实现认知水平的提升 - **多视角整合**：从不同专业和思维风格切入问题，获得立体视角 - **创新催化**：通过思想碰撞和视角交融，催生创新思考 - **系统化方法**：提供结构化的思考框架和讨论模式 - **知识融合**：促进跨领域知识的连接和整合 DeepGemini项目的独特价值在于，它是一个强大的多模型协作编排系统，通过精心设计的专家角色和会议模式，将多个AI模型组织成一个能够产生深度思考和洞见的讨论团队。它既可作为个人思考助手，也可作为团队决策的智能辅助工具。