1639 Spec 7de31a7d

Agent讨论协作机制规范

ADDED Requirements

Requirement: Multi-mode Discussion Orchestration

系统 SHALL 支持辩论、协作、评审三种讨论模式的组合调度，模拟真实投研团队工作流程。

Scenario: Configure discussion modes

• WHEN 用户配置竞技场讨论机制
• THEN 可选择启用的讨论模式组合
• AND 可设置每种模式的执行顺序
• AND 可设置每种模式的轮次数

Scenario: Execute combined discussion flow

• WHEN 竞技场进入讨论阶段
• THEN 系统按配置的模式顺序执行讨论
• AND 每个模式完成后进入下一模式
• AND 全部模式完成后进入共识阶段

Requirement: Debate Mode

系统 SHALL 支持辩论模式，Agent互相质疑和挑战策略逻辑。

Scenario: Challenge strategy logic

• WHEN 进入辩论模式
• THEN Reviewer Agent对Generator Agent的策略提出质疑
• AND Generator Agent回应并解释逻辑
• AND 记录辩论内容到思考流

Scenario: Identify strategy risks

• WHEN Risk Analyst Agent参与辩论
• THEN 指出策略的潜在风险点
• AND 量化风险敞口
• AND 提出风险缓解建议

Scenario: Challenge market assumptions

• WHEN Market Sentiment Agent参与辩论
• THEN 质疑策略的市场假设是否成立
• AND 提供当前市场情绪数据支撑
• AND 建议策略调整方向

Requirement: Collaboration Mode

系统 SHALL 支持协作模式，Agent互相补充和优化策略。

Scenario: Complement strategy parameters

• WHEN 进入协作模式
• THEN Quant Researcher Agent提出参数优化建议
• AND 基于学术研究支撑建议
• AND Generator Agent采纳并调整策略

Scenario: Integrate multi-agent insights

• WHEN 多个Agent提供改进建议
• THEN 系统整合不同角度的建议
• AND 生成综合优化方案
• AND 记录每个Agent的贡献

Scenario: Iterative improvement

• WHEN 策略经过一轮协作优化
• THEN 重新评估策略表现
• AND 决定是否需要继续优化
• AND 直到达到满意度阈值或轮次上限

Requirement: Review Mode

系统 SHALL 支持评审模式，专门的Reviewer Agent评分并给出改进建议。

Scenario: Structured strategy review

• WHEN 进入评审模式
• THEN Reviewer Agent按标准化模板评审策略
• AND 从收益性、风险控制、稳定性、适应性四个维度打分
• AND 给出具体改进建议

Scenario: Score aggregation

• WHEN 多个Reviewer完成评审
• THEN 系统聚合多个评审分数
• AND 计算加权平均分
• AND 标识分歧较大的维度

Scenario: Conditional approval

• WHEN 策略评审完成
• THEN 评审分数达到阈值的策略进入下一阶段
• AND 未达标策略返回优化
• AND 记录评审意见和分数

Requirement: Rotating Leadership

系统 SHALL 支持Agent轮换主导讨论，确保多元视角。

Scenario: Round-robin leadership

• WHEN 进入新一轮讨论
• THEN 系统指定一个Agent作为本轮主导
• AND 主导Agent引导讨论方向
• AND 下一轮轮换至另一个Agent

Scenario: Leader privileges

• WHEN Agent担任讨论主导
• THEN 优先发言权
• AND 可决定讨论焦点
• AND 可触发表决进入下一阶段

Requirement: Consensus Building

系统 SHALL 支持讨论后形成共识，生成最终策略。

Scenario: Collect final opinions

• WHEN 讨论轮次结束
• THEN 系统收集各Agent对策略的最终意见
• AND 标识共识点和分歧点

Scenario: Generate consensus strategy

• WHEN 进入共识阶段
• THEN 系统基于讨论结果生成最终策略
• AND 整合各Agent的改进建议
• AND 记录策略的决策来源

Scenario: Handle discussion timeout

• WHEN 讨论超过最大轮次仍未达成共识
• THEN 系统强制进入共识阶段
• AND 基于当前最优方案生成策略
• AND 标记为"有限共识"

Requirement: Discussion History

系统 SHALL 完整记录讨论历史，支持回溯分析。

Scenario: Record discussion messages

• WHEN Agent发送讨论消息
• THEN 系统记录消息内容、发送者、时间戳
• AND 标注消息类型（质疑/建议/回应/共识）
• AND 关联到所属讨论轮次

Scenario: Query discussion history

• WHEN 用户查询讨论历史
• THEN 系统返回完整的讨论时间线
• AND 支持按Agent、模式、轮次过滤
• AND 支持全文搜索

Scenario: Export discussion report

• WHEN 用户请求导出讨论报告
• THEN 系统生成结构化的讨论摘要
• AND 包含关键决策点和理由
• AND 支持多种格式导出

Requirement: Agent Role Registry

系统 SHALL 维护Agent角色注册表，定义各角色的职责和能力。

Scenario: Register agent role

• WHEN 系统启动或配置Agent
• THEN 在注册表中登记Agent的角色类型
• AND 定义角色的能力边界
• AND 配置角色的提示词模板

Scenario: Query available roles

• WHEN 用户配置竞技场
• THEN 系统返回可用的Agent角色列表
• AND 包含每个角色的职责描述
• AND 推荐合理的角色组合

Requirement: Human Intervention

系统 SHALL 支持人工干预讨论过程。

Scenario: Inject human opinion

• WHEN 用户在讨论进行中提交意见
• THEN 系统将意见注入讨论流
• AND 标记为人工输入
• AND Agent需回应人工意见

Scenario: Force discussion conclusion

• WHEN 用户强制结束讨论
• THEN 系统立即进入共识阶段
• AND 基于当前状态生成策略
• AND 记录人工干预原因