04AI WorkflowAI 工作流

AI Roundtable

多模型協作與人工治理平台

Human-Governed Multi-LLM Collaboration Platform

由人治理的多模型協作平台。

Prototype / Active Testing原型／實測中

Problem問題

真實問題是什麼

同時使用多個模型是現在的常態：一個負責發想、一個負責查證、一個負責寫實作。但人工在幾個分頁之間 copy／paste 的做法，會讓每個模型都只看到片段的脈絡。

結果是 context fragmentation、重複推理、討論漂移、幻覺互相引用、成本浪費，以及最實際的問題——討論結束後沒有人知道結論到底是什麼、下一步該由誰做。

這個系統要處理的是「多個模型一起討論」這件事的治理問題，而不是再包一層聊天介面。

Why Existing Workflow Fails原有流程的問題

Copy / paste fragments context
Copy / paste 造成脈絡分裂
每個模型看到的是不同的對話子集，於是各自建立了不同版本的前提，討論後期開始互相矛盾。
Rejected directions come back
已否決的方向會被帶回來
歷史訊息裡仍留著被否決的提案，後續模型讀到之後又當成有效選項重新展開，討論不斷回到原點。
Instruction priority differs per vendor
各家模型的指令優先級不一致
同一段系統指令，在不同供應商的模型上被遵守的程度不同。沒有統一的可靠性規則，就無法預期輸出品質。
Cost is invisible
成本不可見
多模型多輪討論的花費累積很快，但在一般介面上完全看不到，直到帳單出現。
Discussion ends, information evaporates
討論結束＝資訊消失
沒有結構化的交接產出，討論成果留在對話紀錄裡，實際要動手時還得重新讀一遍。

System系統

API 只負責短討論；真正的產出是給人與執行端使用的結構化任務包。

Key Design Decisions關鍵設計決策

01
Human-governed orchestration
編排權留在人手上
模型不會自己決定議程或下一步。開始、收斂、採納、終止都由人觸發，系統只負責讓每一輪的資訊完整且一致。
02
Anti-drift topic blocking
封鎖議題防漂移
被封鎖的議題會在注入脈絡時主動過濾，避免歷史訊息把已經否決的方向重新帶回討論。這是實際使用中最必要的一條規則。
03
Cost guardrail
成本護欄
回合數與參與模型有明確上限，並在討論進行中即時顯示累積成本。設計前提是「多模型討論預設會超支」。
04
Multi-vendor reliability layer
跨供應商可靠性層
把不同供應商的指令優先級與幻覺防護規則統一成同一套注入規範，讓輸出品質不隨模型切換而劇烈變動。
05
Structured task handoff
結構化任務交接
討論的終點是一份 Markdown 任務包，不是一段對話。這讓 roundtable 與實際執行工具之間有明確的交接界面。
06
Zero Trust access
零信任存取
系統跑在本機與私有網域，對外存取以 Cloudflare Zero Trust 與 OAuth 控管，不開放公開端點。

Tech / Architecture技術與架構

只列與這件作品直接相關的組成，不作為技能清單。

Status / Boundary完成度與限制

Prototype / Active Testing原型／實測中