此工作流包含仅与n8n自托管版本兼容的社区节点。

AI竞技场 – 通过AI代理辩论优化答案并模拟多样化场景

概述

版本：1.0

AI竞技场工作流旨在通过结构化辩论促进精细化答案生成，允许多个AI代理在输出最终结果前考虑多元视角，从而提升生成响应的质量和深度。

✨ 功能

多代理辩论模拟：让多个AI代理参与辩论以生成细致入微的响应。
可配置轮次与代理：轻松调整辩论轮次和参与代理数量以满足需求。
情境化AI响应：每个代理基于预设角色和特性运作，确保讨论相关且聚焦。
JSON格式输出：最终输出为JSON结构，便于与其他系统或工作流集成。

👤 适用人群

本工作流非常适合开发者、数据科学家、内容创作者及企业用户，适用于需要AI辅助决策、内容生成或多元观点分析的场景，尤其适合需整合多角色/多视角信息的用户。

💡 解决什么问题？

通过模拟AI代理辩论，该工作流解决了生成细致响应时的挑战，确保多角度考量，减少偏见并提升输出质量。典型用例：

🗓️ 会议/面试模拟
✔️ 质量保证
📖 故事创作测试环境
🏛️ 论坛/会议/研讨会模拟

🔍 工作流机制

工作流组织AI代理进行辩论，使其根据角色和预设特性对输入内容进行讨论、批评和改写建议，最终产生更精炼全面的输出。

🔄 工作流步骤

输入与设置：提供初始输入并配置AI环境参数。
轮次执行：AI代理根据输入和自身特性执行角色任务。
轮次结果：汇总每轮讨论要点生成摘要。
进入下一轮：若设有多轮，则重复流程直至完成。
最终输出：基于代理讨论生成连贯响应。

⚡ 使用/设置指南

🔐 凭证

获取Mistral API或其他LLM API密钥（AI代理运行必需）。

🔧 配置

在n8n中设置工作流，确保所有节点按需配置，包括输入参数定义和AI代理角色设定。
本工作流使用’n8n-nodes-globals’自定义节点管理全局变量，也可用’Edit Field (Set)’节点实现相同功能。

✏️ 自定义工作流

通过编辑JSON配置调整AI代理参数（角色、性格、偏好），这将影响辩论交互方式。
工作流注释中包含即用型代理与环境自定义示例，可直接编辑后作为凭证插入全局变量节点。

📌 示例

工作流注释中提供包含输入与最终输出的完整示例。

🛠️ 使用工具

n8n：支持多应用连接的工作流自动化工具。
Mistral API：用于生成AI响应的强大语言模型API（可替换为其他LLM API）。
Podman：无需守护进程的容器管理工具（Docker替代方案）。

⚙️ n8n配置环境

n8n版本：1.100.1
n8n-nodes-globals：1.1.0
运行方式：Podman 4.3.1
操作系统：Linux

⚠️ 注意事项

确保为AI代理配置明确角色以最大化辩论效果，各代理特性应与工作流目标一致。
本工作流可适配会议模拟、内容生成、头脑风暴等多种场景。
假设用户具备n8n和JSON配置基础。
假设用户拥有Mistral API或其他LLM API的有效访问权限。
提供清晰简明的输入以避免辩论混乱，模糊输入可能导致无关输出。
建议人工监督AI生成内容，确保其符合生产标准后再使用。

ℹ️ 关于我们

本工作流由Hybroht团队开发，成员为致力于通过协作流程提升AI能力的开发者与爱好者，目标是创造能释放AI技术潜能的工具。

利用Mistral模拟AI代理辩论以优化答案