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作为一个专注于RAG和Agent设计的技术博主，我最近遇到了一个有趣的现象：在测试Grok3、Gemini Pro和DeepSeek这些顶级大模型时，发现它们对同一个工业控制问题给出了完全不同的答案。更令人担忧的是，当我质疑它们的答案时，这些模型往往倾向于轻易改变立场，缺乏真正的专业辩论和论证过程。

这让我意识到一个重要问题：单一大模型可能缺乏足够的批判性思维。

项目简介

为了解决这个问题，我开发了一个名为"三巨头"的AI辩论系统。这个系统的核心理念是：让三个顶级AI模型围绕同一个问题展开专业辩论，通过互相质疑和论证，最终达成一个更可靠的共识。

"当三个顶级AI模型对同一个问题展开激烈辩论，答案会更可靠吗？"

通过这个开源项目，我们终于找到了答案…

核心特点

1. 多模型协作

– 集成多个顶级AI模型

– 模型间相互制衡和验证

– 自动化的辩论流程

2. 专业论证

– 强制要求提供具体论据

– 基于数据和经验的分析

– 多角度评估问题

3. 智能总结

– 自动提炼共识

– 形成可执行的行动方案

– 包含风险评估和实施步骤

技术实现

架构设计

项目基于Python实现，核心技术栈包括：

– LangChain：用于构建AI模型链

– Gradio：提供简洁的用户界面

– OpenAI兼容接口：支持多种大模型接入

关键代码示例

class ThreeGiantsDebate:def debate(self, question):opinions = []for i, model in enumerate(self.models):role = "supervisor" if i == 0 else "regular"opinion = self.debate_chain.run(question=question,other_opinions="\\n".join(opinions),role=role)opinions.append(f"【{model['name']}】\\n{opinion}\\n")

提示词设计

系统的核心在于精心设计的提示词模板，引导模型进行专业化辩论：

1. 辩论提示词：要求模型提供具体论据、评估其他观点、指出潜在风险

2. 共识提示词：引导supervisor总结各方观点，形成可执行的行动方案

实际应用案例

以西门子温控系统调参为例：

– 问题：采样周期是否从2秒改为4秒？

– 辩论过程：

– DeepSeek提出具体的风险数据

– Grok3分享性能测试结果

– Gemini Pro分析历史案例

– 最终方案：保持2秒采样周期，通过其他参数优化来提升性能

项目价值

1. 提升决策质量

– 多模型互补

– 更全面的分析

– 更可靠的结论

2. 降低风险

– 避免单一模型偏见

– 完整的论证过程

– 多重验证机制

3. 效率提升

– 自动化辩论过程

– 快速达成共识

– 形成可执行方案

未来展望（目前只是MVP最小模型）

1. 技术升级

– 加入更多专业模型（地表前三大模型，同时为你服务！）

– 优化辩论规则

– 开发证据评分系统

2. 应用扩展

– 医疗诊断辅助

– 金融投资决策

– 工程方案评估

3. 产品化方向

– 提供API服务

– 开发垂直领域解决方案

– 支持自定义模型接入

开源计划

项目已在GitHub开源，欢迎感兴趣的开发者参与贡献。我们特别期待以下方面的改进：

https://github.com/mcp2everything/ThreeAIHeads

1. 更多模型的适配

2. 辩论规则的优化

3. 专业领域知识库的构建

4. 界面优化和功能扩展

结语

在AI快速发展的今天，如何更好地利用AI能力，避免其局限性，是每个技术从业者都需要思考的问题。"三巨头"项目是我的一次尝试，希望能为行业提供一些启发。

期待与更多对此感兴趣的开发者交流，一起探讨AI辅助决策的新范式！

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欢迎关注我的GitHub账号（已经开源MCP服务器可让大模型与PLC， 树莓派通信，LLM测速工具，工业PID调参Agent等）。如果觉得项目有价值，别忘了给个star！

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