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🔌 MCP 서버harrison
구조화된 투표와 지속적인 결정 그래프 메모리를 활용한 다중 라운드 AI 토론 및 합의 엔진.
AI-Counsel은 다중 에이전트 숙의를 위한 정교한 프레임워크를 제공합니다. Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 AI 모델이 단일 추론에 의존하지 않고 구조화된 반복적 토론에 참여할 수 있도록 합니다. 이 시스템은 에이전트가 아이디어를 제안, 비판 및 개선할 수 있는 공식적인 투표 메커니즘을 구현합니다. 핵심 혁신은 에이전트가 안정적인 합의에 도달했는지 감지하여 무한 루프를 방지하는 수렴 탐지 알고리즘입니다. 또한, 지속적인 결정 그래프 메모리는 거부된 가설과 뒷받침하는 증거를 포함한 토론 이력을 보존합니다. 이를 통해 사용자는 추론 과정을 감사하고 최종 결정의 도출 과정을 이해할 수 있습니다. 다양한 LLM 백엔드를 지원하면서 복잡한 의사결정 작업을 위한 표준화된 인터페이스를 제공하도록 설계되었습니다.
💡하이라이트
- ├─다중 라운드 토론 아키텍처 지원
- ├─지속적인 결정 그래프 메모리 구조
- └─자동화된 합의 수렴 탐지 기능
🎯대상
- ├─AI 연구원
- └─다중 에이전트 시스템 개발자