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好的！以下是针对你“八仙多Agent辩论系统 + Mastodon引流 + Streamlit实时展示”，基于Google ADK免费额度的详细需求文档，方便你交给Kiro进行开发。
需求文档：基于Google ADK的八仙多Agent辩论系统
一、项目背景与目标
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项目背景：打造一个多Agent辩论系统，8个拟人化角色（“八仙”）在市场突发事件时进行多方辩论，辩论内容实时通过Streamlit前端展示。同时通过Mastodon社交平台发布轻松动态，吸引用户关注和引流。
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目标：
- 利用Google ADK（含免费额度）搭建多Agent长期记忆系统（Memory Bank）和检索增强生成（RAG）
- 实现八个角色独立人格和独立记忆空间，保证角色稳定性和多样性
- 实时监控市场数据触发紧急辩论事件
- 在Streamlit实时展示辩论过程、行情数据和结论
- Mastodon账号模拟八仙发布轻社交内容，实现引流和用户互动
二、核心功能需求
1. 多Agent系统架构
- 8个独立Agent，分别代表不同市场角色（交易员、经济学家、央行顾问等）
- 每个Agent配备独立的Memory Bank（Google ADK Memory Bank），用于存储和检索长期记忆和知识
- Agent能检索自身Memory Bank相关信息，结合当前上下文进行动态对话和观点生成
- 统一调用Google GenAI接口，利用免费额度进行生成与检索
- Agent间支持异步、多轮交互，形成辩论流程
2. 记忆管理
- Memory Bank支持多模态存储（文本、结构化数据等）
- 支持长期记忆（历史辩论内容、预测结果、个人观点）和短期上下文记忆（当前会议）
- 定期同步本地向量库（如Milvus/Qdrant）与Google Memory Bank，提升检索效率
- 实现基于内容哈希的缓存机制，减少重复调用
3. 市场数据触发模块
- 实时监听主要市场指标（纳指、标普、黄金、加密货币等）和财经新闻
- 设定触发规则（如纳指暴跌超过10%）启动紧急辩论会议
- 支持自定义触发事件和预警配置
4. Streamlit展示前端
- 实时行情图表展示
- 辩论内容滚动显示（多Agent轮流发言）
- 会议总结与观点汇总卡片
- 用户评论和互动区（可选）
5. Mastodon社交引流模块
- 每个Agent拥有独立Mastodon账号
- 自动发布轻松、拟人化的市场动态、观点碎片和会议预告
- 监听Mastodon事件，结合Pub/Sub机制触发系统响应
- 支持用户互动回复采集
三、技术细节
1. 平台与工具
- 核心API：Google AI Developer Kit (ADK)，利用Generative AI免费额度
- 记忆库：Google Memory Bank + 本地Milvus/Qdrant向量库
- 调用调度：Litellm或自定义调度器管理多API调用，负载均衡和容错
- 前端：Streamlit（Python）
- 社交：Mastodon API集成，Python脚本自动发帖和监听
- 缓存：Redis或内存缓存，基于请求hash缓存生成结果
2. 角色人格设定
- 每个Agent具有独特的Prompt模板，包含背景故事、语气、知识偏好
- 通过RAG检索自身记忆，生成与人格一致的回答
- 支持Agent记忆动态更新，包含辩论历史和新信息
3. 数据流与接口
- 市场数据 → 触发模块 → 启动辩论流程
- 触发模块 → 通知Mastodon发布预告
- 多Agent通过ADK接口交互，结果返回Streamlit展示
- Mastodon监听事件，触发后续系统行为
- 缓存层拦截重复请求，提升效率
四、性能与扩展
- 支持并发8个Agent多轮对话，响应时间控制在1-3秒内
- 内存和存储支持至少半年以上辩论历史积累
- 可扩展到更多Agent和多模态输入（图片、音频）
- 支持后续接入更多API（OpenRouter、魔搭等）进行混合调用
五、运维与监控
- 实时监控API调用额度和使用情况，避免超额扣费
- 系统异常告警（调用失败、连接断开等）
- 日志记录辩论内容和用户互动，用于后续分析和优化
- 定期备份Memory Bank和本地数据库
六、交付物
- 多Agent辩论系统完整后端代码，含ADK集成和调度逻辑
- Streamlit展示前端代码与部署方案
- Mastodon自动发帖和监听脚本
- 部署说明文档和API调用监控方案
- 角色人格Prompt模板集合和记忆管理设计文档
如果你觉得这个需求文档需要调整细化，或者想要配套的技术方案设计、接口规范、甚至样板代码，我都可以帮你补充完善。