liurenchaxin/internal/gemini.md

Gemini CLI 思考任务：太公心易 FSM 系统设计

🎯 任务背景

基于 internal/fsm.md 中描述的"太公心易"系统，这是一个融合了道家哲学、封神神话与现代 AI 技术的有限状态机（FSM）设计。系统通过"聚仙楼"（稷下学宫）进行多智能体辩论，经过"太上老君"整理、"灵宝道君"验证，最终由"元始天尊"做出决策。

🤔 核心思考问题

请 Gemini 深入分析以下几个关键问题：

1. FSM 状态设计的合理性

当前状态流：Collecting → Divergence → Refine → ExternalFetch → Report → Actuate

思考点：

• 这个状态转换是否遗漏了关键环节？
• 是否需要增加错误处理状态（如验证失败、数据冲突）？
• 循环条件（Report → Collecting）的触发机制是否合理？

2. 信息损失与决策质量的平衡

文档中提到："要整理则一定丢失信息"，这是一个核心哲学问题。

思考点：

• 如何量化信息损失对决策质量的影响？
• 在什么情况下应该保留更多细节，什么情况下应该更激进地抽象？
• 能否设计一个动态的信息保留策略？

3. 多源验证的架构设计

"撒豆成兵，不用来源相同的API" - 这体现了对数据源多样性的重视。

思考点：

• 如何设计一个高效的多源数据验证架构？
• 当不同数据源产生冲突时，如何进行权重分配和冲突解决？
• 如何防止验证过程本身引入新的偏见？

4. 道家哲学与现代 AI 的映射

系统将 AI 组件映射为道教神仙角色，这不仅是隐喻，更是功能设计。

思考点：

• 这种映射是否有助于系统的可解释性和可维护性？
• 道家的"无为而治"思想如何体现在 AI 系统的自动化设计中？
• "元神出窍"（脱离 Streamlit 调用 N8N）这种设计的技术优势是什么？

5. 实际工程实现的挑战

从概念到代码的转换过程中可能遇到的问题。

思考点：

• AutoGen 多智能体框架如何具体实现"八仙论道"？
• N8N 工作流如何与 AI 推理过程无缝集成？
• 如何确保整个 FSM 的性能和可扩展性？

📋 期望的思考输出

请 Gemini 针对以上问题提供：

1. 系统性分析：从计算机科学、信息论、系统工程的角度分析这个 FSM 设计
2. 改进建议：提出具体的优化方案和潜在的风险点
3. 实现路径：给出从概念到代码的具体实现建议
4. 哲学思辨：探讨东方哲学思想在现代 AI 系统设计中的价值和局限

🔧 技术约束

• 系统需要支持实时决策（金融市场应用）
• 必须具备高可靠性和容错能力
• 需要考虑成本效益（使用免费/低成本的 AI 服务）
• 要保持系统的可解释性和可审计性

🎭 文化背景

这个系统体现了"中学为体，西学为用"的设计哲学，试图用中国传统文化的智慧来指导现代 AI 系统的架构设计。请在分析时考虑这种跨文化融合的意义和价值。

---

请 Gemini 基于以上内容进行深度思考，提供全面而深刻的分析报告。