基于证据驱动的决策支持系统，采用多智能体协作研究。

Decision Map DeepSearch 是一个智能研究平台，帮助用户做出明智的决策：

• 🔍 问题分解 - 将复杂问题拆解为可研究的子问题
• 👥 多角色研究 - 部署 5 个具有不同视角的 AI 研究智能体并行工作
• 📊 证据收集 - 从多种来源实时搜索和抓取证据
• 🗺️ 共识地图 - 构建包含支持/反对证据的四维评分共识地图
• 📋 决策报告 - 生成包含共识、分歧、风险、路线的全面决策包
• 📄 导出分享 - 支持 Markdown 格式导出

类别	技术
前端框架	Next.js 15.1.3 + React 19
状态管理	Zustand
语言	TypeScript 5.7.2
样式	Tailwind CSS 3.4
大模型	DeepSeek (主) / Qwen (备)
LLM SDK	LangChain
搜索工具	Tavily API
抓取工具	Firecrawl API
数据校验	Zod
API 文档	Scalar (OpenAPI 3.0)

• LLM 集成层 - 统一接口，自动故障转移，重试机制，流式响应
• 问题分析服务 - 问题分解，角色生成
• MCP 工具系统 - Tavily 搜索，Firecrawl 抓取，日期时间工具
• 研究 Agent - 单角色研究执行
• 并行编排器 - 多角色并行研究，SSE 进度推送
• 共识地图构建 - 主张提取，合并，四维评分
• 决策包生成 - 共识发现，分歧分析，风险登记，路线建议
• Markdown 导出 - 结构化报告导出
• 前端 UI - 问题输入，研究进度，结果展示

• 用户认证与会话管理
• 研究历史记录
• 共识地图可视化 (D3.js)
• PDF 导出
• 多语言支持

• Node.js >= 20.0.0
• npm >= 10.0.0

# 克隆仓库
git clone <repository-url>
cd Decision-Map-DeepSearch

# 安装依赖
npm install

复制环境变量模板并配置：

cp .env.example .env

必需的环境变量：

# LLM API Keys (必需)
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key
QWEN_API_KEY=your_qwen_api_key

# 工具 API Keys (必需)
TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key
FIRECRAWL_API_KEY=your_firecrawl_api_key

# 启动开发服务器
npm run dev

# 浏览器访问
open http://localhost:3000

# 构建生产版本
npm run build

# 启动生产服务器
npm run start

在首页输入你需要研究的决策问题，可以添加可选的背景信息。

示例问题：

• "对于一个小型创业团队，现在应该选择 React 还是 Vue 作为前端框架？"
• "2026年在上海购买新能源汽车还是燃油车更合适？"

系统会自动：

1. 分析问题，分解为子问题
2. 生成 5 个不同视角的研究角色
3. 并行执行研究（搜索、抓取、提取证据）
4. 构建共识地图
5. 生成决策报告

整个过程约 3-5 分钟，可以实时查看进度。

研究完成后，可以查看：

• 共识发现 - 各角色一致认同的观点
• 分歧点 - 存在争议的领域
• 风险项 - 需要注意的风险
• 决策路线 - 推荐的行动方案

点击"导出 Markdown"下载完整的决策报告。

src/
├── app/                    # Next.js App Router
│   ├── api/               # API 路由
│   │   ├── question/      # 问题分析
│   │   ├── role/          # 角色管理
│   │   ├── research/      # 研究执行
│   │   ├── graph/         # 共识地图
│   │   ├── pack/          # 决策包
│   │   └── export/        # 导出
│   ├── research/          # 研究进度页
│   └── result/            # 结果页
├── components/            # React 组件
│   ├── ui/               # 基础 UI 组件
│   └── research/         # 研究相关组件
├── lib/                   # 核心库
│   ├── llm/              # LLM 集成
│   ├── mcp/              # MCP 工具系统
│   ├── prompts/          # 提示词管理
│   └── logger/           # 日志系统
├── services/              # 业务服务
│   ├── question/         # 问题分析
│   ├── role/             # 角色管理
│   ├── research/         # 研究执行
│   ├── graph/            # 共识地图
│   ├── pack/             # 决策包
│   └── export/           # 导出
└── stores/                # 状态管理

端点	方法	说明
/api/question/analyze	POST	分析问题
/api/role/generate-prompts	POST	生成角色提示词
/api/research/parallel	POST	并行研究 (SSE)
/api/graph/build	POST	构建共识地图
/api/pack/generate-stream	POST	生成决策包 (SSE)
/api/export/markdown	POST	导出 Markdown

API 文档: http://localhost:3000/api-docs

• 系统架构 - 详细的系统设计和模块说明
• UI 设计系统 - 前端设计规范
• 技术栈说明 - 技术选型详解
• MVP 计划 - 开发计划

脚本	说明
npm run dev	启动开发服务器
npm run build	构建生产版本
npm run start	启动生产服务器
npm run lint	运行 ESLint 检查

A: 这可能是因为搜索或抓取耗时较长。当前超时设置为 5 分钟/Agent。如果问题持续，请检查网络连接和 API 配额。

A: Agent 会自动调用 get_current_datetime 工具获取当前时间，确保搜索最新信息。如果仍有问题，可能是搜索引擎索引延迟。

A: 设置环境变量 LOG_LEVEL=debug，详细日志会输出到控制台。

私有项目 - 保留所有权利。

Jaguar Liu

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注意: 本项目仍在积极开发中，API 和功能可能会有变化。