用途：Agent Council 通过生成一组专家智能体，对任意问题展开结构化多智能体辩论，帮助呈现隐藏假设、权衡与分歧，并给出带置信度诊断的决策全景。适用于没有明确正确答案、需要多视角分析、对抗式协作或高风险不可逆决策的问题。
主要能力：辩论按阶段推进——Compose（生成 N 个专家人设）、Premortem（各智能体独立设想决策已失败的原因）、Position（各自形成立场）、Cross-examine（迭代交叉质询，可让步、反驳、更新置信度）、Eval（收敛检测）、Synthesis（综合为结构化决策全景）。收敛检测基于置信度离散度、论点新颖度与让步率，停止条件包括 converged、diminishing_returns、genuine_disagreement、max_rounds。输出含置信度离散表、共同风险、共同关切、剩余分歧、各立场假设及主叙事；可用 --json 输出结构化 JSON。综合结果附带“Claims Not Verified”核查扫描，标记无法由辩论自身验证的外部事实主张。
使用方式：安装可执行 pip install pydantic-ai 与 pip install agent-council，或在技能目录运行 python3 scripts/bootstrap.py。配置环境变量 AGENT_COUNCIL_API_KEY（必需）、AGENT_COUNCIL_MODEL、AGENT_COUNCIL_BASE_URL，也可用 .env 文件。运行示例：agent-council "Should we use Postgres or SQLite for this service?"。常用选项：--agents/-n（3-7，默认5）、--mode/-m（quick/medium/deep，默认medium）、--profiles（逗号分隔的 hermes-profiles 名称）、--persona-file（自定义人设 JSON）、--json、--verbose、--max-rounds（默认4）、--convergence（默认0.10）。
适用场景与限制：适合单领域或跨领域决策辩论。限制包括：所有智能体共享同一 LLM 配置，因此共享知识截止与盲点，多样性来自人设而非模型实例；每轮消耗大量并行 LLM 调用，慢模型或 deep 模式可能耗时数分钟；收敛诊断可减少但不能消除编造与虚假共识；max_rounds 停止意味着结论不确定，需由决策者裁定；该工具仅运行辩论，不是通用智能体编排框架。真实 hermes-profiles 仅在递归源码检出中可用，pip/wheel 安装使用生成或用户提供的人设。