用途：设计多模型 LLM 议会的控制流骨架——多少阶段、每阶段看到什么、何时并行扇出/顺序执行/辩论、何时停止，以及成员或主席失败时如何保持流水线存活。它只管流水线形状，不负责选哪些模型、如何给投票打分、提示词逐字措辞或运行成本。
参考模式（源自 karpathy/llm-council，2025 年 11 月）：阶段一并行扇出，同一提示同时发给 N 个模型，互不可见，墙钟成本取最慢成员；阶段二匿名同行评审，响应先重标为 Response A/B/C 再互评，匿名是关键设计（揭示真实身份会提高行为趋同）；阶段三主席综合，由主席模型把排名与响应合成最终答案，这是已知弱点（主席过度影响）。N 名成员共 2N+1 次调用。
拓扑按任务形状选择：并行扇出适合广度、盲点检测、延迟敏感；顺序精炼适合有真实阶段依赖的可审计流水线；辩论仅用于真正有争议的高风险决策，最贵也最脆弱，应最后考虑。
轮次上限与停止规则：辩论上限 ≤3 轮，谄媚会随轮次累积；优先统计停止规则而非固定轮数；早期一致不等于正确，高风险运行中快速一致应触发再采样或转人工。
阶段间用结构化 JSON 传递，而非自由文本；综合者须为严格报告者，不得引入成员输出之外的新事实；分歧按类型路由：事实类需证据/工具检索，解释类并列呈现，价值类显式权衡并升级人工，僵局输出结构化分歧报告。
失败处理：单个成员死亡则丢弃并继续；主席失败回退到排名最高的成员答案；每阶段设成员超时；并行写入做状态分区。
框架现状（截至 2026 年中）：主流框架无议会原语，需手写——LangGraph 用扇出/扇入子图加综合节点，CrewAI 用带主席角色的 crew 做原型，AutoGen 处于维护模式。无头编码 CLI 议会属于兄弟技能 llm-council-harness。
输出规格：所选拓扑及一行理由、逐阶段输入/输出与格式、停止规则、失败处理计划，并明确标注属于兄弟技能的部分。兄弟技能包括 llm-council-when、members、aggregation、prompts、cost、failure-modes、harness。