feat: AI聊天室多Agent协作讨论平台

- 实现Agent管理，支持AI辅助生成系统提示词
- 支持多个AI提供商（OpenRouter、智谱、MiniMax等）
- 实现聊天室和讨论引擎
- WebSocket实时消息推送
- 前端使用React + Ant Design
- 后端使用FastAPI + MongoDB

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>

backend/services/consensus_manager.py

@@ -0,0 +1,227 @@
+"""
+共识管理器
+判断讨论是否达成共识
+"""
+import json
+from typing import Dict, Any, Optional
+from loguru import logger
+
+from models.agent import Agent
+from models.chatroom import ChatRoom
+from services.ai_provider_service import AIProviderService
+
+
+class ConsensusManager:
+    """
+    共识管理器
+    使用主持人Agent判断讨论共识
+    """
+    
+    # 共识判断提示词模板
+    CONSENSUS_PROMPT = """你是讨论的主持人，负责判断讨论是否达成共识。
+
+讨论目标：{objective}
+
+对话历史：
+{history}
+
+请仔细分析对话内容，判断：
+1. 参与者是否对核心问题达成一致意见？
+2. 是否还有重要分歧未解决？
+3. 讨论结果是否足够明确和可执行？
+
+请以JSON格式回复（不要包含任何其他文字）：
+{{
+  "consensus_reached": true或false,
+  "confidence": 0到1之间的数字,
+  "summary": "讨论结果摘要，简洁概括达成的共识或当前状态",
+  "action_items": ["具体的行动项列表"],
+  "unresolved_issues": ["未解决的问题列表"],
+  "key_decisions": ["关键决策列表"]
+}}
+
+注意：
+- consensus_reached为true表示核心问题已有明确结论
+- confidence表示你对共识判断的信心程度
+- 如果讨论仍有争议或不够深入，应该返回false
+- action_items应该是具体可执行的任务
+- 请确保返回有效的JSON格式"""
+
+    @classmethod
+    async def check_consensus(
+        cls,
+        moderator: Agent,
+        context: "DiscussionContext",
+        chatroom: ChatRoom
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        检查是否达成共识
+        
+        Args:
+            moderator: 主持人Agent
+            context: 讨论上下文
+            chatroom: 聊天室
+            
+        Returns:
+            共识判断结果
+        """
+        from services.discussion_engine import DiscussionContext
+        
+        # 构建历史记录
+        history_text = ""
+        for msg in context.messages:
+            if msg.agent_id:
+                history_text += f"[{msg.agent_id}]: {msg.content}\n\n"
+            else:
+                history_text += f"[系统]: {msg.content}\n\n"
+        
+        if not history_text:
+            return {
+                "consensus_reached": False,
+                "confidence": 0,
+                "summary": "讨论尚未开始",
+                "action_items": [],
+                "unresolved_issues": [],
+                "key_decisions": []
+            }
+        
+        # 构建提示词
+        prompt = cls.CONSENSUS_PROMPT.format(
+            objective=context.objective,
+            history=history_text
+        )
+        
+        try:
+            # 调用主持人Agent的AI接口
+            response = await AIProviderService.chat(
+                provider_id=moderator.provider_id,
+                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+                temperature=0.3,  # 使用较低温度以获得更一致的结果
+                max_tokens=1000
+            )
+            
+            if not response.success:
+                logger.error(f"共识判断失败: {response.error}")
+                return cls._default_result("AI接口调用失败")
+            
+            # 解析JSON响应
+            content = response.content.strip()
+            
+            # 尝试提取JSON部分
+            try:
+                # 尝试直接解析
+                result = json.loads(content)
+            except json.JSONDecodeError:
+                # 尝试提取JSON块
+                import re
+                json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', content)
+                if json_match:
+                    try:
+                        result = json.loads(json_match.group())
+                    except json.JSONDecodeError:
+                        logger.warning(f"无法解析共识判断结果: {content}")
+                        return cls._default_result("无法解析AI响应")
+                else:
+                    return cls._default_result("AI响应格式错误")
+            
+            # 验证和规范化结果
+            return cls._normalize_result(result)
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"共识判断异常: {e}")
+            return cls._default_result(str(e))
+    
+    @classmethod
+    async def generate_summary(
+        cls,
+        moderator: Agent,
+        context: "DiscussionContext"
+    ) -> str:
+        """
+        生成讨论摘要
+        
+        Args:
+            moderator: 主持人Agent
+            context: 讨论上下文
+            
+        Returns:
+            讨论摘要
+        """
+        from services.discussion_engine import DiscussionContext
+        
+        # 构建历史记录
+        history_text = ""
+        for msg in context.messages:
+            if msg.agent_id:
+                history_text += f"[{msg.agent_id}]: {msg.content}\n\n"
+        
+        prompt = f"""请为以下讨论生成一份简洁的摘要。
+
+讨论目标：{context.objective}
+
+对话记录：
+{history_text}
+
+请提供：
+1. 讨论的主要观点和结论
+2. 参与者的立场和建议
+3. 最终的决策或共识（如果有）
+
+摘要应该简洁明了，控制在300字以内。"""
+
+        try:
+            response = await AIProviderService.chat(
+                provider_id=moderator.provider_id,
+                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+                temperature=0.5,
+                max_tokens=500
+            )
+            
+            if response.success:
+                return response.content.strip()
+            else:
+                return "无法生成摘要"
+                
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"生成摘要异常: {e}")
+            return "生成摘要时发生错误"
+    
+    @classmethod
+    def _default_result(cls, error: str = "") -> Dict[str, Any]:
+        """
+        返回默认结果
+        
+        Args:
+            error: 错误信息
+            
+        Returns:
+            默认共识结果
+        """
+        return {
+            "consensus_reached": False,
+            "confidence": 0,
+            "summary": error if error else "共识判断失败",
+            "action_items": [],
+            "unresolved_issues": [],
+            "key_decisions": []
+        }
+    
+    @classmethod
+    def _normalize_result(cls, result: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        规范化共识结果
+        
+        Args:
+            result: 原始结果
+            
+        Returns:
+            规范化的结果
+        """
+        return {
+            "consensus_reached": bool(result.get("consensus_reached", False)),
+            "confidence": max(0, min(1, float(result.get("confidence", 0)))),
+            "summary": str(result.get("summary", "")),
+            "action_items": list(result.get("action_items", [])),
+            "unresolved_issues": list(result.get("unresolved_issues", [])),
+            "key_decisions": list(result.get("key_decisions", []))
+        }