Collusion

多对象协作技术方案编排引擎。三个 AI Agent 并行提案、交叉审查、可行性收束，投票输出 Top 3 方案

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Collusion (共谋)

一个在方案设计阶段，通过多对象协作防止过度设计和意图丢失的 MCP 引擎。 在真实项目盲评中，以 16:1 胜出对照组（5 领域 × 5 维度）。

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为什么需要 Collusion？

你是否遇到过：

  • AI 给出的方案看起来很完美，但落地时发现违背了核心约束？
  • 需求描述遗漏了关键环节（如安全、合规），AI 从不主动追问？
  • 只有一个方案，没得选，不知道是否有更好的技术路径？

Collusion 正是为这些问题而生。

它不是另一个"先设计再编码"的工具。Plan 模式、Spec 模式、Superpowers 都能做到"先设计"。Collusion 做的是它们做不到的事：在方案设计阶段，让多个 AI Agent 从不同专业视角并行提案、互相审查、强制收束。

核心机制

阶段机制说明
🔍 环节共识多 Agent 审查自动识别缺失环节并补全（如安全、合规、迁移）
📝 并行提案3 个对象代言人业务价值、技术架构、安全合规三视角独立生成方案
🔄 交叉审查轮流修改每个 Agent 审查他人方案，一处修改一处标注
🛑 可行性收束强制减速带工程对象代言人对过度设计做减法
📊 Owner 整合两遍打磨Flash 模型初稿 + Strong 模型终审润色
🗳️ 投票评分5 维打分正确性、完整性、可行性、创新性、业务对齐
🏆 输出 Top 3差异化方案附带评分理由和复杂度标注

真实项目盲评对比

测试任务：为一个开源博客平台设计技术方案（要求一个 Docker 命令部署，不依赖付费云服务）。

对照组：单次 LLM 调用生成方案（5 个不同领域各 1 个任务，共 25 个维度对比）。

维度Collusion 胜对照组胜平局
完整性500
创新性500
业务对齐401
可行性212
正确性005
总计1618

具体到博客平台任务，Collusion 的设计方案与 Superpowers 的对比：

对比项CollusionSuperpowers
部署方式Go+SQLite 单二进制Next.js + 5 容器
外部依赖0（内置 SQLite+Bleve）PostgreSQL + Redis + Meilisearch
架构哲学单体+模块化，极简主义微服务，企业级复杂度
首屏性能纯静态 HTML，无 JS 阻塞Next.js hydration 有白屏
自托管门槛一个 Docker 命令需编排多个服务
方案完整度11 个技术模块，含 SQL 定义架构概念清晰，落地细节较少
编辑器体验基础 Markdown 编辑CodeMirror 6 详细设计

📝 重要说明：本次测试中，Collusion 以全自动模式运行。Superpowers 的设计哲学是人工多轮协作，在有人类紧密配合时其方案质量可能更高。此对比旨在展示两种范式的差异，而非全面性能竞赛。

评委核心评语：

"方案以 Docker 单命令极简 SQLite 部署，架构务实性能达标；对比方案依赖过多，服务繁杂，部署门槛高。"

场景能力

需求补齐

当用户需求遗漏关键环节时，Collusion 会主动识别并补全。

案例：用户输入 "我需要一个前端框架选型方案，团队主要用 React。只关心组件库和技术栈。"

引擎在环节共识阶段自动补全了：

原始环节引擎补全
组件库选型对比→ 前端安全策略（XSS/CSP/依赖漏洞扫描）
技术栈搭配建议→ 后端 API 与数据层设计
工程化配置（打包/构建）→ 开发者体验与入门引导
→ 部署与 CI/CD 方案

另一个案例：用户输入 "我想做一个开发者用的工具平台"，引擎自动补全了：

  • 开发者体验与入门引导
  • 数据迁移与导入导出
  • 威胁建模与安全风险评估

约束守卫

当方案偏离核心约束时，可行性收束阶段会强制纠偏。

案例：博客平台任务的约束是"不依赖付费云服务，一个 Docker 命令部署"。某方案提出了 PostgreSQL + Redis + 多个微服务的复杂架构，在可行性收束阶段被工程对象代言人判定为"过度设计"，复杂度评分被强制压回阈值以下，最终该方案排名第三。

快速开始

前置条件

安装

# 方式一：pip 安装（推荐）
pip install collusion-mcp

# 方式二：从源码安装
git clone https://github.com/anthropics/Collusion.git
cd Collusion
pip install -e .

# 配置 API Key（三选一）
# 方式一：环境变量（推荐）
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"

# 方式二：复制示例配置并填入 Key
cp config.example.json config.json
# 编辑 config.json，填入 api_key

# 方式三：零配置（Reasonix 用户无需额外配置，自动读取已保存的 Key）

MCP 客户端接入

Claude Code — 在 .mcp.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "brainstorm": {
      "command": "python",
      "args": ["src/mcp_server.py", "--stdio"],
      "cwd": "/path/to/Collusion"
    }
  }
}

Trae Solo / 其他 MCP 客户端 — 启动 SSE 模式：

python src/mcp_server.py --sse --port 8020

然后在 MCP 配置中添加 http://localhost:8020/sse。

使用示例

# 在 Claude Code 中直接调用
请用 brainstorm_orchestrate 工具设计一个高并发短链接服务

# 调整 Agent 数量
brainstorm_orchestrate(task="设计一个RESTful API", agents=1)  # 快速模式
brainstorm_orchestrate(task="设计一个开源博客平台", agents=3)  # 完整模式

# 查询进度
brainstorm_status(task_id="task_xxxxxxxxxxxx")

# 获取结果
brainstorm_result(task_id="task_xxxxxxxxxxxx")

成本参考

Agent 数量单任务 Token单任务成本
1~15,000~¥0.03
2~35,000~¥0.07
3~50,000-65,000~¥0.08-0.15

基于 DeepSeek API 定价，实际成本随任务复杂度浮动。v0.5.0 目标降至 ¥0.05-0.10。

当前局限

  • 仅支持 DeepSeek API：底层使用 DeepSeek 适配器，暂不支持其他 LLM 提供商（DeepSeek 兼容 OpenAI 协议，欢迎社区贡献其他适配器）
  • 仅支持从零生成方案：暂不支持基于已有方案的增量增强（已列入中期路线图）
  • Agent 角色固定：当前内置 3 个角色（业务价值、技术架构、安全合规），自定义角色正在开发
  • 仅支持 stdio 传输：HTTP/SSE 传输模式正在开发
  • 输出格式为 Markdown：HTML 可视化报告正在开发（含雷达图、架构图、风险标注卡片）

路线图

详见 ROADMAP.md。

近期计划（v0.4.0 - v0.5.0）：

  • HTML 可视化报告（雷达图 + Mermaid 架构图 + 风险卡片）
  • 可执行 JSON 蓝图（直接对接 writing-plans）
  • 用户反馈回路（增量修改 + 多视角审查）
  • 成本控制（¥0.05-0.10/任务）

中期计划（v0.6.0 - v0.8.0）：

  • 增量增强模式（基于已有方案进行多视角审查和优化）
  • 动态 Agent 调度
  • Agent 角色扩展
  • HTTP + SSE 远程部署

许可证

MIT License — 详见 LICENSE

贡献

欢迎 Issue、PR、Discussion！详见 CONTRIBUTING.md

English

What is Collusion?

A multi-agent MCP engine for technical design orchestration. Give it a task, and three AI agents — each representing a different perspective (Business Value, Technical Architecture, Security & Compliance) — independently generate proposals, cross-review each other's work, enforce feasibility checks, and produce a ranked Top 3.

Collusion beat single-shot LLM generation 16:1 (8 ties) in blind evaluations across 5 domains, 25 total dimensions.

Key differentiators

  • Gap detection: Automatically identifies and fills missing components (security, deployment, migration)
  • Multi-perspective review: Three agents critique each other's work, not just generate
  • Feasibility brake: Engineering agent enforces real-world constraints and simplification
  • Ranked Top 3: Multi-dimensional scoring with reasoning, not just one answer

Quick Start

pip install -r requirements.txt
export DEEPSEEK_API_KEY="your-api-key"
# Then configure your MCP client with src/mcp_server.py --stdio

Note: Collusion currently only supports DeepSeek API. DeepSeek uses an OpenAI-compatible protocol, so other compatible providers may work with a custom adapter. Community contributions for additional LLM backends are welcome.

Roadmap

See ROADMAP.md for the full public roadmap covering v0.4.0 through v1.0.0+.

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