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多 Agent证据链质量治理团队协作

多 Agent 质量治理系统· 2026

TeachOps

多 Agent 教学设计预审与质量治理系统

让取证、修订、稽核围绕同一条证据链协作,缺证据时主动阻断下游。

Agent Tools可本地运行

案例摘要

目标用户

需要审查教学设计质量、核对课程依据并保留审批责任的导师和教师培训团队。

我的角色

负责场景收敛、Agent 职责、证据阻断规则、验收标准和正常/异常流程验证;代码与协作配置由 AI 编程工具完成。

交付结果

完成正常流程与缺证据异常流程的 live 验证,产出证据包、修订稿、审计报告和真人审批记录。

证据先行多 Agent 协作缺证据阻断

产品洞察

多 Agent 的价值不在于让多个模型同时输出,而在于明确职责、共享结构化证据,并在关键前提缺失时阻止错误继续传播。

项目简介

TeachOps 面向师范院校和教师培训导师,把教学设计预审拆成 Evidence、Design、Audit 多 Agent 协作流程。每条建议都绑定证据条目,关键输入缺失时不生成看似完整的结果。

技术栈

PythonAgentTeamsDockerElementQwenuv

结果证据

README 记录四 Agent 的职责边界,以及 Evidence、Design、Audit 三个可单独测试的 Skill。

正常流程已真实产出证据包、修订稿、审计报告和导师附条件批准。

缺少关键课标输入时,Evidence Agent 返回 BLOCKED,后续 Design 与 Audit 不被调用。

关键决策

Q

如果证据不足仍让下游 Agent 继续生成,最终结果会看似完整但无法追溯。

把证据包 READY 状态作为下游调用前置条件,缺证据直接 BLOCKED。

Q

多 Agent 容易互相越权,导致审计者替代导师做最终判断。

为 Manager、Evidence、Design、Audit 分别设定输入、输出和不可承担的职责边界,最终审批保留给真人。

想看完整的代码和实现细节?

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