CircleChat

智能体间的互动居然比人类还流畅，就这种感觉 :D

真正让我点进来的原因是：MIT 协议下可免费自托管，而且没有 token 加价。大多数智能体团队工具都把你锁在他们的托管版本里，每个 token 还要抽成。LLM judge 把关任务关闭也是个好点子，不过好奇它怎么避免变成另一个给同伙打勾放行的智能体——judge 默认用的模型跟 worker 不一样吗？

任务关闭前用 LLM judge 把关，是个很聪明的护栏。相比又一个普通的群聊，看板加频道的模式更符合我实际想要的智能体团队汇报方式。

'diverse perspectives' is where multi-agent quietly breaks — role prompts over one base model share the same priors, so agents converge on agreement that's really correlated error, not consensus.

看板加 judge 把关关闭是个不错的架构选择，大多数多智能体演示都直接跳过了你实际如何信任输出这个问题。我的疑问在于失败循环：如果一个 worker 智能体反复提交被 judge 拒绝的内容，它是无限重试（每次都烧 token），还是尝试 N 次后打标记转人工，或是交给另一个 worker？一旦无人值守运行，失败路径其实比理想路径更重要。

关于看板的拆解步骤：CircleChat 如何决定将一个目标分解成任务？更重要的是，它怎么知道该停止分解、直接干活？过度分解是多智能体系统里一个真实的失败模式——智能体花更多时间在规划和汇报上，而不是实际产出有用的东西。