llm-council
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待补全
许可证
Python
语言
2025-11-22
创建时间
2025-11-22
最近更新
项目能做什么
汇集多个 LLM 组成“顾问团”,协同合作解答最棘手的问题。
来源:AI 基于仓库事实生成
· 内容以仓库实际 README 为准
使用说明 查看原始 README 原仓库文档
中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录,命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录(英文原文,节选前 3000 字符)
# LLM Council

The idea of this repo is that instead of asking a question to your favorite LLM provider (e.g. OpenAI GPT 5.1, Google Gemini 3.0 Pro, Anthropic Claude Sonnet 4.5, xAI Grok 4, eg.c), you can group them into your "LLM Council". This repo is a simple, local web app that essentially looks like ChatGPT except it uses OpenRouter to send your query to multiple LLMs, it then asks them to review and rank each other's work, and finally a Chairman LLM produces the final response.
In a bit more detail, here is what happens when you submit a query:
1. **Stage 1: First opinions**. The user query is given to all LLMs individually, and the responses are collected. The individual responses are shown in a "tab view", so that the user can inspect them all one by one.
2. **Stage 2: Review**. Each individual LLM is given the responses of the other LLMs. Under the hood, the LLM identities are anonymized so that the LLM can't play favorites when judging their outputs. The LLM is asked to rank them in accuracy and insight.
3. **Stage 3: Final response**. The designated Chairman of the LLM Council takes all of the model's responses and compiles them into a single final answer that is presented to the user.
## Vibe Code Alert
This project was 99% vibe coded as a fun Saturday hack because I wanted to explore and evaluate a number of LLMs side by side in the process of [reading books together with LLMs](https://x.com/karpathy/status/1990577951671509438). It's nice and useful to see multiple responses side by side, and also the cross-opinions of all LLMs on each other's outputs. I'm not going to support it in any way, it's provided here as is for other people's inspiration and I don't intend to improve it. Code is ephemeral now and libraries are over, ask your LLM to change it in whatever way you like.
## Setup
### 1. Install Dependencies
The project uses [uv](https://docs.astral.sh/uv/) for project management.
**Backend:**
```bash
uv sync
```
**Frontend:**
```bash
cd frontend
npm install
cd ..
```
### 2. Configure API Key
Create a `.env` file in the project root:
```bash
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-...
```
Get your API key at [openrouter.ai](https://openrouter.ai/). Make sure to purchase the credits you need, or sign up for automatic top up.
### 3. Configure Models (Optional)
Edit `backend/config.py` to customize the council:
```python
COUNCIL_MODELS = [
"openai/gpt-5.1",
"google/gemini-3-pro-preview",
"anthropic/claude-sonnet-4.5",
"x-ai/grok-4",
]
CHAIRMAN_MODEL = "google/gemini-3-pro-preview"
```
## Running the Application
**Option 1: Use the start script**
```bash
./start.sh
```
**Option 2: Run manually**
Terminal 1 (Backend):
```bash
uv run python -m backend.main
```
Terminal 2 (Frontend):
```bash
cd frontend
npm run dev
```
Then open http://localhost:5173 in your browser.
## Tech Stack
- **Backend:** FastAPI (Python 3.10+), async httpx, OpenRouter API
- **Frontend:** React + Vite, react
阅读完整原文
项目深度分析 AI 生成
托管式多模型协同研究与决策 SaaS (Web端)
| 产品构想 | 将原项目单机原型产品化为开箱即用的 Web SaaS,提供多模型同时生成、匿名交叉评审打分及主席模型综合输出的完整体验,集成账号系统与用量计费。 |
| 核心功能 | 多模型(GPT、Claude、Gemini、Grok等)自定义编排、匿名互评矩阵可视化、主席模型报告一键生成与导出、会话历史云端同步、支持自带 API Key 或按量充值。 |
| 目标用户 | 投资分析师、咨询顾问、学术科研人员等高价值知识工作者(推测)。 |
| 难度/周期 | 中等 · 2-4 周 · 成本:轻量云服务器与数据库托管费(约 $20-$50/月),主要运行成本由用户消耗的 OpenRouter Token 构成。 |
| 收费模式 | 免费额度 + 增值月付订阅(席位/高级模型配额),或提供 Token 消耗差价充值模式。 |
| 竞争风险 | 三阶段调用产生的 Token 消耗大、单次交互等待时间长(多模型串并行瓶颈),容易导致普通用户流失。 |
| 依据 | 已验证事实 |
本地优先与混合算力桌面端工具 (Local-First Desktop App)
| 产品构想 | 基于现有本地架构(原代码保存 JSON 文件到本地),打包为 Tauri/Electron 桌面客户端,支持混合接入本地模型(如 Ollama)与云端 API 组建专属 Council。 |
| 核心功能 | 本地/云端混合编排评议、本地知识库(RAG)结合评审、会话全本地 Markdown/JSON 归档、无中心化依赖的私密运行机制。 |
| 目标用户 | 隐私敏感型知识工作者、开源模型玩家、重度开发者(推测)。 |
| 难度/周期 | 中等 · 3-5 周 · 成本:代码签名证书与静态网站托管费(<$100/年)。 |
| 收费模式 | 买断制专业版 License(如 $29-$49 单次付费)或提供高级导出/团队同步插件。 |
| 竞争风险 | 纯工具型软件壁垒较低,容易被社区类似开源包装替代;需要用户具备基础算力或自行配置 Key。 |
| 依据 | AI推测 |
LLM 匿名交叉评测与质量检验 API (Eval-as-a-Service)
| 产品构想 | 将 Stage 2 的匿名交叉互评机制抽象为独立 API/微服务,作为企业或应用层输出审核、幻觉检测、模型选型对比的自动化评估套件。 |
| 核心功能 | 输出结果去识别化分发、多维度盲测评分与排名算法接口、一致性/异常值检测报告生成。 |
| 目标用户 | 大模型应用开发团队、企业 AI 落地评估人员(推测)。 |
| 难度/周期 | 较高 · 4-6 周 · 成本:API 网关与任务调度队列服务器成本(约 $50-$150/月)。 |
| 收费模式 | 按评测请求批次计费(Pay-per-request)或企业私有化部署授权费。 |
| 竞争风险 | 现有专业 LLM Eval 框架竞争激烈,单纯基于 Prompt 的互评稳定性有待大规模验证。 |
| 依据 | 数据支持的判断 |
AI 基于仓库公开数据分析生成,含推测成分,不构成收益承诺。
报告会保存到 个人中心
竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索
| 项目 | 中文简介 | Stars | 语言 |
|---|---|---|---|
| aiwithremy/claude-skills-llm-council | 中文介绍暂未生成 LLM Council — a Claude Code skill that runs your decisions t |
2,999 | - |
| tenfoldmarc/llm-council-skill | 中文介绍暂未生成 | 1,033 | - |
| gcpdev/llm-council-skill | 中文介绍暂未生成 A skill to claude code that enables brainstorming with other |
500 | Python |
| machine-theory/lm-council | 中文介绍暂未生成 LLMs sitting on a council together to decide, by consensus, |
324 | Jupyter Notebook |
| a1exsun/dsh-council | 中文介绍暂未生成 Multi-model council for DeepSeek Harness: independent answer |
157 | TypeScript |
以上为通过 GitHub 官方 Search API 检索的相似项目,功能差异与优劣势需进一步人工确认,配置 AI 后可生成对比分析。
项目优势与风险
| 技术成熟度 | 创建于 2025-11-22,最近推送 2025-11-22 |
| 社区活跃 | Star 26,439 / Fork 4,525 / Issue 149(数据支持,可自行核实) |
| 许可证 | 未检测到(需人工确认) |
| 主要风险 | 上游项目方向可能变化;同赛道竞争者较多(见竞品表);热度与需求不完全等价 |
安装与使用
此项目未提供 Docker 镜像,安装步骤以原仓库 README 为准(涉及依赖安装与环境配置,对新手门槛较高)。