deliberation

让多个AI互相参谋,自动仲裁出最优答案

deliberation 是一个基于 MCP(Model Context Protocol)的 AI 模型仲裁服务器,旨在解决多模型协作时的决策一致性问题。它允许用户同时向 Codex、Gemini、Grok 以及 OpenRouter 上的 400 多个模型(如 Qwen、Kimi、DeepSeek)发起咨询,获取第二意见,或通过仲裁机制达成共识。项目为 Claude Code、Codex、Cursor、Kiro、OpenCode 等主流编程助手提供统一接入,并内置模型表现评估功能,帮助用户衡量哪些模型在特定任务中更可靠。其核心能力包括多模型并行调用、结果聚合与仲裁、以及基于实际表现的模型排名。对于依赖 AI 辅助编程的开发者,该工具能有效降低单一模型的偏见风险,提升决策质量。

开源 unknown 编程开发
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 160
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 unknown

项目数据

分类编程开发
开发团队antonbabenko
所属国家
官网地址
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言JavaScript
技术栈/模型ai-agents,ai-coding,claude,claude-code,claude-code-plugin,code-review,codex,consensus,developer-tools,gemini,grok,llm,mcp,mcp-server,multi-agent,openai,plan-review,security-review,xai
GitHub 星标★ 160
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-05-13 00:00:00
最近更新2026-09-21 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

核心亮点

  • 集成400+模型,一次请求同时获取多模型观点,避免单一模型盲区
  • 支持仲裁模式,自动综合多模型意见生成共识,减少人工对比成本
  • 基于MCP标准,可无缝接入Claude Code、Cursor等主流编程工具

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态尚待完善
  • 多模型并行调用可能带来较高的API成本和延迟

适用场景

  • 代码审查时,让多个模型交叉检查逻辑漏洞
  • 技术选型时,收集不同模型对框架或库的对比意见
  • 调试疑难Bug时,获取多模型的不同排查思路

替代项目

ChatGPT-MCP、OpenRouter MCP、Model Context Protocol servers

项目介绍

deliberation 是智能体领域的开源项目,由 antonbabenko 开发,是 2026 年新上线的项目。

它收录于智能体分类,该分类目前共有 2,499 个项目,GitHub 星标数为 160。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-21。

它主要面向的使用场景是:代码审查时,让多个模型交叉检查逻辑漏洞。同类可对比的替代方案包括 ChatGPT-MCP、OpenRouter MCP、Model Context Protocol servers。

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