llm-consortium
多个大模型互相挑错，迭代到答案一致
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 409
核心亮点
- 多模型并行加迭代精炼，比单模型或单轮投票更能暴露和纠正错误
- 编排逻辑与模型解耦，可灵活替换不同 LLM 提供商或本地模型
- 代码量小、结构清晰，便于阅读和二次改造成自己的多模型协作流程
不足之处
- 多模型多轮调用会显著增加 token 成本和响应延迟
- 项目处于早期，文档和社区生态较薄弱，生产级稳定性待观察
适用场景
- 对答案准确性要求高的复杂问答或推理任务
- 需要多模型交叉验证的研究实验与评测
- 作为构建多 agent 协作系统的参考实现或原型
替代项目
LangChain、AutoGen、CrewAI
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