work-by-roles Vibe 项目

多 LLM 角色协作治理库:角色契约 + 专家会审 + 质量门禁 + 全链路审计

work-by-roles:给 LLM 多角色协作装上契约、门禁与审计的 Python 库

项目简介

work-by-roles 是一个 MIT 开源的 Python 库,专门用来解决「把多个 LLM Agent 拼起来上生产」时反复撞到的三堵墙:输出不可控(职责漂移、格式乱飘、一本正经地编造)、结论不可查(模型说得自信但拿不出证据、说不清谁复核过)、变更不敢做(改一行提示词像拆盲盒,不知道会不会弄坏别的能力)。它的解法是给每个 LLM 角色建立一份可版本化的「角色契约」——职责 SOP、禁区、输出 Schema、证据规范、工具白名单、Token 配额全部事先声明——再用「协调者 → 专家并行 → 复核人」的会审范式组织协作,运行时强制执行边界,并为每次变更提供回归门禁。它不替代编排框架,而是补上编排与评测都覆盖不到的那一层治理。

核心功能

  1. 角色契约 RoleContract:声明式 YAML 描述角色的职责步骤、禁区行为、输出 Schema、证据引用要求、工具白名单、记忆权限与 Token 配额,自动生成内容哈希定版。
  2. 会审范式:Coordinator 拆解问题并分派,多位专家并行作答,Verifier 独立复核裁决;分歧保留不仲裁,结论与分歧一并交付使用方。
  3. Harness 质量门禁:黄金用例加基线快照加一键回归,契约或模型变更后,能力退化会被自动检出。
  4. 全链路审计:编译、调用、校验、裁决均产生 TraceID 关联的审计事件,可导出标准审计包用于合规复核。
  5. 官方专家团模板:内置 arch_review_team(架构评审)、security_audit_team(安全审计)、content_review_team(内容合规)、content_creation_team(内容创作)等成套契约模板。
  6. 画布与 REST API:浏览器里可视化搭建团队、编辑契约并实时校验、发起异步评审、分歧节点高亮、导出审计包。
  7. 存量项目三行接入:用 WBRGuard 包装已编译的 LangGraph 图,不改变 State 语义,Checkpointer 与人工介入天然兼容。

技术实现

库以 Python 实现,核心围绕 RoleContract 契约模型、ReviewSession 会审编排与 WBRGuard 守卫三层展开。契约是 Pydantic 校验的声明式对象,每次保存产生新版本并附带内容哈希,历史版本可查可 Diff。模型调用统一走 OpenAI 兼容适配器,只要提供 /chat/completions 端点即可接入 OpenAI、DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM、Ollama、vLLM 等任意服务,并支持按角色分配不同模型——协调者与复核人用强模型,专家用高性价比模型。输出经过 Schema 校验与证据引用强约束后才允许进入裁决环节,从而在运行时就把格式漂移和编造拦下来。审计层为每条事件生成 TraceID 串起完整调用序列,保证结论可追溯到证据、契约版本与操作步骤。

快速上手

  1. 安装:README 给出 pip install "work-by-roles[server]"(含 SDK、CLI、API 服务与画布),最小安装可用 pip install work-by-roles;作者在社区说明该包当时尚未发布到 PyPI,也可克隆仓库后执行 pip install -e ".[server]"。
  2. 查看模板:wbr list-teams 列出官方专家团模板。
  3. 跑一次演示会审:wbr run-team arch_review_team "评审:订单系统微服务拆分方案",输出完整会审 JSON,包含状态、最终结论、参与专家、分歧数与审计事件数;此步使用内置演示 Invoker,不调用任何外部模型。
  4. 接入真实模型:设置 WBR_LLM_API_KEY、WBR_LLM_MODEL,其他厂商补 WBR_LLM_BASE_URL,然后给命令加上 --live。
  5. 启动画布:uvicorn --factory wbr.app.api.main:create_app --port 8000,浏览器打开 http://127.0.0.1:8000/canvas 即可导入模板、编辑契约、发起评审。
  6. 存量 LangGraph 接入:guard = WBRGuard(output_keys={"answer": contract}, audit=trail) 后 graph = guard.wrap(your_compiled_graph),再正常 graph.invoke(...)。

适用人群

正在搭建多 Agent 生产流水线的 AI 工程师;需要严格管控模型输出格式与职责边界的技术团队;做架构评审、安全审计、内容合规发布的团队;需要在私有化环境保留完整审计与证据链的合规导向组织。

项目地址:https://github.com/puppyfront-web/work-by-roles

团队信息

由 AI 猎手自动发现

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