# multi-brain-collaboration

> 多大脑协作技能 - 将复杂任务分解并分配给多个AI模型并行处理，最后汇总结果

- Author: Tanaer
- Repository: tanaer/lobster-assistant
- Version: 20260208092718
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- Forks: 0
- Last Updated: 2026-02-08
- Source: https://github.com/tanaer/lobster-assistant
- Web: https://mule.run/skillshub/@@tanaer/lobster-assistant~multi-brain-collaboration:20260208092718

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name: multi-brain-collaboration
description: 多大脑协作技能 - 将复杂任务分解并分配给多个AI模型并行处理，最后汇总结果
author: Lobster Assistant
version: 1.0.0
tags: [meta, collaboration, parallel, decomposition]
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# 多大脑协作技能 (Multi-Brain Collaboration)

当遇到复杂问题时，自动将任务分解为子任务，分配给多个AI模型并行处理，最后汇总结果。

## 使用场景

- 复杂研究任务（需要多角度分析）
- 代码架构设计（需要多个专家审查）
- 长文档写作（分段并行生成）
- 数据分析（多维度并行计算）
- 创意生成（多样化方案收集）

## 工作原理

```
复杂任务输入
    ↓
[任务分解器] → 拆分为子任务
    ↓
[任务调度器] → 分配给多个AI大脑
    ↓
并行执行（并发/串行混合）
    ↓
[结果汇总器] → 整合输出
    ↓
最终结果
```

## 使用方法

```javascript
const { MultiBrain } = require('./multi-brain');

const brain = new MultiBrain({
  models: ['kimi-k2p5', 'claude-opus', 'claude-sonnet'],
  strategy: 'parallel', // parallel | sequential | hybrid
  maxConcurrency: 3
});

const result = await brain.execute({
  task: "设计一个分布式系统架构",
  decomposition: true,
  aspects: ['performance', 'security', 'scalability', 'cost']
});
```

## 配置选项

- `models`: 使用的AI模型列表
- `strategy`: 执行策略 (parallel/sequential/hybrid)
- `maxConcurrency`: 最大并发数
- `timeout`: 每个子任务超时时间
- `aggregation`: 结果汇总方式 (voting/merging/ranking)