为什么单一AI模型在高风险决策中失败

单一模型聊天可能有用，但高风险企业决策因可预测的原因而失败：

• 幻觉风险： LLM自信地生成听起来合理的虚假信息，尤其是在处理边缘案例或不完整数据时
• 单一视角偏见： 在一个数据集上训练的一个模型产生一个观点——它无法质疑自己的假设
• 无内部验证： 没有对抗性挑战，模型会错过第二双眼睛会发现的明显问题
• 不可追溯的推理： 当单一模型犯错时，你无法追踪逻辑在哪里崩溃
• 责任真空： 如果决策失败，谁负责？模型？提示工程师？信任它的高管？

这就是为什么受监管行业限制AI聊天机器人用于关键决策，除非输出是受治理的、可审查的和可证明的。

议会如何运作

议会是一个多代理审议系统，专业AI代理在结构化的回合中辩论您的决策。每个代理都有特定的角色、知识领域和挑战授权。他们分析、辩论和综合，直到达成共识或升级分歧。

注意： 代理是共享可配置模型堆栈的角色（CFO、法务、风险等）；它们不是14个不同的基础模型。您可以配置哪些代理参与以及哪些本地LLM为它们提供动力。

审议过程

当您向议会提交决策时，会发生以下情况：

1. 数据摄取： 分析师代理摄取所有相关数据（文档、历史决策、外部信号）
2. 初步分析： 专业代理（CFO、CISO、法务、风险）从各自的领域视角独立分析决策
3. 对抗性挑战： 红队故意攻击分析，模拟最坏情况和监管阻碍
4. 辩论回合： 代理在结构化回合中交换论点，引用您数据中的具体证据
5. 异议追踪： CendiaDissent™记录每一个分歧，谁持有什么立场，以及为什么
6. 综合： 仲裁者代理权衡所有论点并产生带有可验证决策追踪的最终建议
7. 人工审查： 您收到综合、所有异议意见和决策追踪（输入、引用、工具调用、批准）

与单一模型聊天不同，议会旨在暴露和控制不确定性：代理必须引用证据，分歧被保留，输出带有可验证的决策追踪。

📦 您收到的内容（决策包）

每次议会审议都会产生一个可导出的决策包，包含：

认识代理

真实场景

比较：单一模型 vs. 多代理

当代理不同意时：CendiaDissent™

并非每个决策都能达成一致共识。当代理根本性地不同意时，议会不会隐藏冲突——而是记录它。

CendiaDissent追踪每一个分歧：

• 哪些代理不同意
• 他们持有什么立场
• 各自引用了什么证据
• 为什么无法达成共识
• 需要什么改变才能达成一致

在高风险决策中，记录的异议不是缺陷——而是尽职调查的证明。

常见问题

这与使用多个ChatGPT提示有什么不同？

用不同角色进行多个ChatGPT提示会给您多个独立答案，但没有辩论、没有综合、没有对抗性挑战。议会代理积极地相互辩论，引用相互矛盾的证据，并强制解决。辩论记录显示分歧发生在哪里以及如何解决——或为什么无法解决。

我可以自定义哪些代理参与吗？

可以。您可以为特定决策类型激活特定代理。并购决策可能使用CFO、法务、风险、红队和仲裁者。产品路线图决策可能使用产品、工程、战略和客户成功。议会适应您的决策背景。

审议需要多长时间？

典型范围：简单决策（批准/拒绝供应商合同）：2-5分钟。复杂决策（带5,000个文档的并购交易）：30-90分钟。实际时间取决于模型大小、上下文长度、检索深度和文档量。

如果议会得出错误结论怎么办？

您有决策追踪，显示哪个代理基于什么证据做出了什么声明。您可以准确追踪逻辑在哪里崩溃，不像单一模型聊天中错误是不透明的。这种可追溯性使审计和审查成为可能。

议会在气隙环境中工作吗？

是的。议会完全在您的基础设施内运行。不依赖供应商云LLM——审议针对您环境中的本地模型（例如Ollama）运行。这对于数据不能离开网络的机密决策或受监管环境至关重要。

⚠️ 限制和诚实披露

本着透明的精神，以下是议会不是什么：

🛡️ 我们如何降低风险

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