/consensus-qa 是一个基于默认 persona catalog 的 yes/no 共识问答页，目标是让系统直接用一组固定视角发起判断，不需要手动挑选 simulation。
- 默认 persona 卡片和任务 agent 卡片都只展示职业，不展示人物名字。
- 启动题目时可以自定义 AI 自动搜集信息的间隔，支持秒、分钟、小时、天四种单位。
- 间隔是任务级配置，会保存到当前题目并影响后端下一轮自动判断的调度时间。
- 页面保留当前任务、轮次历史和结果状态展示，方便持续观察共识收敛过程。
| 工具 | 版本要求 | 说明 | 安装检查 |
|---|---|---|---|
| Node.js | 18+ | 前端运行环境，包含 npm | node -v |
| Python | ≥3.11, ≤3.12 | 后端运行环境 | python --version |
| uv | 最新版 | Python 包管理器 | uv --version |
# 复制示例配置文件
cp .env.example .env
# 编辑项目根目录 .env根目录 .env 是唯一的手动配置入口。数据库、Chroma、Embedding、World Info 与运行参数都在这里配置，不需要再修改 backend/application.yml。
完整环境变量清单：
# ===== 基础运行 =====
SECRET_KEY=mirofish-secret-key
FLASK_DEBUG=True
FLASK_HOST=0.0.0.0
FLASK_PORT=5001
# ===== LLM =====
LLM_API_KEY=your_api_key
LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
LLM_MODEL_NAME=qwen-plus
LLM_DEFAULT_MAX_TOKENS=4096
# ===== 可选 LLM 加速 =====
LLM_BOOST_API_KEY=your_boost_api_key
LLM_BOOST_BASE_URL=your_boost_base_url
LLM_BOOST_MODEL_NAME=your_boost_model_name
# ===== Zep =====
ZEP_API_KEY=your_zep_api_key
# ===== MySQL =====
DATASOURCE_URL=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mirofish?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai
DATASOURCE_USERNAME=root
DATASOURCE_PASSWORD=123456
# ===== Chroma =====
CHROMA_MODE=persistent
CHROMA_PERSIST_DIRECTORY=backend/uploads/chroma
CHROMA_HOST=127.0.0.1
CHROMA_PORT=8000
CHROMA_COLLECTION_NAME=world_info
# ===== Embedding =====
EMBEDDING_PROVIDER=sentence_transformers
EMBEDDING_MODEL_NAME=BAAI/bge-small-zh-v1.5
EMBEDDING_BATCH_SIZE=16
# ===== World Info =====
WORLD_INFO_ENABLED=true
WORLD_INFO_CHUNK_SIZE=1200
WORLD_INFO_CHUNK_OVERLAP=200
WORLD_INFO_SEARCH_TOP_K=8
SIMULATION_CONTEXT_BUDGET_CHARS=50000
REPORT_CONTEXT_BUDGET_CHARS=20000
WORLD_INFO_INJECTION_CHARS=12000
# ===== 运行调优 =====
OASIS_DEFAULT_MAX_ROUNDS=10
REPORT_AGENT_MAX_TOOL_CALLS=5
REPORT_AGENT_MAX_REFLECTION_ROUNDS=2
REPORT_AGENT_TEMPERATURE=0.5Chroma 配置方式：
# 本地持久化模式
CHROMA_MODE=persistent
CHROMA_PERSIST_DIRECTORY=backend/uploads/chroma# 外部 Chroma 服务模式
CHROMA_MODE=http
CHROMA_HOST=127.0.0.1
CHROMA_PORT=8000# 一键安装所有依赖（根目录 + 前端 + 后端）
npm run setup:all或者分步安装：
# 安装 Node 依赖（根目录 + 前端）
npm run setup
# 安装 Python 依赖（后端，自动创建虚拟环境）
npm run setup:backend# 同时启动前后端（在项目根目录执行）
npm run dev服务地址：
- 前端：
http://localhost:3000 - 后端 API：
http://localhost:5001
单独启动：
npm run backend # 仅启动后端
npm run frontend # 仅启动前端# 1. 配置环境变量（同源码部署）
cp .env.example .env
# 2. 拉取镜像并启动
docker compose up -d默认会读取项目根目录下的 .env，并映射端口 3000（前端）/5001（后端）。如果使用 CHROMA_MODE=persistent，Chroma 数据默认持久化到 backend/uploads/chroma，会被现有 volume 一并挂载。
在
docker-compose.yml中已通过注释提供加速镜像地址，可按需替换