多智能体 AI 播客系统 — 任意话题深度解读
MindCast 是一款多智能体 AI 播客创作工具，能轻松打造专业级深度播客节目。
只需输入一个话题，MindCast 的多位 AI 嘉宾就会像真实的播客主播一样——他们有个性、有观点、甚至会即兴抢话——在思维碰撞中为听众带来深度解读。你可以设计不同 MBTI 人格、职业、角色特性、音色等属性的AI角色，从 ENFJ 主持人到 INTJ 技术专家、INFP 人文观察者，每位嘉宾都带着真实的性格底色参与播客对话，产生不同的思维碰撞。
你可以选择：一键生成完整音频节目（含语音合成与混音），或先审阅文稿、编辑润色后再合成。每期节目还会自动生成配套的深度长文，让你的内容一键多态、随处可用。
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 🤖 多智能体全自动生成 | LangGraph 10 节点流水线：资讯 → 选题 → 研究 → 检索 → 规划 → 对话 → 文章 → TTS → 拼装 → 保存 |
| ✏️ 两阶段创作模式 | ，先生成纯文稿预览编辑，确认后再触发 TTS 合成；或一键全自动端到端 |
| 🎙️ 中断机制 | 对话生成时允许激活抢话、接话逻辑，模拟真实播客即兴互动 |
| 🧠 RAG 优先研究 | 先查 ChromaDB 知识库，新鲜则跳过联网，陈旧才回退 Tavily 实时搜索 |
| 📰 智能去重选题 | 读取近 20 期历史话题，避免重复，保持节目新鲜感 |
| 📝 衍生长文生成 | 对话完成后自动生成对应深度文章（存入 episode.article） |
| 👥 嘉宾池完整 CRUD | 前端可增删改嘉宾，AI 可从自然语言描述一键生成完整人设 |
| 🎭 深度去 AI 化 | 确保生成内容无 AI 味，自然流畅 |
| 🗄️ 知识库管理 | 每期节目可手动或自动导入 ChromaDB，跨期持续沉淀知识 |
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│ Tavily 新闻 │
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│ fetch_news │───►│select_topic│───►│ deep_research │
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│ RAG-first (ChromaDB)
│ Tavily fallback (陈旧时)
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│ retrieve_rag │
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│ plan_episode │
│ (话题+大纲+冲突设计) │
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│ generate_dialogue │
│ (多角色轮流/随机中断) │
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│ generate_article │
│ (对话转深度文章) │
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│ synthesize_tts │────► MiniMax speech-2.8-hd
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│ stitch_audio │────► ffmpeg 拼装
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│ save_episode │────► output/episodes/{id}.json/.wav
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| 角色 | 名字 | MBTI | 职业 | 特点 |
|---|---|---|---|---|
| 🦉 主持人 | 晨曦 | ENFJ | 科技媒体主编 | 温和引导，善于追问动机 |
| 🧑💻 嘉宾 | 兆明 | INTJ | 技术专家 | 数据驱动，喜欢拆解底层逻辑 |
| 🎓 嘉宾 | 恒宇 | INFP | 社会学大学教授 | 人文关怀，关注技术的社会代价 |
💡 嘉宾池完全可定制：前端可增删改人设，也可用自然语言描述让 AI 自动生成完整角色。
MindCast/
├── main.py # FastAPI 应用入口
├── pyproject.toml # Python 项目配置 & 依赖
├── package.json # Node 脚本（一键启动 / Docker）
├── Dockerfile # 后端镜像（多阶段 uv + python:3.13-slim）
├── docker-compose.yml # 全栈编排（backend + frontend/nginx）
├── LICENSE # MIT 开源协议
├── .env.example # 环境变量模板
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├── backend/ # ── 后端源码 ──
│ ├── config.py # 全局配置（pydantic-settings，支持热重载）
│ ├── models.py # Pydantic 数据模型
│ ├── agents/ # LangGraph 多智能体
│ │ ├── orchestrator.py # 主编排图（10 节点流水线）
│ │ ├── host.py # 主持人 Agent（选题 / 规划 / RAG 决策）
│ │ ├── guest.py # 嘉宾 Agent（分角色轮流生成对话）
│ │ └── personas.py # 角色人设 / 系统提示词 / 音色库
│ ├── api/
│ │ ├── routes.py # 全部 API 路由（含调试端点）
│ │ └── schemas.py # 请求 / 响应 Schema
│ ├── services/ # 业务服务层
│ │ ├── llm_service.py # OpenAI-compatible LLM 封装
│ │ ├── tts_service.py # MiniMax T2A v2 语音合成
│ │ ├── news_service.py # Tavily 新闻检索
│ │ ├── audio_service.py # pydub + ffmpeg 音频拼装 & 归一化
│ │ ├── guest_pool_service.py # 嘉宾池 CRUD
│ │ ├── host_service.py # 主持人配置
│ │ └── run_logger.py # 节目结构化日志
│ └── knowledge/ # RAG / ChromaDB 知识库接口
│
├── frontend/ # ── Vue 3 + Vite 前端 ──
│ ├── Dockerfile # 多阶段构建 → nginx:alpine
│ ├── nginx.conf # SPA + /api 反向代理
│ └── src/
│ ├── views/ # Home（工作流）、Episode（详情页）
│ ├── components/ # WorkflowWizard / GuestDrawer / PodcastPlayer …
│ └── stores/ # Pinia 全局状态
│
├── tests/ # 后端单元测试（pytest）
├── scripts/
│ └── run_text_pipeline.py # 仅文本模式（跳过 TTS，快速调试）
│
├── data/ # 本地持久化
│ ├── guest_pool.json # 嘉宾池
│ ├── host.json # 主持人配置
│ └── chromadb/ # ChromaDB 向量库 ⚠️ gitignored
├── output/episodes/ # 已生成节目 ⚠️ gitignored
└── docs/
└── assets/
| 依赖 | 版本要求 | 用途 |
|---|---|---|
| 🐍 Python | ≥ 3.13 | 后端运行时 |
| 📦 uv | 最新版 | Python 依赖管理 |
| 🌐 Node.js | ≥ 18 | 前端开发 & npm 脚本 |
| 🔊 ffmpeg | 系统安装 | 音频拼装与归一化 |
| 🐳 Docker | Compose v2 | 可选 · 容器化部署 |
# 复制环境变量模板
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入以下 API Keys：
# LLM_API_KEY — DeepSeek / 任何 OpenAI-compatible 服务
# TAVILY_API_KEY — tavily.com（新闻检索）
# MINIMAX_API_KEY — minimaxi.com（TTS 语音合成）
# MINIMAX_GROUP_ID — minimaxi.com（Group ID）💡 也可在启动后通过前端「设置」面板填写，会自动写入
.env并热重载，无需重启。
# 一键安装所有依赖（仅首次）
npm run setup:all
# 同时启动前后端
npm run dev| 服务 | 地址 |
|---|---|
| 🎨 前端 | http://localhost:5173 |
| ⚡ 后端 API | http://localhost:8000 |
| 📚 Swagger 文档 | http://localhost:8000/docs |
分步启动：
npm run backend # 仅后端
npm run frontend # 仅前端# 构建并启动（约 2–3 分钟）
npm run docker:up
# 查看实时日志
npm run docker:logs
# 停止服务
npm run docker:down启动后访问 **http://localhost**（80 端口），nginx 自动将 /api 请求代理到后端容器。
⚠️ .env文件会通过env_file挂载到后端容器，生产部署前请确保 API Keys 已配置。
# 安装依赖
uv sync
# 命令行运行完整流水线（跳过 TTS / 音频，快速验证）
uv run python scripts/run_text_pipeline.py --topic "AI Agent 发展"
# 指定嘉宾
uv run python scripts/run_text_pipeline.py --topic "量子计算" --guests 兆明 恒宇每期节目生成后保存在 output/episodes/{episode_id}/：
output/episodes/
└── abc123def456/
├── episode.json # 完整节目数据
├── episode.wav # 合成音频
└── logs/
└── run.jsonl # 执行日志
{
"id": "abc123def456",
"topic": "AI Agent 发展趋势",
"created_at": "2024-01-15T10:30:00Z",
"plan": { ... },
"dialogue": [
{"speaker": "晨曦", "text": "...", "voice_id": "..."},
{"speaker": "兆明", "text": "...", "voice_id": "..."}
],
"article": "...",
"duration_seconds": 300
}用户输入话题
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│ LangGraph Pipeline │
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News HostAgent
Service (选题/RAG)
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│ GuestAgent × N │ ◄── 多角色对话生成
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│ TTS Service │ ◄── MiniMax 语音合成
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│ Audio Service │ ◄── ffmpeg 拼装
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本地文件系统持久化
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