📦 多LLM集成（MoA）

工作原理 Mixture of Agents (MoA) 模式： 所有可用的 proposer 模型并行查询任务（asyncio.gather） synthesizer 模型整合各响应的最优部分 可选多轮重复（质量更高，延迟更大） Provider 通过环境变量自动识别——无需配置。

Env Var Provider 默认模型 ANTHROPIC_API_KEY Claude claude-sonnet-4-6, claude-haiku-4-5 OPENAI_API_KEY OpenAI gpt-4o, gpt-4o-mini GEMINI_API_KEY Gemini gemini-2.0-flash, gemini-1.5-pro OLLAMA_HOST（可选） Ollama llama3, mistral（自动列出）

用法 uv run {baseDir}/scripts/ensemble.py \ --prompt "분석할 태스크 또는 질문" \ [--models claude-sonnet-4-6,gpt-4o,gemini-2.0-flash] \ [--synthesizer claude-opus-4-7] \ [--rounds 1] \ [--format text|json] \ [--output result.txt]

关键选项 --models / -m 逗号分隔模型列表（省略时自动选用检测到的模型） --synthesizer / -s 指定合成模型（省略时自动选最强模型） --rounds / -r MoA 轮数。1=最快，2=质量最高（默认：1） --format text（默认）或 json（含各模型响应） --output / -o 保存到文件（省略时输出到 stdout）

适用场景 需要复杂推理、策略分析、决策时 认为单模型响应质量不足时 代码审查、Bug 分析、研究摘要 提升交易信号质量等准确性关键任务

注意事项 无 API 密钥的 provider 会被静默跳过（非错误） 某一模型失败时继续用其余模型 详细调优：references/moa-guide.md