项目介绍

最近开源了一个项目：易策 yice。

它是一个基于周易哲学框架的 AI 多 Agent 决策参考系统。

GitHub：
https://github.com/RobbyShao-8ag/yice
Gitee：
https://gitee.com/RobbyShaw8ag/yice

这个项目不是做“算命”，而是把周易中的“时、位、变”思想，抽象成一个结构化决策分析流程。

用户输入一个现实问题，系统会从多个角度生成一份决策参考报告。

项目特点

• Python 3.11+
• CLI 版本零运行时依赖
• 支持本地演示模式，无需 API Key 即可试用
• 支持 OpenAI-compatible API
• 使用 JSON 文件存储 64 卦、爻辞、场景映射等数据
• 多 Agent 分工协作
• 支持 Web 版本

系统流程

整体流程如下：

用户问题
  ↓
起卦官：整理问题背景、目标和约束
  ↓
场景路由器：匹配对应卦象
  ↓
六爻分析：从六个角度分析问题
  ↓
报告官：生成最终决策参考报告

六爻分析分别对应：

初爻：环境感知
二爻：资源配置
三爻：风险评估
四爻：策略执行
五爻：长期规划
上爻：结果复盘

快速运行

1. 克隆项目

GitHub：

git clone https://github.com/RobbyShao-8ag/yice.git
cd yice

Gitee：

git clone https://gitee.com/RobbyShaw8ag/yice.git
cd yice

2. 直接运行 CLI

python main.py

从 v1.2.0 开始，即使没有配置 API Key，也可以直接进入本地演示模式。

你可以输入类似问题：

我有一个 AI 工具原型和两个试用客户，但现金流只能支撑 4 个月，现在是否应该全职投入？

系统会输出一份结构化决策参考报告。

配置大模型 API

如果希望使用真实 LLM 推演，可以复制配置文件：

cp models.example.json models.json

然后编辑 models.json，填入自己的 API Key。

项目使用 OpenAI-compatible API 格式，支持不同 Agent 配置不同模型。

为什么要做本地演示模式

很多开源项目第一次运行就要求配置 API Key，会劝退一部分用户。

所以 v1.2.0 做了一个优化：

• 没有 models.json 时，不报错退出
• models.json 里还是示例 Key 时，也不尝试调用 API
• 自动进入本地演示模式
• 使用内置卦象、爻辞和六爻规则生成报告

这样用户可以先判断项目是否有价值，再决定是否配置大模型。

项目结构

yice/
├── main.py
├── core/
├── agents/
├── data/
├── tests/
├── web/
├── models.example.json
└── README.md

核心目录说明：

• main.py：CLI 入口
• agents/：多 Agent 实现
• core/：数据模型、配置、LLM 客户端等
• data/：64 卦、爻辞、场景映射数据
• tests/：测试用例
• web/：Web 版本

测试

项目包含完整测试：

python -m pytest tests/ -q

当前 v1.2.0 测试结果：

466 passed

适用场景

这个项目适合用于：

• 创业决策分析
• 产品方向判断
• 职业选择
• 团队复盘
• 风险识别
• 多角度思考训练

需要注意的是，系统输出始终只是决策参考，不能替代专业建议，也不应该被当成确定性答案。

总结

易策 yice 想探索的是：

能否把传统哲学中的结构化思维方式，转化成 AI Agent 可以执行的决策分析流程？

如果你对 Python、AI Agent、传统文化与 AI 结合感兴趣，欢迎试用这个项目。