两个AI

Q：一直我和ai的联系是我问它回答。我想能不能我出个题目，比如我想做个什么软件，告诉本地部署的aiA，让它来监督aiB执行。然后aiA来负责监督，找错，告诉aiB来执行，最后做成这个软件。

最适合你现状的两条路：

1. 最快上手：Aider（开源 CLI）。它原生就支持双模型分工 —— 你指定一个模型当 architect（负责拆题目、设计结构、审查 B 的产出、挑错），另一个当 editor（负责真正写代码、改文件）。底层接 Ollama 就行，你本地已经在跑 Qwen3 了，拉一个 qwen3-coder:30b 当执行者、用 qwen3:32b 当监督者，配两行 config 就能跑。
2. 最可控、最能学东西：自己写个 Python 编排循环。本质就是：你出题给 A → A 输出任务清单和接口定义 → B 写代码到文件 → 自动跑编译 / 测试 /lint，把报错喂回给 A → A 写 review 意见 → B 改 → 循环直到 A 说过。大概 100 行代码就能跑通最小闭环。

最关键的一个坑（决定这套东西能不能真出活）：

千万别让 A 只靠 "读代码" 来判断 B 写得对不对。两个 AI 对着纸面代码互相审，结果一定是错的也被夸成对的 —— 这是所有双 AI demo 好看、实际产出垃圾的根本原因。必须把 "真实执行结果" 作为裁判：B 写完 → 真的去 dotnet build / npm test / 跑起来看报错 → 把 stderr 原封不动喂给 A 和 B。A 负责设计和挑逻辑毛病，编译器和测试负责挑硬错误，这样才闭环。