专题演讲嘉宾：王志宏

我们常说 “让 AI 理解业务”，但要让 AI 真正参与企业投标与项目应答方案编制，面对产品说明书与客户需求说明书的复杂数据结构，如何让 AI 切实发挥作用，是另一维度的挑战。本次即将分享 “项目应答方案 Agent” 的设计与实践 —— 该 Agent 能根据用户输入的功能需求，自动从公司产品数据库中匹配具备相似能力的产品；还能从格式杂乱的数据中提取关键信息，评估项目需求满足度与定制化开发成本，进而生成完整的项目应答方案，并对输出内容进行自我审校，确保逻辑连贯与数据准确。演讲将深入解析该 Agent 的整体架构、关键技术难点，以及在真实项目评估场景中的优化与落地路径。

演讲提纲：

1. 背景：项目需求评估之痛：为什么需要“解决方案 Agent”
2. 整体架构设计：任务规划、数据检索、数据分析，生成、审校的通力合作
3. 核心难点与突破：
   • 如何让Agent懂得在杂乱无章的数据中，实现产品功能与客户需求的精准匹配
   • 如何让生成的报告具备“工程可交付性”，实现报告内部数据的准确计算
   • 如何利用数据反馈与自我 review，持续提升生成内容的准确性与一致性
4. 案例演示：从需求表到投标文档的智能数据分析与方案生成全过程
5. 未来展望

听众收益：

• 全面认知方案生成的算法架构，理解“任务规划—检索—生成—审校”的全链路协作机制，掌握如何让大模型帮助自己做方案生成，节约时间
• 2借鉴真实落地的工程经验，获得在复杂业务中部署Agent的实战参考