{"data":{"project":{"slug":"project-bid-agent","title":"智能招标工作台","summary":"在本地工作台中分层管理招标文件、企业资料和项目知识，提取评分规则与强制条款，再生成可追溯的方案材料。","industry":"企业投标","industry_group":"企业与专业服务","kind":"企业交付工作台","url":"https://deepevolutions.com/cases/project-bid-agent","api_url":"https://deepevolutions.com/api/v1/public/projects/project-bid-agent","source":"static_editorial_archive","verification_status":"not_independently_verified","source_url":"https://www.toni.asia/work/bid-agent","source_retrieved_at":"2026-08-11","disclaimer":"来源页面用于确认项目名称、范围和工作流，不等同于客户授权、验收记录或可公开的结果证据。完成内容审核与证据登记前，只作为能力演示草稿。","body_markdown":"# 智能招标工作台\n\n企业投标\n\n在本地工作台中分层管理招标文件、企业资料和项目知识，提取评分规则与强制条款，再生成可追溯的方案材料。\n\n## 项目进程\n\n我们没有从模型或工具清单开始，而是先和使用者一起走完这项工作，确认谁提供输入、谁在中途判断，以及什么结果才算真正完成。\n\n我们先入库并标记文件版本，接着抽取评分规则与强制条款，再匹配企业与项目证据，再生成方案材料，最后由责任人核对漏项。\n\n## 背景与痛点\n\n投标资料数量大、版本多且强制条款密集。单纯文档问答无法承担漏项风险，必须同时保留文件来源、规则引用和人工核对位置。\n\n在几轮讨论里，我们把问题拆成几个彼此相连的部分：招标文件、企业资料和项目知识分层、评分规则与强制条款提取、基于来源材料的方案组织和人工核对。这样每一步要解决什么、由谁确认，都能在动手之前说清楚。\n\n## 解决方案\n\n我们把确认过的工作步骤搭成一条可运行的管道，让 AI 负责整理、检索和生成，让关键判断仍然回到业务人员手里。\n\n最后留下来的不是一个孤立模型，而是文件与规则工作台、强制条款核对清单、有来源的方案材料。\n\n### AI 技术\n\nDOCUMENT_RAG / RULE_EXTRACTION / BID_ASSISTANT\n\n### 工作流、管道与 Agent\n\n本地文件工作台 / 规则提取 / 项目知识检索 / 核对清单\n\n招标文件、企业材料和项目知识按项目与角色隔离；未获授权的原文不进入公共模型上下文。\n\n## 效果反馈\n\n招标文件、强制条款和企业材料终于可以在同一个工作台里相互核对。项目证明了来源可追溯的方案组织方式，但没有公开真实投标或中标结果。\n\n来源页面用于确认项目名称、范围和工作流，不等同于客户授权、验收记录或可公开的结果证据。完成内容审核与证据登记前，只作为能力演示草稿。\n\n## 资料范围\n\n本文是网站公开的静态编辑资料，不等于已独立核验的客户成果或客户背书。请结合项目说明与原始来源判断。\n\n原始来源：https://www.toni.asia/work/bid-agent\n\n来源读取日期：2026-08-11","content_sha256":"38364f84248b9eb8b199952e504d0af669fad564f0311dc5b6bf6cbe7de06455","capability_codes":["DOCUMENT_RAG","RULE_EXTRACTION","BID_ASSISTANT"],"deployment_mode":"ON_PREMISE"}},"meta":{"request_id":"e972a124-f09a-45c3-89b1-5aa9538200e5","timestamp":"2026-09-29T12:51:47.316Z"}}