codex+火山引擎手搓AI投标工作台:把公开招标变成精准商机

简介: 阿星打造的「投标雷达」AI系统,专为投标团队设计:通过火山引擎Agent Plan整合豆包搜索、DataPro、OpenViking等Harness能力,实现标讯监控→候选筛选→商机转化→资料溯源全链路自动化,确保每条决策可验证、可追溯。(239字)

哈喽大家好,

我是阿星👋

这不是一个广,主要前两天我去火山引擎ADG社区去分享就顺带研究了下他们给我推荐的Agent Plan。(当天活动信息有空的话会分享出来)

看到他们套餐里的基建很全,我还挺惊讶的。

就顺手摸索做成了「投标雷达」。

这个东西主要解决的问题是:

背景是投标团队通常不缺标讯,缺的是稳定的处理链路,且公司历史经验留在飞书里,最后是否投标仍靠人工拼信息。就会很麻烦。

所以,最后这个业务流程被初步设计成了这样的对照——

模块 用户操作 系统行为
监控方向 设置区域、行业、关键词 创建后立即发现,后端按日刷新
候选标讯 查看摘要、来源和原公告 人工确认后加入商机池
商机池 拖动卡片 在跟进、投标、复盘间流转
标讯工作区 尽调、生成简报、提问 绑定当前标讯和证据集
我方资料库 粘贴飞书文档链接 lark-cli → OpenViking → memory_docs

页面截图

监控方向:创建后立即发现,并由后端按日刷新。

候选标讯:保留公告摘要、原始来源和来源等级。

标讯工作区:公告事实、甲方尽调、决策简报和问答绑定同一标讯。

我方资料库:飞书文档写入 OpenViking 后建立本地索引。

产品设计

1. 候选标讯与正式商机分开

搜索结果不等于商机。系统先把新结果放进候选列表,保留公告摘要、来源等级和原始链接;投标人员确认值得跟进后,才加入商机池。

商机池只管理三个正式阶段:跟进、投标、复盘。这样不会让一次搜索返回的几十条结果直接污染业务看板。

2. 先建立证据,再让模型生成

模型不直接自由调用所有工具,而是严格按固定顺序获取证据:用豆包搜索以及其他搜索API、DataPro、OpenViking 和火山 Supabase,把公开标讯变成可跟进、可核验、可追溯的投标商机。

3. 问答阶段禁止临时联网

投标问答只能使用三类资料:OpenViking 中的我方历史资料、当前标讯已保存的决策简报、简报对应的引用来源。

资料里没有,系统直接回答「资料库中未找到相关内容」,不会现场搜索,也不会让模型补造事实。

Harness中的记忆与数据处理

主要这个agent plan自己自带Harness,比如专业数据库、豆包搜索等专属 Harness。所以就不用我们重新做。

这对于不想造轮子的人太方便了。

它对应的火山引擎的各部分的结构如下

能力 职责
豆包搜索 发现公开标讯,补充近期公开信息
DataPro 核验已知甲方、竞对的工商与经营信息
OpenViking 保存并召回我方方案、复盘、报价经验
火山 Supabase 保存方向、标讯、商机阶段、简报与来源
Agent Plan 模型 基于已取得的证据生成简报和回答

具体的配置可以看火山的文档

DataPro专业数据集

做企业信息搜集会用到一些工商信息,这些数据其实很适合做商机发现。

至于标讯搜索后续还需要接入更全面的标讯搜索——

搜索摘要没有披露的甲方、区域、预算或截止时间一律留空。系统不会因为监控方向写了「华东」,就把没有地区证据的公告强行标成华东项目。

 

{
  "code": 0,
  "msg": "success",
  "trace_id": "ac3e8789a5884d0e859ccd40134cdd8c",
  "tool": "dataPro_search",
  "query": "002594 股票 K 线形态分析",
  "total": 1,
  "items": [
    {
      "查询代码": "002594.SZ",
      "table": {
        "连涨天数": [2],
        "连跌天数": [0],
        "创历史新高": [false],
        "创历史新低": [false],
        ...
      }
    }
  ]
}

Agent 记忆

记忆方面,主要是用了火山引擎 OpenViking为Harness 层提供 Agent 记忆服务,而openviking通过将 Memory、Resource、Skill 统一抽象为文件的理念,解决 AI Agent 在执行对话和长周期任务时的复杂上下文管理难题,为 AI Agent 开发者提供结构化、可追溯且低成本的上下文工程解决方案。

就飞书文档这部分而言,OpenViking负责提前完成比如企业飞书知识文档的资料存储、切分和语义索引。加入的是经过检索的相关片段,而不是整批原始文档。资料库持续增长后,OpenViking更合理

接着,工作流生成简报或回答问题时,只召回与当前标讯最相关的飞书片段,再与豆包以及其他招标搜索API带来的证据一起交给模型。

整体来看

结构化DataPro提供的企业数据先打底,公开搜索补充近期信息,私域记忆提供我方经验,模型最后综合。简报正文和引用来源一起落库,每条结论都能回到原始证据。

另外,他们官方的销售工作台其实能更好地体现这套Harnees的综合效果,可以去学习下,火山上有这个cookbook入口。

ok,这就是v1版本的投标雷达分享到这里

我是阿星

更多AI应用

我们下期再见!

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