feat(core): 投标产线新增 bid-aiagent-tech-outline 技能——AI智能体软硬件一体技术标23章目录模版+评分点驱动裁剪映射(技术参数/功能/性能/软硬件配置/实施承诺/验收六类嵌章)+八大核心竞争力强化(智能体平台/模型服务/记忆/工具调用/多智能体/RAG/Agent评测/Agent安全)+配图强制i2i/t2i真图

This commit is contained in:
yumoqing 2026-09-09 00:18:49 +08:00
parent e055dda28c
commit 333bf84892
3 changed files with 590 additions and 0 deletions

View File

@ -0,0 +1,80 @@
---
name: bid-aiagent-tech-outline
description: AI智能体软硬件一体技术标目录模版——23章骨架+评分点驱动裁剪+八大能力强化+配图用i2i/t2i。触发投标是AI智能体/大模型/软硬件一体类项目、生成或编写技术标章节骨架时。
---
# AI智能体软硬件一体技术标目录模版投标产线
一份面向「AI智能体平台 + 大模型能力 + 软硬件一体化」类招标的**技术标目录参照蓝本**
以及把它改造成**评分点驱动型目录**的方法。核心不是「套模版」,而是「拿模版做裁剪基准、
把招标评分点嵌进对应章节」。
## 什么时候用(触发条件)
招标项目属于以下任一类时PM 编排章节骨架、tender_analyst 抽取 chapter_outline、
技术标写者agent.bid_writer编写章节前用本模版作参照
- AI 智能体平台 / Agent 应用建设;
- 大模型LLM能力平台 / 模型服务 / RAG 知识库;
- 软硬件一体化GPU 算力服务器 + 平台软件 + 智能体应用整体交付)。
**不适用**:纯软件开发、纯人力外包、纯货物采购、与 AI 无关的信息化项目——
这些按招标文件自身的投标文件要求req_type=structure别硬套本模版。
## 定位:模版是蓝本,不是成品——必须裁剪(铁律)
本模版是「通用 23 章全集」,**禁止整套照搬**。最终章节骨架由**本项目招标文件**决定:
- 招标没要求、评分项不涉及的章 → 删章 / 并章;
- 招标有、模版没有的章 → 补章(模版是参照,不是上限);
- 章节号 / 标题 / 顺序**最终以 bid_doc_requirementsreq_type=structure为准**,与投标文件要求逐条对齐。
裁剪流程与判定见 `references/scoring-mapping.md`
## 核心方法:评分点驱动型目录(本技能价值核心)
技术标不是写通用方案文章,而是把招标**评分点嵌进对应章节**——评委翻到哪一章,就看到那条评分点的应答。
六类评分点的嵌入去向:
| 评分点类型 | 主要嵌入章节 |
|---|---|
| 技术参数响应 | 第4章模型能力 / 第8章软硬件配置 / 第14章性能容量 |
| 功能响应 | 第3章智能体平台 / 第5章智能体应用 / 第6章知识库RAG / 第9~11章软件平台·开发·集成 |
| 性能指标 | 第14章性能与容量设计并发/推理时延/检索QPS/GPU利用率逐项量化 |
| 软硬件配置 | 第8章基础设施服务器/GPU型号数量/存储/网络/机房,逐项参数表) |
| 实施承诺 | 第16章实施 / 第18章培训 / 第19章服务保障工期/SLA/响应时限,可考核) |
| 验收指标 | 第17章测试与验收验收标准/指标/流程与招标评分表逐条对应) |
每个承载评分点的章开头放一张**「本章响应对照表」**:评分点编号 → 招标要求 → 本方案响应 → 偏离(无/正偏离)。
完整映射矩阵与对照表模板见 `references/scoring-mapping.md`
## AI Agent 八大核心竞争力(差异化拿分点,必须强化)
这是 AI 智能体项目区别于普通 IT 项目、决定技术分高低的地方。普通章节达标即可,
**这八块要写到最深、最量化、最贴合招标评分**(篇幅按招标权重分配,见「页数÷分值」原则):
1. **智能体平台**第3章——运行/编排/协同/生命周期/监控运营,突出平台化而非单点应用。
2. **模型服务**第4章——多模型统一接入/路由/推理/Prompt管理/微调/评测/安全,突出「一个平台管所有模型」。
3. **记忆**第3.5 + 第6章——短期上下文 + 长期记忆 + 记忆检索 + 记忆治理Agent 区别于普通问答的核心。
4. **工具调用**第3.6 + 第10.4 + 第11章——工具/插件体系 + Function Calling + MCP + 工具权限 + 第三方扩展。
5. **多智能体**第3.4 + 第5.7)——协同编排 + 角色分工 + 任务分解 + Agent 间通信 + 冲突仲裁。
6. **RAG**第6章——多源接入 + 解析 + 切片 + 向量库 + 混合检索 + 重排 + 知识图谱 + 效果评测优化。
7. **Agent 评测**第4.10 + 第17.8/17.9)——模型评测 + 智能体效果评测 + RAG 评测 + 量化指标体系(准确率/召回/任务完成率/幻觉率)。
8. **Agent 安全**第12.5/12.6/12.9)——模型安全 + 智能体安全(越权/提示注入/失控)+ 内容安全 + AI 治理。
每块的强化写法、必备子节、量化指标见 `references/template-outline.md` 对应章节的 ★ 标记。
## 配图:必须用 i2i / t2i 真实生成(硬规则)
本类方案图表密集(架构图/部署拓扑/能力矩阵/流程示意),**每张图都用 invoke_model 调平台图像模型生成真图**
呼应 agent.bid_writer 角色技能的配图规则:
- **t2i文生图**:从零生成架构图/示意图。task 写清画面主体、层次结构、商务风格(白底/蓝色系/简洁)、图中文字要求。
- **i2i图生图**:基于已有图改造——招标方给的现状图、我司标准架构图 → 风格化 / 局部重绘 / 补中文标注 / 换配色。**必须带输入图 URL**(否则触发 i2i 完备性门禁被拦)。
- 成功后产物 URL **独占一行**嵌正文:`![图N 标题](URL)`,合成 docx 时自动嵌真图。禁止改写/自编 URL。
- **禁止 ASCII 字符画 / 文本框线拼示意图**。invoke_model 返回 FAIL平台无可用图像模型时该处不配图、正文照常写不因此阻塞章节。
- 配图**不计入篇幅凑数**:正文字数仍须达 bid_chapter_min_words 门限。
每章的配图建议配哪张图、t2i 还是 i2i、画面要点`references/template-outline.md` 各章【配图】标注。
## 完整模版与裁剪矩阵(按需加载全文,勿凭本概述动笔)
- `references/template-outline.md`:完整 23 章目录模版全文,每章带【承载评分点】【配图】,八大强化章节带 ★ 写法要点。
- `references/scoring-mapping.md`:六类评分点 → 章节嵌入映射矩阵、裁剪流程、本章响应对照表模板、章节骨架落库衔接。
PM 编排、analyst 抽骨架、写者编写前,先 `load_skill(name='bid-aiagent-tech-outline', file_path='references/...')` 加载全文。
## 硬规则
- 裁剪后的章节骨架落库仍走既有机制analyst 用 add_chapter_outline / patch_chapters 落 bid_chaptersPM 编排,**不绕过 QC 契合度门禁**。
- 内容真实性遵守 `bid-doc-spec`:案例/合同引知识库真实数据,禁虚构;技术参数不确定的标「待确认」;搜不到素材 → ask_question 冒泡,禁编造凑字。
- 八大强化章节是拿分重点,但仍按招标评分权重分配篇幅——**权重高的写深,招标不评的不硬凑**(参见 bid-doc-spec「页数÷分值」原则
## 应遵守的规范
- `bid-doc-spec`:投标文件编写规范(篇幅/内容门禁,先读它)
- `bid-chapter`:章节状态机规范
- `bid-workflow`:投标产线总纲

View File

@ -0,0 +1,84 @@
# 评分点驱动裁剪与映射矩阵AI智能体软硬件一体技术标
> 目标:把「技术参数响应、功能响应、性能指标、软硬件配置、实施承诺、验收指标」六类评分点
> 嵌进目录对应章节,使评委按评分表逐条打分时,每一条都能在技术标里**直接翻到应答位置**。
---
## 一、六类评分点 → 章节嵌入映射矩阵
| 评分点类型 | 常见招标出处 | 主嵌入章节 | 辅嵌入章节 | 嵌入形态 |
|---|---|---|---|---|
| 技术参数响应 | 技术参数表/技术规格书 | 第4章模型、第8章硬件、第14章性能 | 第2章架构、第13章高可用 | 逐项参数对照表(要求值→响应值→偏离) |
| 功能响应 | 功能需求清单/建设内容 | 第3章平台、第5章应用、第6章RAG、第9~11章软件平台/开发/集成) | 第7章数据、第12章安全、第15章运维 | 功能点清单逐条应答(需求条目→实现方式→界面/流程佐证) |
| 性能指标 | 性能要求条款/参数表 | 第14章全章即性能承诺 | 第13章可用性SLA、第8章支撑配置 | 性能指标承诺总表 + 逐节「指标值+达成手段」 |
| 软硬件配置 | 硬件采购清单/配置要求 | 第8章8.2~8.8逐项配置表) | 第20.1章硬件交付、第16.6章(安装调试) | 设备配置清单表(型号/参数/数量/用途)+ 算力推导 |
| 实施承诺 | 工期/服务/培训条款 | 第16章工期与组织、第19章SLA、第18章培训 | 第13.9章(业务连续性) | 可考核承诺表(时限/频次/人数/课时,量化到数字) |
| 验收指标 | 验收标准/测试要求 | 第17章全章即验收方案 | 第20章交付物清单 | 验收指标对应表(招标验收条款→测试方法→判定标准) |
**注意**:同一评分点可能出现在多章(如 GPU 配置既是「软硬件配置」也支撑「性能指标」),
各章口径必须一致——配置章的数字、性能章的推导、交付章的清单三处对账,矛盾即废标级错误。
## 二、裁剪流程PM 编排 / analyst 抽骨架时执行)
输入bid_scoring_items评分项+得分规则、bid_doc_requirementsreq_type=structure 投标文件要求)、
招标文件技术需求原文。输出:裁剪后的章节骨架(落 bid_chapters 走既有机制)。
1. **以招标文件的章节要求为基**:招标明示技术标目录结构的,直接按它组织,本模版只做「每章内部子节」的参照;招标未明示的,以本模版 23 章为裁剪基准。
2. **评分项 → 章映射**:逐条读 scoring_items按上表把每个评分项标注到目标章一个评分项可标注多章主+辅)。
3. **权重驱动篇幅**:按评分分值分配章节篇幅(「页数÷分值」原则,参见 bid-doc-spec——高分章写深写透低分章达标即可未评分的模版章压缩或删除。
4. **删**:招标无对应需求且无评分项覆盖的章/节(常见:无硬件采购→删 8.2~8.8;无数据平台需求→第 7 章压缩)。
5. **并**:内容强关联且各自分值低的章合并(常见:第 9+10 章合并为「平台与开发方案」;第 13+14 章合并为「高可用与性能保障」)。
6. **补**:招标有而模版无的章必须补(常见:知识产权、廉洁承诺、节能环保、特定行业合规)——**模版是参照不是上限**。
7. **强化核对**:八大核心竞争力(智能体平台/模型服务/记忆/工具调用/多智能体/RAG/Agent评测/Agent安全在裁剪后的目录里必须仍有明确落点招标评分涉及 AI 能力的,对应章升级为高分章重点写。
8. **落库**:裁剪结果由 tender_analyst 用 add_chapter_outline 落 bid_chapters要点写清每章挂载的评分项与嵌入形态人工修正走 patch_chapters**不绕过 chapter_outline 的 QC 契合度门禁**QC 审核按招标文件原文核对骨架,模版裁剪错误会被门禁拦下)。
## 三、「本章响应对照表」模板(每个承载评分点的章开头必放)
```
| 序号 | 招标评分点/技术要求(原文摘录) | 出处(招标文件页/条款号) | 本方案响应位置(章节号) | 响应摘要 | 偏离 |
|------|------------------------------|--------------------------|------------------------|----------|------|
| 1 | 支持不少于 X 个智能体并发运行 | 技术需求 3.2 条 | 本方案 3.2 节 | 支持 N 个N≥X机制见 3.2 | 无/正偏离 |
```
规则:
- 「招标评分点」列**摘录原文**,不改写——评委对照原文找响应;
- 偏离只允许「无偏离/正偏离」;确有不满足项,如实标注并在响应摘要写替代方案,**禁虚假正偏离**(查证不符是废标风险);
- 对照表行数 = 该章挂载的评分点数,漏一行 = 评审时该评分点无应答位置;
- 技术参数类评分点逐项一行;功能类可按功能组一行 + 章内逐条展开。
## 四、技术参数响应的三种偏离表述(硬件/性能章通用)
| 情形 | 表述 | 示例 |
|---|---|---|
| 完全满足 | 无偏离 | 要求 GPU 显存 ≥48G配置 48G → 无偏离 |
| 优于要求 | 正偏离(写明优在哪) | 要求 ≥48G配置 80G → 正偏离:显存提升 67%,支撑更大批量推理 |
| 不满足 | 如实负偏离 + 替代方案,或换配置满足 | **禁止写成无偏离**——评标查证参数不符,轻则扣分重则废标 |
## 五、八大核心竞争力与评分点类型的对应(强化优先级)
| 强化块 | 主要评分点类型 | 强化章节 | 拿分关键 |
|---|---|---|---|
| 智能体平台 | 功能响应 | 3 | 平台化指标(承载数/并发数)+ 编排能力清单 |
| 模型服务 | 技术参数响应 | 4 | 多模型接入清单 + 路由/降级机制 + 推理指标 |
| 记忆 | 功能响应 | 3.5, 6 | 短期/长期/检索/治理四层机制,配记忆回路图 |
| 工具调用 | 功能响应 | 3.6, 10.4, 11 | 工具注册零代码 + MCP 兼容 + 权限与审计 |
| 多智能体 | 功能响应 | 3.4, 5.7 | 协作模式清单(串/并/辩论/主从)+ 仲裁机制 |
| RAG | 技术参数响应 | 6 | 全链路环节指标(解析率/召回率/重排提升/时延) |
| Agent评测 | 验收指标 | 4.10, 17.7~17.9 | 可执行评测方案(评测集构建+指标+判定线+回归) |
| Agent安全 | 功能响应 | 12.5/12.6/12.9 | 注入防护/越权拦截/失控熔断三机制写到实现层 |
## 六、配图与章节的对应i2i/t2i 执行清单)
全书图表统一商务风格:**白底、蓝色系、扁平简洁、含中文标注**。t2i 的 task 描述模板:
「简洁商务风格架构图,白色背景,蓝色系配色,扁平化设计,包含【层次/模块清单】,
各模块用圆角矩形,层与层之间用箭头连接表示【数据流/调用关系】,图中标注中文文字:【关键标注】,
16:9 横版,高清,无水印」。
i2i 使用场景(必须带输入图 URL
- 招标方提供的现状系统图 → 改造为目标态架构图;
- 我司标准产品架构图 → 按本项目裁剪/换客户名标注/换配色;
- 已生成的 t2i 图局部不满意 → 图生图重绘修正。
各章配图清单见 template-outline.md 每章【配图】标注。合成 docx 时 markdown 图片行自动嵌真图
(机制见 bid_compose_capability写者只需按 agent.bid_writer 角色技能规范嵌 `![图N 标题](URL)`)。

View File

@ -0,0 +1,426 @@
# AI智能体软硬件一体技术标目录模版完整 23 章)
> 用法:这是**全集参照蓝本**,不是成品目录。先读本项目招标文件的评分标准与投标文件要求,
> 按 `scoring-mapping.md` 的裁剪流程删并补,再把评分点嵌进保留的章节。
> 标记说明:★ = AI Agent 八大核心竞争力章节(必须强化到最深);
> 【评分点】= 该章承载的招标评分类型;【配图】= 该章建议配图t2i 文生图 / i2i 图生图 + 画面要点)。
---
## 1. 项目总体理解与建设目标
1.1 项目背景
1.2 项目建设需求理解
1.3 项目建设范围
1.4 项目总体目标
1.5 项目建设原则
1.6 项目建设内容
1.7 项目建设成果
【评分点】功能响应(对招标建设内容的理解准确度);本章呼应招标「项目概述/建设目标」原文的目标句。
【写法】1.2 需求理解逐条对应招标文件的建设需求原文评委检查你是否读懂了他们的表述1.6 建设内容与第 20 章交付成果、第 16 章实施内容口径一致。
【配图】t2i项目建设蓝图总览一张「目标—内容—成果」关系示意图商务风、白底蓝色系
## 2. 总体技术架构
2.1 总体架构设计
2.2 总体技术路线
2.3 业务架构
2.4 应用架构
2.5 数据架构
2.6 AI智能体架构
2.7 技术架构
2.8 基础设施架构
2.9 网络与部署架构
2.10 系统接口与集成架构
【评分点】技术参数响应总体架构先进性2.6 AI智能体架构是本项目技术路线的核心差异化陈述。
【写法】2.1 一张总体架构图统摄全书后续各章都是它的展开2.2 技术路线写清选型依据(为何 Agent 架构、为何 RAG、为何软硬一体2.6 与第 3 章衔接、给出智能体在总体架构中的位置。
【配图】t2i × 3~4总体分层架构图基础设施→数据→模型→智能体→应用五层必配、业务架构图、AI智能体架构图、网络与部署拓扑图。全部白底商务风、层次分明、含中文标注。
## 3. AI智能体平台建设方案 ★(核心竞争力一:智能体平台)
3.1 智能体平台总体设计
3.2 智能体运行与管理
3.3 智能体编排与工作流
3.4 多智能体协同 ★
3.5 智能体记忆与上下文管理 ★(核心竞争力三:记忆)
3.6 智能体工具与插件体系 ★(核心竞争力四:工具调用)
3.7 智能体任务规划与执行
3.8 智能体自主决策机制
3.9 智能体权限与身份管理
3.10 智能体生命周期管理
3.11 智能体监控与运营
【评分点】功能响应(平台能力项逐条响应招标技术参数表)。
【★ 强化写法】本章按「平台化」而非「单点应用」来写——突出可承载 N 个智能体的运行底座:
- 3.2 运行时:会话隔离/并发执行/资源配额/异常恢复,给出可量化指标(单平台承载智能体数、并发会话数)。
- 3.3 编排:可视化编排 + 声明式工作流 + 条件/循环/并行节点,配编排画布界面示意。
- 3.4 多智能体协同角色分工、任务分解Plan-Execute、Agent 间消息总线、冲突仲裁机制、协作模式(串行/并行/辩论/主从),逐项写清机制而非概念。
- 3.5 记忆与上下文:短期上下文窗口管理(压缩/摘要)、长期记忆库(用户画像/事实/经验)、记忆检索(向量+关键词)、记忆写入与遗忘策略、跨会话记忆延续——**Agent 区别于普通问答的核心,写最深**。
- 3.6 工具与插件Function Calling 协议、MCP/插件市场、工具注册与发现、工具权限(哪个 Agent 能调哪个工具)、调用审计、失败降级。
- 3.7/3.8 任务规划与自主决策ReAct/Plan-and-Execute 范式、决策置信度、人工接管human-in-the-loop触发条件、决策可解释与可回溯。
- 3.9 权限与身份:智能体身份(每个 Agent 独立凭据)、最小权限、代理用户操作时的权限继承与收敛。
- 3.10 生命周期:创建/发布/灰度/下线/版本回滚。
- 3.11 监控运营Agent 运行指标(任务完成率/平均步数/工具调用成功率/Token消耗、运营看板。
【配图】t2i × 3智能体平台总体架构图、多智能体协同机制图角色+消息总线+仲裁)、记忆体系分层图(短期/长期/检索回路i2i若招标方给出现状系统图可 i2i 改造为「接入智能体平台后」的目标态图。
## 4. 大模型与AI能力建设方案 ★(核心竞争力二:模型服务)
4.1 大模型总体架构
4.2 基础模型与模型服务
4.3 多模型统一接入 ★
4.4 模型路由与智能选择 ★
4.5 模型推理服务
4.6 Prompt工程与管理
4.7 RAG检索增强生成与第6章衔接此处写模型侧机制
4.8 Embedding与Rerank服务
4.9 模型微调与领域适配
4.10 模型评测与质量管理 ★核心竞争力七Agent评测·模型侧
4.11 模型安全与内容治理 ★核心竞争力八Agent安全·模型侧
【评分点】技术参数响应(模型能力/精度/时延指标4.2 逐个响应招标技术参数表里的模型指标。
【★ 强化写法】突出「一个平台统一管所有模型」:
- 4.3 多模型统一接入OpenAI 兼容协议 + 多供应商适配(云端 API / 本地开源 / 国产模型)、统一密钥托管、接入新模型的零代码扩展。
- 4.4 模型路由与智能选择:按任务类型/成本/时延/质量策略路由、主备切换、降级链(贵模型失败→备用模型)、负载均衡。
- 4.5 推理服务vLLM/TGI 等推理框架、量化INT8/INT4、KV Cache、连续批处理、首 Token 时延与吞吐量化指标。
- 4.6 Prompt 工程模板管理、版本化、变量注入、Prompt 评测A/B、模板指纹复用。
- 4.8 Embedding/Rerank向量化模型服务、重排模型服务、指标召回率提升
- 4.9 微调与领域适配SFT/LoRA/QLoRA/DPO、训练数据集管理、领域适配效果对比微调前后指标
- 4.10 评测与质量评测基准MMLU/C-Eval/领域自建集)、评测流水线、质量门禁、幻觉率/准确率量化。
- 4.11 模型安全与内容治理:输入输出内容审核、敏感词/合规过滤、越狱防护、生成内容标识。
【配图】t2i × 3大模型服务总体架构图接入层—路由层—推理层—治理层、多模型统一接入与路由示意图、模型评测流水线图。
## 5. AI智能体应用建设方案
5.1 应用总体设计
5.2 智能问答应用
5.3 知识助手应用
5.4 数据分析与决策助手
5.5 办公与业务助手
5.6 专业领域智能体
5.7 多智能体业务协同 ★(核心竞争力五:多智能体·应用侧)
5.8 智能流程自动化
5.9 智能体应用扩展机制
5.10 应用场景建设与实施
【评分点】功能响应招标功能需求清单逐项应答——5.2~5.8 与招标「功能需求表」逐条对应,一条不缺。
【写法】每个应用按「业务场景→用户角色→功能清单→交互流程→与平台能力(记忆/工具/多Agent的关系」写5.6 专业领域智能体结合招标方行业(政务/金融/制造等写领域知识与流程5.9 扩展机制写清第三方如何基于平台快速搭建新智能体应用。
【配图】t2i × 2~3智能体应用全景图各应用与平台底座关系、典型应用场景流程图如知识助手的问答闭环应用界面效果图用 t2i写清界面布局要素
## 6. 企业知识库与RAG系统 ★核心竞争力六RAG
6.1 知识库总体架构
6.2 多源数据接入
6.3 文档解析与内容处理
6.4 知识切片与索引
6.5 向量数据库
6.6 混合检索 ★
6.7 重排序机制 ★
6.8 知识关联与知识图谱
6.9 知识权限控制
6.10 知识库管理与运营
6.11 RAG效果评测与优化 ★核心竞争力七Agent评测·RAG侧
【评分点】技术参数响应(检索精度/召回率/时延指标)+ 功能响应(知识管理能力项)。
【★ 强化写法】RAG 全链路逐环节写机制 + 指标:
- 6.2 多源接入文档Office/PDF/扫描件 OCR、数据库、网页、API 推送,接入格式清单。
- 6.3 解析:版面分析、表格/图片抽取、公式处理、解析准确率。
- 6.4 切片与索引:语义切片策略、切片粒度参数、父子块、元数据标注、增量索引。
- 6.5 向量库选型Milvus/pgvector 等、索引类型HNSW/IVF、规模容量指标亿级向量检索时延
- 6.6 混合检索:向量 + BM25 关键词 + 元数据过滤的融合策略、权重调优、查询改写/扩展。
- 6.7 重排序Rerank 模型、多路召回融合排序、Top-K 精排,给出重排前后精度对比。
- 6.8 知识图谱实体抽取、关系构建、图谱辅助检索GraphRAG、图谱与向量互补。
- 6.9 权限:库/目录/文档级权限、检索时权限过滤(用户只召回有权文档)。
- 6.10 管理运营:知识入库审核、时效管理(过期下线)、质量巡检、运营指标(知识量/更新频率/命中率)。
- 6.11 评测优化RAG 评测集(问题—标准答案—出处)、指标(召回率/准确率/答案忠实度/幻觉率、badcase 分析闭环。
【配图】t2i × 3RAG 全链路架构图(接入→解析→切片→索引→检索→重排→生成)、混合检索机制图、知识权限过滤示意图。
## 7. 数据平台与数据治理方案
7.1 数据总体架构
7.2 数据采集与交换
7.3 数据存储
7.4 数据计算与处理
7.5 数据标准管理
7.6 元数据管理
7.7 数据质量管理
7.8 数据安全与权限
7.9 AI数据集管理
7.10 数据服务与API
【评分点】技术参数响应数据平台指标7.9 AI数据集管理是与第 4 章微调的衔接点(训练/评测数据集)。
【写法】若招标以智能体为主、数据平台为辅,本章可压缩并与第 6 章合并裁剪(见 scoring-mapping.md 裁剪规则);若招标含明确数据治理需求,逐条响应其数据标准/质量/元数据要求。
【配图】t2i × 2数据总体架构图、数据流转与治理闭环图。
## 8. 软硬件一体化基础设施方案(硬件配置评分核心章)
8.1 基础设施总体设计
8.2 AI算力服务器 ★配置表
8.3 GPU资源池 ★配置表
8.4 CPU与通用计算资源
8.5 高性能存储
8.6 数据存储与备份
8.7 高性能网络
8.8 GPU高速互联
8.9 容器与虚拟化平台
8.10 AI计算资源调度
8.11 资源池化与弹性扩展
8.12 机房及配套环境要求
【评分点】**软硬件配置(本章是硬件评分的主战场)**+ 技术参数响应。招标硬件参数表(服务器型号/GPU型号数量/显存/存储容量/网络带宽)在 8.2~8.8 **逐项参数表响应**,一项不漏、标注正偏离。
【写法】
- 8.2/8.3 给出完整配置清单表:设备名称/品牌型号/关键技术参数GPU 型号、显存、算力 TFLOPS、CPU 核数、内存、网卡)/数量/用途,与招标参数逐条对应。
- 8.8 GPU 高速互联NVLink/IB/RoCE 组网,多机多卡训练与推理的互联带宽指标。
- 8.10 资源调度K8s + GPU 调度(整卡/切分/MIG、队列与配额、潮汐调度。
- 8.12 机房要求:机柜功率密度、供电(含 UPS、制冷、承重、消防——与招标方机房条件对照。
- 算力测算:给出「模型规模 × 并发量 → 所需算力 → 硬件配置」的推导过程(评委看配置合理性)。
【配图】t2i × 3基础设施总体架构图算力/存储/网络三平面、GPU 资源池与调度架构图、机房部署拓扑图(机柜/网络/供电布局)。
## 9. AI软件平台建设方案
9.1 软件平台总体架构
9.2 AI开发平台
9.3 模型管理平台
9.4 智能体开发平台与第10章衔接
9.5 工作流编排平台
9.6 知识库管理平台
9.7 AI应用管理平台
9.8 API与服务管理
9.9 运维管理平台
9.10 统一门户与管理控制台
【评分点】功能响应(平台功能清单逐项)。
【写法】本章是「平台软件产品族」总览——每个子平台写清功能清单 + 管理界面 + 与第 3/4/6/10 章能力模块的关系9.10 统一门户是用户入口,写角色工作台与权限视图。软件清单与第 20 章软件交付成果口径一致。
【配图】t2i × 2AI 软件平台产品族架构图、统一门户功能结构图;管理控制台界面效果图 t2i写清界面要素导航/看板/列表)。
## 10. 智能体开发与低代码建设方案 ★(核心竞争力四:工具调用·开发侧)
10.1 智能体开发环境
10.2 可视化智能体编排
10.3 工作流设计
10.4 工具配置与管理 ★
10.5 Prompt可视化管理
10.6 知识库配置
10.7 多智能体流程编排
10.8 应用发布与版本管理
10.9 开发测试与调试
10.10 第三方扩展能力 ★
【评分点】功能响应低代码开发能力项10.4/10.10 是工具生态开放性的应答点。
【★ 强化写法】
- 10.2/10.3 可视化编排拖拽画布、节点类型清单LLM/工具/条件/循环/人工)、调试单步执行。
- 10.4 工具配置工具注册API→工具的零代码封装、参数映射、鉴权配置、工具测试台、工具市场。
- 10.5 Prompt 可视化管理:模板编辑、变量、版本对比、在线评测。
- 10.9 开发测试沙箱调试、trace 回放(一次执行的每步 LLM 输入输出/工具调用可视化)、回归测试。
- 10.10 第三方扩展:开放 SDK/API、插件规范、MCP 兼容、开发者文档与示例。
【配图】t2i × 2可视化编排画布界面示意图、智能体开发调试流程图开发→调试→评测→发布
## 11. 系统集成与接口方案 ★(核心竞争力四:工具调用·集成侧)
11.1 系统集成总体方案
11.2 统一身份认证
11.3 单点登录
11.4 业务系统集成
11.5 数据平台集成
11.6 第三方AI服务集成
11.7 API网关
11.8 消息与事件集成
11.9 文件与对象存储集成
11.10 开放接口体系
【评分点】功能响应(与招标方既有系统的集成要求逐条应答)+ 技术参数响应(接口协议/性能)。
【写法】先列招标方明示的待集成系统清单OA/ERP/业务库/统一认证等逐个写集成方式API/消息/数据库/文件)+ 接口规范 + 安全机制11.4 业务系统集成同时是智能体「工具」的来源——写清业务系统 API 如何封装为 Agent 可调用工具(与 3.6/10.4 呼应)。
【配图】t2i × 2系统集成总体拓扑图本平台居中、各既有系统环绕、标注集成协议、统一认证与单点登录流程图。
## 12. 安全体系建设方案 ★核心竞争力八Agent安全
12.1 总体安全架构
12.2 网络安全
12.3 主机与基础设施安全
12.4 数据安全
12.5 模型安全 ★
12.6 智能体安全 ★
12.7 应用安全
12.8 身份与访问控制
12.9 内容安全与AI安全 ★
12.10 日志审计
12.11 安全运营与态势感知
【评分点】功能响应安全要求逐项若招标引用等保等保2.0 三级常见12.1 按等保框架组织并在各节标注对应控制点。
【★ 强化写法】AI 特有安全是与普通安全方案的差异化:
- 12.5 模型安全:模型文件安全、供应链(开源模型来源审查)、模型窃取/逆向防护、对抗样本。
- 12.6 智能体安全:**提示注入防护(直接/间接注入、越权工具调用拦截、Agent 失控熔断(步数/费用/危险操作三道闸、Agent 身份与最小权限、代理操作的审批链**——逐项写机制不写口号。
- 12.9 内容安全与 AI 治理:生成内容审核(输入+输出双向、敏感信息脱敏、AIGC 标识、合规审计、生成内容可追溯。
- 12.4 数据安全补 AI 语境:训练数据合规、知识库权限过滤(与 6.9 呼应)、向量库数据保护。
【配图】t2i × 2总体安全架构图分层防御、智能体安全防护机制图注入检测→权限校验→操作熔断→审计闭环
## 13. 高可用与容灾方案
13.1 高可用总体设计
13.2 平台高可用
13.3 模型服务高可用
13.4 GPU资源高可用
13.5 数据高可用
13.6 服务故障自动恢复
13.7 数据备份与恢复
13.8 灾备体系
13.9 业务连续性保障
【评分点】技术参数响应(可用性指标,如 99.9%13.3/13.4 是 AI 项目特有应答点。
【写法】13.3 模型服务高可用多实例负载均衡、推理服务健康检查与自动重启、多模型主备降级链13.4 GPU 高可用故障卡自动隔离与任务迁移、检查点续训量化承诺RTO/RPO、可用性 SLA与第 19 章 SLA 口径一致。
【配图】t2i × 2高可用架构图各层冗余设计、故障自动恢复流程图。
## 14. 性能与容量设计(性能指标评分核心章)
14.1 性能总体目标
14.2 并发能力设计
14.3 模型推理性能
14.4 智能体任务执行性能
14.5 RAG检索性能
14.6 数据处理性能
14.7 GPU资源利用率
14.8 存储性能
14.9 网络性能
14.10 容量规划与扩展能力
【评分点】**性能指标(招标性能参数表逐项响应的主战场)**。
【写法】开头一张**性能指标承诺总表**:招标指标 → 本方案承诺值 → 实测/设计依据 → 偏离。逐节写「指标值 + 达成手段」:
- 14.2 并发:并发用户数/会话数 → 支撑架构(水平扩展/队列削峰)。
- 14.3 推理性能:首 Token 时延、生成速度token/s、吞吐QPS分模型规格给出。
- 14.4 Agent 任务:单任务平均耗时、工具调用时延、多步任务端到端时延。
- 14.5 RAG检索时延毫秒级、混合检索+重排总时延。
- 14.7 GPU 利用率:池化/切分/批处理手段与目标利用率。
- 14.10 容量规划:三年业务量预测 → 资源需求推导 → 扩展路径(与第 8 章硬件配置呼应)。
【配图】t2i × 2性能保障体系图各层优化手段、容量规划与弹性扩展路线图。
## 15. 运维与运营管理方案
15.1 运维体系总体设计
15.2 基础设施监控
15.3 GPU监控
15.4 模型服务监控
15.5 智能体运行监控
15.6 应用运行监控
15.7 日志管理
15.8 告警管理
15.9 故障诊断与处理
15.10 配置与版本管理
15.11 AI运营分析
【评分点】功能响应(运维能力项)。
【写法】AI 特有运维突出写15.3 GPU 监控(利用率/显存/温度/功耗/XID 错误、15.4 模型服务监控(时延/吞吐/失败率/Token 消耗成本、15.5 智能体运行监控(任务成功率/步数分布/工具失败率/badcase 发现、15.11 AI 运营分析(用量/成本/效果趋势报表,支撑持续优化)。
【配图】t2i × 2一体化监控体系架构图、告警与故障处理闭环流程图。
## 16. 项目实施方案(实施承诺评分核心章)
16.1 项目实施总体计划
16.2 项目组织架构
16.3 项目实施阶段
16.4 环境部署
16.5 软件安装与配置
16.6 硬件安装与调试
16.7 平台建设
16.8 智能体应用开发
16.9 数据迁移与知识库建设
16.10 系统集成
16.11 联调测试
16.12 上线试运行
【评分点】**实施承诺(工期/里程碑/人员投入的可考核承诺)**。
【写法】16.1 给出与招标工期要求对齐的总进度计划甘特图口径阶段—周次—里程碑16.2 组织架构图 + 关键岗位职责 + 人员投入表(角色/人数/阶段/资质与商务部分人员表一致16.6 硬件安装调试含到货验收/上架/加电/压力烤机流程;软硬件一体的实施顺序写清依赖(硬件→基础软件→平台→应用→集成→试运行)。
【配图】t2i × 2实施阶段总体计划图甘特风格时间轴+里程碑)、项目组织架构图。
## 17. 测试与验收方案 ★核心竞争力七Agent评测·验收侧验收指标评分核心章
17.1 测试总体方案
17.2 功能测试
17.3 性能测试
17.4 并发压力测试
17.5 稳定性测试
17.6 安全测试
17.7 AI能力测试 ★
17.8 智能体效果评测 ★
17.9 RAG效果评测 ★
17.10 验收指标与验收标准
17.11 验收实施流程
【评分点】**验收指标(招标验收标准逐条对应)**17.7~17.9 是 AI 项目特有的评测应答。
【★ 强化写法】
- 17.7 AI 能力测试:模型能力基准测试(通用+领域评测集)、指标(准确率/幻觉率)与达标线。
- 17.8 智能体效果评测:**评测集构建(任务—预期结果—判定标准)、任务完成率、工具调用正确率、多步任务成功率、端到端时延、人工评分维度(有用性/准确性/安全性、badcase 回归机制**——写成可执行的评测方案而非理念。
- 17.9 RAG 评测:召回率/准确率/答案忠实度faithfulness/出处正确率,评测集规模与构建方法。
- 17.10 验收指标表:招标验收要求 → 本方案验收指标 → 测试方法 → 判定标准逐条对应17.11 验收流程(分阶段验收+初验+终验)与招标验收条款一致。
【配图】t2i × 2测试体系总览图测试类型×阶段矩阵、智能体效果评测流程图评测集→执行→指标→badcase→回归
## 18. 培训与知识转移方案
18.1 培训总体规划
18.2 管理人员培训
18.3 开发人员培训
18.4 运维人员培训
18.5 智能体应用人员培训
18.6 技术文档与知识库
18.7 知识转移
【评分点】实施承诺(培训课时/人次/教材的可考核承诺)。
【写法】分角色培训矩阵表(对象/内容/课时/方式/考核18.5 突出 AI 特色Prompt 编写、智能体搭建、知识库运营培训18.6 文档清单与第 20 章交付文档一致。
【配图】t2i分角色培训体系图四类人员×课程模块矩阵风格
## 19. 服务保障方案(实施承诺评分核心章)
19.1 服务体系
19.2 服务响应机制
19.3 故障处理机制
19.4 软件升级与补丁
19.5 模型升级
19.6 智能体持续优化
19.7 技术支持
19.8 SLA服务保障
【评分点】**实施承诺SLA/响应时限/质保期的可考核承诺)**。
【写法】19.2/19.8 给出量化 SLA 表故障等级→响应时限→解决时限→服务方式7×24 或 5×8 按招标要求19.5 模型升级是 AI 特色(新模型接入/旧模型替换的平滑升级机制、评测门禁后才切换19.6 智能体持续优化badcase 收集→Prompt/工具/知识迭代→效果回归的运营闭环,写明服务期内的优化频次承诺)。
【配图】t2i × 2服务保障体系图、故障分级响应流程图含时限标注
## 20. 项目交付成果
20.1 硬件交付成果
20.2 软件交付成果
20.3 平台交付成果
20.4 智能体应用交付成果
20.5 数据与知识库交付成果
20.6 技术文档交付成果
20.7 测试与验收成果
【评分点】功能响应(交付物清单与招标交付要求逐项对应)。
【写法】每类交付物一张清单表(名称/形态/数量/介质/验收标准),与招标「交付物清单」条款逐条对应、与第 16/17/18 章口径一致。
【配图】可 t2i 一张交付成果总览图(七大类交付物结构图);本章以表格为主,图非必需。
## 21. 项目风险与保障措施
21.1 项目风险识别
21.2 技术风险
21.3 AI模型风险
21.4 数据风险
21.5 安全风险
21.6 实施风险
21.7 供应链风险
21.8 风险应对措施
【评分点】功能响应(风险管理完整性)。
【写法】风险登记表(风险类别/描述/等级/概率/影响/应对措施/责任人21.3 AI 模型风险是特色(幻觉/效果不达标/模型迭代失效→评测门禁+兜底策略+人工接管21.7 供应链风险写硬件供货周期与备选方案GPU 供货是真实风险点,评委看得懂)。
【配图】t2i风险管理体系图识别→评估→应对→监控闭环
## 22. 技术先进性与自主可控
22.1 技术先进性
22.2 国产化适配能力
22.3 开源技术体系
22.4 核心技术自主可控
22.5 多厂商兼容能力
22.6 平台开放性
22.7 可持续演进能力
22.8 避免厂商锁定设计
【评分点】技术参数响应(先进性/国产化要求,政企招标常见加分项)。
【写法】22.2 国产化适配列清单(国产 GPU/芯片、国产 OS、国产数据库的适配与实测情况**只写真实适配过的,禁虚构**22.4 自主可控写核心模块自研比例与知识产权22.8 避免锁定写开放标准OpenAI 兼容 API/K8s/开源模型可替换/数据可导出)。
【配图】t2i自主可控技术栈全景图芯片—OS—数据库—框架—模型—应用各层的国产化选项
## 23. 项目建设成效
23.1 AI能力提升
23.2 业务效率提升
23.3 知识资产沉淀
23.4 智能化应用提升
23.5 算力资源利用率提升
23.6 综合建设效益
【评分点】功能响应(建设成效与招标目标呼应)。
【写法】与 1.4 项目总体目标首尾呼应;成效指标只写**建成后预期**(服务承诺口径),禁编造历史数据;每条成效写「现状痛点 → 建成后变化 → 衡量指标」。
【配图】t2i建设成效总览图六大成效与目标对应关系可用前后对比风格
---
## 裁剪速查(详见 scoring-mapping.md
- 招标不含硬件采购 → 删 8.2~8.8 硬件配置节,第 8 章并入第 9 章或改为「部署环境要求」;
- 招标不含数据平台建设 → 第 7 章压缩为第 6 章的一节(数据来源与治理);
- 招标是纯软件平台采购(无应用开发)→ 删第 5 章应用节,第 10 章并入第 9 章;
- 招标评分表没有的维度(如未评培训)→ 对应章压缩为一节,篇幅让给高分章;
- 招标有而模版无的章(如廉洁承诺/知识产权)→ 按招标文件要求补章。