diff --git a/skills_library/pipelines/bidding_general/common/bid-aiagent-tech-outline/SKILL.md b/skills_library/pipelines/bidding_general/common/bid-aiagent-tech-outline/SKILL.md
new file mode 100644
index 0000000..eedc737
--- /dev/null
+++ b/skills_library/pipelines/bidding_general/common/bid-aiagent-tech-outline/SKILL.md
@@ -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）走，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_requirements（req_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）见 `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_chapters，PM 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
diff --git a/skills_library/pipelines/bidding_general/common/bid-aiagent-tech-outline/references/scoring-mapping.md b/skills_library/pipelines/bidding_general/common/bid-aiagent-tech-outline/references/scoring-mapping.md
new file mode 100644
index 0000000..1b93017
--- /dev/null
+++ b/skills_library/pipelines/bidding_general/common/bid-aiagent-tech-outline/references/scoring-mapping.md
@@ -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_requirements（req_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)`）。
diff --git a/skills_library/pipelines/bidding_general/common/bid-aiagent-tech-outline/references/template-outline.md b/skills_library/pipelines/bidding_general/common/bid-aiagent-tech-outline/references/template-outline.md
new file mode 100644
index 0000000..d5e5cf5
--- /dev/null
+++ b/skills_library/pipelines/bidding_general/common/bid-aiagent-tech-outline/references/template-outline.md
@@ -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 × 3：RAG 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 × 2：AI 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。