![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12631087/526111cdc48093ceb9d6bee263060d48.png)

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」。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12631087/245c3aca723a9ef92690e3b7681d10cd.png)

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12631087/40acd4c0be4095fd00f44754ac8b0fbb.png)

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。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12631087/0aa19a46daf2f1b7db756d15458e2f0d.png)

候选标讯：保留公告摘要、原始来源和来源等级。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12631087/cd881d1bdd01b90077391348cd2e0e51.png)

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。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12631087/db68820f91619d39d7cc721e1cfccafa.png)

我方资料库：飞书文档写入 OpenViking 后建立本地索引。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12631087/0bbd4dac8e52befa334fb4a0d5cb0e48.png)

## 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。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12631087/16646619469a3bb0b0c0bc80b9e64e15.png)

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

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12631087/40930300949d4f51cfdb2d98780193b1.png)

### 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。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12631087/6ebd23c289d757f55ae92d3ec2fca7ae.png)

至于标讯搜索后续还需要接入更全面的标讯搜索——

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12631087/7c985c8298297f2e56ba3e3d81341eaf.png)

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。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12631087/b250151c02886775d6977491aa559721.png)

### 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。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12631087/f9dffe6d349b5d5f79a6303c9930b584.png)

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！

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12631087/48cbb3f76d3fc678c7773c8ad19ec097.png)

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）

codex+火山引擎手搓AI投标工作台：把公开招标变成精准商机

人工智能

开发工具

后端

投标雷达系统整合火山引擎ADG社区资源，通过智能监控、商机筛选和证据链管理优化投标流程。系统采用结构化数据管理，分离候选标讯与正式商机，确保决策依据可靠。结合豆包搜索、DataPro等工具，实现标讯自动发现、企业信息核验和历史经验调用，提升投标效率与准确性。

上下文工程

数据处理

代码解释

数据库

Agent

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文章

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