软件架构师罗小东，多年架构和平台产品设计经验，目前在Agent场景落地结合中。
场景
这里是SaaS系统，主要针对多部门、多团队的场景。
这里针对于场景多个岗位角色，包括解决方案、项目标书、技术方案、规划设计等场景，前期在做项目管理、还有售前的时候，会比较多遇到，同时包括做架构时。
核心痛点：传统方案高度依赖个人经验，编写重复、质量不稳定、效率低、知识难以沉淀复用。
面向方案设计全流程场景，覆盖多岗位协同工作：
- 售前岗位：解决方案撰写、项目投标文件编制
- 方案岗位：技术方案、总体规划设计、可研报告
- 管理岗位：项目管理方案、培训体系方案、制度流程设计
- 架构岗位：技术架构规划、实施路径设计、交付方案
- ….
能覆盖的能力比较多，可以根据自己的业务进行场景挖掘和匹配，这个是前期沉淀使用的方案编写场景以及过程中的实践。
业务架构设计
构建【“知识 + AI 能力 + 流程工具 + 人工编辑”一体化】的方案智能生成与辅助设计体系，实现从需求输入到方案输出的全链路 AI 增强，提升方案质量、标准化程度与交付效率。
这里是AI驱动方案整体业务架构设计：
详细描述：
- 业务场景：解决方案、项目标书、技术方案、规划设计、培训方案、管理方案
- AI智能体能力：
- 内部知识库：企业内部知识库、网络搜索、方案模板、历史方案、标准模板、技术白皮书、制度规范
- 外部知识增强：行业政策、公开资料、竞品信息、领域知识
- AI能力插件：
- 网络搜索MCP: 结合网络搜索、搜索实时的信息、网站等
- 章节生成Skill：业务概述、技术架构、实施计划、风险管控、售后保障等
- 内容抽取Skill：从招标文件 / 需求文档自动提取关键指标、评分点、强制条款
- 二次编写：
- 章节重写、文档润色、修改、
- 章节续写、扩写、缩写、逻辑重组
- 内部文档分享、评审
- 业务流程与编排层：
- 需求解析 → 框架生成 → 章节填充 → 内容润色 → 合规校验 → 人工修订 → 定稿输出
- 任务拆解与自动分配：每个章节的编写则不同的SKILL结合编写
每个AI场景有不同的设计，这里针对的是方案文档类的解决方案，不同的业务场景根据MCP和SKILL进行能力的扩展。
集成效果
这里是集成效果，集成的是多Agent能力。
场景定义
根据不同的场景自定义知识库、SKILL还有MCP等工具，可以根据不同的场景建议不同的AI，这里是多AI的结合，可以根据不同的场景来匹配不同的AI。
一般定义好场景之后，直接使用即可，这样会降低使用门槛，比较高级的可以自定义切换AI，每个AI可以选择和匹配不同的知识库、还有SKILL，包括MCP，模型能力等。
这样每个不同的AI会实现不同的场景，比如售前的AI使用的是售前的知识库和SKILL，而技术的AI使用的是技术的知识库和SKILL …. 当然如果是教育场景，也可以建立AI老师。
另外一个是方案模板库，每个文档或者方案会有不同的模板，进行更精确的场景匹配。
这里配置一般只是一次配置即可，后续一般不会变动，前端直接使用即可。
使用方式
在使用的时候，直接上传需求或者对应的内容，然后输出方案的要求即可。内置角色模板（如需求分析专员、技术架构专员、实施方案专员等），按角色分工自动生成对应章节内容，支持多人并行协作与审阅流程。
AI在接收到需求之后，进行拆分、编写，过程可视化，用户在调整或提交资料后，文档处理与方案生成由后台异步任务执行，生成结果纳入统一任务管理平台，支持进度跟踪、重试、审计与统一检索。
支持针对指定章节或选中文本进行重新生成，用户可保留上下文或替换部分内容，快速迭代方案表述与技术细节。在重写时自动保持文档上下文与引用一致性。
生成后的方案支持在线编辑、实时保存与版本管理，最终可导出为Word并保持与原文档结构一致，便于交付与归档。
总结
针对传统方案编写过度依赖个人经验、重复劳动多、质量参差、知识难以复用等痛点，搭建 “知识 + AI 能力 + 流程工具 + 人工编辑” 一体化智能方案生成体系。
体系整合内外部知识库与 AI 插件能力，覆盖需求解析、框架生成、内容润色到合规定稿的全流程，通过多 Agent 协同实现分角色、分章节智能编写。
上面是目前的一些AI+方案实践经验，这里也是期望给一些朋友参考。