我在AI驱动方案设计体系构建及实践

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：

  1. 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
  2. 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
  3. 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。

我在AI项目助理设计方案及实践

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。

场景描述

这里针对的主要是开发过程中的痛点做的Agent助理设计方案，也是前期团队一直在使用的方式。

开发团队每周/每日需耗费大量时间整理项目进展、梳理开发内容、排查项目风险、项目整体复盘、撰写工作周报这些会比较耗时，有些情况下甚至需要半天来整理这些内容。

过程容易出现内容遗漏、问题反馈不及时、数据统计不精准；难以快速把控整体、技术债务风险，缺乏科学健康度评估依据（经验），管理与项目推进效率受限。

这里的AI助理就是针对于上面的解决方案，针对于不同的业务场景，每个设计师有不同的设计，我有我思。

整体业务架构

下面是整个Agent助理的业务集成设计，从下往上设计：

详细描述如下：

  1. 项目环境：单项目、多项目、代码仓库、团队组织
  2. 项目过程：周报、日报、风险、团队管理、项目进度、培训(技术/业务)、帮带管理、任务安排
  3. Agent助理：AI整理周/日报、AI工作安排、AI风险识别、AI培训方案、AI项目复盘、AI培训计划、AI技术方案

针对角色的AI赋能场景，可以结合的内容很多，这里只是列举几个场景：

  • 项目助理：AI 自动汇总整理日报周报、同步项目进度、梳理基础事项，替代人工统计、文案编写与日常事务跟进。
  • 技术组长：AI 辅助识别项目风险、编排团队任务、生成技术方案、制定培训计划并完成阶段性项目复盘。
  • 开发人员：AI 自动生成工作日报周报、拆解分配开发任务、推送学习资料，减少文案负担，聚焦代码开发。
  • ….

集成效果

这里做一个闭环的形成，做的简单场景演示，针对于开发过程中的演示，实现过程的周日报整理：

  • 获取项目周日报整理，对项目过程文档编写进行减负；
  • 自动提取本周开发内容，任务管理工具及开发日志，自动抓取本周核心开发内容，无需手动录入以减少重复工作量。
  • 识别问题、风险、阻塞点，还有个人的工作计划安排参考。
  • 自动汇总成果与计划

以下为集成效果：

下面这个是通过整个项目的复盘还有后期的进一步评估和分析集成，类似于数据挖掘一样的。

  • 分析项目情况分析，包括团队、工作安排、人员等情况进行综合分析；
  • 项目健康评分，团队还有工作安排的合理性进行评估等；
  • 技术债务风险，后期遗留的项目风险点还有过程遗留的未完成的进一步的评估；
  • 团队管理指导，针对于项目情况，可针对性定制团队的培训计划（团队的成长计划）

以下为集成效果:

每个场景都可以，直接生成可发送飞书文档，或者整理成Excel文档下载。

总结

本方案围绕研发团队项目管理痛点，设计落地 AI 项目助理 Agent 体系。

依托多项目、代码仓库等底层环境，覆盖日报周报、风险管控、任务管理、团队培养等全流程场景，针对不同角色实现差异化 AI 赋能。通过自动抓取研发数据、智能内容汇总、风险识别与项目健康度评估，全面提升研发管理效率与团队协作水平。

上面是目前的一些AI+项目实践经验，这里也是期望给一些朋友参考。