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SpecLens · 海外产品合规审查智能体

产品比选 × 合规审核 · Agent 工作流设计文档(Demo 阶段)

海外艺术供应项目产品比选 — Agent 工作流设计

SpecLens → getsignify 两段式串联 | 基于截图工作流的产品定位、用户分析与扣子(Coze)落地设计


一、产品定位

1.1 一句话定位

面向海外艺术供应项目的产品比选与合规审核 AI Agent 工作流,将「多厂家产品比选」与「合规审核」两段工作串联,实现从厂家资料到 MAS 审批材料的一站式自动化处理。

1.2 产品名称

1.3 核心价值主张

价值维度 传统方式 本工作流
资料处理 人工下载、阅读、摘录,格式不统一 多格式文档自动解析,参数结构化提取
比选对比 Excel 手动整理,来源难追溯 统一矩阵自动归一化,每个值标注来源页码
评分决策 主观判断,标准不透明 6 维度量化评分 + 推荐理由,可审计
合规检查 逐条对照规范,容易遗漏 AI 自动生成检查清单并逐条核查
审批材料 人工编制,格式要求严格 按 UN 文档编码体系自动生成 MAS 提交文件
责任追溯 口头确认,留痕困难 AI 生成 → 人审核确认,全程来源可追溯

1.4 目标行业与场景

核心领域:海外艺术供应项目——为海外项目采购艺术装饰材料(如软膜天花、装饰面板、艺术灯具等),需要从多家国内外厂家中比选并完成合规审核。

典型使用场景

  1. 海外项目艺术材料选型:从多家厂家资料中快速比选出最优方案(如软膜天花比选)。
  2. 进口材料合规准入:核查进口艺术装饰材料是否符合项目所在国/国际规范(CE 指令、UN 要求等)。
  3. 招标前技术评审:生成标准化技术评分表和合规预审报告。
  4. 既有供应商年度复审:复核已选型产品是否仍满足最新规范要求。
  5. 重大项目 MAS 审批:自动生成符合 UN 文档编码体系的审批材料。

1.5 商业模式假设(待确认)


二、用户分析

2.1 用户角色地图

角色 主要职责 在本工作流中的位置 核心诉求
采购经理 / 供应链专员 收集海外厂家资料、组织比选、控制成本 阶段一输入端、阶段一审核人 快速整理资料、降低比价工作量、有据可依
艺术设计师 / 技术工程师 确定材料技术规格、审核参数匹配度 阶段一审核人、阶段二输入提供者 避免参数遗漏、技术风险可控
合规专员 / 认证负责人 核对规范符合性、准备审批材料 阶段二核心用户、阶段二审核人 检查项不遗漏、审批材料一次过
项目负责人 / 审批负责人 最终选型拍板、承担项目责任 两阶段最终审核人 结论可靠、责任清晰、可追溯
海外厂家 / 供应商(外部) 提供报价单、技术数据表、认证证书 文档来源方 希望资料被准确理解、减少反复补充

2.2 用户痛点

阶段一:产品比选痛点

  1. 资料格式混乱:海外厂家资料可能是 PDF、Excel、扫描件、邮件正文,且可能涉及多语言(英文、当地语言),信息散落在不同位置。
  2. 参数口径不一致:不同厂家对同一参数的表达方式不同(如材料厚度 mm vs mil,功率 kW vs W,阻燃等级标准体系不同),难以直接对比。
  3. 手动比对效率低:多个厂家、几十项参数,人工整理表格耗时数小时甚至数天。
  4. 评分标准不透明:不同人评分结果差异大,缺乏统一标准和可追溯理由。
  5. 决策留痕不足:为什么选 A 不选 B,往往只有口头结论,后期审计困难。

阶段二:合规审核痛点

  1. 规范文件多且更新快:项目所在国设计规范、CE 指令、UN 要求等,条文数量庞大,且海外项目涉及多国规范体系。
  2. 检查项容易遗漏:人工阅读规范容易漏掉某些条款,导致审批被退回。
  3. 合规判断主观性强:「满足」与「基本满足」之间界限模糊,需要统一判定标准。
  4. 审批材料编制繁琐:MAS 文件有严格的编码体系和格式要求,手动编制易出错。
  5. 跨阶段信息断层:比选阶段确定的参数,合规阶段需要重新录入,容易出错。

2.3 用户故事


三、扣子(Coze)工作流设计

3.1 整体架构

推荐在扣子里搭建 1 个主工作流 + 2 个子工作流

这样做的好处:

  1. 两个阶段可以独立测试和迭代。
  2. 阶段一可以单独作为一个「产品比选」工具使用。
  3. 阶段二也可以接收人工录入的产品参数,不依赖阶段一。

反思检测层(Reflection Layer)

每个关键 Agent 节点之后,均插入一个反思检测节点——类似于客服质检器的思路,由独立 LLM 调用检查上一节点的输出是否安全、准确、可交付,再决定是否放行到人工审核。

核心逻辑:

AI 生成 → 反思检测 → ┌─ pass:放行,进入下一节点
                     ├─ revise:自动退回重生成(附带修改指令)
                     ├─ flag_for_human:标记问题,直接进入人工审核
                     └─ fallback:降级处理,提示用户介入

反思检测节点输出格式(统一 JSON):

{
  "action": "pass | revise | flag_for_human | fallback",
  "issues": ["问题1", "问题2"],
  "revise_instruction": "如果 action=revise,说明应如何修改;否则为空",
  "confidence": 0.0 ~ 1.0
}
用户输入
   │
   ▼
┌──────────────────────┐
│     主工作流入口      │
│    接收厂家资料       │
└─────────┬────────────┘
          │
          ▼
┌──────────────────────┐         输出:选定产品 + 关键参数清单
│      子工作流 A       │ ──────────────────────────────────┐
│  SpecLens 产品比选    │                                    │
│  ┌─────────────────┐ │                                    │
│  │ AI 生成节点      │ │                                    │
│  │ ↓               │ │                                    │
│  │ ◆ 反思检测节点  │ │  ← 每个关键 Agent 后都有自检        │
│  │ ↓               │ │                                    │
│  │ 人工审核确认    │ │                                    │
│  └─────────────────┘ │                                    │
└──────────────────────┘                                    │
          │ 用户确认后进入阶段二                              │
          ▼                                                 │
┌──────────────────────┐         输出:合规审核报告 + MAS 提交文件
│      子工作流 B       │ ◄──────────────────────────────────┘
│  getsignify 合规审核  │
│  ┌─────────────────┐ │
│  │ AI 生成节点      │ │
│  │ ↓               │ │
│  │ ◆ 反思检测节点  │ │  ← 合规核查、MAS 生成后自检
│  │ ↓               │ │
│  │ 人工审核确认    │ │
│  └─────────────────┘ │
└──────────────────────┘

3.2 子工作流 A:SpecLens 产品比选

输入

节点设计

节点编号 节点名称 类型 功能说明 输出
A-1 接收厂家资料 输入节点 支持多文件上传,自动识别文件类型 文件列表(文件名、类型、大小)
A-2 文档解析 插件/代码节点 PDF 转文本、Excel 转结构化数据、邮件 OCR 原始文本 + 结构化表格
A-3 参数提取 Agent 大模型节点 按产品维度逐项提取:材质、厚度、防火等级、电气参数、认证、价格等 每家厂家的参数 JSON
A-3V ◆ 参数提取反思检测 大模型节点 检查提取结果是否编造信息、是否与原文一致、缺失字段是否标记 null 检测结果 JSON(pass/revise/flag)
A-4 参数归一化 代码/大模型节点 统一单位、统一字段名、处理缺失值、标注来源页码 标准化参数表
A-5 评分排序 Agent 大模型节点 按 6 维度评分 + 给出推荐理由 评分表 + 推荐排序
A-5V ◆ 评分排序反思检测 大模型节点 检查评分是否有逻辑矛盾、权重计算是否正确、推荐理由是否支撑结论 检测结果 JSON(pass/revise/flag)
A-6 人工审核确认 中断/等待节点 用户逐条审 Agent 输出,可修改参数、调整评分 用户确认后的选型结果
A-7 输出选定产品 输出节点 生成「软膜天花比选表完成态」 结构化选型报告

关键设计要点

A-3 参数提取 Agent 提示词框架

你是一名海外艺术供应项目的资料解析专家。请从以下厂家文档中提取产品关键参数,输出为 JSON。

需要提取的字段(若文档中未提及,请填 null,不要编造):
- 厂家名称
- 产品型号 / 产品名称
- 材质 / 材料
- 厚度(统一转换为 mm,标注原值和单位)
- 幅宽 / 尺寸规格
- 防火阻燃等级(如 B1、M1、Class A 等,标注标准体系)
- 透光率 / 光学参数(如适用)
- 电气参数(功率 kW、点数/通道数、通信协议,如产品含照明/控制系统)
- 认证状态(CE / UL / CCC 等,列出证书编号和有效期)
- 价格(标注币种和是否含税、含运费)
- 质保期限
- 交货周期 / 国际物流方式

要求:
1. 每个字段都要标注来源页码或章节。
2. 如果同一参数在文档中多处出现且不一致,请列出并标记「待确认」。
3. 不要推断未明确写出的信息。
4. 若资料为非中文,请保留原文关键术语并附中文翻译。

A-4 归一化对比表数据结构

{
  "project_name": "海外艺术供应项目 - 软膜天花比选",
  "vendors": [
    {
      "vendor_name": "厂家A",
      "product_model": "Model-X1",
      "parameters": {
        "material": { "value": "PVC软膜", "source": "技术数据表第2页", "raw": "PVC stretch film" },
        "thickness_mm": { "value": 0.18, "unit": "mm", "source": "技术数据表第3页", "raw": "0.18mm" },
        "fire_rating": { "value": "B1", "standard": "GB8624", "source": "认证证书", "raw": "B1级阻燃" },
        "power_kw": { "value": 1.5, "unit": "kW", "source": "技术数据表第3页", "raw": "1500W" },
        "points": { "value": 32, "source": "报价单第1页", "raw": "32点" },
        "protocol": { "value": "Modbus RTU", "source": "产品手册第5页", "raw": "Modbus RTU" },
        "certification": { "value": ["CE", "CCC"], "source": "认证证书", "raw": "CE/CCC" },
        "price": { "value": 12000, "currency": "CNY", "tax_included": true, "freight_included": false, "source": "报价单第1页" }
      }
    }
  ]
}

A-5 评分维度建议(6 维度,可根据艺术供应项目调整权重):

  1. 技术符合度(25%):是否满足项目技术规格(材料性能、电气参数等)。
  2. 价格竞争力(20%):性价比,含国际运费和关税后的综合成本。
  3. 认证完整性(15%):是否具备全部必要认证(CE、防火阻燃等)。
  4. 供货能力(15%):交货周期、国际物流、库存、海外服务网络。
  5. 设计与品质(15%):材料质感、外观一致性、样板质量、品牌口碑。
  6. 文档完整度(10%):资料是否齐全、清晰、可追溯。

A-3V 参数提取反思检测 Agent 提示词框架

你是海外艺术供应项目产品比选的参数质检器。

你的任务不是提取参数,而是检查上一节点提取的参数是否准确、可交付。

请根据以下信息进行检查:
- 厂家原始文档(解析后文本):{{raw_text}}
- 提取的参数 JSON:{{extracted_params}}

重点检查:

1. 是否编造了文档中不存在的信息
   例如:文档未提及防火等级,却填了 B1;文档未提及价格,却填了具体金额

2. 参数值是否与原文一致
   例如:原文写 0.2mm,提取为 0.18mm;原文写 EUR,提取为 CNY

3. 缺失字段是否正确标记为 null
   例如:文档中未提及透光率,应填 null,而不是猜测一个值

4. 来源标注是否准确
   例如:标注来源为"技术数据表第3页",但该页实际无此信息

5. 多语言术语翻译是否准确
   例如:原文 "fire retardant" 翻译为"防火阻燃"而非"火灾 retardant"

只输出 JSON,不要输出解释性文本。

输出格式:
{
  "action": "pass | revise | flag_for_human | fallback",
  "issues": ["问题1", "问题2"],
  "revise_instruction": "如果需要重写,说明应该如何改;否则为空",
  "confidence": 0.0 ~ 1.0
}

A-5V 评分排序反思检测 Agent 提示词框架

你是海外艺术供应项目产品比选的评分质检器。

你的任务不是评分,而是检查上一节点的评分结果是否合理、可交付。

请根据以下信息进行检查:
- 厂家标准化参数表:{{normalized_params}}
- 评分结果:{{scoring_result}}
- 评分维度与权重:{{scoring_criteria}}

重点检查:

1. 评分是否有逻辑矛盾
   例如:厂家A价格最高但价格维度得分也最高;厂家B认证缺失但认证维度得满分

2. 权重计算是否正确
   例如:各维度分数 × 权重之和是否等于总分;权重是否加总为100%

3. 推荐理由是否支撑推荐结论
   例如:推荐厂家A但理由中列出的优势都属于厂家B;推荐理由与评分排序矛盾

4. 是否有过度承诺或主观断言
   例如:"肯定是最优选择"、"绝对不会出问题"、"一定比其他家好"

5. 评分是否考虑了关键否决因素
   例如:厂家缺少必要认证(如 CE),但总分仍然排第一,未做一票否决处理

只输出 JSON,不要输出解释性文本。

输出格式:
{
  "action": "pass | revise | flag_for_human | fallback",
  "issues": ["问题1", "问题2"],
  "revise_instruction": "如果需要重写,说明应该如何改;否则为空",
  "confidence": 0.0 ~ 1.0
}

A-6 人工审核节点设计


3.3 子工作流 B:getsignify 合规审核

输入

节点设计

节点编号 节点名称 类型 功能说明 输出
B-1 导入选定产品参数 输入节点 自动读取阶段一输出,允许用户补充技术文件 产品参数包
B-2 上传适用规范文件 输入节点 上传一个或多个规范文件 规范文本列表
B-3 检查清单生成 Agent 大模型节点 基于规范文件拆解逐条检查项 检查清单(规范条款 → 检查项)
B-3V ◆ 检查清单反思检测 大模型节点 检查清单是否覆盖规范全部关键条款、是否有遗漏或重复、粒度是否可操作 检测结果 JSON
B-4 逐条合规核查 Agent 大模型节点 产品参数 vs 规范条目,标记通过/不通过/待确认 合规核查表
B-4V ◆ 合规核查反思检测 大模型节点 检查判定是否与产品参数一致、是否过度推断、是否有矛盾判定、待确认项是否标注 检测结果 JSON
B-5 MAS 材料生成 Agent 大模型节点 按 UN 文档编码体系生成正式提交文件 MAS 文件草稿
B-5V ◆ MAS 材料反思检测 大模型节点 检查文件是否包含所有必要章节、合规结论是否与核查表一致、证据索引是否完整 检测结果 JSON
B-6 人工审核确认 中断/等待节点 合规工程师审核核查结果和 MAS 文件 确认后的合规报告
B-7 输出合规报告 输出节点 生成「R-RPN-TA-6-32 MAS 完成态」 合规审核报告 + MAS 提交文件

关键设计要点

B-3 检查清单生成 Agent 提示词框架

你是一名海外艺术供应项目的合规审核专家。请根据以下适用规范文件,生成一份逐条检查清单。

适用规范可能包括:项目所在国设计规范、CE 指令、UN 要求、防火阻燃标准等。

要求:
1. 每条检查项必须包含:规范来源(文件名+条款号)、检查内容、判定标准、所需证据。
2. 检查项粒度要细到可以直接与产品参数对比。
3. 如果规范条款存在引用关系,请展开到最底层可操作条目。
4. 输出为结构化列表,便于后续逐条核查。

输出格式示例:
- 检查项编号:CL-001
- 来源规范:CE指令 2014/35/EU  Annex I 第2.1条
- 检查内容:额定电压是否覆盖项目要求
- 判定标准:额定电压 ≥ 项目要求电压
- 所需证据:产品铭牌参数 / 技术数据表

B-3V 检查清单反思检测 Agent 提示词框架

你是海外艺术供应项目合规审核的检查清单质检器。

你的任务不是生成检查清单,而是检查上一节点生成的检查清单是否完整、可操作。

请根据以下信息进行检查:
- 适用规范文件(解析后文本):{{regulation_text}}
- 生成的检查清单:{{checklist}}

重点检查:

1. 是否遗漏了规范中的关键条款
   例如:规范中有防火等级要求,但检查清单中没有对应检查项

2. 检查项粒度是否可操作
   例如:检查项写"符合电气安全要求"过于笼统,无法直接与产品参数对比

3. 是否有重复或冲突的检查项
   例如:两条检查项内容相同但编号不同;两条检查项判定标准互相矛盾

4. 来源标注是否准确
   例如:标注来源为"CE指令 Annex I 第2.1条",但该条款实际内容与检查项不符

5. 是否覆盖了产品类型特有的合规要求
   例如:软膜天花产品应包含防火阻燃、材料环保、电气安全(如含照明)等维度

只输出 JSON,不要输出解释性文本。

输出格式:
{
  "action": "pass | revise | flag_for_human | fallback",
  "issues": ["问题1", "问题2"],
  "revise_instruction": "如果需要重写,说明应该如何改;否则为空",
  "confidence": 0.0 ~ 1.0
}

B-4 逐条合规核查 Agent 提示词框架

你是一名海外艺术供应项目的合规审核专家。请根据以下产品参数和检查清单,逐条判定合规状态。

判定结果只能是以下三种之一:
- 通过:产品参数明确满足规范要求,且有证据支持。
- 不通过:产品参数明确不满足规范要求,或缺少关键证据。
- 待确认:信息不足或存在歧义,需要人工进一步核实。

每条判定必须包含:
1. 检查项编号
2. 判定结果
3. 判定依据(引用产品参数和规范条款)
4. 证据来源(文件名、页码、截图位置)
5. 若「不通过」或「待确认」,需说明风险点和补充材料建议。

注意:不要过度推断。如果规范要求的内容在产品资料中未明确体现,必须标记为「待确认」。

B-4V 合规核查反思检测 Agent 提示词框架

你是海外艺术供应项目合规审核的核查结果质检器。

你的任务不是做合规判定,而是检查上一节点的核查结果是否准确、可交付。

请根据以下信息进行检查:
- 产品参数包:{{product_params}}
- 检查清单:{{checklist}}
- 合规核查结果:{{compliance_result}}

重点检查:

1. 判定是否与产品参数一致
   例如:产品参数显示防火等级 B1,规范要求 Class A,核查结果却标记为「通过」

2. 是否过度推断
   例如:产品资料未提及某参数,核查结果却标记为「通过」而非「待确认」

3. 是否有矛盾判定
   例如:同一参数在不同检查项中判定结果矛盾(一个通过,一个不通过)

4. 「不通过」和「待确认」项是否有风险说明和补充建议
   例如:标记「不通过」但未说明风险点;标记「待确认」但未说明需要补充什么材料

5. 是否存在应转人工的情况
   以下情况必须 flag_for_human:
   - 关键合规项判定为「不通过」(如防火等级、CE 认证缺失)
   - 多项(≥3)判定为「待确认」,合规风险不可控
   - 产品参数与规范要求存在重大偏差

只输出 JSON,不要输出解释性文本。

输出格式:
{
  "action": "pass | revise | flag_for_human | fallback",
  "issues": ["问题1", "问题2"],
  "revise_instruction": "如果需要重写,说明应该如何改;否则为空",
  "confidence": 0.0 ~ 1.0
}

B-5 MAS 材料生成 Agent 提示词框架

你是一名海外艺术供应项目的 MAS(Material Approval Submission)文件编制专家。请根据以下合规审核结果,按 UN 文档编码体系生成正式提交文件。

输入:
- 选定产品参数
- 合规核查表
- 相关证据文件清单

输出要求:
1. 文件编号格式:R-RPN-TA-6-32(可根据项目调整)。
2. 包含章节:产品描述、技术参数、适用规范、合规性声明、证据索引、审批签字页。
3. 每个合规结论都要有对应的证据索引。
4. 对于「不通过」和「待确认」项,需在风险说明中明确处理建议。
5. 输出为可直接打印/提交的 Word/PDF 格式文本。

B-5V MAS 材料反思检测 Agent 提示词框架

你是海外艺术供应项目 MAS 审批材料的质检器。

你的任务不是生成 MAS 文件,而是检查上一节点生成的 MAS 文件草稿是否完整、准确、可提交。

请根据以下信息进行检查:
- 选定产品参数:{{product_params}}
- 合规核查表:{{compliance_result}}
- MAS 文件草稿:{{mas_draft}}

重点检查:

1. 是否包含所有必要章节
   必须包含:产品描述、技术参数、适用规范、合规性声明、证据索引、审批签字页
   例如:缺少证据索引章节,或审批签字页为空

2. 合规结论是否与核查表一致
   例如:核查表中某项为「不通过」,但 MAS 文件中写为「符合要求」;核查表中有「待确认」项但 MAS 文件未提及

3. 证据索引是否完整
   例如:MAS 文件中引用了某份测试报告,但证据索引表中未列出该报告;证据索引中的文件名与实际文件不匹配

4. 编码格式是否正确
   例如:文件编号格式不是 R-RPN-TA-6-32;章节编号不连续或格式错误

5. 是否有过度承诺或绝对化表述
   例如:「完全符合所有规范」、「绝对没有合规风险」、「保证通过审批」

6. 「不通过」和「待确认」项是否有处理建议
   例如:MAS 文件中列出了不通过项,但未给出风险说明或处理方案

只输出 JSON,不要输出解释性文本。

输出格式:
{
  "action": "pass | revise | flag_for_human | fallback",
  "issues": ["问题1", "问题2"],
  "revise_instruction": "如果需要重写,说明应该如何改;否则为空",
  "confidence": 0.0 ~ 1.0
}

B-6 人工审核节点设计


3.4 主串联工作流

节点编号 节点名称 功能说明
M-1 用户触发 用户选择「启动选型合规流程」
M-2 上传厂家资料 调用文件上传组件
M-3 调用 SpecLens 子工作流 执行阶段一,输出选型结果
M-4 用户确认选型 等待用户审核并确认
M-5 调用 getsignify 子工作流 将选型结果自动传入阶段二
M-6 用户确认合规结果 等待用户审核并确认
M-7 输出最终交付物 输出比选表 + 合规报告 + MAS 文件

3.5 数据流转设计

{
  "stage1_output": {
    "selected_vendor": "厂家A",
    "selected_model": "Model-X1",
    "key_parameters": { /* 标准化参数 */ },
    "selection_reason": "技术符合度最高,价格适中",
    "comparison_table_url": "...",
    "evidence_files": ["..."]
  },
  "stage2_output": {
    "compliance_checklist": [ /* 检查清单 */ ],
    "compliance_result": { "通过": 18, "不通过": 1, "待确认": 2 },
    "compliance_report_url": "...",
    "mas_document_url": "..."
  }
}

四、关键设计原则与异常处理

4.1 关键设计原则

  1. 阶段一输出 = 阶段二输入:两个子工作流之间的数据结构必须严格对齐,避免二次录入。
  2. AI 生成 → 反思检测 → 人工审核确认:三道关卡保证质量。每个关键 Agent 后都有独立反思检测节点,先 AI 自检再交给人工,减少人工审核负担。
  3. 反思检测节点与生成节点独立:检测节点使用不同的 LLM 调用,不复用生成节点的上下文,避免"自己检查自己"的盲区。
  4. 全程来源可追溯:每个参数、每条判定都必须标注来源文件和页码。
  5. 不确定即待确认:AI 不强行推断,避免合规风险。反思检测节点重点抓"过度推断"和"编造信息"。
  6. 子工作流可独立运行:阶段一可单独作为比选工具;阶段二可接收手动录入的产品参数。

4.2 异常处理设计

异常场景 处理策略
文档解析失败(扫描件模糊) 提示用户重新上传或手动输入关键参数
参数提取结果存在冲突 A-3V 反思检测标记 revise,退回 A-3 重新提取
反思检测判定 revise 自动退回生成节点重试(最多 2 次),超过则 flag_for_human
反思检测判定 flag_for_human 跳过自动流程,直接进入人工审核并附带 issues 清单
评分出现逻辑矛盾 A-5V 反思检测标记 revise,退回 A-5 重新评分
规范文件无法识别 提示用户转换为文本/PDF 后重试
检查清单与产品类型不匹配 B-3V 反思检测提示用户补充规范适用范围
合规核查出现过度推断 B-4V 反思检测标记 revise,退回 B-4 重新核查
MAS 文件缺少关键章节 B-5V 反思检测标记 revise,退回 B-5 重新生成
合规核查出现大量「不通过」 B-4V 反思检测标记 flag_for_human,暂停生成 MAS
用户长期未审核 发送提醒消息,支持保存草稿

4.3 来源追溯机制


五、扣子搭建实施建议

5.1 推荐使用的扣子能力

能力 用途
工作流 搭建主工作流和两个子工作流
大模型节点 参数提取、评分、合规核查、MAS 生成
大模型节点(质检角色) 反思检测节点——使用不同 system prompt 扮演质检器,独立检查生成节点输出
条件判断节点 根据反思检测的 action(pass/revise/flag)决定流转方向
知识库 存储常用规范文件、评分标准、UN 文档编码模板
插件 PDF 解析、Excel 解析、OCR、邮件解析
卡片/消息 输出可编辑的对比表和合规核查表,附带反思检测的 issues 清单
变量 在不同节点间传递产品参数、审核状态和反思检测结果
中断节点 实现人工审核确认

5.2 搭建优先级建议

建议按以下优先级分阶段搭建:

  1. MVP 阶段:先做阶段一的「单厂家参数提取 + 多厂家对比表 + 人工审核」。
  2. 扩展阶段:加入 6 维度评分排序、阶段一反思检测节点(A-3V、A-5V)和阶段二合规检查清单生成。
  3. 完整阶段:加入逐条合规核查、合规反思检测(B-3V、B-4V)、MAS 材料生成及反思检测(B-5V)、最终报告输出。
  4. 优化阶段:接入企业知识库、优化提示词、调整反思检测的 confidence 阈值、增加异常处理和追溯能力。

5.3 需要用户确认的问题

为了更精确地设计工作流,建议确认以下问题:

  1. 产品类型范围:「软膜天花」是一个示例还是主要产品?海外艺术供应项目典型产品还有哪些(如艺术灯具、装饰面板、雕塑材料等)?
  2. 规范来源:CE 指令、UN 要求等是否已整理成标准规范库?项目所在国是否有本地规范需纳入?
  3. 评分维度:6 维度评分是否需要根据艺术供应项目调整权重(如设计美学、材料质感等维度)?
  4. MAS 文件:R-RPN-TA-6-32 是企业内部编号还是客户/项目编号?是否有固定模板?
  5. 多语言处理:海外厂家资料是否涉及多语言?需要 AI 翻译还是只提取关键参数?
  6. 使用入口:用户通过对话触发还是通过企业系统集成触发?
  7. 数据安全:厂家资料和产品参数是否涉及商业机密,是否需要私有化部署?

六、后续可交付物建议

  1. PRD 文档:按标准结构输出完整产品需求文档。
  2. 提示词库:每个 Agent 节点的完整提示词。
  3. 数据结构规范:阶段一和阶段二之间的 JSON Schema。
  4. 扣子工作流配置文件:导出可直接导入扣子的工作流。
  5. 测试用例集:覆盖正常流程、异常流程和边界场景。

文档生成时间:2026-08-12