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招标文件智能生成Agent【附带源码】

招标文件智能生成Agent【附带源码】

传统招标文件撰写依赖专业人员经验,耗时数天且标准不一,尤其在AI项目招标中,技术参数、评审标准、知识产权条款等专业内容易遗漏或不规范。本系统面向AI项目招标场景,采用7个Agent(需求解析Agent、招标公告撰写Agent、技术需求书撰写Agent、招标文件格式整理Agent、标的评审方案Agent、标的合同草案撰写Agent 和 汇总整合Agent)串行流水线协作模式,用户仅需输入一段话的建设需求,系统即可自动完成需求解析、招标公告、技术需求书、投标文件格式、评审办法、合同草案等全流程生成。通过智能化的需求结构化提取和跨板块一致性校验,确保招标文件的完整性和专业性,将传统数天的工作压缩至分钟级,大幅提升招标效率和质量。
作者:百度 谭文涛

面向AI项目招标场景的智能文件撰写系统,7个Agent串行流水线协作,自动生成完整招标文件。

系统架构

用户输入 → [需求解析] → [招标公告] → [技术需求书] → [投标文件格式] → [评审办法] → [合同草案] → [汇总整合] → 完整招标文件

Agent清单

#
Agent
职责
AI项目关注重点
1
需求解析
自由文本 → 结构化JSON
数据/算法/算力三要素提取
2
招标公告
生成招标公告
供应商AI案例要求、联合体规则
3
技术需求书
生成技术需求书(核心)
数据规范、算法指标、算力环境
4
投标文件格式
生成格式规范
技术架构自解释力、实施计划模板
5
评审办法
生成评审标准
技术参数权重(≥60%)、算法性能评分
6
合同草案
生成合同草案
知识产权归属、数据使用权、SLA
7
汇总整合
合并+一致性校验
跨板块指标一致性校验

快速开始

1. 安装依赖

pip install requests

2. 运行

# 默认使用百度千帆LLM
python3 main.py "某省政务服务平台大模型智能问答系统建设项目,预算500万元,要求支持政务领域知识图谱,响应时间不超过2秒,并发用户数不低于1000,项目周期12个月,知识产权归采购方所有"

# 切换到本地Ollama
python3 main.py --ollama "某省政务服务平台大模型智能问答系统建设项目,预算500万元,要求支持政务领域知识图谱,响应时间不超过2秒,并发用户数不低于1000,项目周期12个月,知识产权归采购方所有"

# 从文件读取需求描述
python3 main.py --file requirements.txt
python3 main.py --file 'docs/requirements.pdf'

# 查看帮助
python3 main.py help

3. 输出

所有输出保存在 output/ 目录:

文件
说明
bidding_document.md
完整招标文件(Markdown)
bidding_document.html
可视化报告(HTML)
structured_requirements.json
结构化需求(JSON)
01_招标公告.md

 ~ 05_合同草案.md
各板块独立文件
execution_stats.json
执行统计

配置

环境变量

# LLM后端选择
export LLM_PROVIDER=qianfan      # qianfan 或 ollama

# 千帆API
export QIANFAN_API_KEY=your_api_key
export QIANFAN_MODEL=ernie-x1-turbo-32k

# Ollama
export OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
export OLLAMA_MODEL=qwen2.5:7b

配置文件

修改 config.py 中的默认值。

项目结构

bidding-doc-generator/
├── main.py                      # 主入口
├── config.py                    # 全局配置
├── core/
│   ├── llm_client.py            # LLM调用(千帆+Ollama双后端)
│   ├── prompt_loader.py         # 提示词加载器
│   ├── orchestrator.py          # 串行流水线编排器
│   └── html_report.py           # HTML报告生成器
├── agents/
│   ├── base_agent.py            # Agent基类(提示词从MD加载)
│   ├── requirement_parser.py    # 需求解析Agent
│   ├── announcement_writer.py   # 招标公告Agent
│   ├── tech_spec_writer.py      # 技术需求书Agent
│   ├── bid_format_writer.py     # 投标文件格式Agent
│   ├── evaluation_writer.py     # 评审办法Agent
│   ├── contract_writer.py       # 合同草案Agent
│   └── integration_agent.py     # 汇总整合Agent
├── prompt/                      # 提示词目录(Markdown)
│   ├── requirement_parser.md
│   ├── announcement_writer.md
│   ├── tech_spec_writer.md
│   ├── bid_format_writer.md
│   ├── evaluation_writer.md
│   ├── contract_writer.md
│   └── integration_agent.md
├── output/                      # 输出目录
└── docs/
    └── design.md                # 设计文档

提示词管理

各Agent的提示词以Markdown文件形式存储在 prompt/ 目录,Agent初始化时自动加载。修改提示词只需编辑对应MD文件,无需改动代码。

LLM后端

后端
模型
认证
端点
百度千帆
ernie-x1-turbo-32k
bce-v3 API Key
/v2/chat/completions
本地Ollama
qwen2.5:7b
/v1/chat/completions

降级策略

每个Agent都内置规则引擎兜底模板,当LLM调用失败时自动降级,确保系统可用性。

项目源码

通过网盘分享的文件:bidding-doc-generator.zip

链接: https://pan.baidu.com/s/1ViRUFwKe9qadzxs3WN3PyQ?pwd=n6k8 提取码: n6k8 

–来自百度网盘超级会员v4的分享