产品定位

「 百度伐谋·产业决策智能体 」是一套面向复杂产业场景的 AI 决策优化系统，聚焦于生产排程、物流调度、需求预测、工艺优化等高复杂度业务问题。在这类场景中，复杂约束与动态变化的环境往往使决策过程充满不确定性。通过聚焦于决策方案的持续推演与优化，伐谋产业决策智能体不仅能够理解问题本身，还能够围绕业务目标、约束条件以及实时变化的环境，持续生成、评估并迭代方案，从而在大规模解空间中不断靠近更优结果。

产品核心理念

1. 从工具时代，迈向决策协同时代

传统软件系统更多承担 “执行工具” 的角色，其核心目标通常是完成固定流程或输出静态结果。但在真实业务环境中，决策过程往往会随着数据、约束条件与业务目标的变化不断调整。因此，企业真正需要的，并不仅仅是一个能够完成计算的系统，而是一个能够持续参与决策过程的协作型智能体。伐谋产业决策智能体希望扮演的，正是这样的角色。在任务执行过程中，系统能够围绕业务目标持续展开探索，并根据中间结果动态调整优化方向。不仅关注最终结果本身，也关注结果形成过程中的策略演化与路径选择。这种能力，使伐谋产业决策智能体能够更深度地参与复杂业务场景中的长期优化与持续决策过程。

2. 让决策持续进化

真实产业场景中的复杂问题，往往并不存在一次性即可得到的标准答案。以生产排程为例，企业不仅需要考虑订单交期，还需要同时平衡设备利用率、换型成本、人力资源以及实时生产状态；而在物流调度场景中，则需要在运输成本、配送时效、车辆容量与动态路况之间持续权衡。这类问题的难点，并不在于 “计算出一个答案”，而在于如何在复杂约束与动态变化环境中，持续寻找更优解。基于这一特点，伐谋产业决策智能体构建了一套以“生成—评估—迭代”为核心的推演机制。系统会围绕目标不断生成候选方案，并通过动态评估与持续优化逐步缩小搜索范围，在复杂解空间中持续靠近更优结果。相比一次性求解，伐谋产业决策智能体更强调复杂决策过程中的持续优化能力。

产品核心能力

1. 自然语言驱动复杂优化

传统优化系统依赖专业算法团队，业务人员与算法系统之间的理解断层普遍存在。百度伐谋·产业决策智能体将复杂优化转化为对话式交互：用户直接描述业务目标、约束条件、优先级与关键指标，系统自动完成问题解析、需求澄清、目标识别和推演任务构建，让业务专家直接参与优化过程，无需依赖算法中间层。

2. 多路径并行探索能力

面对复杂问题，系统同时从多个方向展开探索，对候选方案并行生成与动态评估，在过程中持续调整优化策略。这一机制避免过早陷入局部最优，提升复杂场景下的全局搜索能力。

3. 深度演化能力

百度伐谋·产业决策智能体在任务执行过程中持续评估方案质量，自动尝试新的搜索路径，动态修正优化策略，在多轮迭代中不断改进结果。在动态变化的环境中，系统保持持续的搜索与演化能力。

4. 人机协同控制能力

在复杂业务场景中，很多关键决策依然需要结合业务经验与现实判断。因此，伐谋产业决策智能体在设计上始终强调人机协同。用户可以在任务执行过程中持续调整目标与约束条件，补充新的业务信息，并在关键阶段介入优化过程。系统也会根据新的输入持续进行推演与调整，而不是被固定逻辑所限制。这种协同模式，使 AI 能够真正成为业务专家的决策辅助系统，而不是一个完全脱离业务语境的黑盒工具。

5. 可视化协同分析能力

复杂优化问题需要通过多种方式帮助用户理解。伐谋产业决策智能体提供可视化形式呈现推演结果。目前，系统重点探索的可视化方向包括甘特排程图、物流地图、参数优化分析、需求预测分析等。整体可视化设计强调结果可理解、推演过程透明，以及业务专家能够持续介入，从而帮助用户更直观地理解当前方案及后续优化方向。

6. 企业级稳定与安全能力

伐谋产业决策智能体支持企业级复杂任务运行环境，具备分布式稳定运行能力、多任务并发能力、企业级数据安全保障能力以及权限与隔离机制。

使用流程

「 百度伐谋·产业决策智能体 」整体分为配置阶段、执行阶段与完成阶段。系统会先完成任务理解、数据读取、需求澄清与优化策略配置，随后进入持续生成、评估、调整与迭代优化的循环推演过程，最终输出可执行的优化方案与可视化结果。

从用户实际使用流程的角度，百度伐谋·产业决策智能体进一步将复杂的问题求解过程拆解为四个清晰步骤，用户无需任何技术背景，即可完成从问题输入到最优答案获取的完整闭环。

第一步：创建任务

1. 新建会话

进入系统主界面后，直接在对话框输入需求，即可开启本次问题求解流程。

2. 上传相关文件

若问题涉及具体数据、文档或历史材料，可在此步骤上传文件。系统支持点击上传、拖拽上传，以及直接粘贴 CSV 文本内容。

当前支持的文件类型包括：

• 数据类：Excel (.xlsx / .xls）、CSV (.csv）
• 文档类：PDF (.pdf）、Word (.doc / .docx）、Markdown (.md）、TXT (.txt）
• 图片类：PNG (.png）、JPG (.jpg / .jpeg）、BMP (.bmp），用于表格扫描与 OCR 识别

上传限制会根据用户版本动态调整：

同时：

• 单次任务最多支持上传 20 个文件
• 单任务总存储空间上限为 500MB
• 超出文件数量或存储限制时，系统会自动提示并限制继续上传

在真实业务场景中，一个完整任务通常会涉及订单表、设备表、工艺路线、库存数据、班次计划、历史日志等多个文件，系统支持对多文件内容进行统一解析与关联理解。上传过程中，系统会实时展示上传与解析状态，包括上传进度、解析状态、预估剩余时间等。如遇格式不兼容、文件过大或存储超限等情况，系统会自动给出对应提示。上传完成后，可通过文件预览卡片查看文件名称、大小、上传时间，并支持移除或替换文件。

3. 描述你的问题

在输入框中用自然语言描述你希望解决的问题。无需遵循特定格式，直接说明背景与诉求即可。描述质量越高，澄清轮次越少。建议包含以下要素：

• 背景：这个问题的来龙去脉是什么？
• 目标：你希望得到什么形式的答案？（结论、对比分析、可执行建议等）
• 约束：有哪些已知限制或前提条件？

示例输入：

1## 业务背景
2我们是一家 ______ 公司，目前在 ______ 场景中遇到了一些问题。  
3当前主要通过 ______ 方式进行处理，但随着 ______ 增长，开始出现 ______、______、______ 等情况，整体效率与结果稳定性受到影响。
4
5## 目标
6希望你基于当前业务情况与已有数据，帮助生成一个尽可能最优的方案。  
7目标是尽可能兼顾：
8* ______
9* ______
10* ______
11
12## 已知约束
13目前存在以下限制条件：
14* ______
15* ______
16* ______
17* ______
18
19## 希望输出的内容
20希望最终输出包含：
21* ______
22* ______
23* ______
24* ______

第二步：与智能体完成澄清

1. 系统自动触发澄清问题

提交后，智能体会在 10–30 秒内完成对输入内容的初步分析，并针对缺失或模糊的关键信息提出澄清问题。澄清问题通常涵盖以下方向：

• 目标优先级（“成本、效率、交期中，哪个更重要？”）
• 信息确认（“我对 XXX 的理解是否正确？”）
• 约束边界（“是否存在 XXX 限制条件？”）

2. 逐条回答澄清问题

请根据问题逐条回答。无需使用固定格式，简短描述或关键词即可，伐谋产业决策智能体会结合上下文自动理解你的意图。如果过程中发现遗漏信息，也可以随时补充新的说明或文件。

3. 确认上下文完备

澄清完成后，系统会自动整理并生成当前任务的完整上下文，包括已确认的业务目标、关键约束条件、已上传文件与数据、最终处理目标，伐谋产业决策智能体将自动进入正式推演与求解阶段。

第三步：等待智能体处理

1. 实时了解任务进度

进入处理阶段后，系统会实时展示当前任务的执行状态，包括当前处理阶段、已完成步骤、阶段性分析结果与中间发现。在处理过程中，伐谋产业决策智能体会持续进行推演、优化与结果迭代，并动态更新任务状态。

2. 后台运行，无需停留等待

任务会在后台持续运行，你无需停留在当前页面等待结果，可以切换至其他页面或继续处理其他任务。任务完成后，系统会通过聊天列表中的绿色圆点标识对应任务，方便你快速定位与查看结果。

3. 处理中可随时补充信息

如果在执行过程中发现遗漏信息，或希望补充新的说明与文件，可以随时通过对话框继续输入内容。系统会自动结合新增上下文，继续推进当前任务。

4. 支持暂停与继续任务

在任务执行过程中，你可以随时暂停当前任务，或稍后继续推进。暂停后，系统会保留当前上下文、文件与推演状态，方便后续继续处理，无需重新开始。

第四步：获取答案并迭代精炼

1. 查看报告

任务完成后，伐谋产业决策智能体会自动生成一份结构化结果报告。根据不同场景，报告通常包含：核心结论与最优方案、关键指标结果、约束满足情况、风险与异常提示、关键影响因素分析、可执行建议与后续优化方向。系统还会同步生成对应的可视化结果，帮助你更直观地理解推演过程与最终结果。不同场景下，系统会生成不同类型的可视化内容，例如：生产排程甘特图、物流调度路径图、需求预测趋势图、参数影响分析图、资源利用率分析成本与风险分布结果。可视化面板会随着后续追问与重新推演动态更新，帮助你持续迭代与优化最终方案。

2. 基于结果继续追问与优化

如果希望进一步深入某个方向，可以直接在当前对话中继续追问，无需重新上传文件或重复描述背景。 伐谋产业决策智能体会基于已有上下文继续推演，并在当前结果基础上进行迭代优化。常见追问方式包括：“如果优先降低成本，方案会如何变化？”，“为什么系统推荐这组参数？”，“哪些变量对结果影响最大？”，“如果增加一台设备，会带来什么变化？”。如需调整业务目标或补充新的约束条件，系统会返回第二步中的需求澄清阶段，围绕更新后的信息重新展开推演，并同步更新结果报告与可视化面板，帮助用户在持续交互与迭代中逐步逼近更符合真实业务场景的最优方案。