停止与 AI 聊天：我如何为企业构建自主 RFP 响应系统

Source: Dev.to

TL;DR

• The Problem – RFPs (Requests for Proposals) are tedious, repetitive, and require searching through hundreds of pages of technical docs.
• The Solution – I built a multi‑agent system that reads RFPs, finds technical answers, and drafts compliant responses automatically.
• The Code – Open‑source Python project using LangChain concepts (but simplified) and a mock Vector DB.
• The Result – A workflow that turns a PDF into a draft proposal in seconds, not days.

介绍

我最近发现自己盯着一份150页的招标书（Request for Proposal，RFP）文件。它提出了我已经回答过十几次的相同问题：

• “您如何处理加密？”
• “您的正常运行时间 SLA 是多少？”
• “请描述您的 API 文档。”

我心想：我为什么要手动输入这些？

我们常常把 AI 当作聊天伙伴——提问，得到答案。面对真实的业务问题，我意识到我不需要聊天机器人；我需要一个 工作者。我需要能够：

1. 阅读文档。
2. 理解具体需求。
3. 从公司知识库中查找“官方”技术答案。
4. 撰写专业的回复。

在本文中，我分享构建 自主 RFP 响应系统 的历程——一个概念验证（PoC），展示了代理工作流如何解决枯燥且高价值的业务问题。

本文主题

这篇文章并不是关于“与 LLM 对话”。它关注的是构建一个让 AI 代理 协同工作 完成任务的系统。

大多数 AI 教程侧重于通用的“个人助理”。我想为 企业 场景打造一些东西——具体来说，是自动化 投标管理 流程。

该系统由四个代理组成：

技术栈

在本次实验中，我保持了简洁且符合 Python 思想的实现方式：

• Python 3.10+ – AI 工程的通用语言。
• Custom Agent Classes – 不使用繁重的框架（CrewAI、LangGraph）；简单的 Python 类展示核心逻辑。
• Mock Vector Database – 基于关键词的检索，用于模拟 RAG，无需 OpenAI 密钥进行嵌入。
• Mermaid.js – 用于下面的图表。

为什么要阅读？

• 实用性 – 每个 B2B 公司都要处理 RFP（请求报价）。
• 架构 – 对多代理循环的逐步分解。
• 代码 – 完整的源代码访问，让您可以自行尝试。

让我们设计

在写任何代码之前，我先在数字白板上勾勒出流程。 我需要一个带有“反馈回路”的线性过程，以进行质量控制。

高层架构

• 输入处理 – 接收原始文件（此处用文本提取模拟）。
• “大脑” – 负责在各代理之间传递状态的中心编排器。
• 反馈回路 – 如果“合规官”代理拒绝草稿，“提案撰写者”必须重新尝试。自主代理需要自我纠正。

时序图

我将系统建模为一个 状态机。 “状态”是当前正在处理的需求及其关联的草稿。每个代理都会修改此状态。

让我们开始烹饪

现在我们进入代码。以下是核心组件。

1️⃣ 文档处理器（“阅读器”）

class DocumentProcessor:
    """
    Simulates PDF parsing – extracts requirements from an RFP.
    """
    def __init__(self):
        pass

    def process_rfp(self, path: str) -> list[str]:
        # In a real implementation we’d use PyPDF2 / pdfplumber, etc.
        # Here we just return a static list for demo purposes.
        return [
            "Support 10,000 concurrent users",
            "Encrypt all data at rest and in transit",
            "Provide 99.9% uptime SLA",
        ]

我把它保持得很简单，以便专注于 代理交互，而不是 PDF 解析库——这些库众所周知地很挑剔。

2️⃣ 上下文检索器（“研究员”）

class ContextRetriever:
    """
    Simulates a vector‑database retrieval system (RAG).
    """
    def __init__(self):
        # Mock knowledge base representing company “facts”
        self.knowledge_base = {
            "scale": "Our architecture uses Kubernetes auto‑scaling...",
            "security": "We implement AES‑256 GCM encryption...",
        }

    def retrieve(self, query: str) -> str:
        # In production this would be a vector similarity search
        if "users" in query:
            return self.knowledge_base["scale"]
        if "encrypt" in query:
            return self.knowledge_base["security"]
        return "Generic context."

3️⃣ 编排器（“老板”）

class RFPOrchestrator:
    def run(self, rfp_path: str):
        requirements = self.loader.process_rfp(rfp_path)

        for req in requirements:
            # 1. Retrieve Facts
            context = self.retriever.retrieve(req)

            # 2. Draft Response
            draft = self.drafter.draft_section(req, context)

            # 3. Compliance Loop
            approved = False
            while not approved:
                is_valid, feedback = self.compliance.review_draft(draft)
                if is_valid:
                    approved = True
                else:
                    # Self‑correction happens here
                    draft = self.drafter.revise(draft, feedback)

让我们开始设置

如果你想在你的机器上运行此实验，我已经让它非常简单。

克隆仓库

git clone https://github.com/aniket-work/autonomous-rfp-agent.git
cd autonomous-rfp-agent

安装依赖

pip install -r requirements.txt

运行演示

python main.py

让我们运行

当我运行系统时，观看日志令人非常满足——感觉就像在观看数字装配线。

示例终端输出

[Orchestrator] 🚀 Starting RFP Process for sample_rfp.pdf
[DocumentProcessor] Extracted 5 requirements.
--- Processing Requirement 1: 10,000 concurrent users ---
[ContextRetriever] Searching knowledge base... found 'Kubernetes auto‑scaling'
[ProposalDrafter] Drafting response...
[ComplianceOfficer] Reviewing draft...
[ComplianceOfficer] Draft approved.

自我纠正的实际表现

[ComplianceOfficer] Warning: Forbidden term 'guarantee 100%' found.
[Orchestrator] Iterating on draft due to feedback...
[ComplianceOfficer] Draft approved.

系统捕捉到了一个潜在责任（“保证 100% 正常运行时间”），并自动修复。这就是代理工作流的力量。

结束语

构建这个自主 RFP 系统让我学到了几件事：

• 结构 > 提示 – 定义工作流（Reader → Researcher → Writer）比给 LLM 的具体提示更为重要。
• 业务逻辑很关键 – “合规官”代理其实只是一套业务规则，但它通过防止幻觉产生，提供了巨大的价值。
• 代理是工作未来的方向 – 从“聊天”转向“委派”是一种思维转变，能够释放巨大的生产力。

希望这能激励你不再仅仅与 AI 对话，而是开始构建自己的数字化劳动力。

标签: ai, python, machinelearning, architecture

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本文所表达的观点和意见仅代表我个人，并不代表我的雇主或我所隶属的任何组织的立场、观点或意见。内容基于我的个人经验和实验，可能不完整或不准确。任何错误或误解均非本意，若有任何陈述被误解或曲解，我在此提前致歉。