DC Agent

2025.06-至今

项目背景：针对公司内部建筑标书、项目策划等高重复性工作，且知识复用率低的痛点，构建能够自主规划、调用工具、执行任务、闭环反馈的智能体，提升工作效率。

工作内容

• 需求调研：公司内部重复工作多、通用模型不懂建筑业务、输出质量不稳。需通过搭建 DC Agent 适配内部流程，提升工作效率。
• 产品设计：分析大模型能力边界，初期选定 DeepSeek-V3 为基底模型，定义 System Prompt 约束输出，构建标书、项目策划 Skill，完成垂类 DC Agent 平台设计。
• 模型评测：持续评测 Claude、GPT、DeepSeek 等模型在效果、速度、成本等维度表现，以设计标书准确率、策划通过率等指标，输出选型报告。
• Demo 验证：运用 Vibe Coding 的方式快速搭建 Demo，结合 System Prompt 定义与模型选型，初步验证 DC Agent 效果后，交付研发团队跟进。
• 落地管理：主导 DC Agent 落地管理，3 个月完成立项到上线，解决口语化提问不准问题，快速响应设计师的问题反馈，协调研发推动迭代。

项目成果：全周期提效 58%，历史标书及策划案复用率由不足 10% 大幅提升至 80%，有效支撑业务高效运转。