第四次工作汇报
会议纪要

• 汇报时间：2026年7月28日

本次汇报聚焦科研方法智能体的合并、现有智能体上线、质性方法可开发性验证、专家与测试机制、成本定价、人员扩充，以及 AI 能力整合。已明确删除、暂缓或并入的项目不再作为独立智能体列入主清单。

一、量化方法智能体：以“论文中能否独立使用”为合并标准

专家反馈是：部分分析方法技术上可以单独存在，但论文实证中通常会组合使用。领导明确，“是否独立”应以其在论文写作中能否作为独立方法使用为标准，而不是只看技术上能否单独运行。

后续原则是：能够作为论文独立方法使用的保留为独立智能体；只是其他研究方法中的分析工具、子步骤或扩展能力的，合并到上层方法中。不再机械保留原始候选数量，合并后预计仅剩约 10 个左右，且多数能力将归入回归分析体系。

已明确的处理口径：

下一步先完成量化方法的“保留、合并、待确认”总表，再提交领导排序。当前不自行确定最终优先级。

二、回归分析智能体与既有产品上线

现有回归分析、扎根理论智能体是否已上线悟空科研，需要当天与周总、唐刚及群内记录再次核实。领导要求 8 月必须开始让学员使用，前期按免费使用处理，不因积分体系尚未完全统一而拖延上线。

量化方法合并完成后，下一项重点工作是重新梳理回归分析：

• 查找此前整理过的回归分析分类文件，明确回归分析具体包含多少种类型。
• 区分常用与不常用的数据分析类型，优先补齐常用能力。
• 检查唐刚此前代码。其现有实现已将回归大致拆分为约 10 类，后续可能是在原有基础上增加能力，不必预设全部推翻重做。
• 由团队接手后续研发，但唐刚仍可继续承担具体项目工作。合作关系按项目外包处理，不按兼职管理；后续可直接与唐刚沟通开发范围和实际工作量。

三、质性方法：先验证流程是否确定，再决定是否具备智能体开发条件

质性方法主清单总体不再大幅调整。焦点小组访谈已并入访谈研究，不再重复建设独立智能体。

当前最重要的不是立刻找专家，而是团队先完成“方法操作过程是否确定”的文献验证。对每一个保留的质性方法，应至少阅读 10 篇以上实际应用文献，重点不是泛读理论介绍，而是提取：

• 该方法是否具有相对稳定的操作阶段和步骤。
• 每一步的输入、判断条件、产出和常见分支是什么。
• 不同论文间的流程是基本一致，还是高度依赖研究者个人经验。
• 哪些环节可规则化、可由智能体辅助，哪些环节必须保留人工判断。
• 若没有较为确定的操作过程，该方法暂不具备直接开发为智能体的条件。

下次汇报应逐方法提交文献依据和初步结论，包括“是否可开发、可开发到什么程度、流程是否稳定、仍有哪些边界不清”。本阶段以团队自主调研为主，不把专家咨询提前替代文献研究。

四、专家机制：专家负责校正，不从零讲授

已形成专家合作方案初稿，包含专家职责、筛选条件、单个智能体占用时间及费用测算。

领导口径是：专家主要负责指导、校正团队已整理出的流程和原型；文献梳理、材料沉淀、流程文档整理由内部团队完成。不能让专家从零开始讲解某一研究方法，也不能把专家等待时间计入项目工作量。

专家使用方式调整为：

1. 团队先基于文献、论文复现和大模型工具形成初步原型。
2. 将已整理的流程、具体问题和原型结果交给专家确认。
3. 专家重点指出流程缺项、错误边界、适用条件和例外情况。
4. 团队据此修订后再进入开发和测试。

专家经验不是唯一壁垒。领导判断，方法知识中约 70% 至 80% 可通过大模型和大规模文献整理获得；单一专家也可能只熟悉自己长期使用的少数步骤。因此应扩大文献覆盖面，初步可按每个方法不少于 10 篇做可行性判断，形成原型时进一步扩展至 30 篇以上，条件允许时向约 100 篇文献扩展，以覆盖方法的完整使用图景。

专家费用方面，原方案按每小时 500 至 1000 元、每个智能体 6 至 10 小时估算，单个智能体可能达到 3000 至 10000 元。领导要求内部控制目标为每个智能体不超过约 5000 元，费用只按专家实际投入的沟通和确认时间计算。

五、成本与定价：内部全流程成本和外包开发报价分开算

内部初步测算中，单个开发人员的月均综合成本按约 2 万元计算，包含工资和社保公积金等投入。原估算单智能体完整项目约需 1.5 人月，加上专家、测试等投入，内部全流程成本约 4 万元。

领导要求进一步拆分，特别是与唐刚的外包结算不能按“项目历时”或“等待专家的自然周期”计算。应按实际开发工作日核算，例如：

• 文献调研、流程梳理实际投入多少小时。
• 专家沟通实际几次、每次多少小时。
• 开发实际多少工作日。
• 测试、返修、上线分别投入多少工作日。

专家之间的等待间隔、排期延后等，不得计入唐刚的开发人天。唐刚外包报价应只计算实际开发工作量，当前可先按约两周实际开发时间重新测算并沟通。

模型调用成本方面，现有实测单次完整调用约为 0.03 至 0.3 元。为保守核算，可暂按单次不超过 1 元作为成本上限，但这只是内部测算参数，不是对外定价。

定价暂不自行确定，后续应采用倒推方式：先确定售价，再测算需要多少月调用量才能回本。例如，若按单次 99 元、单智能体总成本约 4 万元测算：

• 每月约 35 次调用，约 12 个月可回本。
• 每月约 100 次调用，约 4 至 5 个月可回本。

此前假设每月 200 次调用没有充分依据，不应作为定价前提。最终售价、回本周期和利润要求由领导统一决定。

六、测试机制：建立稳定测试团队和反馈时限

当前项目进度受测试反馈影响较大，不能每次临时找销售或零散人员测试。建议建立长期维护的测试团队，可先通过黄蓉等渠道筛选约 20 名稳定测试人员，建群统一管理。

测试机制需要明确：

• 测试人员组成、样本类型和适用方法。
• 每次测试的任务说明和反馈模板。
• 给予必要激励。
• 明确三天内返回测试结果的要求。
• 测试问题、复现材料、修复结果统一沉淀到项目看板。

稳定测试团队虽然会增加单项目的直接激励成本，但能明显降低等待和返工造成的整体项目成本。

七、人员、招聘与管理安排

以“春节前完成约 20 个智能体”为目标测算，若单智能体完整投入按 1.5 人月计算，总工作量约为 30 人月。若从 9 月起正式开发，到春节前约 5 个月，则需要约 6 名全职开发人员。

已确认两名人员计划于 8 月初入职：乔普 8 月 3 日入职、王雷 8 月 5 日入职。8 月以熟悉业务、代码、流程和培训为主，9 月起进入科研方法智能体正式开发。

领导要求不一次性扩张到 6 人，而是先按“三人规模”推进，观察 9 至 10 月的实际交付效率、流程成熟度和管理负荷后，再决定是否继续扩招。原始交流中“三人”是指新增人数还是包含已确定入职人员的总人数，需与人力部门立即核定，避免招聘口径不一致。

新人首月安排包括：

• 获取并学习论文写作规范课程。
• 学习公司现有论文写作教材，必要时优先学习机械工业出版社的简明教程。
• 熟悉现有智能体代码、开发规范、测试和上线流程。
• 转正考核核心指标：独立高质量完成至少一个科研方法智能体，从调研、开发、测试到上线形成完整闭环。
• 在不影响主线任务的前提下，可安排开源科研工具复现、内部项目看板、AI 数据与知识管理等辅助工作。

后续应建设内部项目看板，统一记录每个智能体目前处于专家沟通、文献调研、开发、测试、返修还是上线阶段，并沉淀专家材料、测试问题和解决记录。

八、AI 团队后续定位：先交付方法智能体，再形成数据与模型壁垒

团队近期第一优先级仍是科研方法智能体。但仅做上层智能体编排无法形成长期壁垒，后续壁垒应由两部分组成：

• 广泛文献、专家校正和真实论文复现形成的方法知识与流程。
• 公司已有的独有数据与知识，包括课程、审稿与修改反馈、论文不同版本及其他内部积累。

后续应逐步梳理哪些数据可用于智能体，哪些数据适合做检索增强、规则库、案例库或模型训练。微调不是默认方案，应在 RAG、Agent、知识库等路径确实无法达到业务要求后再考虑，且需要评估算力和数据条件。

针对选题模型、论文审改模型等中长期方向，近期先做两项基础了解：

• 从现有三本书中整理 AI 相关章节，形成内部学习材料，建立对选题和论文写作业务的系统认识。
• 与安和张冬雪交流审稿模板、常见修改点、用户问题、修改难点和实际审稿流程，为后续数据利用和产品设计做准备。

同时先了解高辉团队当前具体在做什么、目标是什么、为何选择微调、实际资源投入和效果如何。待掌握情况后，可组织小范围技术论证会，必要时邀请浪潮同行提供经验参考，提出最优技术路径建议。是否调整人员、归属或技术路线，由领导决定。

九、预算与工具使用

AI 团队日常需要使用多种大模型和开发工具。建议按每人每月约 200 元申请工具预算，用于模型订阅、开发辅助工具和必要测试服务；按部门流程提报即可。

同时需向人力或财务确认：当前部门编制变化后可使用的经费额度、经费与人头的对应关系，以及新入职人员归属当前部门后的预算安排。后续模型选型不局限于单一厂商，应在实际业务场景下测试多家模型，再形成选型报告。

十、下次汇报前的明确待办

1. 当天核实回归分析、扎根理论智能体在悟空科研的上线状态，明确 8 月免费使用安排。
2. 完成量化方法合并总表，重点补齐方差分析、聚类分析、纵向追踪与增长曲线模型的最终归属。
3. 盘点现有回归分析代码和分类，形成“常用能力优先”的增补方案。
4. 对每个保留质性方法完成不少于 10 篇文献的流程确定性验证，并形成可开发性结论。
5. 将专家方案改为“文献与原型在前、专家校正在后”，重新测算实际投入时间，专家成本控制在约 5000 元以内。
6. 重算单智能体成本，区分内部全流程成本、唐刚外包开发人天、专家费用、测试激励和模型调用成本。
7. 建立稳定测试团队及三天反馈机制。
8. 与人力确认首批“三人”招聘口径、部门经费和新人归属。
9. 为新人准备论文写作课程、教材、代码与流程培训资料。
10. 了解高辉团队 AI 工作现状，整理后提出技术路径建议，不提前决定人员或项目归属。