祝刚 · 文旅 AI 推荐智能体矩阵
CULTURAL TOURISM · AI RECOMMENDER AGENTS

文旅场景 AI 推荐智能体矩阵
10 个候选方案 · 6 个 Agent 评价审核 · 评审档案

本页记录一次完整的项目经理(PM)负责制多 Agent 评审:先按「AI 推荐服务」内核设计 10 个覆盖不同文旅场景的智能体,再由 4 个专项评审 Agent 按统一矩阵独立打分、1 个审核长做方法学挑战与交叉复核,最终选出 3 个产品。本页是评审档案:留存评分矩阵、两种聚合口径与落选理由,使「为什么是这三个」可被检验。

前往三个智能体 → 零依赖 Node 脚本 · 解压即可运行 · 不联网、不需要 API Key
10候选智能体方案
6Agent 参与(PM + 4 评审 + 审核长)
6评分维度(加权合成)
3入选产品(含可验算算法)

一 · 评审机制:PM 制下的多 Agent 协作

METHOD

组织形式

采用项目经理负责制:PM 不参与具体维度打分,只负责制定评价矩阵、分派评审任务、核查打分质量、并在争议席位上做终裁。评审 Agent 各自拥有主责维度,对其余维度只能以推断分数参与汇总,且必须标注证据边界。

PM立项 · 矩阵 · 终裁
4 个评审 AgentR1 市场 / R2 技术 / R3 合规 / R4 学术
审核长 CA方法学挑战 · 压力测试
PM 终裁Top3 落地

为什么要加一层审核长

前三位换算到第 3 席时,A02 / A03 / A04 的算术均值差距只有 0.10——这个精度差不具备决策意义。审核长的职责不是重跑一遍评审,而是换一套聚合口径(主责维度权重 50%、其余三人各 16.67%)看结论是否翻转,并做一次压力测试:把评审中「学校/政府/民宿会采购会给数据」这一唯一未被检验的假设推翻,看榜单会怎样重排。

结果:两种口径下 A05、A01 稳居前二;第 3 席随口径翻转,最终由压力测试与资产复用性终裁给 A02。

统一评分矩阵

维度权重主责 Agent核心判据

打分规则:每维度 1–10 分;禁止全员同分;D5 得分越高代表风险越低;每条结论须标注「已确认 / 合理推断 / 暂未确认」。

二 · 十方案评分总榜

SCOREBOARD

排名方案场景侧算术均值主责口径Δ推荐内核结论

三 · 未入选候选档案(保留复评资格)

ARCHIVE

未入选不等于不成立。每个方案都记录了阻塞性质:「卡在自己工时」与「卡在别人授权」是两类完全不同的问题——前者暑假就能做,后者得先拿到批文。

四 · 推荐算法术语(对照着看懂三个智能体)

GLOSSARY
术语一句话出处

五 · 上线前置条件与合规边界

COMPLIANCE

审核长在终裁时对三个入选方案各加了硬约束。下面是执行结果,逐条可核:

方案上线前置条件落实方式状态

全站公开边界

  • 本页为纯静态页面,无数据库、无后台、无第三方统计;三个智能体的所有计算在浏览器内存完成,输入不上传、不留存
  • 不采集未成年人信息、健康信息、残障信息;不要求填写姓名、学校、班级、联系方式。
  • 不自建地图服务,不渲染任何行政区划图形。
  • 数据中的票价、开放时间、车程为估算值,标注数据日期并附「以景区官方公告为准」。