AgentDeal：把货代询报价做成 AI 工作台
货代报价不是简单查一个价格。一票询盘进来，背后要处理起运港、目的港、船公司、航线、箱型、运价、附加费、有效期、客户要求和历史报价。AgentDeal 做的事，就是把最耗人、最容易出错、最难沉淀的询报价流程，做成一个可以协同、可以纠错、可以生成报价单、可以持续积累数据的 AI 工作台。
一句话判断
AgentDeal 不是让 AI 直接替人拍板报价，而是先把重复、易错、规则明确的部分接过去，把需要业务经验和客户判断的部分留给人确认。
为什么先做询报价
货代企业不是不会报价，真正的问题是报价这件事太依赖人。一个熟手业务员可以靠经验快速判断，但企业不能永远靠某几个人撑着。新人接不上，老员工一忙就堵住，客户催得急，价格又不能错。
AgentDeal 做了什么
AgentDeal 不是单点工具，而是一套围绕货代询报价的工作台。我们没有一上来就做一个“万能 AI 系统”，而是先抓最具体、最高频、最能产生价值的一段流程。
运价上传
业务员或供应商可以上传船公司原始文件、供应商文件。系统不要求对方先把表格整理得很标准，而是尽量适应真实业务里的 Excel。
AI 识别
AI 识别船公司、起运港、目的港、箱型、价格、有效期等关键字段，把原本散乱的表格转成系统能理解的数据。
AI Copilot 纠错
港口名称不统一、字段缺失、起运港没填完整、单元格异常时，Copilot 可以辅助匹配、补全、批量修正，并告诉业务员还需要确认什么。
报价单生成
根据客户询盘、箱型箱量和费用项生成报价方案，把海运费、本地费、拖车、报关、保险等费用放在可配置流程里。
批量分享运价
业务员可以设置加价规则和报价备注，生成可分享的报价内容，支持复制链接、复制文本、邮件分享、下载 PDF 和下载 Excel。
客户与询盘管理
客户、联系人、询盘、报价记录和后续跟进都留在系统里。一次报价不再是报完就结束，而是能变成下一次可复用的数据。
Agent 能力体现在哪里
很多人一提 AI，就想到聊天框。但在 AgentDeal 里，AI Copilot 的价值不是陪你聊天，而是进入业务流程，帮你把事情往前推。
一条真实业务链路
这条链路跑通以后，企业获得的不只是一个报价工具，而是一套可持续积累的报价数据资产。
我们从这个项目里沉淀的方法
01
先看业务流，不先谈模型
企业不是缺一个大模型，而是很多流程还没有被拆清楚。报价慢、漏项、无法复用，根源往往在流程和数据。
02
先结构化高频数据
在货代报价场景里，运价、港口、箱型、附加费、有效期，就是最关键的数据地基。地基不稳，AI 再强也只能停在演示层。
03
让 AI 先进入辅助位
识别、匹配、纠错、提示，是低风险高价值的切口。先让业务员愿意用，再逐步扩大自动化范围。
04
保留人机协同
报价不是纯计算题。涉及成本、利润、客户关系和履约风险的节点，必须让业务员确认。
05
把一次报价变成长期资产
如果每次报价都只是临时查表、临时回复，企业永远在重复劳动。真正值得做的是让每一次询盘和报价，都沉淀成下一次可复用的数据。
这个案例证明了什么
AgentDeal 证明的不是“我们会做一个系统”。它证明的是：我们懂货代询报价的真实细节，也知道 AI 应该落在哪些节点。
我们能把混乱的 Excel、分散的客户询盘、人工经验和报价动作，拆成一个可以运行的产品流程。
我们知道哪些地方可以自动化，哪些地方必须保留人工确认。我们能把业务、产品、数据、AI Copilot 和销售闭环放在一起考虑，而不是只做一个看起来很智能的功能。
公开说明
AgentDeal 是我们自研并正在推广的产品。本文只展示产品能力、业务链路和方法论，不展示真实客户、联系人、账号、供应商细节和敏感运价数据。涉及实际效果的数据，只有经过验证后才会公开写入。
如果你的企业也卡在报价、询盘、客户跟进这些具体问题上
不一定先做一套大系统。
可以先把最耗人、最容易错、最值得沉淀的一段流程拆出来，做一个能用的小闭环。跑通以后，再一段段扩出去。
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