方案图难以结构化表达。
review agent
设计方案评审辅助 Agent
面向汽车设计方案的智能评审系统。它理解方案图像、产品定义、设计策略和评审记录， 输出可复核的标签、风险、证据链和可演化的长期经验。
输入
方案图像 · 设计策略 · 评审记录
推理
标签校验 · 风险识别 · 证据追踪
沉淀
长期记忆 · 隔离记忆 · 知识图谱
交互原型
工作台WEBUI demo
顶部直接展示可操作页面：上传方案、运行检查、查看标注、风险和记忆沉淀。
为什么需要这个 Agent
设计评审的核心问题不是缺少优质方案 而是缺一套能持续学习的判断系统
核心问题
语义断层
策略分散
经验流失
结果不稳
产品定义和评审要求分散。
判断经验难复用。
AI 误判和高置信错判难控。
痛点
检索和复用成本高
风险发现滞后
经验不可迁移
人工不敢信任
Agent 做法
图像转设计语义
策略转检查项
复核转长期记忆
规则与评测控质量
识别风格、零部件、CMF、框选区域和证据
把评审记录和设计策略变成可验证约束。
验证后的经验沉淀，冲突经验隔离。
用标签体系、证据评分和评测体系约束输出。
产品能力架构
从操作工具，到自主推理，再到长期知识沉淀
1.0 工具层
批量打标
框选标注
标签体系校验
工作流显示
评价结果导出
方案评价体系
反例样本
风险指标
2.0 Agent 层
上下文解析
视觉证据推理
策略约束推理
风险归因推理
记忆检索
风险识别
反思沉淀
3.0 知识层
长期记忆
隔离记忆
记忆演化
知识图谱
本地向量检索
经验元数据
协作流程
平台管资产流转，Agent 负责方案理解、风险判断和经验沉淀。
Airsketch 图像资产管理平台
方案上传
版本流转
人工复核
任务状态
Review Agent 智能引擎
读取方案图像、产品定义、设计策略和评审记录
视觉打标、框选证据、标签体系校验
策略推理、风险识别、候选新词判断
输出风险、证据、建议和复核原因
知识沉淀
确认经验进入长期记忆
失败或冲突经验进入隔离记忆
可复用经验服务下一轮判断
Review Agent 具体工作流程
产品框架
产品框架分为输入、理解、推理、记忆和评测五层。
方案图像、标题备注、产品定义、设计策略、评审记录。
视觉模型、标签体系、框选校验、高风险标签规则。
策略抽取、抽象策略判断、竞品相似、品牌方向和消费者感知。
候选记忆、长期记忆、隔离记忆、知识图谱、轻量向量检索。
标准样本、反例样本、准确率、召回率、误报率。
产品亮点
核心亮点是让评审结果可见、可解释、可复用。
01
清晰、精准的图像标注
把标签、框选区域、置信度和证据直接叠加到方案图上，评审人员能快速定位判断依据。
02
规范化标签口径
6 大类标签字段、138 个细分标签，高风险标签有专项规则，避免“看起来像”造成误判。
标签维度
设计风格
外饰零部件
内饰零部件
CMF
体态 / 型面 / 细节
专项规则
视角可见性
框选局部性
证据评分
混淆物拦截
候选新词
模型输出不在标签体系内时，进入候选池，不直接成为正式标签。
候选 → 复核 → 合并 / 拒绝
03
置信度评分标准
模型置信度不会直接作为最终判断，系统会结合视角、框选、证据和混淆项重新校准。
行李架识别示例
模型输出：行李架 98%。证据文本：车顶黑色上沿明显。
系统结论：55% · 需要复核
加分标准
结构名词：导轨 / 横杆 +2
位置锚点：车顶上方 +1
可见边界：独立凸起 / 分离边界 +1
关系描述：与车顶分离 +1
扣分标准
弱证据：线条 / 上沿 -2
混淆物：窗框 / 阴影 -2
框选过大：超过局部范围 -2
视角不兼容：不可见视角 -3
04
专业的设计策略评价体系
综合项目输入、用户洞察和竞品分析，判断产品定义匹配度、高级感、创新性、辨识度和过往评审经验。
项目输入产品定义、项目阶段、评审目标
用户洞察目标人群、感知关键词、使用场景
竞品分析竞品特征、相似风险、差异化机会
项目方案评分标准
产品定义匹配度35%
高级感与精致度25%
创新性与辨识度20%
过往评审经验20%
05
持续进化的知识库
复核后的结果不会直接污染长期记忆，先经过验证、冲突隔离和重复合并，再服务下一轮判断。
06
知识图谱
把项目、方案、策略、风险、经验和来源组织成可解释网络，方便追踪判断从哪里来。
知识图谱把“为什么这样判断”连起来：风险来自哪张图、命中了哪条策略、依据哪次评审、由谁复核、最后沉淀成哪条经验。