前几天，我和一家空调公司的创始人聊报价。

他提到的麻烦很具体：产品资料散在不同文件里，型号和价格要来回找，折扣、安装费、付款条款又要反复核对，最后还得整理成一份能交给客户的 Excel。

计算反而不是最费时间的部分。

按我的经验估算，人工做一份同类报价大约要 1–2 小时。这个数字不是正式计时，只是我做这类工作的经验。真正占时间的，是查资料、做选型、核规则和整理文件。

所以我用 SAG 和 Codex 跑了一次脱敏演示。演示项目里的产品目录、演示价格、折扣规则和商务条款先进入 SAG；Codex 调用这些资料，核对一份已经确定的方案，等我确认后生成 Excel。

一份报价表看起来就是数量乘单价，再打个折。实际做过的人知道，麻烦在表格前面。

你要先找到这次能用的产品资料，确认型号和容量；再去价格表里找对应单价，判断折扣适不适用；安装费可能不跟设备一起打折；付款、交付、质保和增项条款还可能在另一份文件里。

最后，所有内容要回到同一份表。型号少一个字母、折扣套错范围、条款漏掉一句，报价就可能重新做。

我把这段工作拆开以后，决定先不碰最需要专业责任的“自动选型”。本次方案由人提前确定，SAG 和 Codex 只处理后面的三件事：找出有出处的资料，核对方案与规则，再生成交付文件。

我关心的不是让 AI 把人从流程里拿掉，而是让人只在真正需要负责的位置出现。

这次放进 SAG 的资料只有 4 份：产品目录、演示标准价、演示折扣规则和演示商务条款。

Codex 没有根据模型记忆补价格，也没有临时去网上搜。它先确认目标知识包，再列出文档，用精确关键词查型号、价格、折扣和条款，最后回到原始分块读取上下文。

本次 EvidenceBundle 一共保存了 44 条记录。它们不是 44 个“答案”，而是 source、document、grep、get_chunk 的调用与返回轨迹。以后有人问“这个价格从哪里来”“安装为什么不打折”，可以回到对应资料和分块，而不是听 AI 说“根据相关信息”。

资料核对后，固定演示方案的金额是：

这些都是演示价格，不是品牌官方价格，也不构成真实商业要约。

SAG 在这里做得最有价值的一件事，是把“AI 找到一个数字”变成“这个数字来自哪份资料、哪个分块”。但它不会替企业判断源资料是否正确。错误价格如果被写进知识包，检索得再准确，结果还是错的。

这一点必须单独讲。

在 Codex 会话开始以前，演示项目里已经有一份待确认的 Proposal。室外机、各房间室内机、数量、单价、折扣和安装项目都写在里面。

Codex 做的是读取这份方案，再让 SAG 逐项核对：型号有没有资料支持，价格能不能对应，设备是不是 88 折，安装是不是不打折，商务条款有没有缺失或冲突。

这次演示证明：在方案已经确定的情况下，资料检索、规则核对、人工审批和 Excel 生成可以被连起来。它没有证明 AI 已经能替暖通专业人员完成任意户型选型，也没有证明真实项目可以跳过现场测量和专业复核。

如果我把这段省掉，文章会更像一个完整的“自动报价”故事，但那不是实际发生的事情。

Codex 把型号、数量、金额、折扣、条款和来源展示完以后，停了下来。

它问我：是否按以上选型、设备 88 折、安装不打折及演示商务条款生成最终 Excel？

按此方案生成

系统随后记录确认人、确认原文和带时区时间，并把批准摘要绑定到当前 Proposal。型号、数量、价格或条款只要发生变化，原来的批准就失效，必须重新确认。

确认之后，Codex 才运行生成器。它先写一个隐藏的候选工作簿，校验通过以后再替换最终文件。最后又单独检查了一遍 XLSX。

新鲜复核的结果是：ok=true，错误列表为空，5 张图片已经嵌入，ZIP 结构完整，打印布局为 A4 横向。标准价、成交价和优惠金额也与批准前展示的一致。

人工确认不是聊天界面里的一句装饰话。它决定了谁对方案和商业条件负责。生成器负责把已经确认的内容做成文件，不负责偷偷替人改变承诺。

成功会话从开始到完成大约用了 26 分 43 秒。如果从第一次开错工作目录算起，总共约 33 分 48 秒。

成功会话里，我只输入了两次：第一次说明要做什么，第二次回复“按此方案生成”。

这个结果很容易被写成一句宣传文案：人工要 1–2 小时，AI 只要 27 分钟。

我不打算这么算。

人工 1–2 小时只是我的经验估算，没有统一任务和正式计时。本次演示又提前准备好了资料和选型，两边不是同一个口径。拿它们直接相除，得出的“快几倍”没有意义。

而且过程也不丝滑。

第一次尝试开错了工作目录，只能中止重来。生成 Excel 后，通用渲染器没有正确显示内嵌图片，还暴露了浮点原值，Codex 随后改用 Numbers 回读文件。第一张 SAG 截图没有把四份文档状态截完整，也废弃重做了。

这些问题最后都处理掉了，但它们真实发生过。把它们删掉，再说“一键零错误”，只会让企业低估落地时的异常处理。

这次可以确认的是：查资料、核规则、整理 Excel 这几段工作，已经能让系统承担很大一部分；选型、折扣例外、客户承诺和最终确认，仍然要有人负责。

如果一家企业也想做报价自动化，我不会建议它先写一句“帮我自动报价”。

我会先拿一份已经完成的历史报价，把每一个字段重新问一遍：它来自哪份资料，谁有权决定，发生变化时谁要重新确认，最后怎样检查文件没有丢项。

产品型号、标准价、折扣政策和合同条款要有明确来源与版本。选型、特殊折扣、交付承诺和风险接受由业务负责人确认。金额复算、格式整理、文件生成和结构校验可以交给程序。

然后再把门设在生成文件之前。

系统可以在四份资料中连续执行多次查找，也可以自动复算每一行，但只要商业条件没有得到当前明确确认，就不应该生成对外文件。确认以后，批准记录还要和那一版方案绑定，不能用昨天的同意批准今天改过的价格。

这比“AI 能不能做 Excel”更接近企业真正要解决的问题。

Excel 只是最后看得见的产物。前面的资料版本、责任人、确认门和校验规则，才决定这条流程能不能被信任。

最强的反对意见很直接：这套演示的资料已经整理好，选型也预设好了，当然容易跑通。真实企业的文档可能过期、互相矛盾，报价还有大量例外。

这个反方成立。

SAG 能保留出处，但出处不等于正确。企业仍然要管理资料版本、有效期、权限和责任人。正式上线还要接业务系统，处理异常、审计、撤回和恢复。真实暖通报价也必须由专业人员复核，不能拿这份演示文件直接给客户。

所以我对这次结果的判断很克制。

这一段如果做稳，已经能减少很多来回翻文件和反复整理表格的工作。等资料版本、选型规则和生产集成也有证据以后，再讨论下一步自动化。

带着真实流程继续聊

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