案例一 装配路径规划方向 - 开放式赛题解题示例
1. 构思需求
需求：螺丝装配顺序的智能规划
在装配小型电子设备（如手机主板）时，通常需要拧紧多个螺丝。如果顺序不当，可能导致零件受力不均、主板变形或装配干涉。传统方法依赖工人经验，现在用大模型智能体自动规划最优拧螺丝顺序。
2. 所需数据（简单、可获取）
· 零件结构数据：螺丝孔的位置坐标（如手机主板的CAD图纸或简单二维坐标）。
· 约束条件：工艺规范（如“对角线优先”“中心向外辐射”等规则）。
· 无需复杂数据：不需要真实生产数据，用公开的电子设备拆解图或模拟数据即可。
3. 智能体设计
功能：输入螺丝孔位置，输出最优拧紧顺序。
实现步骤：
1. 输入：用户上传螺丝孔位置图（或手动输入坐标）。
2. 大模型处理：
o 调用多模态大模型（如GPT-4V）解析图像中的螺丝孔位置。
o 基于规则（如“对角线优先”）和路径优化算法（如最近邻搜索），生成顺序建议。
3. 输出：返回顺序列表（如“1→3→2→4”）和可视化路径图。
4. 示例代码
Python：
# 输入：螺丝孔坐标列表 [(x1,y1), (x2,y2), ...]
screw_holes = [(0,0), (10,0), (0,10), (10,10)]
# 大模型提示词（模拟规则推理）
prompt = f"""
已知螺丝孔位置：{screw_holes}。请按以下规则规划顺序：
1. 优先选择对角线螺丝；
2. 避免连续拧紧相邻螺丝。
输出顺序序号列表（从1开始）。
"""
# 调用大模型API（示例模拟输出）
optimal_order = [1, 3, 2, 4] # 实际调用如GPT-4生成
# 输出结果
print("最优拧螺丝顺序：", optimal_order)
5. 优势说明
· 简单实用：解决工人手动决策的小痛点。
· 低数据依赖：仅需坐标或图像，无需复杂训练。
· 扩展性：可叠加更多规则（如力度控制）。
案例二 爆款特征提取方向 - 开放式赛题解题示例
1. 构思需求
需求：爆款商品标题的关键词提取与优化建议
制造业企业在新品上架电商平台时，常需撰写吸引点击的标题。人工分析竞品标题耗时费力，现用大模型智能体自动提取爆款标题中的高频关键词，并生成优化建议。
2. 所需数据（简单、可获取）
· 公开数据：从电商平台（如天猫、京东）爬取或手动输入同类商品的爆款标题（示例：
"【限时折扣】不锈钢保温杯500ml 便携防漏 商务简约 24小时保冷"）。
· 无需标注数据：直接让大模型分析文本，无需人工标注特征。
3. 智能体设计
功能：输入3-5个爆款标题，输出高频关键词和优化建议。
实现步骤：
1. 输入：用户粘贴竞品标题（或上传CSV文件）。
2. 大模型处理：
o 调用大模型（如GPT-4）完成以下任务：
§ 提取高频词（如“不锈钢”“便携”“限时折扣”）。
§ 分析文案结构（如“前缀促销词+核心属性+功能描述”）。
3. 输出：
o 关键词排行榜（按频率排序）。
o 生成建议（如“建议在标题开头加入促销词，并强调‘防漏’功能”）。
4. 示例代码
Python：
# 输入：爆款标题列表
titles = [
"【限时折扣】不锈钢保温杯500ml 便携防漏 商务简约",
"大容量运动水壶 1000ml 户外骑行 防摔耐磨",
"儿童保温杯 吸管款 食品级316不锈钢 防烫" ]
# 大模型提示词
prompt = f"""
分析以下商品标题，完成2项任务：
1. 列出所有标题中的高频关键词（排除通用词如“的”“款”）；
2. 总结爆款标题的常见结构（如“促销词+材质+容量”）。
标题列表：{titles}
"""
# 模拟大模型输出（实际调用API）
output = """
1. 高频关键词：不锈钢(2次)、防漏(1次)、便携(1次)、耐磨(1次)、316(1次)；
2. 文案结构：50%标题以促销词开头，80%包含材质和功能描述。
建议：新品标题可参考“【促销】+材质+核心功能+差异化词（如‘儿童专用’）”。
"""
print(output)
5. 优势说明
· 零训练成本：直接调用现成大模型，无需训练数据。
· 快速落地：企业可立即用于优化标题撰写。
· 扩展性：后续可加入主图分析、价格区间匹配等。
参赛者亦可设计类似“小场景+大模型调用”的解决方案，如：
· 爆款主图的色彩分析 → 推荐配色方案
· 短视频黄金3秒话术提取 → 生成脚本模板