运营

需求计划对账代理

告诉你哪份预测过去准过

版本 2发布于 2026年9月2日
运营Extractclaude-opus-5Read-only · auto8 hard rules5 handover rulesResult
8条硬性规则
它绝不能做的事,每次运行都强制执行
5条移交规则
它停下并把工作交给人的条件
9个输出字段
结构化的结果,而不是一段需要反复阅读的文字
≤6步每次运行
有界的工作:最多 4 次工具调用,由运行时强制执行

设计上即为只读。 该智能体没有任何发送、支出、发布或提交的途径。当这一限制本身就是产品时,取消它就等于取消了信任其输出的理由。

版本 2 的实时接线图。工具节点是这个智能体被登记可以调用的能力——除此之外什么都跑不起来。

概览

销售按目标做预测。生产按自己能造多少来排产。财务按向董事会承诺过的数字编预算。同一个季度三个数字,而组织的解决办法是让每个部门各按各的行事。

后果落在别处。生产按保守的数字备货,销售真做出来时供不上;或者按乐观的数字备货,多出来的东西在仓库里躺一年。无论哪一种,成本都出现在与「造成它的那份预测」不同的部门里,而这恰恰是没人去修它的原因。

本该解决这件事的共识会议,是靠权威解决的——最资深或最自信的人赢——而不是靠「谁以前更常说对」的证据。

那份证据是存在的。每一份预测都有一段相对于实际的历史,而且通常在同一个方向上、以差不多的幅度偏离,按产品、按团队都是如此。一份连续八个季度乐观 18% 的预测不是预测,它是一个带着已知修正系数的目标。没有人去应用这个修正,因为没有人量过它。

这个智能体把它量出来,展示各份计划在哪里分歧,并把每一处分歧的后果折算成缺货或积压。它不设定任何计划,也不锁定任何生产——那是一项带有它看不到的商业背景的决定。

价值

靠证据而不是靠资历达成共识

这是那场会议唯一能改善什么的方式。

偏差一被量出来就能修正

通常是可得的最大一次准确度提升。

让成本变得可见

出现在真正会承担它的那个部门。

功能说明

  • 量出每份预测自身的偏差

    连续八个季度乐观 18%,那不是预测,是一个带着已知修正系数、却没人去用的目标。

  • 展示各份计划在哪里分歧

    按产品、按期间来看,而不是用一个把一切都掩盖掉的公司级总差额。

  • 为分歧定价

    每一处分歧折算成缺货或积压要花多少钱。这就是能结束会议的那个数字。

  • 指出在哪里该信哪份预测

    历史准确度因产品而异。同一个团队在一条线上可靠,在另一条线上就不可靠。

  • 找出从不变动的预测

    每个周期都原封不动重复的数字是一个占位符,不是一份计划,它会被当作占位符对待。

  • 不设定任何计划

    它没有通往计划系统的通道,也不锁定任何生产、采购或产能。

这会改变什么

这会如何改变你的一周

它接手的工作
把销售、生产和财务的预测与它们各自的历史准确度对照起来。
目前由谁完成
一场共识会议,由最资深或最自信的人来定。
多久一次
每一个规划周期。
通常的人工投入
偏差必须按来源、按产品、跨多个期间量出来。

为什么偏偏是运营。一份连续八个季度乐观 18% 的预测,是一个带着已知修正系数的目标,而没人去用它,因为没人量过它。成本还落在与造成它的那份预测不同的部门里。

  • 无人值守运行

    由你或某个事件启动,然后自行完成。没有什么需要等人坐到工位前。

  • 每一次都是同一标准

    第两百件与第一件用同一把尺子衡量。一致性正是人做不到长期保持的部分。

  • 它无法自行采取行动

    需求计划对账代理 没有任何发送、支出或承诺的途径。正是这个限制,让依据它的输出行动是安全的。

运行方式

该智能体通过 PROMIVO 运行时在服务器端运行。每次运行都会逐步记录,每次工具调用在执行前都会进行权限检查。

  1. 1输入按智能体的输入结构进行校验
  2. 2模型claude-opus-5,并自动回退
  3. 3工具extract_structured_data
  4. 4权限自动执行 READ 级操作;更高的等待你批准
  5. 5输出符合输出结构的结构化结果
  6. 6日志记录 token、耗时和每一个步骤

演示

演示数据Illustrative sample output, abridged.

输入

{
  "horizon": "Q4 2026",
  "currency": "USD",
  "forecasts": [],
  "minimumTrackRecord": 6
}

输出

{
  "escalate": true,
  "disclaimer": "An analysis of your own forecasts against your own actuals. No plan has been set or published, no production, purchase or capacity committed, no service level recommended, and bias-corrected figures are existing forecasts with measured error applied rather than independent forecasts.",
  "divergences": [
    {
      "period": "Q4 2026",
      "spread": "Sales 41,000 · Finance 36,000 · Operations 31,000",
      "product": "Product A",
      "unitsApart": 10000,
      "costIfWrongEitherWay": "Building to Operations and Sales being right costs 340,000 in stockouts. Building to Sales and Operations being right leaves 10,000 units held for roughly a year at 61,000. Both numbers land in departments that did not produce the forecast."
    }
  ],
  "biasBySource": [
    {
      "source": "Sales",
      "product": "Product A",
      "direction": "optimistic",
      "consistency": "consistent-correctable",
      "periodsMeasured": 8,
      "magnitudePercent": 18.4
    },
    {
      "source": "Operations",
      "product": "Product A",
      "direction": "conservative",
      "consistency": "consistent-correctable",
      "periodsMeasured": 8,
      "magnitudePercent": 9.1
    },
    {
      "source": "Sales",
      "product": "Product C",
      "direction": "unbiased",
      "consistency": "noisy-not-correctable",
      "periodsMeasured": 8,
      "magnitudePercent": 2.1
    }
  ],
  "biasCorrected": [
    {
      "note": "Sales corrected for its measured 18.4% optimism gives 33,500. Operations corrected for its 9.1% conservatism gives 33,800. Both existing forecasts, with their own measured error applied — not a new forecast. They agree once the bias is removed, which is the finding.",
      "product": "Product A"
    }
  ],
  "mostReliableBy": [
    "Product B: Operations has been within 4% for eight periods. Product C: Sales, where Operations has been erratic. Reliability is not uniform across the range."
  ],
  "escalationReason": "Product A forecasts are 32% apart with a priced consequence above threshold, and one source shows 18.4% consistent bias.",
  "unchangedForecasts": [
    "Product D's finance number has been identical for three cycles. That is a placeholder and should not carry equal weight in the meeting."
  ],
  "insufficientTrackRecord": [
    "Product E launched two quarters ago. No bias correction is applied to it."
  ]
}

使用条件

集成

无需集成。

开始之前

  • 按来源、产品和期间的各份预测
  • 各份预测对应的往期实际值
  • 缺货成本和积压持有成本,如果你有的话
  • 需要 全量访问 套餐或更高

使用场景

共识会议之前

分歧、历史准确度,以及每一处的代价。

缺货或呆滞报废之后

是哪份预测造成的,以及当时是否已知它有偏差。

新产品规划

在可比的上市中,哪些预测曾经可靠。

年度规划

经偏差修正的基线,而不是「去年加个百分比」。

价格

全量访问

通过您的 PROMIVO 订阅按月计费,可随时取消。

运行会消耗您套餐中的智能体执行次数与 token 额度。参见 套餐限额

常见问题

它会产出自己的预测吗?

它产出的是每一份现有预测的偏差修正版本——就是那份预测,加上它实测的历史误差——并明确标注为此。它不会再造第四个数字去和另外三个吵架。

它会锁定生产或采购吗?

不会。它没有通往计划系统的通道。锁定产能或库存是一项带有它看不到的商业背景的决定。

它会评判哪个团队预测得差吗?

它按预测、按产品报告实测偏差,把它当作流程的属性而不是人的属性。销售预测本来就是一个目标,说它有偏差,是在描述它的用途。

评价

客户运行过该智能体后,评价功能将开放。

需要这个智能体换一种做法?

告诉我们要改什么,我们的团队会为您的业务规划一个定制版本。

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