这个流程现在用 AI Agent 工具链完全搭得出来，不需要从零开发。核心链路是：
通讯软件接入（机器人 API 或 webhook 收消息）→ LLM 把对话里的要求抽取成结构化字段（客户、品项、数量、单价、折扣、交货期）→ 按模板生成报价单草稿（PDF/Excel）→ 报价人员审批 → 通过后自动生成工单。
工具选择上，不想写代码就用 n8n + Dify 这类低代码平台加一个 LLM API 就能串起来；要深度定制再上 FastAPI + Agent 框架。小团队可以先跑个 POC，验证抽取准确率再决定投入。
真正的难点不在 AI 部分，是这三个：
报价规则要沉淀成可校验的规则或知识库，比如折扣权限、最低价、税点，不能让 LLM 自由发挥乱报价；
审批环节建议「人审机建」：AI 只生成草稿，报价人员一键确认，出问题有责任边界；
和现有系统（ERP/CRM/工单）的对接要提前评估，数据能进能出。
另外客户资料和报价数据涉及数据安全，私有化部署或本地模型更稳妥。找外包的话，把上面三个约束写清楚再询价，报价会实在很多，不然容易被「AI 全自动」的话术带偏。
