中国大学生计算机设计大赛（4C）软件应用与开发大类

智能体开发赛项实施方案

一、 赛项内容及要求

信息技术应用创新已从底层硬件延伸至上层人工智能应用。本专项赛旨在基于智谱 AI GLM 大模型底座 + 清流智能体开发平台 + AutoClaw 智能调度框架，培养学生构建能够自主处理复杂任务的“数字员工”能力，实现从“对话”到“执行”的跨越。

本赛项下设三个赛题方向，参赛团队可选择其中一个进行创作：

（一）赛题一：校园服务智能体——实现“零跑腿”的自动化服务

功能描述：围绕学生日常生活需求进行智能体搭建。鼓励从“咨询”转向“行动”。

典型场景：自动报修助手（拍照后自动识别故障类型并生成标准化报修工单）、失物招领自动匹配官（自动抓取公告信息并私信通知失主）、一键证明办理助手（基于公开接口完成证明申请流程）。

案例1：校园服务智能体

场景名称：教务公文“速阅”数字助手

真实痛点：学校中层领导或行政老师每天需处理大量来自教育厅、校办、教务处的各类公文（如教学调整、评估检查、科研申报通知）。公文往往篇幅冗长、用词考究，领导很难在短时间内抓取到核心指令（如：谁负责、何时截止、需要提交什么材料）。
核心 Skill 封装：

结构化要素提取 Skill：自动识别并提取公文中的文号、发布日期、负责部门。

领导视角摘要 Skill：根据预设逻辑，生成 100-300 字的精简摘要，重点突出“核心任务”和“动作建议”。

自动化闭环逻辑：

指令输入：“帮我梳理本周教务处的 5 份公文。”

逻辑处理：智能体通过 AutoClaw 读取文件夹中的文档，解析核心摘要、提取待办事项。

动作产出：自动生成一份“公文简报”文件，并可选择通过 AutoClaw 驱动，将简报自动发送给相关负责人。 

（二）赛题二：学习成长智能体——构建“学术与职场”数字助手

功能描述：围绕学生学习生活与职业发展进行智能体搭建。

典型场景：全自动文献调研员（自动搜索、下载并提取关键数据）、简历自动优化与投递闭环智能体（根据岗位 JD 自动修改简历并执行投递动作）。

案例2：学习成长智能体

场景名称：个性化校招简历生成助手

真实痛点：大四毕业生在求职初期，面对空白模板无从下手，或者不知道如何将凌乱的校园经历（如社团干事、专业比赛、寒暑假兼职）转化为符合职场规范的描述 。

核心 Skill 封装：

经历萃取 Skill：从非结构化文本或证书照片中提取时间、角色、核心成就。

亮点打磨 Skill：按照 STAR 原则（情景、任务、行动、结果）重构经历描述，使其具备职业感。

排版适配 Skill：将处理好的内容自动填充进预设的标准化简历 Markdown 或 Word 模板中。

自动化闭环逻辑：

指令输入：“这是我大学四年的经历草稿和几张证书，帮我生成一份针对‘管培生’岗位的简历。”

逻辑处理：智能体通过 AutoClaw 识别照片、整理经历链路、根据岗位需求重组内容 。

动作产出：自动生成并导出一份排版精美的 Word 或 PDF 简历文件至本地 。

案例 3：行业实习职位自动聚合器

真实痛点：实习信息散落在不同招聘网站，学生需反复搜索、手动筛选及对比。可获得数据源：各大招聘平台的公开岗位列表页。

核心 Skill 封装：

数据抓取 Skill：驱动 AutoClaw 自动翻页抓取特定岗位的薪资、地点、要求。

匹配评分 Skill：根据用户简历给岗位匹配度打分。

自动化闭环：输入指令“帮我找上海的 AI 产品实习、智能体跨平台抓取并筛选 、自动生成一份《实习申请对比表.xlsx》。

（三）赛题三：通用社会创新智能体（开放类）——跨应用自动化协作

功能描述：不设固定场景，鼓励通过清流 + AutoClaw 实现跨应用（如浏览器到 Excel 再到邮件）的长链路自动化协作。

典型场景：全自动个人旅行管家（自动预定与行程生成）、个人健康数据自动采集顾问。

案例4：旅行规划助手

   真实痛点：制定旅行攻略是一个极度碎片化的过程。用户需要反复切换小红书看攻略、携程看价格、高德地图查路线，最后还要手动汇总到一个 Word 或 Excel 里。整个过程充满了大量机械的“复制粘贴”动作。

   核心 Skill 封装：攻略信息萃取 Skill：利用 GLM 大模型从冗长的游记中自动提取核心景点、推荐餐厅和避雷建议 。

   实时价格比选 Skill：驱动 AutoClaw 自动打开订票网页，根据日期筛选出性价比最高的酒店或机票组合。
   路径规划优化 Skill：通过地图插件或网页，计算多个景点间的最佳通行顺序及交通工具建议。

   结构化路书生成 Skill：将所有信息自动填入预设的旅行手册模板（Word/Excel）。

   自动化闭环逻辑：指令输入：“我想去大理玩三天，预算三千，帮我把这几篇小红书攻略里的景点串起来，做个带预算的 Excel 行程表。”
   逻辑处理：智能体通过 AutoClaw 抓取攻略内容、 GLM 进行语义解析与规划 、驱动浏览器查询实时价格 。
   动作产出：自动在本地生成一份《大理三日游保姆级路书.xlsx》，包含详细的时间轴、预估费用及地图跳转链接。

赛项要求：

1. 原创性：作品必须是 2026 年 3 月 1 日至 2026 年 5 月 30 日期间完成的原创作品 。

2. 技术限制：必须使用清流平台构建 + AutoClaw 执行，选用 GLM 系列模型。

3. 团队构成：每个参赛队由同一所院校的 2—9 名本科生组成，指导教师不多于 2 人。

4. 作品发布：必须具备完善的头像、功能介绍，并发布至智能体商店。

 

 

二、 提交材料

采用“组委会平台注册基本信息 + 百度网盘存储作品材料”的模式 。

必交材料清单：

1.作品信息概要表：中国大学生计算机设计大赛统一模板 。

2.智能体访问链接（根据路径二选一）：

  路径 A（平台编排模式）：提交发布至智能体商店的有效访问链接 。

路径 B（原生 Skill 模式）：提交完整的 Skill 文件夹（以 SKILL.md 为入口，可包含辅助脚本、MCP 插件等），存入百度网盘。

3.执行流程图：需标注模型思考与智能体执行的具体步骤。

4.演示视频：不超过 10 分钟 ，需包含开发者视角录屏，展示任务输入、执行过程、最终结果的完整闭环。不能过度剪辑，关键执行环节需连贯展示。

5.设计文档：包含场景痛点分析（拒绝伪命题）、系统架构、Skill 编排逻辑及知识库搭建说明。

三、 比赛形式

       本赛项旨在培养学生构建能够自主处理复杂任务的“数字员工”能力，实现从“对话”到“执行”的跨越 。

       1. 技术路径说明参赛团队可根据作品复杂程度及开发习惯，从以下两种路径中择一进行创作：

        路径 A：平台编排模式
        开发方式：在清流智能体开发平台中，利用可视化工作流（Workflow）编排业务逻辑，如多轮问答、条件判断、知识库检索。
        能力集成：将编排好的智能体封装为 MCP (Model Context Protocol) 协议插件，接入 AutoClaw 框架执行。
       适用场景：逻辑分支复杂、需要高频调用知识库的校园服务或咨询类场景。
       路径 B：原生 Skill 模式
       开发方式：基于 AutoClaw 框架，直接将核心业务能力（如：数据采集、信息整理、跨应用写数）封装为独立的 Skill（技能）。

       能力集成：通过配置文件定义智能体逻辑，由 GLM 大模型直接调度封装好的 Skill 库完成闭环任务。

       适用场景：强调跨应用协作（如浏览器到 Excel 再到邮件）、流程高度自动化的社会创新场景。

       2. 开发环境与部署要求统一环境：本赛项必须选用 GLM 系列模型，使用清流平台构建并配合 AutoClaw 执行框架 。
       发布标准：选择路径 A 的作品须发布至清流智能体商店，具备完善的头像和功能介绍 。选择路径 B 的作品需在网盘中提交完整的 Skill 文件夹（含 SKILL.md 入口文件及辅助文件），详细说明技能参数及逻辑规则。
        3. 作品评价核心:本赛项评审严格参考“发一句话，结果产出”的闭环能力 ：核心能力 Skill 化：评估是否有效将复杂流程拆解并封装为具备原子化能力的 Skill。
端到端闭环：实测作品是否能真正替代人工操作，完成从指令到结果的完整链路。

四、 评审标准

本赛项评审严格参考大赛竞赛规程，并结合智能体执行特性进行综合评分 ，参考标准见表1。

表1 智能体开发赛项作品评审标准

注：凡发现作品含有违法违规内容、抄袭或非原创作品，即刻取消参赛资格。

五、附件

附件1：软件应用与开发类作品提交要求（2026版）.docx

附件2：作品信息概要表（必填模板）（2026年版）.docx

附件3：软件应用与开发类作品设计和开发文档模板（2026版）.docx

附件4：AI工具使用说明（选用模板）（2026年版）.docx

附件5：

产品链接autoclaw：https://autoglm.zhipuai.cn/autoclaw/

智谱清流：https://bigmodel.cn/console/appcenter_v2/intelligent/center

特别说明：

本赛项赞助企业为北京智谱华章科技有限公司。

技术支持单位：北京智谱华章科技有限公司

赛项企业对接人：周星宇 15321960301

赛项交流群：