我有个朋友是干电力交易员的，她说季度初都是售电公司业务员比较难受的几天。

因为桌上一般都摊着两张表，一张是去年底和工厂签的零售合同，一口价锁一整年，另一张是交易中心刚出的月度交易均价，而这个数字已经比签约时高出一截。一般来说一度电买进卖出也就赚两分钱，所以报价就是一场押注，如果报高了客户就跑了，报低了要是现货一涨，卖一度就亏一度。

我一直想看看，这种业务到底难在哪，也想验证一下Agent能不能把【预测购电量—组合购电—给代理报价—控制偏差】这流程跑下来，于是我试了试百度搭子，它是百度推出主打职场办公通用智能体的Agent，我用它搭了套演示数据，完整走了遍电力交易员要干的事。

它不是那种问一句答一句的聊天机器人，而是能自己拆解任务、把整条链路跑完，还能把成果封成可交互的工具。

01 先搞懂：售电交易难在哪

售电公司做的事看起来就是在批发市场买电卖给用户赚中间价差，但买电并不是简单找电厂谈个价，中长期交易得按年度、月度提前锁量锁价，现货市场得按日前、实时滚动成交。

峰谷差异-演示数据

难点就在于现货价格一直波动，我的交易员朋友说，锁多少价留多少现货敞口，都是会直接影响年底赚还是亏，如果锁多了，价格跌了就等于买贵了，锁少了价格涨了又只能高位补。

另一把刀是偏差考核。如果实际电量和合同电量对不上，不仅多退少补还要挨罚。她还告诉我，21年广东就有72.3%的售电公司被偏差考核了，光是偏差费用就吃掉了行业的当月净利的58%。

给我科普到了这个份上，我才知道原来售电公司的核心能力早已不只是签到多少客户，而是负荷预测、交易组合、风险定价、动态复盘。

那这些数据过去靠什么？靠Excel、交易中心公告，还有老师傅的经验，AI当然能写电力市场分析报告，但下个月数据一变，这份报告也就失效了。

这也就是我想验证的一个点：Chatbot是你问它答，答完就停，Agent给你的是交付结果，把数据和目标交给它，它能不能自己拆任务、读文件、算数，发现不对返工，数据变了接着跑？毕竟售电这活儿缺的从来不是一份报告，而是能跟着市场动的流水线。

02 第一个任务：算清全年到底要买多少电

第一步是购电量测算，也是后面报价的地基。

传统的办法就是把300多个用户过去12个月的电表数据导出来，然后分类行业，查用电增速，再乘季节系数，这一做就是大半天，还容易漏项。

但我只把分月用电明细、用户行业分类表、近三年用电量月度增速放进搭子的任务里，并给出指令，它就开始识别三类用户的负荷形状，再按增速外推，最后按夏冬双峰修正月度系数，给出了全年约3.07亿度、中长期锁75%的初步方案。

但第一版出了典型问题，7、8 月负荷上浮，跟制造业平均，我把问题重新打回去了后的第二版基本就对了，7、8 月托出夏季双峰，每个月锁多少留多少敞口都重新算得明明白白，全年总盘落在30696.2万度，用电最高的7月单月3500.2万度。

这一步看起来简单，却是后面定价的基础，所以我坚持要求它把假设逐条列出来，每个数字都要能追到来源。

03 第二个任务：给代理商一条不亏钱的报价线

电量算完，才进入真正揪心的报价环节。

公式先讲清楚：零售报价=加权购电成本+偏差风险准备+目标价差。

我让搭子做压力测试继续发送指令：

生成的结果可以直观的看到三档情景的加权购电成本，分别是0.3638、0.3862、0.4263元/度，叠加风险准备和目标价差后，固定价的安全报价带落在0.433到0.473元/度之间，下限覆盖中性情景，上限顶住激进情景，再留出一分多钱的风险缓冲。

关键在激进那一栏。如果为了抢客户，按0.40一口价签出去，激进情景下成本却是0.4263元，相当于卖一度亏0.0263 元，两分六厘。

听着不多？那试试乘以单月3500.2万度的电量，一个月亏91.88万，按全年3.07亿度的盘子来算的话，就是805.78万。

它主动给你换了场景做测试，同笔0.40的合同，赚的时候是薄利，亏的时候是窟窿，这就是交易里面常见的现货波动的不对称，搭子也给你算的明明白白。

搭子还把这类合同直接标红了，不建议签署的预期收益、无法覆盖现货风险等等，它还顺手算出一个盈亏平衡点 。

三种套餐的区别搭子它也算了出来，怕波动的给固定价，肯共同担波动的给市场联动价就可以报得更低，只想买服务的就给固定服务费模式：

它给了不同用户配不同合同的方案，而不是一张价表打天下。

04 第三个任务：月中报警，比月底算账重要

报价签完，真正考验功力的是月中的动态纠偏，我模拟了7月前半月实际用电进度比合约曲线快了8%，连续高温，几家冷库和电子厂的负荷集体超预期的场景。

搭子先做滚动重测，按前半月实际，把7月全月电量从计划的3500.20万度上调到3780.22万度，整整多出280万度。

中长期75%已经锁死2625.15万度月中没法追加，意味着得去现货补购的电量，从原计划的875万度扩大到 1155.07万度。

这就是月中不盯盘的代价，真金白银的损失啊！

不过搭子没止步于算账，还给了两条出路，它的推荐很清楚：方案A是8月起把中长期锁定比例提升到85%、补锁到年底，锁价稳预期，方案B是向可中断的冷库、产线发需求响应邀约，压减负荷。

再看偏差账，比如某用户合同的1000万度但实际用了1080 万度，免考核额度3%（30万度），超出的50万度按0.55的现货结算，比合约价高0.165 元/度，那单这笔就是8.25万，这样的话当月辛苦省下的钱就归零了。

报告是静态的，市场却一直在变化。这也是我更直观的感受到Agent和Chatbot的区别，一个写完就停，一个盯着数据持续算账、提前报警，把接下来该做什么都给我排好了。

05 把整条链路，封装成了能拖参数的沙盘

三个任务跑通后，我让搭子把这套逻辑封成工具，这也是最能说明问题的一步。

第一版出来的数字是静态的，本质还是张报表截图，我就让它改成实时联动，第二版数字会跟着参数跑了，可风险没有层级，满屏绿色看不出危险在哪，又打回去让它做预警分级、补上极端情景键，来回改了几版才真正像样。

自己拖起来会更直观，锁价比例往下拉，现货敞口一点点扩大，这种自己亲手玩一遍，比看一万字行业分析更容易留下印象。

而且它是纯前端单页，手机端的百度搭子打开照样能用，随时调参数、现场看盈亏，等于把交易决策助手揣进了兜里。

更重要的是可以复用，就算换个省份的参数、换用户数据，整套流程都能重新运行，它能让你沉淀下来一条能反复用的决策流水线。

06 写在最后

这一圈测下来，我对百度搭子的定位也清楚了，它不是又一个聊天机器人，而是一个能放进真实工作流，帮你把拼表测算这些脏活累活跑完的通用智能体。

我自己跑的这套售电流水线，大家可以换成自己行业的数据，它照样能跑一遍。

真干活，用搭子，感兴趣可以上手试试。