将人工智能应用于现实世界的数学优化问题常面临“教科书完美，实战崩盘”的困境。现有工具多假设问题描述清晰、数据可直接嵌入提示词，但这与工业界数据量大、描述模糊且需复杂处理的实际情况严重脱节。针对这一痛点，开发者推出了开源 AI 智能体 ORPilot。 ORPilot 的设计核心在于模拟人类专家顾问的工作流，即先深度理解再动手建模，而非直接生成代码。其工作流包含五个严谨的串联阶段。首先，访谈智能体通过结构化对话澄清模糊的目标、变量及约束，确保在建模前消除歧义。其次，数据收集智能体将数据作为独立文件处理，而非塞入提示词，自动验证数据完整性。第三，参数计算智能体负责将原始数据（如 GPS 坐标）转换为模型所需的衍生参数（如距离矩阵），并自动计算如 BigM 值等复杂数值。第四，代码生成智能体在验证无误后，针对 Gurobi、CPLEX 等多种求解器生成 Python 代码，并利用沙盒环境进行自我纠错和重试。最后，报告智能体将解算结果转化为业务语言，供非专家决策使用。 该流程通过严格的顺序控制，有效防止了因描述不清导致的级联错误。在针对包含 50 个生产点和 500 个客户的复杂供应链网络设计测试中，ORPilot 成功处理了超过 970 万个决策变量的模型，并得出最优解。ORPilot 现已开源，支持多种大模型供应商和求解器后端，旨在填补 AI 优化从理论演示到工业落地之间的鸿沟。