场景指南
AI 做方案和 PPT：怎么从"像样"做到"能交付"？
结论：AI 生成 PPT 的分水岭不在生成环节，在"喂了什么资料"和"输出能不能编辑"。先让 AI 读你的公司模板、历史方案与客户背景，先审大纲再生成正文，最后导出可编辑格式——这样产出才进得了交付流程。真实数据：品牌代理公司的 campaign 方案从 3 天压缩到 1 天。
四步可执行方法
第一步：先喂资料，再谈生成
把三类资料给 AI：公司 PPT 模板与品牌规范、历史中标方案、本次客户的背景与需求。没有这一步，AI 只能生成"通用漂亮"，交付时一眼假。
第二步：先审大纲，再审成品
让 AI 先出页级大纲（每页标题+核心论点），人工 5 分钟确认结构与说服逻辑，再生成全文与版式。大纲阶段返工成本几乎为零。
第三步：数据与引用要可核查
方案里的每个数字要么来自你提供的资料，要么标注来源让 AI 现场核查。交付后数字被客户抓住一个错的，整份方案信用归零。
第四步：输出可编辑交付包
交付物是"可编辑的源文件+图片预览"，而不是一沓图片：客户要改 logo、加页、调顺序时，团队要能接手。这也是判断 AI 方案工具专业度的分水岭。
真实数据对比
| 指标 | 传统做法 | AI 员工协作 |
|---|---|---|
| 一份 campaign 方案耗时 | 约 3 天 | 约 1 天 |
| 内容与客户背景关联 | 模板换皮，一眼通用 | 基于客户资料生成 |
| 交付形态 | 图片/只读 | 可编辑源文件 |
数据来源：LokoSpace 客户案例（品牌营销代理公司），完整背景见客户案例页。
LokoSpace 在这个场景怎么做
在 LokoSpace 里，方案生产是一组 Agent 的接力：内容 Agent 读客户资料写论证，版式 Agent 按公司模板出 PPT，审查 Agent 核对每个数据引用，Coordinator 汇总成可编辑交付包。人从排版工变成方案把关人。
常见问题
AI 生成的数据可靠吗？放进方案安全吗？
AI 会编造看起来合理的数字——这是最大风险点。做法是：所有数据要么来自你上传的资料，要么要求 AI 标注公开来源并现场核查，核查不过的删掉。
公司有固定模板，AI 能套吗？
能，而且应该：把模板文件连同品牌规范（字体、色值、版式规则）一起给 AI，生成时逐页套用。这比"AI 随便生成再人工改成公司风格"快得多。
免费 AI 工具+模板不够用吗？
做一页演示够。交付级方案的瓶颈是流程：读资料、控数据、出可编辑文件、多人协作接手——这些是工具之间的编排问题，单点工具解决不了。