Agent, który codziennie przegląda przetargi i mówi, które warto brać

Kto to był i co go bolało

Firma budowlana, która startuje w przetargach publicznych i ma z tym powtarzalny problem. Ktoś w firmie musi codziennie wejść na portale przetargowe, przeklikać listy, otworzyć kilkanaście ogłoszeń i sprawdzić, czy któreś nadaje się do złożenia oferty. To zajmuje realny kawałek dnia, jest nudne i właśnie dlatego łatwo w nim coś przeoczyć - szczególnie w poniedziałek rano, kiedy ogłoszeń nazbierało się przez weekend.

Terminy składania są krótkie. Ogłoszenie, które wpadnie w oko trzy dni po publikacji, często jest już nie do ugryzienia, bo skompletowanie dokumentów wymaga czasu. To znaczy, że wartość ma nie samo znalezienie przetargu, tylko znalezienie go szybko.

Największym problemem był jednak szum. Zdecydowana większość ogłoszeń w bazach to dostawy albo roboty spoza profilu firmy. Przeglądanie ich wszystkich po to, żeby odrzucić dziewięćdziesiąt kilka procent, jest marnowaniem czasu osoby, która powinna liczyć kosztorysy. I jeszcze jedno, o czym łatwo zapomnieć przy takim projekcie: prawdziwym filtrem przy decyzji o starcie nie jest wartość zamówienia, tylko warunki udziału. Wymagane referencje i wadium potrafią wykluczyć firmę z przetargu, który cenowo wyglądał idealnie. To trzeba przeczytać, zanim ktokolwiek zacznie przygotowywać ofertę.

Co zrobiliśmy

Zbudowaliśmy agenta, który przechodzi całą tę drogę raz dziennie, od zebrania ogłoszeń po gotowy werdykt.

Zbieranie stoi na Pythonie i publicznych API baz przetargowych - sięgamy do źródła unijnego i do krajowego, więc firma nie musi pamiętać o dwóch portalach. Całość odpala się z crona, o stałej porze, żeby nowe ogłoszenia były przejrzane najpóźniej następnego dnia rano.

Pierwszy filtr jest tani i deterministyczny. Scoring heurystyczny odsiewa po kodach branżowych, słowach kluczowych i typie zamówienia, czyli odróżnia roboty budowlane od dostaw. To wycina gros szumu bez wywoływania modelu i bez kosztu.

To, co przejdzie przez sito, trafia do sędziego. Model dostaje treść ogłoszenia razem z warunkami udziału i profilem firmy, a zwraca werdykt tak, może albo nie, zawsze z uzasadnieniem. Uzasadnienie było tu ważniejsze, niż się wydaje na początku - werdykt bez powodu jest bezużyteczny, bo nikt nie zaryzykuje decyzji o rezygnacji z przetargu na podstawie samego słowa nie od automatu.

Wynik ląduje w panelu decyzyjnym opartym o Supabase. Każde ogłoszenie ma tam werdykt, uzasadnienie i status, który firma sama ustawia: złożono albo odrzucono. Dzięki temu panel jest jednocześnie listą do przejrzenia i historią decyzji.

Jak to działa dzisiaj

Codziennie agent zaciąga świeże ogłoszenia z obu źródeł, przepuszcza je przez scoring i przez model, po czym uzupełnia panel. Osoba odpowiedzialna za przetargi otwiera rano jeden widok i przegląda kilka pozycji z gotowym werdyktem zamiast klikać po portalach. Odrzucone ogłoszenia nie znikają, zostają w panelu razem z uzasadnieniem, więc można je w każdej chwili sprawdzić i cofnąć decyzję.

Statusy złożono i odrzucono są uzupełniane ręcznie i to jest świadome. Ta jedna rzecz musi zostać przy człowieku, bo tylko on wie, czy firma ma w danym momencie moce przerobowe. Całość powstała w około tydzień.

Co z tego wyszło

Przegląd baz odbywa się automatycznie raz dziennie, bez udziału człowieka. Agent pilnuje dwóch źródeł przetargowych naraz - unijnego i krajowego. Każde ogłoszenie, które przeszło pierwsze sito, dostaje werdykt tak, może albo nie od modelu. Zakres spoza profilu firmy jest odsiewany automatycznie, więc do przejrzenia zostaje ułamek tego, co było wcześniej.

Co zrobilibyśmy inaczej

Za dużo postawiliśmy na model na starcie. Pierwsza wersja wysyłała do niego prawie wszystko, co przyszło z API, i było to i drogie, i wolniejsze niż trzeba. Dopiero dołożenie taniego filtra heurystycznego przed modelem ustawiło to sensownie i tak zaczniemy następnym razem. Drugi wniosek dotyczy warunków udziału. Referencje i wadium wpięliśmy do oceny później, a to one decydują najczęściej - gdybyśmy zaczęli od nich, pierwsze werdykty byłyby trafniejsze i firma szybciej zaufałaby liście.