AI 心理测评系统招标文件只写“智能分析、智能报告、智能预警”，供应商可以用完全不同的功能响应同一条参数，采购方也缺少统一验收依据。招标阶段需要把 AI 承担的任务、输入输出、专业资料来源、人工责任和运行服务拆开，每项要求都对应可重复的测试。
美国国家标准与技术研究院的 AI 风险管理资料提出，AI 系统应在部署前和运行中接受测试、评价、验证与确认，测试集、指标、方法和结果需要记录。心理测评涉及敏感信息和专业解释，这种可追溯要求应进一步落实到量表、报告、风险线索和服务流程。
模型功能写成有边界的具体任务
采购方可以按任务描述 AI：根据经过审核的知识库回答心理健康常见问题；依据固定计分结果生成报告初稿；把开放题中的求助线索提示给专业人员；根据学校或企业已有资源推荐服务入口。每项任务都要写清输入数据、允许调用的资料、输出格式、禁止内容和人工复核位置。
模型不应绕过计分引擎自行推测量表分数，也不应把对话文本直接转换成诊断。量表答案先由经过验证的规则计算，AI 可以在授权范围内辅助组织语言；涉及风险等级、危机判断和转介决定时，由专业人员查看证据并确认处理。
招标参数还要说明模型知识边界。系统遇到资料缺失、问题超出服务范围或用户表达紧急风险时，应停止一般性生成，显示明确的求助与人工服务入口。采购方可以把这些情形做成测试问题，检查输出是否稳定。
专业内容需要来源、版本和适用范围
AI 生成的解释依赖量表资料、报告规则和心理健康知识库。供应商应提供内容清单，说明量表名称与版本、适用人群、授权或使用依据、计分规则、常模或界值、报告模板以及知识资料的审核与更新时间。
专业内容更新要与模型更新分开记录。知识库增加一份指南、量表更换常模、提示规则调整或底层模型升级，都可能影响输出。系统应保存当前使用的模型版本、知识库版本、量表与报告版本，使一段结果能够追溯到当时的配置。
橙星云可以提供机构测评中的量表、计分、个人与团体报告及权限基础。接入 AI 功能时，计分结果继续由确定性规则产生，AI 输出作为辅助内容进入审核和版本记录。这样的技术分层有利于采购方分别验收专业测量与智能生成。
用测试集检查事实、边界和稳定性
验收测试集应覆盖正常任务、边界任务和高风险任务。正常任务检查知识回答是否引用到允许资料、报告是否忠实于既有分数；边界任务检查模型会不会虚构量表含义、扩大适用人群或给出诊断；高风险任务检查求助提示、人工转交和日志是否生效。
同一问题可以在不同表达、不同角色和不同时间重复测试，观察关键事实与安全边界是否稳定。测试结果要记录输入、系统配置、完整输出、人工评分、问题类型和修复版本。只提供几段演示对话，无法证明系统在真实使用条件下表现一致。
评分人员应包含心理专业人员、业务使用者和技术人员。专业人员判断解释与伦理边界，业务人员检查流程是否可用，技术人员核对接口、权限、日志、性能和异常恢复。存在分歧的项目保留记录，并明确上线标准与限制条件。
服务责任覆盖上线后的变化
模型和知识内容会持续变化，合同应明确谁批准升级、何时通知采购方、哪些修改需要重新测试、发生错误怎样暂停功能。供应商还应说明运行监测、问题反馈、响应记录、安全事件处理和数据导出机制。
使用第三方模型服务时，采购方需要了解数据发送范围、保存策略、部署区域、子处理方变化和服务中断影响。采用本地模型时，则要明确算力、模型文件、推理服务、漏洞修复与更新维护责任。两种方案都需要准备停用 AI 后的基础业务方式，让测评、计分和人工服务能够继续运行。
合同结束时，机构应能导出量表与项目配置、必要业务数据、报告、审核记录和操作日志，并获得数据删除或移交证明。供应商自有模型参数可以按知识产权约定处理，机构业务记录和专业审核证据需要保持可用。
AI 心理测评系统招标的核心验收材料由三部分组成：明确的模型任务说明，来源清楚的专业内容版本，覆盖升级与异常的服务责任。每一部分都有测试样本、预期结果、实际输出和责任签字，采购方才能判断系统在演示之外是否具备可管理、可复核的应用条件。