小型 AI 代理能像财务团队一样工作吗？我试了一下。
Source: Dev.to
开发 Invoice Shield
从枯燥的财务任务创建 AI 工作流
如果你曾经处理过发票，你就会了解其中的痛点：长时间的工作、重复的检查，以及对一个小错误可能导致重大财务损失的持续担忧。这类劳动会让人感到疲惫，却又似乎非常适合交给机器来完成。
我并不想再创建“另一个聊天机器人”，而是想构建一些不仅仅是“说说而已”的东西。这就是 Invoice Shield 的起点——一次实验，旨在探讨一组小型、专门化的 AI 代理是否能够像人类一样管理金融工作流的各个环节。不是完美无缺，而是以智能的方式进行。
发票盾的真实功能
- 一个叫做 Invoice Shield 的小型多代理系统模拟财务团队。
- 一个代理清理进入的发票数据。
- 另一个代理研究可能的欺诈趋势。
- 第四个代理评估每张发票的可疑程度。
- 第五个代理验证评分是否可靠。
- 第六个代理撰写报告。
- 第七个代理传达摘要。
- 所有步骤由“manager agent” 按顺序 orchestrated（协调）运行。
- 系统不讨论理论或哲学；它只是完成工作。
- 即使任务混乱或不可预测，它也能工作。
选择代理而非单一大模型的原因
“分析这张发票，”我可能对单个模型说，但这常常会产生模糊的回答和幻觉。在现实世界中，几乎不会只有一个问题和一个答案；它是迭代、检查和交接——类似于一个团队。
我因此将行为划分为离散、针对性的角色，每个角色都有特定任务：
- 调查员 – 研究欺诈趋势。
- 评分员 – 评估发票的可疑程度。
- 验证员 – 检查评分的可靠性。
- 报告员 – 撰写最终报告。
这些代理相互对话，使过程感觉不像“AI回答问题”，而更像是 AI 执行一个程序。
最有趣的部分：学习循环
欺诈检测组件是最令人愉快的。代理会多次评估同一张发票，在每一次评估中都修改其判断，而不是一次性完成评估。只有当另一个“检查代理”满意时，它才会触发警报。
- 有时分数很低，系统会悄悄地再次尝试。
- 偶尔它会决定：“好吧，这里真的有严重问题。”
计算机自我怀疑、反复尝试，只有在确信后才升级的行为，带有一种奇怪的人性。虽然在统计上并不完全准确，但这种做法在工作流程上是合理的。
我在构建此项目时学到的
- 一个好的 AI 系统通常由多个简单组件协同工作，而不是单一庞大的模型。
- 迭代优于立即的清晰，尤其是在做出困难判断时。
- 当代理专注于特定任务时，结果更清晰、更易理解。
- 通过外部数据（例如通过 Google 搜索）为决策提供依据，可更容易避免自信的胡说八道。
- 复杂的活动不需要复杂的代码；它们需要的是聪明的结构。
结果：不仅仅是一个分数
在管道结束时，Invoice Shield 会生成一段简明的描述，说明发生了什么、为何该发票可疑，以及接下来应采取的措施。它并不声称自己是完美的欺诈检测器。
接下来会怎样
系统目前是模拟的——没有银行、没有 PDF、没有真实金钱。不过，框架已经准备好支持：
- OCR 扫描发票
- 与实际供应商数据库的集成
- 由 SQL 支持的对账
- PDF 案例报告
如果有人想将其投入生产，架构无需更改——只需更换输入。这就是它的妙处。
为什么这很重要
我们经常听到“AI取代工作”的说法。引人入胜的未来是 AI 加入团队，处理繁琐、重复的任务，让人们能够专注于战略性和创造性的工作。虽然 Invoice Shield 规模小、尚未完善且仍在实验阶段，但它提供了通往那个领域的窗口。它展示了当 AI 作为协作伙伴而非单纯的问答工具时，能够发挥有效作用。
代码
如果您感兴趣，整个系统可在此获取： https://github.com/MilindGarge07/InvoiceShield