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
将枯燥的财务任务转化为 AI 工作流
如果你曾经处理过发票，你就会明白其中的痛点：长时间工作、重复检查，以及一个小错误可能导致重大财务损失的持续担忧。这类劳动会让人疲惫，却又似乎非常适合机器来完成。
我并不想再创建“又一个聊天机器人”，而是想构建一些不仅能“说说而已”的东西。于是 Invoice Shield 诞生了——作为一个实验，探讨一组小型、专门化的 AI 代理是否能够像人一样管理财务工作流的各个环节。虽然不一定完美，但要足够智能。
Invoice Shield 的真实功能
- 一个小型多代理系统，称为 Invoice Shield，模拟一个财务团队。
- 一个代理负责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的可靠性。
- 第六个代理撰写报告。
- 第七个代理传达摘要。
- 所有步骤由一个“管理代理”按顺序编排执行。
- 系统不讨论理论或哲学，只是直接完成工作。
- 即使任务混乱或不可预测，它也能正常运行。
选择多个代理而非单一大模型的原因
我可能会对单一模型说：“分析这张发票”，但这往往会得到模糊的回答和幻觉。在真实世界里，几乎不存在只有一个问题和一个答案的情况；更多的是迭代、检查和交接——这更像一个团队的工作方式。
因此，我把行为拆分为离散、针对性的角色，每个角色负责特定任务：
- 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，使整个过程不再是“AI 回答问题”，而更像是 AI 在执行一套程序。
最有趣的部分：学会循环
欺诈检测组件是最让人享受的。代理会对同一张发票进行多次评估，每一次都根据上一次的结果进行修改，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。
- 有时评分很低，系统会悄悄再次尝试。
- 偶尔它会决定：“好，这里出现了严重问题。”
计算机自我怀疑、反复尝试、只有在确信后才升级的过程，带有一种奇怪的人性。虽然在统计上可能不够精确，但在工作流层面是可行的。
构建过程中的收获
- 一个优秀的 AI 系统往往由多个简单组件协同工作，而不是单一庞大的模型。
- 迭代优于立即得到明确答案，尤其是在需要做出困难判断时。
- 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 Google 搜索）来为决策提供依据，可以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，只需要聪明的结构。
结果：不仅仅是一个分数
在流水线的最后，Invoice Shield 会生成一段简洁的描述，说明发生了什么、为何该发票被标记为可疑以及接下来应采取的行动。它并不声称自己是完美的欺诈检测器。
接下来会怎样
目前系统仍是模拟环境——没有银行、没有 PDF、也没有真实金钱。不过框架已经准备好用于：
- 发票的 OCR 扫描
- 与实际供应商数据库的集成
- 通过 SQL 支持的对账
- PDF 案例报告
如果有人想把它投入生产，架构无需更改——只需要更换输入。这就是它的亮点所在。
为什么这很重要
我们经常听到“AI 将取代工作”。更有趣的未来是 AI 加入团队，处理繁琐、重复的任务，让人们专注于战略性、创造性的工作。虽然 Invoice Shield 体积小、尚未完善且仍属实验性质，但它为我们提供了一个观察窗口。它展示了 AI 在作为协作队友而非单纯问答工具时，能够发挥的有效性。
代码
如果你感兴趣，整个系统的代码在这里可获取： https://github.com/MilindGarge07/InvoiceShield