跳到主要内容

5. 智能体与业务编排

5.1 Agent技能链​

技能定义​

智能文档处理Agent需要具备多种技能，通过技能链组合完成复杂任务：

核心技能​

1. 文档解析技能（Document Parsing）

  • 功能：解析各种格式的文档（PDF、Word、Excel、图片等）
  • 输入：文档文件
  • 输出：解析后的文本内容和结构信息
  • 实现：基于PyPDF、python-docx、pandas等工具

2. OCR识别技能（OCR Recognition）

  • 功能：识别图片和扫描件中的文字
  • 输入：图片文件或扫描件
  • 输出：识别出的文字内容
  • 实现：基于PaddleOCR、Tesseract等OCR引擎

3. 信息提取技能（Information Extraction）

  • 功能：从文档中提取关键信息
  • 输入：文档文本、提取字段定义
  • 输出：结构化数据（JSON格式）
  • 实现：基于大语言模型（GPT-4等）

4. 文档分类技能（Document Classification）

  • 功能：对文档进行分类（合同、报告、发票等）
  • 输入：文档内容
  • 输出：文档类别和置信度
  • 实现：基于BERT、RoBERTa等分类模型

5. 合同审查技能（Contract Review）

  • 功能：审查合同，识别风险条款
  • 输入：合同内容、标准模板
  • 输出：审查报告、风险识别结果
  • 实现：基于大语言模型和规则引擎

6. 知识检索技能（Knowledge Retrieval）

  • 功能：从知识库检索相关信息
  • 输入：查询文本
  • 输出：相关文档片段列表
  • 实现：基于RAG检索系统

技能链设计​

技能链按照业务流程组织，形成完整的处理流程：

标准技能链​

文档处理链：

  1. 格式识别 → 2. 文档解析/OCR → 3. 信息提取 → 4. 质量验证

合同审查链：

  1. 格式识别 → 2. 文档解析 → 3. 合同分类 → 4. 合同审查 → 5. 风险识别 → 6. 报告生成

知识库构建链：

  1. 文档上传 → 2. 文档解析 → 3. 文本分块 → 4. 向量化 → 5. 存储入库

实现示例：

from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain.tools import Tool

# 定义工具
tools = [
    Tool(
        name="document_parsing",
        func=document_parsing_skill,
        description="解析文档，提取文本内容"
    ),
    Tool(
        name="ocr_recognition",
        func=ocr_recognition_skill,
        description="识别图片中的文字"
    ),
    Tool(
        name="information_extraction",
        func=information_extraction_skill,
        description="从文档中提取关键信息"
    ),
]

# 创建Agent
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

执行流程​

流程控制​

顺序执行：

  • 技能按顺序执行，前一个技能的输出作为下一个技能的输入
  • 适用于有依赖关系的技能链

并行执行：

  • 多个独立技能并行执行，提升处理速度
  • 适用于无依赖关系的技能（如文档解析和OCR可并行）

条件分支：

  • 根据中间结果选择不同的执行路径
  • 适用于需要动态调整的场景

5.2 工具注册中心​

工具类型​

智能文档处理系统需要集成多种外部工具，扩展Agent能力：

文档处理工具​

1. PDF解析工具（PDF Parser）

  • 功能：解析PDF文档，提取文本和结构
  • 输入：PDF文件路径
  • 输出：文本内容和结构信息
  • 实现：PyPDF、pdfplumber

2. Word解析工具（Word Parser）

  • 功能：解析Word文档，提取文本和格式
  • 输入：Word文件路径
  • 输出：文本内容和格式信息
  • 实现：python-docx

3. Excel解析工具（Excel Parser）

  • 功能：解析Excel文档，提取表格数据
  • 输入：Excel文件路径
  • 输出：表格数据（DataFrame）
  • 实现：pandas

4. OCR工具（OCR Tool）

  • 功能：识别图片中的文字
  • 输入：图片文件路径
  • 输出：识别出的文字内容
  • 实现：PaddleOCR、Tesseract

AI工具​

5. 信息提取工具（Information Extraction）

  • 功能：从文档中提取结构化信息
  • 输入：文档文本、提取字段定义
  • 输出：结构化数据（JSON）
  • 实现：大语言模型（GPT-4等）

6. 文档分类工具（Document Classification）

  • 功能：对文档进行分类
  • 输入：文档内容
  • 输出：文档类别和置信度
  • 实现：分类模型（BERT等）

7. 合同审查工具（Contract Review）

  • 功能：审查合同，识别风险
  • 输入：合同内容、标准模板
  • 输出：审查报告、风险识别结果
  • 实现：大语言模型 + 规则引擎

工具注册流程​

注册步骤​

步骤1：工具开发

  • 开发工具功能，实现标准接口
  • 编写工具文档和测试用例

步骤2：工具注册

  • 在工具注册中心注册工具
  • 提供工具名称、描述、参数、返回值等信息

步骤3：工具测试

  • 在测试环境测试工具功能
  • 验证工具的安全性和性能

步骤4：工具发布

  • 工具审核通过后发布
  • 配置工具权限和访问控制

工具调用机制​

调用流程​

安全机制​

参数验证：

  • 验证工具参数类型和范围
  • 防止路径遍历、命令注入等攻击

权限控制：

  • 基于角色的访问控制（RBAC）
  • 限制工具调用权限

执行隔离：

  • 在沙箱环境中执行工具
  • 限制资源使用（CPU、内存、网络）

5.3 长记忆与状态管理​

记忆机制​

智能文档处理Agent需要记忆处理历史和文档信息：

记忆类型​

短期记忆（Short-term Memory）：

  • 内容：当前处理任务的上下文信息
  • 存储：内存中，任务结束后清除
  • 用途：理解当前处理任务的上下文

长期记忆（Long-term Memory）：

  • 内容：文档处理历史、提取规则、质量评估结果
  • 存储：数据库中，持久化存储
  • 用途：提供历史参考和质量改进

工作记忆（Working Memory）：

  • 内容：当前任务的状态和中间结果
  • 存储：内存中，任务完成后清除
  • 用途：管理复杂任务的执行状态

状态管理​

处理状态​

状态定义：

  • 待处理：文档已上传，等待处理
  • 处理中：正在处理文档
  • 已完成：文档处理完成
  • 失败：文档处理失败
  • 人工审核：需要人工审核

状态转换：

上下文维护​

上下文结构​

文档上下文：

  • 文档基本信息（名称、类型、大小等）
  • 文档处理历史
  • 提取结果和评估结果

任务上下文：

  • 当前处理任务
  • 任务状态和进度
  • 中间结果

业务上下文：

  • 业务规则和配置
  • 质量标准和要求
  • 历史处理经验

上下文管理​

上下文窗口：

  • 限制上下文长度，避免超出模型限制
  • 使用滑动窗口，保留最近的上下文
  • 使用摘要技术，压缩历史信息

上下文更新：

  • 每次处理后更新上下文
  • 定期持久化上下文到数据库
  • 清理过期上下文