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AI-Agent 审计系统：文档阅读清单

阅读日期：2026-10-02。本文记录第一轮的文档阅读；用户已确认方案，第二轮业务代码、启动验证和联调已完成，结果见自检报告。

阅读范围和方法

实际读取目录：C:\Users\HUAWEI\Documents\Codex\2026-10-02\new-chat\course_html。

该目录递归扫描得到 18 个文件，均为 HTML：17 章课程和 1 份 README，未发现其他附件、原项目源码或依赖清单。原始 D 盘目录仍存在读取权限问题，本次阅读使用用户复制到工作区的文档。

分四批阅读：README 与 01–04、05–09、10–13、14–17。为控制上下文和输出长度，先去除网页样式，将所有正文与代码示例提取为文本；内嵌 SVG 的标题、节点、条件和连接标签一并提取阅读。遇到工具输出截断的 02、03 已单独补读。没有仅按文件名推断内容，也没有以摘要替代未读正文。

下面的主题概述来自各文件正文。课件多次引用“本仓库真实源码”，但这份复制目录只提供课件，不能据此声称已验证原项目代码。

全部文件与核心内容

文件名	主题概述与阅读结论
README.html	全套 17 章导航和学习顺序；系统定位为财务报销与发票审计，概览视觉提取、规则/RAG 合规、双引擎风险、确定性路由、多级审批和报表。
01-AI-Agent审计系统概述.html	从人工报销审核痛点出发，定义六项能力和用户、报销、审核、审批、知识库五大领域；模型做读图和风险提示，最终路由交给确定性逻辑；无 AI 服务时用用户填报降级。
02-DDD领域建模与系统架构.html	API、应用编排、领域、基础设施和共享内核的分层；依赖倒置、依赖注入、事务管理；采用单体应用与领域内聚，划分五大领域。
03-Agent技术栈与选型.html	FastAPI、SQLAlchemy async、PostgreSQL、Redis、Milvus、MinIO、vLLM/Qwen3-VL、LangGraph、外部 bge 服务、structlog、Alembic、Excel/PDF 工具；同步 SDK 需隔离到线程池。未规定前端框架。
04-开发环境与数据初始化.html	Python ≥3.11、Docker Compose 起依赖、环境变量、迁移和种子用户；应用 8000、PostgreSQL 5433、Redis 6380、Milvus 19530、MinIO 9000/9001、AI 服务 20110/20120；原仓库首次迁移需要生成。
05-异步事件驱动架构.html	asyncio、进程内事件总线、发布即返回、事件 ID 去重、异常隔离和优雅关闭；明确指出进程内去重不是分布式“精确一次”，提到 outbox 演进；其 flush 跨事务可见性解释需修正。
06-LLM接入与结构化输出.html	OpenAI 兼容异步客户端的 chat、structured_chat、vision、embed、rerank；约束输出与直接 JSON/围栏/对象解析；无法识别填 null；信号量并发限制和避免多层重试叠加。
07-弹性容错设计-熔断重试与优雅降级.html	Closed/Open/Half-Open 三态熔断、指数退避、瞬时故障重试、分层异常；VLM 回填报、风控回规则、缓存回本地、精排回原序；Embedding 不得使用伪造随机向量。
08-LangGraph状态图编排.html	StateGraph 的状态、节点、边和条件边；AuditState 按节点增量更新；提取带有界重试，编译图复用；反馈节点不属于主干；重试次数描述与后续示例存在口径差异。
09-向量检索与语义缓存.html	LLM/Embedding/查询三类精确输入缓存及 TTL、本地降级；外部 bge 输出 1024 维向量，Milvus COSINE 召回与 Rerank；中文 512 字分块、64 字重叠；标题虽含“语义缓存”，示例键是输入哈希，未展示近似语义缓存实现。
10-多Agent审核工作流编排.html	统一五个节点命名：extract、rule_check、risk_detect、make_decision、feedback；四节点主干加独立反馈；详细列出 AuditState 输入、结果和控制字段，以及重试条件。
11-多模态发票抽取Agent节点.html	MinIO 下载、魔数识别、1536px 缩放、视觉模型与结构化解析；成功预设 0.90、用户填报降级预设 0.50，并标记 user_input_fallback；没有完整实现 PDF 转图链路的代码。
12-规则引擎校验Agent节点.html	BaseRule/RuleResult 契约、逐条执行和异常转结果；日期、金额、抬头、文件哈希重复、税额、税号、政策七类规则；合规 pass/fail/partial；示例汇总遗漏 critical。
13-双引擎风险检测Agent节点.html	金额、置信度、卖方集中度、提交频率、部门比值等特征；规则累加评分和 LLM 结构化推理取较高等级；合规失败升为 HIGH；示例近期提交次数与部门均值是占位默认数据。
14-确定性决策路由Agent节点.html	四种路由及优先级：无提取依据转人工，高风险/合规失败转财务，中风险/部分合规转主管，低风险且全通过自动批准；路由不调用 LLM；示例缺失输入默认通过需增加护栏。
15-RAG政策合规校验Agent节点.html	制度分块、Embedding、召回、精排和带出处的政策判断；避免判断缺失公司全称的条款；RAG 异常返回通过并附 warning；示例用字符串包含判断模型答案，忽略 partial，正式实现需结构化校验。
16-审批工作流状态机.html	按类型/金额/部门匹配审批链，状态迁移白名单，逐级签字、驳回和退回；防重签、不得自审；默认 48 小时超时事件；配置中 finance 与用户角色 auditor 的命名需统一。
17-Agent服务化与端到端编排.html	FastAPI 装配、JWT/RBAC、CORS、SSE 批量上传；审核占位记录、图执行、回填结果和审核完成事件；审核重跑护栏；聚合统计、PostgreSQL 物化视图、Excel/PDF 导出。

文档确立的业务边界

1. 审计对象是财务报销单和发票。Agent 是审核流程节点，而不是任意第三方 Agent 的运行行为审计平台。
2. 主干固定为 extract → rule_check → risk_detect → make_decision；feedback 在人工复核后单独触发。
3. 自动审核只有四种路由：auto_approve、to_supervisor、to_finance、to_manual。驳回是审批动作，不额外发明 AI 自动驳回路由。
4. 风险等级是 unassessed=0 / low=1 / medium=2 / high=3；合规结论是 pass / partial / fail。
5. 五种角色是员工、主管、审核员、经理、管理员。财务审批任务归审核员角色处理，不新增名为 finance 的第六种角色。
6. VLM/LLM、Embedding 和 Rerank 是可配置外部服务；无服务时业务降级必须留痕，不得伪造提取结果、向量或成功状态。
7. 文档没有提供具体企业完整报销制度、部署凭据、实际模型可用地址、法规校验接入或已校准的模型置信度。

用户明确要求、需要补充设计的能力

文档定义了 Agent 节点和规则，但没有给出完整的 Agent 管理页面、规则参数管理 API、告警处理页面或现成前端工程。这些将按用户要求新增，设计中会注明来源。

Agent 配置、规则版本、审计追踪和异常告警将管理上述财务审核流程；不会把文档里的叙述扩大为已有的通用 Agent 管控、模型自动训练、法定发票验真或图像伪造鉴定功能。

完整系统设计见同目录 02-系统设计方案.md。