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数字员工能力库扩展概念文档

更新日期：2026-05-31

功能一句话

把数字员工从少量后台任务扩展为覆盖事实抽取、规则命中分析、资产积累、报告生成和人工复核辅助的企业级后台分析能力库。

背景与问题

当前员工技能数量偏少，只有制度整理、风险图谱巡检、员工画像巡检和少量复核辅助能力。页面观感更像技术演示，不像完整的财务数字员工能力矩阵。

需要把已有风险图谱、制度知识、画像基线、反馈池、回放评测等算法资产拆成用户能理解的员工技能，让列表规模、分类结构和详情内容都更完整。

同时必须收敛数字员工边界：数字员工不是风险专家，也不是规则制定者。风险口径、规则内容、制度解释和最终判断由人负责；规则中心执行归属外层智能体流程，数字员工只负责读取事实、规则命中和反馈结果，生成后台分析、报告、知识库材料和待人工复核线索。

目标

• 员工技能数量扩展到不少于 16 个。
• 保持四类技能：积累、升级、整理、评估。
• 每个技能都有名称、描述、技能包、分类、执行场景、输入、输出、是否定时、是否写入工作记录。
• 新增技能进入资产种子和运行时补齐逻辑，已有数据库启动后也能自动补齐。
• 新增技能包落在 server/src/app/skills/domain，便于后续同步到数字员工运行侧。
• 明确技能边界：输出事实、规则命中和待人工确认线索，不输出正式规则结论或规则变更裁判。

非目标

• 本轮不引入新的数据库结构变更。
• 本轮不要求所有新增技能都接入真实执行器。
• 本轮不复制竞品术语或页面包装，只做 X-Financial 自有能力命名。
• 本轮不让数字员工总结风险规则、发明新规则、修改规则中心或替代人工确认风险。

用户与场景

• 风控管理员：查看评估类和升级类技能，理解规则命中分析、异常线索、人工复核样本和回放评测能力。
• 财务制度管理员：查看整理类技能，维护制度条款、政策口径和规则命中样本。
• 数据治理人员：查看积累类技能，理解员工、部门、供应商和反馈样本如何沉淀。
• 系统管理员：配置定时计划、查看工作记录和执行结果。

功能能力

完整员工技能库按四类组织：

• 整理：财务制度、制度条款、政策口径、规则命中样本。
• 积累：员工画像、部门基线、供应商画像、误报样本、反馈样本。
• 评估：风险图谱、多凭证一致性、时空一致性、预算超标、供应商异常关系。
• 升级：风险线索归集、算法回放、制度引用缺口提示和人工复核材料整理。

每个技能需要提供：

• skill_name：技能包目录名。
• skill_category：积累、升级、整理、评估之一。
• task_type：由任务 code 派生。
• schedule / cron_expression：默认定时计划。
• input_sources：输入来源。
• output_format：产出格式。
• writes_work_record：是否产出工作记录。
• execution_strategy：真实执行、复用现有扫描器或定义先行。
• role_boundary：规则由人定义、风险由人确认、主流程由外层智能体执行，数字员工只做后台分析、报告生成和知识沉淀。
• allowed_outputs：只允许输出 facts、rule_hits、risk_clues、evidence_refs、human_review_required 等受控字段。

数字员工边界

数字员工允许做三件事：

• 事实抽取：从申请单、报销单、票据、附件、审批记录中抽取金额、时间、地点、人员、供应商、票据号、申请关系等事实。
• 规则命中分析：读取外层智能体流程已经产生的规则命中结果、字段依据和原始证据，用于后台报告与复核材料整理。
• 线索归集：基于事实和规则命中输出“待人工复核”的潜在线索，不能把线索升级为正式风险结论。

数字员工禁止做四件事：

• 不总结或发明风险规则。
• 不修改、发布、删除规则中心规则。
• 不把潜在线索判定为最终违规结论。
• 不替代财务、风控或管理员进行制度解释和风险确认。

方案设计

后端

• 在 agent_foundation_constants.py 增加新增任务 code 和分类映射。
• 在 agent_foundation_digital_employee_tasks.py 增加运行时任务规格。
• 在初始种子流程完成基础任务 flush 后，调用运行时补齐逻辑，保证新库完整落库。
• 新增技能包目录和 SKILL.md，内容包含功能说明、执行时机、输入输出和边界。
• 将容易越权的“规则发现、规则模板整理、制度缺口优化”收敛为“风险线索归集、规则命中样本整理、制度引用缺口提示”。

前端

前端列表已按资产接口读取任务类资产，不需要新增页面结构。新增任务落库后会自动进入员工技能列表，并使用已有筛选、分类和详情展示。

算法与公式

本轮主要扩展能力目录和角色边界，不新增评分公式。后续每个技能接入真实算法时，再在对应算法文档中补充公式。

数字员工输出的线索置信度只能作为排序依据，不能作为最终风险裁判：

risk\_clue = f(facts, rule\_hits, evidence\_quality)

其中 facts 来自申请与报销事实，rule_hits 来自外层智能体流程或规则中心已经产生的命中结果，evidence_quality 表示证据完整度。数字员工不触发规则主流程，最终是否构成风险由人工复核或规则中心既有处置流程决定。

后台分析闭环

风险线索归集不是规则生产流程，而是后台分析闭环的一环：

• 工作记录详情展示本次归集的事实、规则命中、待复核线索和近期反馈样本。
• 风险看板展示待复核线索数和反馈样本数，用于观察后台分析是否形成可复盘资产。
• 人工反馈仍写入风险观察反馈池，数字员工只读取反馈池做线索排序、复核材料整理和后续报告生成。

测试方案

• 单元测试：校验数字员工运行时任务规格数量、分类覆盖、技能包目录存在、任务 code 唯一。
• 配置测试：校验每个任务配置都包含 skill_name、output_format、skill_category_options。
• 容器验证：在 x-financial-main:/app/server 运行定向测试。
• 手工验收：进入数字员工员工技能列表，确认技能数量和分类明显完整。
• 接口验收：风险看板接口返回 risk_clue_count 和 feedback_sample_count，工作记录详情能展示风险线索归集的反馈样本摘要。

指标与验收

• 员工技能总数不少于 17 个。
• 四类分类都有技能。
• 新增技能包全部存在 SKILL.md。
• 定向测试通过。
• 风险看板不再展示候选规则指标，改为待复核线索和反馈样本。
• 不引入数据库迁移和破坏性变更。

风险与开放问题

• 新增技能中部分为“定义先行”，立即运行时需要后续逐步接入真实执行器。
• 如果用户希望每个技能都能立即产出真实结果，需要继续拆分执行服务和工作记录产物。
• 已接入风险线索归集真实执行器，后续应继续把多凭证、时空、预算、供应商异常从风险图谱主引擎中拆成独立算法模块。
• 若技能命名或说明再次出现“数字员工承担规则主流程、规则发现、规则优化、自动总结风险”等表述，应优先改为读取规则命中结果、事实、线索、复核材料等受控表述。