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# 分阶段开发计划
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## Phase 0：准备阶段
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目标：统一概念和边界，不写复杂功能。
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### Step 0.1 明确术语
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产出：
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- 规则：`.md` 审查规则文件。
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- 技能：可复用的 Agent 能力，如审批意见生成、风险解释。
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- MCP：外部服务连接。
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- 任务：定时或批量运行的后台作业。
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- Hermes：后台数字员工。
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- User Agent：用户流程助手。
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- Orchestrator：调度和路由层。
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- Ontology：语义本体协议。
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### Step 0.2 冻结第一版语义字段
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第一版只强制 8 个字段：
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```text
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domain
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scenario
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intent
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entities
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time_range
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constraints
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risk_signals
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next_step
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```
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### Step 0.3 建立设计文档
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产出：
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- 本目录所有文档。
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- 后续数据库表设计草案。
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- API 合同草案。
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## Phase 1：任务规则中心基础建设
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目标：先把管理后台搭起来。
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### Step 1.1 完成前端信息架构
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页签：
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```text
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规则 / 技能 / MCP / 任务
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```
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规则详情：
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- Markdown 编辑器。
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- 审核人。
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- 审核状态。
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- 版本列表。
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- 版本切换确认。
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技能详情：
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- 技能配置。
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- 输入上下文。
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- 输出契约。
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- 测试样例。
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- 依赖能力。
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MCP 详情：
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- 服务地址。
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- 鉴权方式。
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- 权限范围。
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- 健康检查。
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- 调用记录。
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任务详情：
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- Cron。
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- 运行窗口。
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- 输入范围。
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- 产出对象。
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- 最近运行。
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### Step 1.2 建立后端基础模型
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建议表：
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```text
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agent_rules
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agent_skills
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agent_mcp_services
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agent_tasks
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agent_asset_versions
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agent_asset_reviews
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```
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第一阶段可以先不做完整执行，只做 CRUD。
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### Step 1.3 规则版本与审核
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规则上线流程：
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```text
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草稿
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↓
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提交审核
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↓
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审核通过
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↓
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上线
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```
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关键约束：
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- 没有审核人不能上线。
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- 没有审核通过不能上线。
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- 上线必须生成新版本。
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- 历史版本只读。
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## Phase 2：OCR 与财务单据标准模型
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目标：让发票、附件、报销单和账款流水先标准化。
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### Step 2.1 附件上传与文件分类
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识别：
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- 发票。
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- 行程单。
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- 合同。
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- 付款凭证。
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- 审批截图。
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### Step 2.2 OCR MCP 接入
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把附件转成结构化字段。
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### Step 2.3 Invoice 标准模型
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统一 OCR、MCP、用户填写和业务系统字段。
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### Step 2.4 人工修正
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允许财务人员修正 OCR 字段，并写入反馈池。
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### Step 2.5 规则中心接入 OCR 结果
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重复发票、附件完整性、金额不一致等规则开始使用标准模型。
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## Phase 3：语义本体服务
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目标：用户问题和任务配置都能转成 ontology_json。
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### Step 3.1 建立 semantic_parser API
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接口：
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```text
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POST /api/v1/semantic/parse
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```
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||
输入：
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||
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||
```json
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{
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||
"source": "user_message",
|
||
"text": "上个月哪些客户应收逾期超过 30 天？",
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||
"context": {}
|
||
}
|
||
```
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||
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||
输出：
|
||
|
||
```json
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||
{
|
||
"domain": "accounts_receivable",
|
||
"scenario": "receivable_aging",
|
||
"intent": "query",
|
||
"entities": [],
|
||
"time_range": {},
|
||
"constraints": {},
|
||
"risk_signals": [],
|
||
"next_step": "query_database"
|
||
}
|
||
```
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### Step 3.2 建立 ontology schema 表
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建议表：
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```text
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||
semantic_ontology_schemas
|
||
semantic_parse_logs
|
||
```
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||
|
||
字段：
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|
||
```text
|
||
id
|
||
schema_version
|
||
schema_json
|
||
status
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||
created_at
|
||
updated_at
|
||
```
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### Step 3.3 建立解析测试集
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至少覆盖：
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- 报销规则解释。
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- 差旅报销创建。
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- 发票验真。
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- 应收逾期查询。
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- 应付付款状态。
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- 每日风险巡检。
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- 知识库维护。
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## Phase 4：LLM Wiki 知识库
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目标：让制度文档、FAQ、审批经验可被 Agent 检索和引用。
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### Step 4.1 文档解析与分块
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上传 PDF、Word、Excel 后抽取正文并 chunk。
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### Step 4.2 元数据与向量索引
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为知识块打 domain、scenario、tags、版本。
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### Step 4.3 知识检索 API
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User Agent 可以基于语义本体查询知识。
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### Step 4.4 知识候选审核
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Hermes 生成 FAQ 或条款候选，人工审核后发布。
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## Phase 5：Orchestrator 基础版
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目标：基于 ontology_json 做确定性路由。
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### Step 5.1 建立路由规则
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||
输入：
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||
```text
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||
source
|
||
domain
|
||
scenario
|
||
intent
|
||
next_step
|
||
```
|
||
|
||
输出：
|
||
|
||
```text
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||
agent = hermes | user_agent
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||
tools = []
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||
permission_required = []
|
||
```
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### Step 5.2 建立工具网关
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第一批工具：
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||
```text
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||
rule_engine.run
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||
knowledge.search
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||
database.query
|
||
mcp.call
|
||
task.create
|
||
```
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### Step 5.3 建立审计日志
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所有请求都记录：
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- 原始输入。
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- 语义 JSON。
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- 路由结果。
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- 工具调用。
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- 输出摘要。
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- 错误信息。
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## Phase 6：User Agent 第一版
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目标：先做只读和解释，不做强写入。
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### Step 6.1 支持制度问答
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流程：
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```text
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||
用户问题
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-> semantic_parse
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-> search_knowledge
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-> User Agent 生成回答
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```
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||
### Step 6.2 支持规则解释
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||
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||
流程：
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||
```text
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||
用户问为什么被拦截
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||
-> semantic_parse
|
||
-> run_rule
|
||
-> search_knowledge
|
||
-> User Agent 解释风险原因
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||
```
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||
### Step 6.3 支持业务查询
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先支持：
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- 报销单状态查询。
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- 应收账龄查询。
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- 应付付款状态查询。
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### Step 6.4 支持草稿生成
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||
只生成草稿，不直接提交。
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||
```text
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||
用户确认前不写核心状态
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||
```
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||
## Phase 7：Hermes 第一版
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目标：让后台数字员工开始跑任务。
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### Step 7.1 每日风险巡检
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输入：
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- 昨日单据。
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- 发票。
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||
- 附件。
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||
- 付款流水。
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||
输出：
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||
|
||
- 风险报告。
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||
- 风险工单。
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||
- 风险统计。
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||
### Step 7.2 每日财务统计
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||
统计：
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||
- 报销金额。
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||
- 报账金额。
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||
- 应收账龄。
|
||
- 应付账龄。
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||
- 付款状态。
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||
- 账款异常。
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||
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||
### Step 7.3 知识候选积累
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||
来源：
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||
- 审批意见。
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- 驳回原因。
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||
- 高频问答。
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- 规则误报反馈。
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||
输出：
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||
- FAQ 候选。
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- 规则优化建议。
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||
- 制度变更摘要。
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## Phase 8：MCP 接入
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目标：让 Agent 能安全调用外部系统。
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优先接入：
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1. 发票验真 MCP。
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2. 附件 OCR MCP。
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3. 银行流水 MCP。
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4. 差旅平台 MCP。
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5. ERP/付款状态 MCP。
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||
每个 MCP 必须有：
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- 服务地址。
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- 鉴权方式。
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||
- 权限范围。
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- 超时设置。
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- 降级策略。
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- 健康检查。
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||
- 调用日志。
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## Phase 9：规则形成与反馈闭环
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目标：让系统持续变聪明，但不失控。
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||
闭环：
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||
```text
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||
Hermes 发现问题
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-> 生成规则优化建议
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-> 管理员审核
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-> 更新规则
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||
-> User Agent 使用新规则解释
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-> 反馈继续进入 Hermes
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```
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关键限制：
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- Hermes 只生成候选。
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- 管理员审核后才能发布。
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- 所有规则变更有版本。
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- 所有上线动作有审核人。
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### Step 9.1 规则候选池
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Hermes 从制度、风险案例、反馈中生成规则候选。
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### Step 9.2 规则测试样例
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每条规则上线前必须有测试样例。
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### Step 9.3 反馈池
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收集 OCR 修正、规则误报、Agent 回答反馈。
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### Step 9.4 质量看板
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统计误报率、修正率、回答满意度、MCP 失败率。
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