智能发票报销Agent系统【附带源码】

在企业日常运营中，发票报销是高频且繁琐的财务流程。传统方式依赖人工逐一核对发票信息、手动录入报销系统，不仅效率低下，还容易出现信息录入错误、分类混淆等问题，尤其面对网约车、餐饮、通讯费等不同类型发票时，字段差异大、处理规则复杂，进一步增加了财务人员的工作负担。

本系统通过多Agent协同架构，实现了发票报销的全流程自动化。系统利用MinerU API精准解析PDF发票，通过分类Agent智能识别发票类型，自动路由至对应的网约车、餐饮或通讯费Agent进行结构化信息抽取，最终完成报销提交。整个过程无需人工干预，支持千帆和Ollama双LLM后端，大幅提升了报销效率，降低了人工成本和错误率，为企业财务数字化转型提供了高效可靠的解决方案。

基于大模型的多Agent协同发票报销系统，支持网约车、餐饮、通讯费三类电子发票的自动解析、分类、信息抽取与报销提交

系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    主流程编排器 (Orchestrator)                │
│                                                             │
│  Step 1: MinerU API 解析PDF → Markdown                     │
│                    ↓                                        │
│  Step 2: 发票分类Agent → 判断发票类型（网约车/餐饮/通讯费）  │
│                    ↓                                        │
│  Step 3: 路由到对应子Agent → 抽取结构化JSON                  │
│          ├── 🚗 网约车发票报销Agent                          │
│          ├── 🍽️ 餐饮发票报销Agent                           │
│          └── 📱 通讯费发票报销Agent                          │
│                    ↓                                        │
│  Step 4: 模拟报销API → 提交报销记录                         │
│                    ↓                                        │
│          保存JSON到output目录                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

协作模式

串行流水线模式：每个发票文件依次经过 解析→分类→抽取→报销 四个步骤，步骤间严格串行执行。

文件结构

invoice-reimbursement-mas/
├── main.py                         # 主入口
├── config.py                       # 全局配置
├── core/
│   ├── __init__.py
│   ├── llm_client.py               # LLM调用封装（千帆+Ollama双后端）
│   ├── mineru_parser.py            # MinerU API PDF解析封装
│   ├── reimburse_api.py            # 报销API模拟模块
│   └── orchestrator.py             # 主流程编排器
├── agents/
│   ├── __init__.py
│   ├── classifier_agent.py         # 发票分类Agent
│   ├── ride_agent.py               # 网约车发票报销Agent
│   ├── meal_agent.py               # 餐饮发票报销Agent
│   └── telecom_agent.py            # 通讯费发票报销Agent
└── output/                         # 输出目录（发票JSON + 汇总报告）

运行方式

# 默认千帆LLM，处理指定目录下所有PDF
python3 main.py /path/to/invoices

# 处理单个PDF文件
python3 main.py /path/to/invoice.pdf

# 使用Ollama本地模型
python3 main.py --ollama /path/to/invoices

# 显示帮助
python3 main.py help

LLM后端支持

抽取字段说明

🚗网约车发票

🍽️餐饮发票

📱通讯费发票

Agent提示词设计

发票分类Agent

• 角色
  
  ：专业发票分类助手
• 任务
  
  ：判断文本是否为发票 + 判断发票类型
• 输出
  
  ：JSON（is_invoice / invoice_type / confidence / reason）
• 兜底
  
  ：LLM调用失败时，使用关键词规则兜底分类

子Agent（网约车/餐饮/通讯费）

• 角色
  
  ：对应类型的专业发票信息抽取助手
• 任务
  
  ：从Markdown文本中精确抽取结构化字段
• 输出
  
  ：对应类型的完整JSON结构
• 特性
  
  ：每种类型有专属字段（如网约车有起点/终点，通讯费有手机号脱敏等）

报销API模拟

模拟企业报销系统的校验规则：

• 发票号码校验（缺失时使用文件名兜底）
• 金额有效性校验
• 单笔金额>5000元需额外审批
• 开票日期超过90天需附说明材料
• 类型特定规则（如网约车缺出行时间、餐饮缺就餐日期等给出建议）

运行结果示例

╔══════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║     智能发票报销 — 多Agent协同系统                                ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════════╝

  📈 总体统计:
     总文件数: 3
     ✅ 报销成功: 3
     🚫 类型不支持: 0
     ❌ 处理失败: 0

  📋 明细:
     ✅ 海底捞餐饮电子发票.pdf
        类型: 餐饮 | 金额: ¥219.00 | 报销单号: RB20260503182639-0AC4F8FE
     ✅ 滴滴网约车电子发票.pdf
        类型: 网约车 | 金额: ¥14.00 | 报销单号: RB20260503182745-2498293B
     ✅ 联通通讯费电子发票.pdf
        类型: 通讯费 | 金额: ¥164.00 | 报销单号: RB20260503183145-C5BBFFF7

通过网盘分享的文件：invoice-reimbursement-mas-v2.zip

链接: https://pan.baidu.com/s/1SeRCDwb8LgpquIgYT7qeEg?pwd=ciuh 提取码: ciuh 

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