1、立项原因 / 旨在解决什么产品问题
会计师事务所年报审计、IPO 审计通常涉及数百份 PDF 报告、Excel 台账与 Word 说明。人工复核存在耗时长、易漏检、证据难追溯等问题：复核人员需逐页核对审计意见类型、关键审计事项、强调事项段等要素，同时要在多份文档之间验证同一会计科目的数据一致性，工作重复且容易出错。本项目旨在用 AI Agent 替代重复性人工复核，将「上传 → 解析 → 复核 → 结论 → 证据引用」全流程自动化，降低漏检率并提升复核结论的可追溯性。
2、行业场景 / 业务背景
本项目面向审计/金融行业，适用于会计师事务所质控复核、审计项目经理终审、企业内审等场景。用户上传审计报告及工作底稿后，系统可自动完成两类复核：场景 A 针对最终审计报告要素完整性进行复核；场景 B 针对具体会计科目在 Excel 台账与报告描述之间做交叉勾稽验证。复核结果以「通过 / 不通过 / 需复核」形式呈现，并附带原始文档页码、单元格、原文摘录等证据链。
1、具体功能模块
- 项目管理模块**：创建项目、查看项目列表、集中管理项目下的全部工作底稿。
- 文档上传模块**：支持 PDF、Word、Excel、ZIP 批量上传，单文件上限 2GB。
- 文档解析模块**：Excel 用 SheetJS 读取缓存计算值；PDF 用 pdfjs-dist 按页提取文本；Word 用 mammoth.js 提取段落；ZIP 用 jszip 解压。
- AI 复核模块**：
- 场景 A：最终报告要素完整性复核，检查审计意见类型、关键审计事项、强调事项段等；
- 场景 B：具体科目证据链检查，对指定科目在 Excel 与报告之间做数值、描述交叉验证。
- 证据引用模块**：每条结论关联原始文档证据，支持页码、单元格、原文摘录。
- 任务跟踪模块**：pending → running → completed / failed 状态流转，前端轮询实时展示进度。
2、主要功能描述
用户进入项目后上传待复核文档，选择复核场景并勾选文件，点击「开始复核」即可提交任务。系统后台使用 LangGraph.js 编排 Agent 工作流，调用 Dify Cloud 完成大模型推理与审计准则知识库检索，最终生成结构化复核结论。结果页展示总体结论、统计摘要、详细结论列表及证据引用，方便复核人员快速定位问题并追溯到原始文档出处。
我独立负责整体架构、前后端开发、AI Agent 编排、测试与生产部署。基于 Next.js 15 App Router + React + TypeScript + Tailwind CSS v4 构建全栈应用，使用 Supabase 存储数据与文件，LangGraph.js 编排场景 A/B 的复核工作流，Dify Cloud 作为 LLM 网关与审计准则知识库，最终 Railway standalone 部署。
实现中遇到的难点与对应方案：
- 长任务执行：复核涉及大模型多轮调用，不能依赖 Serverless 短连接，故采用 HTTP 202 返回后后台执行，并将 Dify 超时设为 60s，部署在 Railway 单进程实例上避免任务被回收中断。
- 结论结构化解析：Dify 输出格式不稳定，因此实现 JSON / Markdown 代码块 / 文本关键词三级降级解析，确保任何返回都能生成可用结论。
- 证据可追溯：将每条结论与原始文档位置（PDF 页码、Excel 单元格、Word 原文）绑定，满足审计复核对证据链的要求。
- 多格式解析：针对 Excel、PDF、Word、ZIP 分别使用 SheetJS、pdfjs-dist、mammoth.js、jszip 解析，并配套单元测试与 E2E 测试保证解析准确性。
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