【搭建工作流教程】使用数眼智能 API 搭建 AI 智能体工作流教程（含可视化流程图）

一、教程概述

本教程将基于数眼智能 API，结合 AI 智能体工作流的核心设计理念，手把手教你搭建一套可复用、高灵活的智能工作流。通过数眼智能 API 的多场景能力（如数据识别、智能分析、结果输出等），配合工作流的步骤拆分与逻辑编排，实现复杂任务的自动化处理。

适用场景：文档智能审核、数据批量处理、客户咨询自动响应、供应链数据协同等需要多步骤流程化的业务场景。前置条件：

已注册数眼智能平台账号并获取 API 密钥（Access Key/Secret Key）

具备基础的接口调用知识（HTTP/HTTPS）

了解 JSON 数据格式

可选工具：Postman（接口测试）、Draw.io（流程图绘制）、Python/Java（代码集成）

二、核心概念铺垫

在搭建前，先明确两个关键概念：

数眼智能 API：提供标准化的智能能力接口，支持数据识别、内容审核、信息提取、智能分析等核心功能，可理解为工作流中的 "专业工具"。

AI 智能体工作流：将复杂任务拆分为有序的步骤，通过 API 调用、规则判断、结果流转，实现任务的自动化执行（参考文档中 "流水线" 类比）。

本教程将采用「提示链 + 路由器」混合设计模式（文档核心模式组合）：

提示链：按顺序执行 API 调用步骤，上一步输出作为下一步输入

路由器：根据 API 返回结果动态分支，处理不同场景（如正常结果 / 异常情况）

三、搭建步骤（附流程图）

第一步：需求拆解与工作流设计

以「企业合同智能审核工作流」为例，拆解核心需求与步骤：

上传合同文件（支持 PDF/Word）

调用数眼智能 API 提取合同关键信息（甲方、乙方、金额、有效期等）

规则校验（判断金额是否超预算、有效期是否合理）

结果分支处理：

校验通过：生成审核报告并推送至审批系统

校验异常：标记问题点并推送人工复核

记录流程日志（便于追溯）
工作流可视化流程图

第二步：数眼智能 API 准备

登录数眼智能开放平台，进入「API 管理」页面，申请以下核心 API 权限：

文件存储 API：用于上传合同文件（接口地址：https://api.shuyanai.com/v1/storage/upload）

合同信息提取 API：提取关键字段（接口地址：https://api.shuyanai.com/v1/contract/extract）

报告生成 API：生成标准化审核报告（接口地址：https://api.shuyanai.com/v1/report/generate）

获取 API 密钥：在「个人中心 - 开发者设置」中查看 Access Key 和 Secret Key（用于接口鉴权）

接口调用格式（通用）：

请求方式：POST
请求头：

javascript 复制代码

{
  "Authorization": "Bearer {Access Key}_{Secret Key}",
  "Content-Type": "application/json"
}

响应格式：JSON（包含 code/msg/data 字段，code=200 表示成功）

第三步：分步骤实现工作流（附代码示例）

以下以 Python 为例，实现核心步骤的 API 调用与流程编排（实际生产可集成到业务系统中）。

工具准备
安装依赖库：

bash 复制代码

pip install requests  # 用于API调用
pip install python-dotenv  # 用于管理API密钥

核心代码实现

python 复制代码

import requests
import os
from dotenv import load_dotenv

# 加载API密钥（建议放在.env文件中，避免硬编码）
load_dotenv()
ACCESS_KEY = os.getenv("SHUYAN_ACCESS_KEY")
SECRET_KEY = os.getenv("SHUYAN_SECRET_KEY")
BASE_URL = "https://api.shuyanai.com/v1"

# 1. 上传合同文件
def upload_contract(file_path):
    url = f"{BASE_URL}/storage/upload"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {ACCESS_KEY}_{SECRET_KEY}"
    }
    files = {
        "file": open(file_path, "rb")
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
    result = response.json()
    if result["code"] == 200:
        return result["data"]["file_id"]  # 返回文件ID，用于后续提取
    else:
        raise Exception(f"文件上传失败：{result['msg']}")

# 2. 提取合同关键信息
def extract_contract_info(file_id):
    url = f"{BASE_URL}/contract/extract"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {ACCESS_KEY}_{SECRET_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "file_id": file_id,
        "extract_fields": ["party_a", "party_b", "amount", "valid_period"]  # 指定提取字段
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    result = response.json()
    if result["code"] == 200:
        return result["data"]  # 返回提取结果：{"party_a": "XX公司", ...}
    else:
        raise Exception(f"信息提取失败：{result['msg']}")

# 3. 规则校验逻辑
def validate_contract(contract_info, max_budget=1000000, max_valid_period=3):
    """
    校验规则：金额≤预算（默认100万），有效期≤3年
    返回：(校验结果, 异常信息)
    """
    amount = contract_info.get("amount", 0)
    valid_period = contract_info.get("valid_period", 0)
    errors = []
    
    if amount > max_budget:
        errors.append(f"合同金额{amount}元，超出预算{max_budget}元")
    if valid_period > max_valid_period:
        errors.append(f"合同有效期{valid_period}年，超出最大允许期限{max_valid_period}年")
    
    return len(errors) == 0, errors

# 4. 生成审核报告
def generate_report(contract_info, is_pass, errors=None):
    url = f"{BASE_URL}/report/generate"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {ACCESS_KEY}_{SECRET_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "contract_info": contract_info,
        "audit_result": "通过" if is_pass else "待复核",
        "error_details": errors or []
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    result = response.json()
    if result["code"] == 200:
        return result["data"]["report_url"]  # 报告访问URL
    else:
        raise Exception(f"报告生成失败：{result['msg']}")

# 5. 推送结果至下游系统（示例：审批系统/OA系统）
def push_to_system(report_url, is_pass, contract_info):
    if is_pass:
        # 推送至审批系统
        approval_url = "https://your-approval-system.com/api/push"
        data = {
            "contract_name": f"{contract_info['party_a']}与{contract_info['party_b']}合同",
            "report_url": report_url,
            "status": "待审批"
        }
    else:
        # 推送至OA系统（人工复核）
        approval_url = "https://your-oa-system.com/api/push-task"
        data = {
            "contract_name": f"{contract_info['party_a']}与{contract_info['party_b']}合同",
            "report_url": report_url,
            "status": "待复核",
            "error_details": contract_info.get("error_details", [])
        }
    
    response = requests.post(approval_url, json=data)
    return response.json()

# 6. 流程日志记录
def record_log(contract_info, status, log_path="contract_audit_logs.txt"):
    log_content = (
        f"时间：{pd.Timestamp.now()}\n"
        f"合同：{contract_info['party_a']} - {contract_info['party_b']}\n"
        f"状态：{status}\n"
        f"----------------------------------------\n"
    )
    with open(log_path, "a", encoding="utf-8") as f:
        f.write(log_content)

# 主工作流执行函数
def run_contract_audit_workflow(file_path):
    try:
        # 步骤1：上传文件
        file_id = upload_contract(file_path)
        print(f"文件上传成功，file_id：{file_id}")
        
        # 步骤2：提取信息
        contract_info = extract_contract_info(file_id)
        print(f"信息提取成功：{contract_info}")
        
        # 步骤3：规则校验
        is_pass, errors = validate_contract(contract_info)
        contract_info["error_details"] = errors
        print(f"规则校验结果：{'通过' if is_pass else '异常'}，异常信息：{errors}")
        
        # 步骤4：生成报告
        report_url = generate_report(contract_info, is_pass, errors)
        print(f"报告生成成功：{report_url}")
        
        # 步骤5：推送下游系统
        push_result = push_to_system(report_url, is_pass, contract_info)
        print(f"结果推送成功：{push_result}")
        
        # 步骤6：记录日志
        status = "审核通过，已推送审批" if is_pass else "存在异常，已推送复核"
        record_log(contract_info, status)
        print("工作流执行完成！")
        
    except Exception as e:
        print(f"工作流执行失败：{str(e)}")
        record_log({"party_a": "未知", "party_b": "未知"}, f"执行失败：{str(e)}")

# 执行工作流（传入合同文件路径）
if __name__ == "__main__":
    run_contract_audit_workflow("test_contract.pdf")

第四步：工作流测试与优化

测试场景覆盖：

正常场景：文件上传成功→信息提取完整→规则校验通过→报告生成→推送审批
异常场景 1：文件格式错误（如上传图片文件）→ 上传失败→流程终止
异常场景 2：合同信息提取不全（如缺少金额字段）→ 提取失败→触发人工干预
异常场景 3：金额超预算→校验异常→推送人工复核

优化方向：

增加重试机制：API 调用失败时（如网络波动），自动重试 2-3 次
扩展规则库：根据业务需求添加更多校验规则（如合同条款合规性检查）
性能优化：大文件上传采用分片上传，批量合同处理采用并行化（参考文档 Map-Reduce 模式）
监控告警：通过数眼智能 API 的监控接口，实时查看工作流执行状态，异常时触发邮件 / 短信告警
第五步：工作流发布与复用

发布：将工作流代码集成到业务系统（如企业 ERP、OA 平台），配置定时任务或触发条件（如用户上传合同后自动执行）
复用：通过参数化配置（如修改max_budget、extract_fields等参数），快速适配不同类型的合同审核（如采购合同、销售合同）
迭代：定期分析工作流日志，优化 API 调用顺序、规则校验逻辑，提升自动化率和准确性

四、常见问题排查

API 调用报错 401：检查 Access Key/Secret Key 是否正确，是否过期
信息提取不完整：在extract_contract_info函数中扩展extract_fields字段，或联系数眼智能技术支持优化模型
流程执行超时：大文件处理时增加超时时间（requests.post(timeout=30)），或采用异步调用方式
报告格式不符合需求：通过generate_report接口的template_id参数，选择数眼智能提供的标准化模板，或自定义报告模板

五、扩展场景

基于本教程的搭建思路，可扩展其他数眼智能 API 工作流：

客户咨询自动响应工作流：

上传咨询记录→调用数眼智能意图识别 API→路由至对应回答模板→生成回复内容→推送客户
供应链数据处理工作流：

上传采购订单→调用数眼智能数据提取 API→库存校验→生成补货建议→推送供应商
文档智能分类工作流：

上传多类型文档→调用数眼智能文档分类 API→路由至对应处理流程（如合同→审核、发票→报销）

六、总结

使用数眼智能 API 搭建工作流的核心是「拆分步骤 + API 串联 + 规则驱动」，通过本教程的方法，你可以快速实现复杂任务的自动化处理，提升业务效率。关键在于：

合理拆解任务，确保每个步骤单一职责
灵活运用工作流设计模式（如提示链、路由器）
充分利用数眼智能 API 的标准化能力，减少重复开发
持续测试与优化，提升工作流的稳定性和适应性

随着 AI 技术的发展，可进一步引入数眼智能的高级能力（如多模态识别、智能决策），结合文档中的协调器 - 工作者模式，实现更复杂的动态任务处理，助力企业数字化转型。