基于GLM-4多智能体协同的审计行业问答系统

摘要：随着大数据与人工智能技术的迅速发展，审计行业面临着非结构化数据体量庞大、处理手段匮乏等问题，导致效率较低。本文提出了一种基于生成语言模型（GLM-4）的多智能体协同问答系统，旨在解决审计领域中复杂的问答任务，并提升其智能化水平。该系统通过中枢模型（Planner）、执行模型（Tooler）及对话管理模块的协同工作，实现了审计相关问题的高效解答。本文详细阐述了该系统的总体架构、对话管理机制、工具与API调用策略、动态策略增强技术以及答案总结方法，最后对系统在实际应用中的表现进行了评估。实验结果表明，该系统显著提高了审计咨询服务的效率与准确性，为审计智能化转型提供了有效的技术支持。

关键词：多智能体协同、审计问答系统、对话管理、策略增强技术

随着数据量的爆炸式增长和技术的不断发展，审计行业在面对海量非结构化数据时，面临着信息处理效率低、决策支持不足等挑战。传统审计方法在处理复杂问题时常效率较低，难以满足现代审计的需求。生成语言模型（本文以GLM-4为例）凭借强大的自然语言处理能力，正在成为推动审计智能化转型的关键技术。其应用不仅能提升数据分析与信息检索效率，还能帮助审计人员更好地进行决策支持和问题解答。GLM-4的应用不仅能提升数据分析与信息检索效率，还能帮助审计人员更好地进行决策支持和问题解答。

本研究提出了一种基于GLM-4的多智能体协同问答系统，利用该系统可以高效、准确地解答审计问题。通过引入中枢模型、执行模型和对话管理模块的协同工作，本系统能够处理复杂的审计场景，提升审计工作智能化水平。

一、审计智能体背景与应用前景

（一）什么是智能体？

智能体（Agent）是一种基于大型语言模型（LLM）的系统，能够动态指导自身行为和工具使用以完成任务。与预定义的工作流不同，智能体具有更高的自主性，能够根据环境和任务需求灵活调整行为。智能体通常具备以下特点：

自主性：智能体能够独立规划和执行任务，无需依赖预定义的代码路径。

工具使用：智能体能调用外部工具或API来获取信息或执行操作，如搜索、数据检索、代码执行等。

反馈循环：智能体在执行任务时，依据环境反馈调整行为，并在必要时请求人类干预。

复杂任务处理：智能体适用于处理开放性问题或复杂任务，尤其是无法通过固定步骤解决的任务。

（二）审计智能体的应用前景

审计是一个高度结构化且需要大量数据分析和判断的领域，智能体在这一领域具有广阔的应用前景。以下是智能体在审计中的潜在应用场景：

1.自动化数据收集与分析

审计过程中需要从多个来源（如财务系统、数据库、文档等）收集数据并进行复杂分析。智能体通过调用API或工具自动收集数据，动态生成分析请求并执行。

优势：智能体不仅可以快速处理大量数据，减少人工操作的时间和错误率，还能动态调整分析策略以应对复杂情况。

2.异常检测与风险评估

审计需要识别潜在异常行为或风险点，智能体通过机器学习模型或规则引擎对数据进行实时监控，并标记异常交易或行为。

优势：智能体结合历史数据和实时数据，动态调整风险评估模型，提供精准的异常检测结果。

3.动态任务分解与协作

复杂的审计任务需要分解为多个子任务，并由不同团队协作完成。智能体可以作为“协调者”，动态分配任务并整合结果。

优势：智能体依据任务复杂性和资源可用性，灵活调整任务分配策略，提高整体效率。

4.实时反馈与迭代优化

审计过程中可能需要多次迭代以优化结果。智能体通过“评估-优化”工作流，不断改进分析和决策。

优势：智能体根据反馈快速调整策略，减少人工干预，提高审计结果的准确性和可靠性。

二、多智能体协同系统的设计与实现

（一）系统总体架构

该系统主要由三个核心模块组成：中枢模型（Planner）、执行模型（Tooler）及对话管理模块。中枢模型负责系统整体规划与协调，执行模型处理具体任务，而对话管理模块确保通过多轮对话机制引导用户提供必要信息，并最终生成准确答案。系统的总体架构如下：

1.中枢模型（PLANNER）

中枢模型是系统的控制中心，负责接收和理解用户问题，制定策略，并控制整个对话流程。中枢模型通过语义解析，根据问题特性选择适当工具和API，制定对话策略，并监控对话状态，确保问题解答过程高效、准确。

2.执行模型（TOOLER）

执行模型是任务执行者，负责处理具体子任务，如信息检索、数据分析、审计条款匹配等。每个执行模型针对特定任务进行了优化，能够高效、准确完成任务，并将结果反馈给中枢模型，确保系统高效运行。

3.API调用

为了扩展系统功能，系统支持调用外部API，获取更多审计资源和服务，如审计法规查询、案例分析等。执行模型负责调用API，确保系统能够充分利用外部资源，解决复杂审计问题。

（二）关键技术实现

1.对话管理机制

对话管理是系统的核心之一，采用多轮对话机制，引导用户提供必要信息，逐步深入问题背景，最终得到准确答案。中枢模型启动对话流程，依次调用执行模型获取所需信息，确保问题得到充分理解并高效解答。

2.动态策略增强技术

系统引入动态策略增强技术，通过生成动态策略并结合历史问题的解决方案，优化问题解答路径，提高系统适应不同审计场景的能力。

3.预设模板提升答题效果

为确保生成的答案规范且易于理解，系统采用预设答题模板，并根据具体问题灵活调整。此方法不仅提高了答案的质量和准确性，还显著提升了生成效率。

（三）实验与性能评估

为了验证系统效果，我们设计了实验，评估了系统响应时间和答案准确性等方面。实验结果表明，基于GLM-4的多智能体协同问答系统在处理审计问题时表现出色，显著减少了咨询时间，并提供了高质量的答案，系统的准确性和效率在实验中得到了显著提升。

三、审计智能体总结与未来展望

本文提出了一种基于GLM-4的多智能体协同问答系统，通过中枢模型、执行模型和对话管理模块的协同工作，显著提升了审计查询分析的效率和准确性。系统在实际应用中表现良好，为审计行业的智能化转型提供了新的技术路径。未来研究将集中在优化智能体间的协作机制，探索更多领域知识的应用，并开发更具针对性的专业智能体，进一步推动审计行业的智能化发展。

参考文献：

[1]李航.多智能体协同决策理论与方法[M].北京：科学出版社，2022.

[2]张伟，等.人工智能审计：技术框架与实践路径[J].审计研究，2023（6）：32-40.

[3]Anthropic.（n.d.）.Buildingeffectiveagents.AnthropicResearch.https：//www.anthropic.com/research/building-effective-agents