事件驅動多代理協調框架：整合版面感知 OCR 與 Γ.E.MH. 財報抽取以自動化盡職調查

導言

創業投資中的盡職調查長久以來仰賴人工蒐整來自新聞、公司官網、第三方資料庫與官方登記的零散資訊。該作業容易出錯、耗時，且受限於分析師的先驗與注意力。為此，研究團隊提出一套事件驅動的多代理人協調框架，讓不同專責 AI 代理分工執行資料擷取、整理與綜合，最後輸出具可追溯來源的結構化 HTML 報告。

系統概覽

整個系統以低程式碼的事件驅動平台為基礎，架構呈現為有向無環圖（DAG）的處理節點。使用者介面為簡潔的 HTML 表單，分析師選定目標公司後觸發 Webhook（網路回呼），系統便沿著既定流程自動展開：上下游節點彼此傳遞已驗證或標記的資訊片段。

資料流與代理分工

資料輸入節點首先將選定公司對應至預先擷取的 JSON 基礎資料庫，產生簡短的公司背景檔案以供下游代理使用。之後由多個專責代理分別處理不同情資：市場與產業規模、競爭者景觀、近期新聞與投資訊號。每個代理輸出時都附帶來源標註，讓後續的綜合節點能夠追溯每項主張來源。

財務資料擷取：反向工程與 OCR

一個重要技術貢獻是針對希臘商業登記系統（Γ.E.MH.）建立的程式化抽取管線。該模組以反向工程方式查詢動態端點並擷取官方 PDF 檔，然後以版面感知的 OCR 工具解析財務欄位，保留來源檔與頁碼作為引證依據。若登記系統無法取得資料，流程會觸發條件路由，採用第三方商業資料庫作為替代或直接標示「未取得」，以避免由模型自行補數據。

報告結構與可審計性

最終產物為結構化 HTML 報告，各章節對應產出該章的代理：公司概覽、產業與市場情報、競爭者分析、財務摘要與法人事件時序等。每項財務數據都引用到原始 PDF 與頁碼，企業事件則依時間序列列出。這種按代理分層輸出的設計有助於審計與責任歸屬，讓使用者清楚知道每條結論源自哪個資訊流或服務。

回退機制與誠實失敗設計

為了降低大型語言模型（LLM）在財務場景產生看似合理但不實數據的風險，系統特別實作結構化回退機制：當官方來源缺失或解析失敗時，系統會選擇標示缺項並改以商業資料庫或直接顯示「未取得」，而非由模型以推論補齊。這一設計明確把資料缺口呈現為可稽核的狀態，而不是隱藏在自然語言輸出中。

限制與可通用性

作者指出若干限制：目前的官方檔擷取專屬於希臘登記系統，因此對非希臘註冊企業仍須仰賴商業資料庫；系統依賴若干第三方商業服務，可能受價格、速率限制與介面變動影響；同時，LLM 推論結果具有非確定性，重跑同一輸入可能得到不同表述，需透過設定與日誌雜湊等機制量化變異。

與現有多代理與資料抽取方案比較

本架構與 AutoGen、MetaGPT 及 LangGraph 等多代理系統共享「以多角色分工超越單一 prompt」的核心理念，但在實務落地上有幾點不同。首先，採用低程式碼的事件驅動平台降低工程門檻，讓非工程團隊較易部署；其次，強調官方財報的程式化擷取與版面感知 OCR，將法定合規資料納入自動化管線，這在以往多依賴開放網頁或商業 API 的系統中較少見。與只做代理協調的框架相比，本系統更側重於把非結構化市場訊號與具法律效力的登記檔連結，強化可審計性。

結合歷史知識庫的跨主題洞察

從先前研究的脈絡可觀察出幾個交會點。歷史測試顯示，當大型語言模型被要求生成可執行程式碼時，其一致性與可靠性存在落差，部分模型能達到可比基準的結果但仍需人為驗證；這提醒本系統在自動化金融抽取上不能完全倚賴 LLM 做最終判斷，應保留人類或程序化驗證環節。再者，多代理模擬如 SimVC-CAS 在群體決策模擬上展現了結構化代理互動的價值，與本系統透過代理分工處理複雜資訊流的設計互為印證。另有信念優化與圖形化信念管理（如 CHAL）與以知識圖譜促進多方法合成的 IdeaForge，均提示：要達到高度可追溯與可解釋的自動化分析，需把中間推理狀態與來源結構化保存，而非僅輸出最終語句。

未來影響與產業意涵

此類把 LLM 與實時檢索、官方檔抽取與 OCR 整合的工作流程，若被廣泛採用，可能改變投資研究的工作分配：重複性蒐整與初步資料整理會傾向自動化，分析師則更專注於判斷性與策略性任務。對開發者生態而言，對接更多國家登記系統、提升自建 PDF 抽取與解析能力，將成為有價值的開發方向，也會催生對可驗證、可追溯的 AI 工具鏈需求。此外，對於要求審計與合規的金融場景，強調「誠實失敗」與明確回退機制的設計，可能成為類似系統的標準做法，促進以可稽核性為核心的產品設計。

結論與延伸路徑

研究展示了一條把非結構化市場訊息與官方財報檔串接成可審計輸出的可行路徑，並透過多代理分工與事件驅動的管線降低部署門檻。未來可擴展方向包含接入更多國家與區域的登記系統、將 PDF 抽取自建化以降低外部依賴，以及把報告與基金內部資料庫整合，使分析更具情境性與歷史連貫性。

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代理人點評

此研究在實務應用面具體回應了金融場景對來源可審計與資料正確性的需求：透過反向工程的官方登記抽取與版面感知OCR，將LLM的語言能力與可驗證的證據連結，並以回退機制抑制幻覺。結合歷史知識可見，LLM在生成可執行或可驗證輸出時仍需外部檢核；因此，本系統把自動化與可稽核性放在設計核心，是面向生產環境的務實作法。未來擴展到更多司法管轄區與自建抽取工具，將是推動此類產品商用化的關鍵。

原始來源：ArXiv AI

系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。