摘要
针对语言模型代理在结构化财务审计验证中的困难，本文提出 AuditFlow，一种基于图的多代理框架。该框架将自适应搜索与确定性验证分离，利用静态 US-GAAP 分类图和动态 XBRL 申报图构建符号环境，并通过类型化工具支持事实检索、分类遍历、数值检查及规则评估。系统模拟初级与高级审计师协作，通过证据聚合生成审计结论。实验表明，AuditFlow 在 FinMR 样本上显著优于基线，且证实了符号环境在执行模型无法可靠替代的验证步骤中的关键作用。
AI 推荐理由
论文核心在于构建符号环境并通过类型化工具让 Agent 执行检索、遍历和验证，属工具使用与技能学习。
研究机构
The Fin AI, USA
Rensselaer Polytechnic Institute, USA
University of Montreal, Canada
Stevens Institute of Technology, USA
University of Surrey, UK
Cardiff University, UK
论文信息