如果你在表格与财务系统里反复做应收账款催收，可以考虑把经验沉淀为一个 Skill：写清触发条件、步骤、输出格式和边界，让智能体代劳重复部分，人只负责把关。

本文介绍如何在 LangChain / LangGraph 工具 上实现这个技能，包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。

这个技能做什么

项目说明
技能应收账款催收（ar-collection）
作用识别逾期账款并起草催收沟通
输入应收数据
输出催收清单与邮件
形态带脚本
风险低
适用人群财务人员

处理流程分四步：

  1. 按账龄排序
  2. 评估风险
  3. 起草礼貌提醒
  4. 记录跟进

这个技能需要运行本地脚本（解析文件、调用命令行工具等），要求运行环境允许执行代码；风险较低，但输出仍需快速过目再使用。

在 LangChain / LangGraph 工具 中是什么形态

LangChain 用 @tool 装饰器把函数变成工具，LangGraph 提供预置的 ReAct 智能体，也可以自己画状态图，把技能拆成可观察、可重试的节点。

代码运行在你的环境中；流程复杂时建议从预置智能体起步，再逐步换成自定义图。

示例配置

# 示意代码：LangChain 工具 + LangGraph 预置 ReAct 智能体
from langchain_core.tools import tool
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

@tool
def ar_collection_precheck(content: str) -> str:
    """检查应收数据是否齐全，返回缺失项。"""
    return "ok" if content.strip() else "输入为空"

model = init_chat_model("你的模型标识")
agent = create_react_agent(
    model, tools=[ar_collection_precheck],
    prompt="你负责应收账款催收：按账龄排序；评估风险；起草礼貌提醒；记录跟进。",
)
out = agent.invoke({"messages": [("user", "这是应收数据：...")]})

示例里最重要的是两处：一是描述（或指令开头）要写明「什么时候用」，让智能体在财务人员提出相关请求时能对上号；二是约束部分要写进「数字逐项复核，正式口径以财务系统为准」这类领域规矩，避免智能体自作主张。

安装与启用步骤

  1. 安装 LangChain 与 LangGraph
  2. 用 @tool 定义预检查、读取等工具
  3. 用预置智能体快速跑通
  4. 需要固定流程时改为自定义状态图，每一步一个节点
  5. 接入追踪工具观察每一步

实操：一次完整的运行

假设你在表格与财务系统中发出这样的请求（虚构示例）：

这是今天的应收数据，按团队的应收账款催收流程处理一下。

智能体识别到任务与「应收账款催收」相关后，会依次按账龄排序、评估风险、起草礼貌提醒、记录跟进。最终交付催收清单与邮件，并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始应收数据抽查两三处关键信息，确认无误后再使用。

测试与验收

对每个节点单独写测试，再跑一次端到端用例。

针对这个技能，还建议额外准备：

  • 一份信息齐全的标准应收数据，检查输出是否完整
  • 一份缺少关键信息的输入，检查智能体是否先提问而不是编造
  • 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入，检查约束是否仍然有效

常见坑

  • 一开始就设计复杂的多节点图，调试成本高。
  • 工具 docstring 缺失，模型不知道如何使用。
  • 只写了步骤，没写交付格式，导致每次输出的催收清单与邮件结构不同。
  • 没有给出样例，智能体对“好结果”的理解与你不一致；在参考资料里放一两份范例会明显改善。

延伸阅读

说明：文中的配置、代码与目录结构均为示意，用于说明思路；各平台的入口、字段名与能力会更新，落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构，不代表真实案例。