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BusinessJul 2, 2026

收据和发票的自动化 VAT 申报

EigentEigent
使用 Nebius Token Factory + Eigent 实现收据和发票的自动化 VAT 申报
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从收据文件夹到完成的 VAT 申报

VAT 追回是那种会耗掉整个下午的财务工作:打开每一张收据,读出皱巴巴的照片和扫描 PDF 上的数字,判断哪些可追回,并在不出错的情况下把总额汇总出来。在这个用例中,我们把整个任务交给了 Eigent——运行的是 Nebius Token Factory 上的 GLM-5.2——并要求它交付财务团队真正能使用的两份成果:结构化的 XLSX 和一份可分享的 HTML 报告。

我们最在意的规则是:不要猜测任何不确定的信息。 模型无法有把握读出的内容,必须标记给人工处理,而不是编造。

1将 Eigent 指向模型 —— Nebius Token Factory

演示从模型设置开始:

  1. 前往 Home → Agents → Models → Nebius Token Factory。
  2. 输入你的 API key,然后刷新模型列表。
  3. 选择要运行任务的模型——本次演示我们选择了 GLM-5.2。

Nebius Token Factory 为 Eigent 的执行框架提供模型服务,因此无论你选择哪个模型,运行的工作流都完全相同。

提示词

回到首页后,我们输入任务并附加收据和发票文件:

请处理“VAT”文件夹中的所有收据和发票,包括照片、扫描的 PDF 和电子发票。

最终输出应只包含两个文件:

vat_return.xlsx——每张收据或发票一行;列出所有提取字段;显示每一项是否符合 VAT 追回资格;显示每个符合条件项目的可追回 VAT 金额;包含不可追回项目的排除原因;清晰标记需要人工复核的项目;并包含一个显示可追回 VAT 总金额的汇总工作表。

vat_return.html——一个可直接打开并与财务团队共享的独立 HTML 文件,显示所有 VAT 追回项目、每个项目的可追回 VAT 金额、被排除的项目及其排除原因、需要人工复核的项目,以及可追回 VAT 总金额。

不要猜测任何不确定的信息。

2读取每个文件

Eigent 首先会读取所有上传的文件——将照片、扫描 PDF 和电子发票混合在同一轮处理中。无需手动重新录入,也不需要用户按格式分别处理。

3提取关键数据

它会从每份文档中提取 VAT 申报所需的关键信息:供应商、日期、未税金额、VAT 金额、VAT 税率和总额。每一行都对应一份源文档,因此输出可以回溯到原始收据,具备可审计性。

4判断 VAT 资格

这是判断步骤。对于每张收据和发票,Eigent 会确定该项目是否符合 VAT 追回资格,在符合条件时记录可追回金额,在不符合条件时写明排除原因。任何无法有把握读取的信息都会被标记为人工复核,而不是去猜测——这正是按要求执行的。

5两个完成的交付物

最后,Eigent 会生成两份财务运营文档:

  • vat_return.xlsx——一个结构化工作簿,每个文档一行,包含所有提取字段、资格标记、每项的可追回 VAT、排除原因、人工复核标记,以及包含可追回 VAT 总额的汇总工作表。
  • vat_return.html——一个独立、可交互的报告,可在任何浏览器中打开:可追回项目和金额、被排除项目及原因、需要复核的项目,以及醒目的可追回 VAT 总额——可以直接发送给财务团队。

结果

最终输出干净、结构清晰,财务团队可以直接使用。XLSX 是可审计的工作文件;HTML 是可分享的汇总。由于不确定的项目会被标记而不是被猜测,审核人员能准确知道该把注意力放在哪里——也可以信任所有未被标记的内容。

自己运行

  1. 将所有收据和发票——照片、扫描件和电子文件——放入同一个文件夹。
  2. 在 Eigent 中,前往 Agents → Models → Nebius Token Factory,添加你的 API key,刷新,然后选择一个模型(我们使用的是 GLM-5.2)。
  3. 粘贴上面的提示词,附加该文件夹,然后发送。
  4. 打开 vat_return.xlsx 作为工作文件,并打开 vat_return.html 与财务共享。

下一步可以尝试什么

添加一个 currency 列,并使用发票日期汇率将每个可追回金额转换为你的报告币种。

按 VAT 税率(标准 / 低税率 / 零税率)拆分汇总工作表,使总额能直接对应到你的 VAT 申报表各个栏位。

生成第二个标签页,仅列出需要人工复核的项目,并注明无法识别的具体字段,以便人工一次性处理。

提升效果的小贴士

  • 只保留两个输出。 明确要求只输出 vat_return.xlsx 和 vat_return.html,能让交付物保持干净且可预测,避免出现一堆中间文件。
  • 明确禁止猜测。 “不要猜测任何不确定的信息”会把歧义转化为人工复核标记——这正是让财务结果可信的关键。
  • 为每个项目要求排除原因。 要求每条不可追回记录都提供原因,能让报告具备可审计性,而不只是一个数字。
  • 将工作文件与可分享文件分开。 XLSX 保持可编辑和可审计;独立 HTML 才是你实际交给财务团队的文件。

Other use cases

长程任务:Eigent 单智能体 Harness 中的 GLM-5.1 vs GLM-5.2

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对 AI 基础设施生态系统中的 26 家公司进行深入研究——这是整个 AI 价值链中最确定的主线。覆盖以下 6 个子行业(每个子行业选择具有代表性的公司,从大型龙头到较小参与者):AI 数据中心(算力基础设施 / 建设扩张);GPU / AI 芯片(训练与推理硅片、ASIC、IP);服务器、网络与光模块(交换机、NIC、光互连);电力、液冷与储能(电源、散热、能源管理);AI 云 / 计算平台(超大规模云厂商、GPU 云、算力租赁平台);支撑生态(HBM / 先进封装、晶圆代工、连接器及其他关键组件)。对于每家公司,研究:公司名称、子行业、总部 / 国家;核心产品及其在 AI 链中的具体角色;上市或非上市(若上市,注明股票代码 + 交易所;若非上市,注明最新估值 / 融资轮次);市值或估值规模(用于排序);在生态中的定位与护城河(1–2 句);主要客户 / 竞争对手。排序方式:在每个子行业内按从大到小排序(按市值 / 估值)。整体结构采用自上而下:从完整的硬件生态全景 → 到每一家单独公司。输出要求:首先生成结构化数据文件 ai_infra_data.json——包含全部 26 家公司及上述字段、6 个子行业分类、上市/非上市标记,以及跨公司比较矩阵(子行业 × 关键维度)。然后基于该 JSON 生成一份精美的 HTML 报告:包含生态全景 / 分层图、行业分区、公司卡片、清晰的上市与非上市视觉区分(标签或颜色编码)、市值排名图表,以及可排序 / 可筛选的比较表。设计应专业、信息密集且具交互性。请先验证研究数据的准确性(上市状态、股票代码、估值——使用最新数据并引用来源),然后再生成报告。以单智能体模式提交该任务。

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