前言
很多人都有记账的习惯，但是每次都手动录入金额、时间、去向等信息，十分繁琐并且容易出错。
现在 AI 多模态能力已经十分成熟了，能否借助 AI 帮我们简化这个过程呢？
今天，我们就尝试通过 Coze 平台实现一个可以自动识别小票、支付结果等图片，并整理成结构化表格的智能体。
场景描述
智能体支持上传购物小票、支付结果等图片，通过多模态能力自动识别并提取出金额、支付时间、收款方、分类等信息，再通过大模型整理成结构化的结果，然后调用接口保存到飞书多维表格。
使用飞书多维表格，也方便我们后续继续进行财务情况的分析和统计。
前期准备
1、注册并登录 Coze 平台。
2、熟悉 Coze 平台的基本概念。
3、创建一个专用的智能体“钱都花哪了”。
4、提前建立飞书多维表格，主要包括以下几个字段：
- to：收款方，文本类型。money：总金额，数字类型，保留 2 位小数。time：支付时间，文本类型，日期类型也可以，但是需要处理类型转换问题。type：分类，文本类型。
配置智能体
人设与回复逻辑
本次分享由于主要功能都是通过工作流实现，该提示词不是特别重要。
为了更灵活的响应对话，大家可以按照之前的流程设置上提示词，后续截图都是基于未设置提示词情况进行的。
模型
依然采用默认的“豆包·1.5·Pro·32k”即可。
编制工作流
先了解一下完整的工作流情况。
工作流主要步骤：
- 开始图片识别整理数据存储到飞书多维表格结束
新建工作流 qiandouqunale 后直接进入工作流编排界面，我们依次展开。
开始
删除原始的 input 变量，建立我们所需的接收图片的变量。
变量名随意，主要是变量类型记得改为 Image 类型。
图片识别
插件节点，采用图片理解下imgUnderstand工具。
如下设置即可。
输入
url：图片地址，可以直接从“开始”节点获取即可。
text：设置图片识别的提示词。
你是一个财务管理助手，请分析图片内容，精准从图片中提取总金额、账单分类（美食、生活必须、出行等）、收款方、支付时间，如果无法识别，可以设置为空，禁止随意编造数据。主要包括 3 部分：
- 角色定位，有了专业方向，更加准确地理解图片内容。提取目标：最终的列表字段。强调禁止编造数据。
输出
我们要使用的识别结果，主要都在输出变量 response_for_model 中。
整理数据
大模型节点。
输入
一个变量 input, 获取“图片识别”节点的 response_for_model 输出。
用户提示词
由于场景比较简单，“系统提示词”没有设置，直接设置“用户提示词”。
如下：
从{{input}}中提取出总金额、账单分类（美食、生活必须、出行等）、收款方、支付时间信息，并按照json格式组织，然后构造为飞书多维表格所需参数。要求：1. 仔细分析总金额，支付软件支付结果一般会增加负号，需要去除。2. 总金额禁止携带单位，全部按照元为单位进行数值提取。示例：[ { 'fields': { 'money': 10.01, 'type': '美食', 'to': '京东秒送', 'time': '2025-07-14 12:00' } }]主要包括以下作用：
- 从输入变量
input 中提取需要的信息。按照 json 格式返回，方便直接映射为输出变量，减少工作流节点。设置提取的要求，比如支付软件的负号处理、金额单位等。给出示例，大家一定要重视示例的效果，真的是“一个例子顶上一大段话”。输出
这里的输出变量也非常重要，因为飞书接口需要固定格式的参数，我们这里直接通过大模型节点输出变量格式一步到位。
这一步的类型和上面提示词的示例，都是根据飞书多维表格接口文档中设置的。
存储到飞书多维表格
插件节点，采用飞书多维表格下add_records工具。
这一步在前面的实战中多次用到，就不赘述了。
输入
- app_token：直接复制飞书多维表格页面的 url 即可。records：直接使用前面“大模型”节点的输出即可。
这里输入变量 records 简单指定即可，主要就是借助“大模型”节点的输出实现，大家可以重点分析下。
结束节点
可以把识别结果输出，也可以直接输出一些固定文字。
工作流验证
先通过支付宝的支付截图验证一下。
截图
结果
点击“试运行”，可以看到输出结果。
打开飞书多维表格，可以看到数据已经成功写入。
至此，关键的工作流编排就算完成了，下面直接发布即可。
工作流发布
我们点击工作流编排页面右上角的发布，即可将工作流加入智能体内。
使用
发布后，我们再拿一个支付小票来测试一下。
截图
结果
飞书表格数据也成功写入。
没问题，泛化性还可以。
结语
本次实战分享，主要通过 Coze 平台实现了一个可以识别小票、支付截图，并自动整理到飞书多维表格的智能体。
重点是通过大模型节点提示词配合输出格式的设置，简化飞书接口写入的实现。
后续大家可以根据自己需求，继续扩展花费统计分析、财务分析问答等功能。
好了，今天就到这里，欢迎大家留言交流各自的想法和问题。
