深入浅出的：打造一个能自动化办公的 AI Agent 助理（含邮件、文档处理）

最新推荐文章于 2025-07-31 15:03:22 发布

代码AI弗森

最新推荐文章于 2025-07-31 15:03:22 发布

阅读量575

点赞数 23

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： AI 文章标签： c# 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aifs2025/article/details/149780185

AI 专栏收录该内容

44 篇文章

订阅专栏

✉️ 想象一下：每天早上你还在喝咖啡时，一个 AI 助理已经帮你读完了所有邮件、下载附件、提取关键事项、更新到待办系统、并草拟好了周会报告。

听起来像梦？其实，只要你掌握了“大模型 Agent 的正确打开方式”，这个“数字员工”并不遥远。

本篇文章将手把手带你构建一个具备真实办公能力的 AI Agent，重点围绕 “自动处理邮件 + 提取文档内容 + 生成报告总结” 三个办公高频场景，讲解设计思路、工具组合和实际代码实现方式。

🧠 为什么我们需要基于 Agent 的数字员工？

过去我们习惯写自动化脚本来处理办公流程，比如用 Python 扫描邮箱、调用 Word 转换 API、拼接日报模板，但这些脚本天然存在两个问题：

只能处理固定格式、固定逻辑的任务；
一旦异常（如标题不规则、附件缺失、上下文变化）就会失败。

而现在有了 GPT 等大语言模型，我们可以通过 Agent 架构，把“结构化逻辑 + 非结构化语义理解”整合起来，从而打造出真正具备泛化能力的数字员工。

📦 目标：构建一个具备三大能力的 AI Agent

本次项目要实现的 Agent，具备如下核心能力：

自动登录邮箱并读取新邮件
提取正文中的关键信息（如日期、事项、联系人）
识别并解析 Word/PDF 附件内容
根据邮件内容自动生成会议纪要 / 周报草稿
（可选）通过飞书 / 钉钉接口同步提醒与报告

你可以把它想象成企业版的“GPT Copilot”，它不光能看懂内容，还能动手干活。

🏗️ 技术选型与模块拆分

大致系统架构如下：

graph TD
A[IMAP 邮箱读取] --> B[邮件解析模块]
B --> C[文档识别模块（Word, PDF）]
C --> D[LLM Agent 处理器（GPT-4/DeepSeek）]
D --> E[总结生成 + 关键点提取]
E --> F[发送到日报系统 / 通知机器人]

工具选型建议：

功能	工具建议
邮件读取	`imaplib` + `email`（标准库）或 `imap-tools`
附件解析	`python-docx`, `pdfplumber`, `PyMuPDF`
LLM Agent	`LangChain`, `CrewAI`, 或自定义任务调度器
大模型	OpenAI GPT-4 / DeepSeek-V2 / 阿里通义千问等
通知推送	飞书开放平台（WebHook）/ 钉钉机器人
本地调试工具	`FastAPI` + `uvicorn`

🧪 样例模块 1：读取并提取邮件正文

from imap_tools import MailBox
import email

def fetch_recent_emails(username, password, server='imap.163.com'):
    with MailBox(server).login(username, password, 'INBOX') as mailbox:
        messages = mailbox.fetch(limit=10, reverse=True)
        result = []
        for msg in messages:
            result.append({
                "from": msg.from_,
                "subject": msg.subject,
                "date": msg.date,
                "text": msg.text,
                "attachments": msg.attachments
            })
        return result

你可以将正文与附件统一抽象成 Agent 输入的上下文：

email_input = {
    "subject": subject,
    "body": msg.text,
    "attachment_text": extract_from_pdf(msg.attachments[0].payload)
}

🔍 样例模块 2：Agent Prompt + 总结提取

你可以设计一个具备记忆与结构化输出的 Prompt，如：

你是一个办公文档处理助理，任务如下：
1. 阅读用户提供的邮件正文与附件内容；
2. 识别其中的任务安排、会议信息、关键联系对象；
3. 生成结构化摘要（含事项列表、截止时间、联系人）；
4. 给出一段简洁的周会汇报草稿。

输出格式：
- 事项摘要：
  - [任务] ...
  - [联系人] ...
  - [截止时间] ...
- 汇报草稿：
  “本周完成了…… 下周将推进……”

你可以用 langchain 或 transformers 包来接入大模型 API（如 OpenAI、阿里通义、智谱等），执行这一处理。

📄 样例模块 3：附件文档提取器（Word / PDF）

from docx import Document
from pdfplumber import open as open_pdf

def extract_from_docx(file_path):
    doc = Document(file_path)
    return "\n".join(p.text for p in doc.paragraphs)

def extract_from_pdf(file_path):
    with open_pdf(file_path) as pdf:
        text = "\n".join(page.extract_text() for page in pdf.pages)
    return text

解析完后传给 Agent 一起处理即可，真正做到“跨模态融合”。

🤖 Bonus：用 CrewAI 创建任务型多 Agent 流程（可选）

如果你的业务流程分为多个阶段，比如：

读取任务
审核事项
生成草稿
提交汇报

可以尝试用 CrewAI 定义一组具有不同职责的 Agent，每个 Agent 执行不同角色，例如：

from crewai import Agent, Task, Crew

reader = Agent(name="邮件读取员", role="提取邮件与附件内容")
summarizer = Agent(name="总结员", role="归纳事项并草拟报告")

task1 = Task(description="分析邮件内容，提取会议与任务", agent=reader)
task2 = Task(description="生成结构化摘要和汇报", agent=summarizer, depends_on=[task1])

crew = Crew(tasks=[task1, task2])
crew.kickoff()

是不是更像一个自动化团队了？