从多模态到多智能体：用 LangGraph / MCP Workflow 编排 OCR + LLM 的“智能稽核流”

上一节我们讲到，OCR + LLM 的结合，已经能实现合同稽核的“端到端自动审查”。
但如果你想让这套系统真正落地在企业生产环境中，仅靠一个模型是不够的。

你需要的是一个能 协同多个智能体（Agents）、能 自动化任务链条（Workflow）、还能 随业务场景自适应扩展 的工作流引擎。
这，正是 LangGraph 与 MCP（Model Context Protocol） 登场的地方。

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一、为什么说「多智能体」是合同稽核的必然形态？

先看一个现实问题：
企业的合同稽核流程，并不是“一步到位”的，而是多阶段协作的系统化任务：

1. 解析阶段（Perception）：OCR 提取合同内容。

2. 核对阶段（Validation）：比对金额、条款、签章等。

3. 分析阶段（Reasoning）：模型根据规则生成稽核结论。

4. 输出阶段（Reporting）：生成 PDF 报告并发送邮件。

每一步其实都是一个独立智能体的工作。
让 LLM 一口气包办所有，既低效又难维护。
于是，多智能体（Multi-Agent）成为更合理的架构。

想象一下，企业的智能稽核系统就像一个“审计小组”：

• 有人负责看（OCR Agent）

• 有人负责算