基于扣子（Coze）实现BOM自动化标准化与智能补全

摘要

本文是一篇扣子（Coze）的技术实践指南，详细阐述如何利用扣子（Coze）平台构建一个智能体，以实现对初级物料清单（BOM）的自动化标准化处理、智能信息补全与Excel格式修正。内容将涵盖BOM管理的痛点分析、扣子平台核心功能的针对性应用、知识库的精细化构建、复杂工作流的设计与实现、插件开发以及与外部系统的集成，最终交付一个能够理解用户意图、处理非结构化数据、访问外部数据库或API、并输出标准化Excel文件的AI助手。本文将通过大量流程表格、配置示例和代码片段，以通俗易懂的方式，让采购、供应链管理、硬件工程师等非AI专业人士也能跟随指南，构建出提升工作效率的实用工具。

第一章：BOM管理之痛与AI破局之道

1.1 初阶BOM的常见问题

物料清单（Bill of Materials, BOM）是制造业的核心数据文件，它列出了产品所需的所有原材料、组件、部件及其数量。然而，在初创团队、高校实验室或传统企业数字化转型初期，BOM的创建和管理往往非常原始和痛苦：

1.2 扣子智能体的解决方案

一个专为BOM处理定制的扣子智能体，可以成为连接混乱的初级BOM与标准化、结构化数据之间的桥梁。其核心工作流程如下：

解析与理解：接收用户上传的原始Excel BOM表，智能解析其杂乱无章的文本描述。
标准化清洗：基于内置的规则和企业标准，将物料描述规范化为统一格式。
智能匹配与补全：通过查询内部知识库或外部API，为物料自动匹配完整的制造商、型号、规格书链接、单价等信息。
输出与交付：生成一个新的、标准化的、可直接用于采购或导入ERP系统的Excel文件。

1.3 扣子平台的核心优势

扣子平台为此解决方案提供了完美支撑：

多模态输入：支持直接上传和处理Excel文件。
知识库：用于存储企业内部的标准物料库、制造商别名映射表、型号规则库。
工作流：实现“解析-查询-补全-生成”的复杂自动化流程。
插件：连接外部电商平台API（如立创商城、Octopart）进行实时数据查询。
模型能力：利用大语言模型（LLM）的强大文本理解和生成能力，处理非标准化的描述。

第二章：扣子智能体规划与基础配置

2.1 智能体角色定义

在创建智能体之初，我们需要为其设定一个清晰的“人设”，这主要通过系统提示词（System Prompt） 来实现。

# 角色
你是一名专业的电子元器件数据管理专家，名为BOM助手。你专注于将混乱、不完整的物料清单（BOM）进行自动化标准化和信息补全。

# 核心能力
1.  **解析能力**： 你能理解用户上传的Excel或CSV格式的BOM文件，并能处理各种不规范的物料描述。
2.  **标准化能力**： 你内置了丰富的电子元器件知识规则，能将模糊的描述转化为行业通用的标准型号和名称。
3.  **查询补全能力**： 你能根据物料的关键信息，通过查询【知识库】和调用【插件】，自动查找并补全物料的完整制造商名称、官方型号、封装、描述、甚至近期单价和库存。
4.  **输出能力**： 你能将处理结果整理并生成一个新的、结构清晰、标准化的Excel文件提供给用户。

# 工作流程
1.  主动向用户索要BOM文件。
2.  分析文件结构，识别出“物料描述”、“位号”、“数量”等关键列。如果无法自动识别，会与用户交互确认。
3.  逐行处理“物料描述”列中的内容，进行标准化和智能补全。
4.  处理完成后，预览补全的关键信息让用户确认。
5.  最终生成一个包含所有补全信息的新Excel文件供用户下载。

# 约束
-   **准确性第一**： 对于匹配置信度低的物料，必须明确标注“未能自动匹配”，而不是猜测填充。
-   **数据安全**： 告知用户上传的文件仅用于此次处理，不会被存储。
-   **透明性**： 在结果中可说明信息的来源（如：来自内部标准库/来自立创商城API）。

2.2 知识库设计：构建标准物料库

这是智能体的“大脑”，是其进行标准化和匹配的依据。我们需要提前构建一个标准物料库Excel/CSV文件，并上传到扣子的知识库中。

*表2-1：标准物料库知识库表示例*
| 标准型号 | 制造商 | 描述 | 封装 | 类别 | 参考单价(元) | 参考供应商 |
| ：--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| STM32F103C8T6 | STMicroelectronics | ARM Cortex-M3 MCU | LQFP-48 | 集成电路(MCU) | 15.50 | LCSC |
| RC0603FR-0710KL | YAGEO | 厚膜电阻 10kΩ ±1% 0.1W | 0603 | 电阻 | 0.02 | LCSC |
| GRM188R61A106MAAL | Murata | 多层陶瓷电容(MLCC) 10uF ±20% 10V X5R | 0603 | 电容 | 0.15 | Digi-Key |
| 1N4148W-7-F | Diodes Inc. | 开关二极管 100V 200mA | SOD-123 | 二极管 | 0.05 | LCSC |

将这些表格整理成CSV或Excel文件，上传到扣子知识库，命名为“公司标准物料库”和“物料别名映射库”。

第三章：核心工作流实现 - BOM处理流水线

我们将创建一个名为bom_standardization_workflow的主工作流，它像一条流水线，对BOM进行一步步处理。

3.1 工作流总体设计

text

开始
│
├── 节点1: [输入] 接收用户上传的Excel文件
│
├── 节点2: [代码] 解析Excel，提取表格数据为JSON
│
├── 节点3: [LLM] 识别并确认BOM表中的关键列（如描述、位号、数量）
│
├── 节点4: [循环] 对于每一行物料描述：
│   │
│   ├── 步骤4.1: [LLM] 标准化描述文本
│   │
│   ├── 步骤4.2: [知识库] 查询内部标准物料库
│   │
│   ├── 步骤4.3: [判断] 是否匹配成功？
│   │   ├── 是 -> 提取标准信息
│   │   └── 否 -> 调用插件查询外部API
│   │
│   └── 步骤4.4: [赋值] 将补全的信息填充到该行
│
├── 节点5: [代码] 将处理后的JSON数据组装成新的Excel文件
│
├── 节点6: [LLM] 生成处理报告摘要
│
└── 节点7: [输出] 返回新的Excel文件和处理报告

3.2 关键节点详解

节点2：Python代码节点（解析Excel）
此节点使用Python的pandas库解析用户上传的二进制文件。

python

import pandas as pd
import io

def main(input_file_bytes: bytes, filename: str) -> dict:
    # 将字节数据转换为文件流，供pandas读取
    file_stream = io.BytesIO(input_file_bytes)
    
    # 根据文件名后缀判断格式
    if filename.endswith('.xlsx'):
        df = pd.read_excel(file_stream)
    elif filename.endswith('.csv'):
        df = pd.read_csv(file_stream)
    else:
        raise ValueError("Unsupported file format. Please upload .xlsx or .csv file.")
    
    # 将DataFrame转换为JSON字符串，方便后续节点处理
    # orient='records' 格式为 [{column -> value}, ...]
    json_str = df.to_json(orient='records', force_ascii=False)
    
    return {
        "original_filename": filename,
        "dataframe_json": json_str,
        "message": "File parsed successfully."
    }

节点4.1：LLM节点（标准化描述）
此节点的提示词用于指导LLM清洗和标准化用户输入的描述。

你是一个电子元器件专家。请对用户输入的物料描述进行清洗和标准化。
提取并输出以下关键信息：`标准型号`、`关键参数`、`封装`（如果有）。
如果描述中有制造商，请保留。

**标准化规则**：
- 去除多余的空格、换行符和特殊字符。
- 将`电容`、`电阻`等术语统一为中文或英文（如统一为“电容”）。
- 将阻值、容值、电压等参数格式化为标准格式（如`10kΩ`， `10uF`， `16V`）。
- 尝试推断并补全完整型号。

**输入**：{input_description}
**输出**：请只返回一个JSON对象，包含以下字段：`standardized_description` (标准化后的描述), `potential_models` (可能的标准型号列表，即使不确定也请尝试推断1-2个), `confidence` (匹配置信度，高/中/低)。

*表3-1：描述标准化示例*
| 原始输入 | 标准化输出 (JSON) |
| ：--- | :--- |
| stm32f103c8t6 | {"standardized_description": "STM32F103C8T6", "potential_models": ["STM32F103C8T6"], "confidence": "高"} |
| 10k 1% 0603电阻 | {"standardized_description": "电阻 10kΩ ±1% 0603", "potential_models": ["RC0603FR-0710KL"], "confidence": "中"} |
| 16v 100uf 电容 | {"standardized_description": "电容 100uF 16V", "potential_models": [], "confidence": "低"} |

节点4.2 & 4.3：知识库查询与判断

知识库节点：配置其查询内容为上一节点输出的standardized_description和potential_models，从“公司标准物料库”知识库中检索。
判断节点：根据知识库返回结果的匹配度和LLM节点的confidence，决定是直接采用知识库信息，还是需要调用外部插件进行更广泛的查询。

第四章：扩展智能查询 - 插件开发

当内部知识库无法匹配时，我们需要调用外部API来获取数据。这里以模拟立创商城API为例。

4.1 插件规划：立创商城元件搜索

功能：根据元件关键字搜索立创商城，返回最匹配的元件信息。
输入参数：
- keyword (string): 搜索关键词，如 STM32F103C8T6。
输出参数：
- lcsc_part_number (string): 立创商城编号。
- manufacturer (string): 制造商。
- manufacturer_part_number (string): 制造商型号。
- description (string): 元件描述。
- package (string): 封装。
- price (string): 价格（人民币）。
- stock (integer): 库存。

4.2 后端API实现（模拟）

由于直接调用立创API可能涉及反爬虫，此处提供一个模拟API的Python Flask示例。实际应用中，你可能需要使用官方API（如果有）或更复杂的爬虫策略。

python

from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)

# 模拟一个简单的数据库
mock_lcsc_database = {
    "STM32F103C8T6": {
        "lcsc_part_number": "C49713",
        "manufacturer": "STMicroelectronics",
        "manufacturer_part_number": "STM32F103C8T6",
        "description": "ARM Cortex-M3 32BIT MCU LQFP-48",
        "package": "LQFP-48",
        "price": "15.50",
        "stock": 2500
    },
    "RC0603FR-0710KL": {
        "lcsc_part_number": "C52899",
        "manufacturer": "YAGEO",
        "manufacturer_part_number": "RC0603FR-0710KL",
        "description": "Thick Film Resistors 10Kohms 1% 0.1W",
        "package": "0603",
        "price": "0.02",
        "stock": 100000
    },
    # ... 可以添加更多模拟数据
}

@app.route('/search_lcsc', methods=['POST'])
def search_lcsc():
    data = request.get_json()
    keyword = data['keyword'].upper().strip() # 简单处理关键词

    # 模拟搜索过程：这里只是精确匹配键值，真实情况需模糊搜索
    result = mock_lcsc_database.get(keyword, None)

    if result:
        return jsonify({"success": True, "data": result})
    else:
        # 模拟返回一个空结果
        return jsonify({"success": False, "data": None, "message": "Part not found in mock database."})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

4.3 在扣子平台配置插件

创建插件：在扣子平台创建“自定义API”插件。
配置API：
- 名称： 立创商城元件搜索
- API URL：填写你部署的后端服务地址，例如 https://your-server.com/search_lcsc
- 方法： POST
- 请求参数： keyword (类型: string)
- 响应参数：根据返回的JSON结构，定义lcsc_part_number, manufacturer等字段。
描述：清晰说明插件功能，例如“根据元件型号或关键词搜索立创商城，获取元件详细信息、价格和库存。”

4.4 在工作流中集成插件

在主工作流的判断节点后，为“否”的分支添加“插件”节点。

配置：选择“立创商城元件搜索”插件，并将输入参数keyword映射为LLM标准化后输出的standardized_description。
后续处理：插件返回的结果，可以直接用于填充BOM行的信息。同时，可以添加一个“赋值”节点，将获取到的数据（如立创编号C49713）也存储起来，方便采购。

第五章：结果生成与交付

5.1 Python代码节点（生成新Excel）

在所有物料行处理完毕后，需要将 enriched 的数据重新组装成Excel。

python

import pandas as pd
import json
import io

def main(processed_bom_data: list, original_columns: list) -> dict:
    """
    processed_bom_data: 处理后的BOM数据，列表形式，每个元素是一行记录的字典。
    original_columns: 原始BOM文件的列名列表。
    """
    # 创建DataFrame
    df_new = pd.DataFrame(processed_bom_data)
    
    # 确保保留所有原始列
    # 添加新的标准信息列
    new_columns = original_columns + [
        "标准型号",
        "制造商",
        "封装",
        "描述",
        "参考单价(元)",
        "数据来源",
        "立创商城编号"
    ]
    
    # 重新排列DataFrame的列顺序
    # 确保只保留new_columns中存在的列
    df_new = df_new.reindex(columns=new_columns, fill_value="")
    
    # 创建Excel文件在内存中
    output = io.BytesIO()
    with pd.ExcelWriter(output, engine='openpyxl') as writer:
        df_new.to_excel(writer, sheet_name='标准化BOM', index=False)
    excel_data = output.getvalue()
    
    return {
        "excel_file_bytes": excel_data,
        "filename": "Standardized_BOM.xlsx"
    }

此节点返回的excel_file_bytes可以直接作为工作流的最终文件输出。

5.2 测试与迭代

测试用例：准备一些精心设计的、包含各种混乱情况的测试BOM文件。
评估标准：检查匹配准确率、信息补全率、处理速度。
迭代优化：
1. 丰富知识库：将测试中遇到的新物料和正确匹配结果不断添加到标准物料库和别名映射库中。
2. 优化提示词：根据LLM在标准化步骤中的错误，调整提示词，使其更精确。
3. 完善插件：增强后端API的搜索能力（如支持更多参数、更多供应商）。