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作者：陈勇 ;潘炜城 ;廖依凡 ;徐晨 ;徐超 ;
单位：南京审计大学计算机学院;江苏省现代智能审计一体化应用技术工程研究中心;
摘要：本文构建以大语言模型为推理核心的审计问答Agent与审计证据搜集Multi-Agent。前者基于意图识别与RAG提升准确性及可追溯性回答；后者在审计证据搜集场景中实现多源数据抽取、规则校验、语义复核与报告生成。实验对比了两个场景下Agent与单一大模型的表现，结果在ROUGE、BERT Score及F1和召回等指标上均有提升，并显著增强可解释性与工程可落地性。
关键词：人工智能;;审计智能化;;Agent
