我用Dify打造了批量发票识别助手，一键识别上百张发票，这才是AI识别发票的正确方式
我用Dify打造了批量发票识别助手，一键识别上百张发票，这才是AI识别发票的正确方式相信我们每个人，多少都和发票打过交道，有不少人都体验过报销时整理票据的烦恼。
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5748 点击 2025-08-14 10:01
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相信我们每个人，多少都和发票打过交道，有不少人都体验过报销时整理票据的烦恼。
知情人士表示，风险投资公司Accel 正主导德国人工智能初创企业 n8n 的新一轮融资，这将使该公司估值呈指数级增长至 23 亿美元。
7月15日，Heron宣布完成了1600万美元的A轮融资，由Insight Partners领投，Y Combinator、BoxGroup和Flex Capital参投。这家专注于自动化文档密集型工作流程的公司，正在重新定义AI在保险、借贷和金融领域的应用方式。
n8n成立于2019年，已集成400多个第三方应用，支持自托管，拥有23万活跃用户（含3000家企业），代码库位列GitHub全球Top 50。区别于Zapier等传统SaaS平台，n8n采用“按工作流计费”+“支持自定义与本地部署”的模式，以“connect anything to everything”为理念，是高性价比和数据控制的开源自动化平台。
不知道大家有没有遇到过这些“AI 用着用着就想骂人”的时刻？ 一个 Agent 从头跑到尾，慢得像蜗牛，一崩还得全盘重来？工具定型、流程固化，每次用都像在迁就它？想让 AI 融入自己的工作流，却发现定制起来堪比造火箭？执行结果不可控，失败了还不会复盘重来，只能你兜底？还有不停上涨的订阅费......
从 OpenAI、字节跳动，到一众创业团队，今年几乎所有 AI 公司都在推进自己的 Agent 战略：有人做工具执行器，有人做工作流代理，有人主打插件调度，有人想做全能副驾……
随着 Coze 的开源，很多圈内的小伙伴猜测会对 Dify 造成直接威胁，也看到不少关于本地部署 Coze 的例子。随着 Coze 的开源，很多圈内的小伙伴猜测会对 Dify 造成直接威胁，也看到不少关于本地部署 Coze 的例子。
当前最强大的大语言模型（LLM）虽然代码能力飞速发展，但在解决真实、复杂的机器学习工程（MLE）任务时，仍像是在进行一场“闭卷考试”。它们可以在单次尝试中生成代码，却无法模拟人类工程师那样，在反复的实验、调试、反馈和优化中寻找最优解的真实工作流。
复合LLM应用 (compound LLM applications) 是一种结合大语言模型（LLM）与外部工具、API、或其他LLM的高效多阶段工作流应用。
你是不是也发现，用AI写SEO文章，总感觉差点意思？