LLManager作为开源审批管理工具,其核心能力源自LangChain生态的LangGraph框架。该架构支持构建可扩展的审批工作流,通过语义搜索从历史数据中提取10个相关案例作为上下文,结合少样本学习机制持续优化模型决策。工具创新性地采用反思机制,当人工修改审批结果时自动生成改进报告,使模型准确率随使用时长递增。
典型工作流包含三步:1)AI生成带推理报告的审批建议;2)人类通过Agent Inbox进行最终裁决;3)系统根据人工反馈触发相应反思节点。这种设计使审批效率提升300%的同时,关键业务决策仍保留人工介入权限。测试数据显示,配置审批规则后模型初次准确率可达82%,经三个月反思优化后可提升至94%
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