扣子轻量化ERP库存智能盘点辅助开发指南-人工智能-PHP中文网

erp库存智能盘点助手能直接对接erp csv快照，自动识别账实偏差≥5%的sku，生成含gis库位坐标（货架a-01-2层）的电子盘点单，仓管员拖入文件即用。

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扣子轻量化erp库存智能盘点辅助开发指南

你需要在扣子平台快速搭建一个能对接ERP库存数据、自动比对账实差异、生成盘点任务并标记高风险SKU的轻量级智能体，不是写方案，而是让仓管员明天就能用上带GIS定位指引的电子盘点单。

创建智能体并配置基础人设

进入扣子平台(coze.cn)，登录后点击左上角“+”→选择“创建智能体”→在弹出页选“标准创建”。

填写名称为“ERP库存智能盘点助手”，简介写：“接入企业ERP库存数据库快照，自动识别账实偏差≥5%的SKU，生成带库位坐标指引的电子盘点单”。

工作空间选“个人空间”即可，【务必关闭“启用多轮对话记忆”开关】——本Agent每次只处理一次ERP导出的CSV库存快照，开启记忆会导致历史任务干扰当前比对逻辑。

配置数据接入与预处理工作流

在智能体编辑页切换到“工作流”标签页，点击“新建工作流”，命名为“ERP库存快照分析”。

拖入一个“开始节点”→接一个“文件上传节点”（类型限定为CSV）→再接一个“代码节点”（Python）。

在代码节点中粘贴以下预处理逻辑（已适配扣子最新API格式）：

```python
import pandas as pd
import numpy as np

# 读取上传的ERP库存CSV
df = pd.read_csv(bot_input.get('file_content', ''))

# 强制字段校验：必须含'sku_code','warehouse','book_qty','real_qty'
required_cols = ['sku_code','warehouse','book_qty','real_qty']
if not all(col in df.columns for col in required_cols):
  bot_output = {"error": "CSV缺少必要字段：sku_code/warehouse/book_qty/real_qty"}
  exit()

# 计算偏差率，过滤出偏差≥5%且账面数量>0的记录
df['diff_rate'] = abs(df['real_qty'] - df['book_qty']) / df['book_qty'].replace(0, np.nan)
high_risk = df[(df['diff_rate'] >= 0.05) & (df['book_qty'] > 0)].copy()

# 补充库位坐标（模拟：实际应对接WMS接口获取）
high_risk['aisle'] = high_risk['sku_code'].str.slice(0,2).map({'A1':'A-01','B2':'B-03','C3':'C-07'})
high_risk['shelf'] = (high_risk['sku_code'].str.len() % 4 + 1).astype(str)

bot_output = {
  "risk_items": high_risk.to_dict('records'),
  "total_count": len(high_risk)
}

coze智能体系统源码

下载

生成可执行盘点单

在上一工作流末尾接一个“回复节点”，配置模板如下：

「ERP库存智能盘点单（{date}）」
共发现{total_count}个高风险SKU需复盘：
{% for item in risk_items %}
• SKU：{{item.sku_code}}（仓库：{{item.warehouse}}）
账面{{item.book_qty}}件｜实盘{{item.real_qty}}件｜偏差{{item.diff_rate|round(2)}}%
定位：货架{{item.aisle}}-{{item.shelf}}层
{% endfor %}
? 点击此处下载Excel版（含扫码字段）

这一步操作起来很简单，直接把ERP导出的CSV拖进对话框就行，系统会自动跳过无偏差的常规SKU，只聚焦真正要查的货位。

注意：首次使用前，需在扣子“知识库”中上传一份《SKU-库位映射表》，否则aisle/shelf字段将显示为NaN——这是唯一需要人工维护的静态数据。