反诈智能体：涉案要素抽取、串并与研判初稿

• 材料形态杂：举报登记表、笔录、聊天截图、电子数据勘验记录、资金流水表格混在一起
• 要素口径不统一：同一个“涉案账号”在不同材料里的字段名与写法都不一样
• 串并靠经验：几十份材料里共用设备、同一话术模板这类关系，人脑很难稳定发现
• 必须留痕：研判结论要能倒推到原始材料，不能只给一个结论

• 角色切分为三个：抽取 Agent 只做要素识别与归一，串并 Agent 只做关联计算，写作 Agent 只做体例化输出。三个角色单向依赖，抽取结果不经过写作 Agent 的“二次理解”。
• 要素抽取按“必填六类 + 可空四类”的口径执行：账号类、主体类、时间类、话术类为必填；设备类、渠道类、地域类、来源类可空。抽不到就留空并标注，不允许模型编造。

串并分两层：先按强标识（账号、卡号、设备指纹）做精确匹配，再按弱标识（话术模板、时间聚簇）给候选。候选必须经人工确认后才进入结论。