第 22 章・應用場景篇（進階：Agent 與工具）

財務工程：Code 工具精算

上一章讓 Agent 自己挑工具；這一章反過來，把工具當成 Workflow 的一個節點，由我們精準指定。而且我們要解決 LLM 的一個致命弱點——它不會算數。做法是：把需要精確計算的部分交給「Code 工具節點」跑真正的 Python，再讓 LLM 只負責解讀。

業界痛點
凡是牽涉金額與公式的場景——房貸試算、投報率、報價毛利、折舊攤提——都不能讓 LLM「憑感覺算」。大型語言模型擅長文字，卻常在多步算術上出錯，差一位小數在財務場景就是災難。傳統做法要嘛寫死一個計算程式（不會解讀）、要嘛人工用 Excel（慢又易錯）。理想解法是：精確計算交給程式、白話解讀交給 AI，各司其職。

本章目標

解決什麼: 用 Code 工具做精確的房貸試算，再由 LLM 白話解讀並給理財建議
用到的技術: 第 7 章的 Code Interpreter 工具，作為 Workflow 的一個節點；工具輸出接給 LLM
難度: ★★★★☆　學會「把算術交給工具、把語言交給 LLM」的黃金分工

✨ 成果搶先看

先看做完長什麼樣——這樣你就知道自己在往哪裡前進。跟著本章做，你也能生出下面這個結果：

① 使用者填寫的欄位
貸款金額(元)：10000000
年利率(%)：2.1
貸款年數：30

↓　AI 處理，產出 ↓

房貸試算解讀

📊 數字說明

您申請貸款 1,000 萬元，利率 2.1%，期限 30 年（360 期），試算結果如下：

項目	金額
每月應繳本息	37,464 元
總還款金額	13,487,047 元
總利息支出	3,487,047 元
利息佔本金比例	34.9%

簡單來說：借 1,000 萬元，30 年下來要多付出約 348.7 萬元的利息，相當於本金的 34.9%。這個比例在目前 2.1% 的低利率環境下，其實算是相對友善的，若利率更高（例如 3~4%），這個比例通常會拉高到 50~70% 以上。

💡 實用建議

1️⃣ 觀察「利息佔比」隨時間遞減的特性

房貸還款初期，每月繳款中「利息」占比較高，「本金」占比較低；隨著時間推移，本金攤還比例會逐漸增加。若手頭寬裕，在還款前期（尤其前 5~10 年）多繳一些提前還本金，能有效縮短總繳息期間，效果比後期還款更顯著。

2️⃣ 縮短年限 vs. 拉長年限的取捨

若改成 20 年期，每月負擔會提高，但總利息會明顯下降（因為攤還本金速度加快、計息基礎縮小更快）。
若您現金流穩定、沒有更高報酬的資金去處，縮短年限是降低利息成本最直接的方法。
反之，若您有其他投資報酬率高於 2.1% 的機會，拉長年限、把多餘資金拿去投資，可能更划算——但需承擔投資風險。

3️⃣ 善用「部分提前還款」而非全額增貸繳款

多數銀行提供部分提前還本金的彈性，不需要一次還清，也能達到「縮短年限」或「降低月付額」的效果。建議：

每年有年終獎金或閒錢時，可撥一部分指定沖還本金；

（完整結果更長，這裡先看重點——下載本章 DSL 自己跑就看得到全部）

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成果搶先看 — 成品輸入貸款條件，Code 精算月付與總利息，LLM 再用白話解讀並給理財建議。

效益速覽（估算）

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下載 DSL 檔

22.1設計思路：讓程式算、讓 AI 說

流程是四個節點：開始 → Code 精算 → LLM 解讀 → 輸出。開始節點收三個數字（貸款金額、年利率、年數）；Code 工具節點用標準的本息攤還公式算出每月應繳、總利息等（這是不容出錯的部分）；LLM 節點拿到精算結果後，只做一件事——把冷冰冰的數字翻成人話並給建議。

房貸試算工作流：開始 → Code 精算 → LLM 解讀 → 輸出 — **圖 22-1**四節點分工圖。中間的 **CODE 精算** 是這一章的主角——一個執行真正 Python 的工具節點。它算出的數字絕對精確，LLM 碰都不碰、只負責解讀。

22.1.1節點①「開始」：設計輸入表單

房貸試算收三個數字：金額、年利率、年數。點「開始」節點，在「輸入字段」按「＋」新增欄位（設變數名、顯示標籤、型別）：

principal「貸款金額(元)」——數字（例：10000000）。
rate「年利率(%)」——數字（例：2.1）。
years「貸款年數」——數字（例：30）。

節點設定 — **圖 22-1a　開始節點收三個數字欄位（型別選「數字」），交給後面的 Code 節點精算。**

22.2Code 工具節點：把公式寫進去

點 Code 節點，語言選 python3，貼上本息攤還公式。程式用 {{#開始.principal#}} 這種語法把使用者輸入的數字帶進來，最後用 print 輸出計算結果。

Code 節點設定：python3 與本息攤還公式 — **圖 22-2**Code 工具節點的設定。Language 選 python3、Code 欄位是本息攤還公式，藍色標籤是從開始節點帶進來的 `principal`、`rate`、`years`。這段程式在 Dify 的沙箱裡真的被執行，回傳精確數字。

Code 欄位的完整內容直接給你（{{#開始.principal#}} 等變數用「/」插入變數選單帶入，不要手打）：

p = float("{{#開始.principal#}}")          # 貸款本金
r = float("{{#開始.rate#}}") / 100 / 12    # 月利率
n = int("{{#開始.years#}}") * 12            # 總期數（月）

if r == 0:
    m = p / n
else:
    m = p * r * (1 + r)**n / ((1 + r)**n - 1)   # 本息攤還月付公式

total = m * n
print(f"每月應繳本息：{m:,.0f} 元")
print(f"還款期數：{n} 期（{n // 12} 年）")
print(f"總還款金額：{total:,.0f} 元")
print(f"總利息支出：{total - p:,.0f} 元")
print(f"利息佔本金比例：{(total - p) / p * 100:.1f}%")

為什麼不直接叫 LLM 算？
本息攤還公式含次方與連除，LLM 手算極易出錯且不可驗證。Code 節點跑的是確定性的程式，同樣輸入永遠同樣輸出、可稽核。這就是「工具」存在的意義——把 LLM 不擅長的事，交給擅長的程式。

22.3測試運行：1000 萬、2.1%、30 年

試算結果：每月 37,464、總利息 348 萬、LLM 解讀與建議 — **圖 22-3**結果面板。上半是 Code 工具算出的**精確數字**（每月應繳 37,464 元、總利息 3,487,047 元、利息佔本金 34.9%）；下半是 LLM 的**白話解讀**——「等於多付了近 350 萬的利息」，還附上「利息佔比屬中低水準」等實用建議。數字精準、解讀親切。

帶來的改變
需要算數的 AI 應用不再怕算錯——精確度交給程式擔保；使用者拿到的不只是冷數字，還有能懂的解讀與建議；同一套骨架換個公式，馬上變成投報試算、報價毛利、折舊計算。

輸出、發布與使用：把成果交付出去

做好的應用要能發布、分享給別人用才有價值。以下是這個應用的輸出設定與發布／使用畫面：

**輸出節點**工作流的最後一站。「輸出變數」把某個節點的輸出（例如 LLM 的 `text`）對應成整條流程的最終結果——決定使用者最後拿到什麼。

**發佈選單**做好後按右上「發佈 → 發布更新」即上線；選單還提供『運行』獨立網頁、『訪問 API』、『嵌入網站』與『工作流程作為工具』等交付方式——這就是把應用分享給別人使用的入口。

22.4本章回顧

LLM 不擅長精確算術；把計算交給 Code 工具節點，結果確定、可稽核。
黃金分工：程式負責算、LLM 負責解讀與建議，各展所長。
工具節點用 {{#節點.變數#}} 接收上游資料，輸出再接給下游 LLM。