Contexto
En un pequeño comercio, las facturas se acumulan en papel y en el correo. Revisarlas a mano lleva tiempo, y los errores, como una factura duplicada, una subida de precio o un vencimiento olvidado, pasan fácilmente desapercibidos. Este experimento busca algo que pudiera usar de verdad una persona sin conocimientos técnicos al frente de una mercería de barrio.
Enfoque
- Extracción. Un LLM lee cada factura, en PDF o en foto, y vuelca el proveedor, la fecha, las líneas, el IVA y el total en una estructura validada con Pydantic.
- Comprobaciones. Reglas deterministas detectan duplicados, cambios de precio frente a pedidos y facturas anteriores, totales de IVA que no cuadran y vencimientos próximos, de modo que las cuentas nunca dependen del modelo.
- Agente. LangGraph orquesta las herramientas: leer una factura, consultar el registro en SQLite y listar los pagos pendientes. Así puede responder a preguntas como «¿cuánto le he pagado este trimestre a este proveedor?» o «¿qué facturas vencen esta semana?».
- Supervisión. Nada se guarda sin que quien lleva la tienda lo confirme antes.
- Interfaz. Una aplicación web sencilla en React y TypeScript para subir facturas, revisarlas y conversar con el agente.
Resultado
Es un experimento en curso, construido y probado solo con facturas de ejemplo ficticias, sin datos reales de ningún negocio. Sirve como banco de pruebas para aprender a combinar un agente basado en LLM con comprobaciones deterministas.