本项目代码已开源。展示了 React 前端如何与 Python Agent 后端交互。
| 日期 | 通过 Agent 识别类别 | 备注 | 金额 |
|---|---|---|---|
| 2026-01-24 | 餐饮 | 超市采购 | -240.00 |
| 2026-01-23 | 交通 | 加油 | -300.00 |
| 2026-01-20 | 工资 (自动入账) | 1月薪资 | +8,500.00 |
| 2026-01-18 | 餐饮 | 周末聚餐 | -150.00 |
| 2026-01-15 | 居住 | 物业费 | -250.00 |
1. 用户意图识别： 当用户输入 "昨晚请客吃饭花了500" 时，NLP 模型提取出 Entity: Amount=500, Category=餐饮。
2. 数据可视化： 前端不直接硬编码图表，而是根据 Agent 返回的 JSON 配置动态渲染 ECharts。