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如何为2026 CAPEX评论构建AI预算计划优化器：Langgraph，Fastapi和N8N
电子邮件→N8N→langgraph→FastApi：将预算请求变成优化的CAPEX投资组合，最大程度地提高了决策者的投资回报率。如何为2026 CAPEX评论构建AI预算计划优化器：Langgraph，FastApi和N8N首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学是用于复杂预算计划的UI，AI代理在幕后处理优化吗？
如果我只能发送“使用XXX上限的2026预算，可持续性Y％的预算”并获得决定，这将改变我们的预算审查。
这就是物流副总裁在我们讨论其年度资本支出批准周期的自动化投资组合选择时如何解决问题。
由于公司投资昂贵的物流设备，因此董事从运营团队中收到了用于短期和长期项目的运营团队的CAPEX申请。
这是一个复杂的练习，因为您需要在投资回报率和长期战略之间取得平衡。
作为数据科学家，我们如何支持这一决策过程？
使用线性编程，我们可以帮助确定要资助哪些项目以最大程度地提高ROI，同时尊重多年预算限制。
在本文中，我们将建立一个用于预算计划的AI代理，该代理将电子邮件请求转换为优化的CAPEX投资组合。
预算计划的AI代理此AI工作流程是使用N8N进行编排和Langgraph构建的，以创建连接到执行线性编程模型的FastAPI微服务的推理代理。
我们将使用真正的预算优化请求进行审查，并探索结果，并限制至少20％的可持续性项目分配。
Python的预算计划优化
问题声明：运营预算计划
我们支持位于新加坡的大型第三方物流服务提供商（3PL）的APAC主管。
他们的工作是管理亚太四个国家的其他公司的仓储和运输业务。
我们谈论的是为48个垂直市场（豪华，化妆品…）组成的48位客户的运营。
仓库经理：我们需要15万欧元才能获得一条新的传送带，这将使我们的接收生产率提高20％。业务发展：