15.11 Definely：用 LangGraph 构建法律 AI 代理，革新律师工作方式
来源：How Definely uses LangGraph agents to redefine legal work
公司简介
Definely 是一家致力于革新法律行业的科技公司：
| 特点 | 说明 |
|---|---|
| 业务领域 | 法律科技（LegalTech） |
| 核心产品 | Microsoft Word 中运行的 AI 代理 |
| 目标用户 | 律师和法律专业人士 |
| 核心价值 | 提高法律工作的效率和准确性 |
面临的挑战
法律工作的痛点
| 挑战 | 说明 |
|---|---|
| 合同处理 | 大量合同需要审查和分析 |
| 法律研究 | 耗时的文献和案例研究 |
| 文档管理 | 复杂的文档组织工作 |
| 人工错误 | 繁琐任务容易出错 |
初始方案的局限
之前使用基于 LangChain 构建的 RAG 聊天机器人：
- 主要回答合同内容问题
- 能处理的任务范围有限
- 无法执行复杂的多步骤任务
解决方案：多代理法律系统
架构设计
多代理协作框架：
复杂法律任务 → 规划代理 → 专业代理协作 → 人工审批 → 最终输出核心能力
| 阶段 | 功能 |
|---|---|
| 规划 | 将复杂法律挑战分解为可管理的子任务 |
| 解决 | 部署专门代理协作完成各子任务 |
| 调整 | 随任务演变动态修订方法 |
| 交互 | 在关键时刻融入人工输入和批准 |
功能特性
支持的法律任务
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 关键信息提取 | 从合同中提取关键条款和信息 |
| 变更影响分析 | 分析合同变更的潜在影响 |
| 法律查询回答 | 回答复杂的法律问题 |
| 合同草拟 | 起草和增强合同语言 |
| 文档管理集成 | 与法律文档管理系统集成 |
| 自动标记 | 自动为合同添加标签和分类 |
为什么选择 LangGraph
图架构的优势
"LangGraph 的图基础架构使得创建适应性强、高度可定制的多代理框架成为可能。"
| 特性 | 价值 |
|---|---|
| 灵活性 | 非固定化设计适合复杂法律场景 |
| 可定制 | 支持集成广泛的领域知识 |
| 人机协作 | 律师保持对输出的完全控制 |
| 适应性 | 可根据任务动态调整策略 |
人机协作设计
律师监督模式
代理执行 → 关键决策点 → 律师审批 → 继续执行 → 最终审查设计原则：
| 原则 | 实现 |
|---|---|
| 透明度 | 律师了解代理的每一步操作 |
| 控制权 | 关键时刻需要人工批准 |
| 可追溯 | 完整记录决策过程 |
| 合规性 | 确保符合法律行业标准 |
领导者评价
"LangGraph 的灵活性使我们能够构建镜像法律专业人士工作方式的 AI 代理。这对律师和行业是一个游戏改变者。"
—— Sigurjon Isaksson, AI 负责人
技术亮点
多代理协作
- 规划代理：分析任务复杂度，制定执行计划
- 执行代理：专门处理特定类型的法律任务
- 协调代理：管理代理间的协作和信息传递
- 审核代理：确保输出质量和合规性
领域知识集成
| 知识类型 | 用途 |
|---|---|
| 法律术语库 | 准确理解法律用语 |
| 合同模板 | 参考标准合同格式 |
| 案例数据库 | 支持法律研究 |
| 定制规则 | 适应特定客户需求 |
总结
Definely 的案例展示了 LangGraph 在法律科技领域的创新应用：
- 多代理协作：复杂任务分解为专业子任务
- 人机协作：律师保持完全控制权
- 灵活架构：适应法律工作的复杂性
- 行业变革：重新定义律师的工作方式
这个案例为法律科技和专业服务领域的 AI 应用提供了优秀的参考。
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