我为一家中型律所构建了一个多智能体 AI 系统——以下是真正有效（和无效）的做法

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摘要

作者分享了在律所部署基于 Claude 和 LangGraph 的多智能体 AI 系统时的经验教训，重点介绍了基于置信度评分的任务交接机制的成功应用，以及防止幻觉产生所需的人机协作监管的重要性。

经过一个月的构建和迭代，我们律所的 AI 流程已在三个业务领域投入运行。在此分享所有细节，因为我希望在我们刚开始时就有这样一篇文章存在。**设置——四个专业智能体，一个协调器：** | 研究智能体：通过 API 从 Westlaw/LexisNexis 获取案例法、法规和先例。总结相关性评分，以便律师快速筛选。 | 审核智能体：对照律所风格指南、道德准则（《职业行为示范规则》）和利益冲突数据库交叉检查草稿。 | |:-|:-| | **起草智能体：** 根据结构化模板生成合同、动议和备忘录的初稿。始终标记需要人工审查的特定司法辖区条款。 | **客户沟通智能体：** 起草状态更新邮件并回答常规咨询问题。任何内容发出前必须由法律助理批准——绝无例外。 **有效的做法：** 智能体之间带有明确“置信度评分”的交接提示。如果研究智能体标记的相关性低于 70%，起草工作暂停并升级至人工处理。这为我们的初级律师在常规取证工作中每周节省了约 12 小时。 **无效的做法：** 我们曾尝试为合同审核建立完全自主的循环。结果灾难性。模型在商业租赁合同中幻觉出了一个条款，险些进入签署阶段。在法律领域，每个输出阶段必须有人工干预，这一点不可妥协。 **技术栈：** Claude（协调 + 起草），自定义检索层，LangGraph 用于智能体协调，使用 Pydantic 验证严格输出模式。所有个人身份信息（PII）在访问 API 前均会被屏蔽。如果有兴趣，很乐意分享协调提示词模板。大家是如何处理合规性和审计追踪的？ \#legalAgents #claude #Muiltiagent #LLM
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