Legal AI, not a coding agent with scaffolding
5 hours ago
- #agent-workspace
- #evidence-grounding
- #legal-ai
- 法律AI系统应专为法律目的构建，而非重新调整用途的编码代理。
- 核心功能包括寻找可支持的论点、识别证据，并通过具备审计追踪和用户控制功能的代理工作区实现验证。
- 代理基础必须在声明/编辑层面具备细粒度，而非仅引用整个文档，需明确来源层次和目的（例如法律权威与客户事实）。
- AI建议应展示推理过程（指令、条款、事实、法律来源、警告），并以修订模式呈现编辑内容供用户审核，而非自动修改。
- 版本控制至关重要，用于记录和撤销更改，防止概率性过程进行鲁莽编辑。
- 技能和记忆应通过查找工件保持精确的证据访问，而非用摘要替代，以维持事实完整性。
- AI不得削弱法律判断；系统应突出来源限制（如过时、特定管辖权），以辅助律师决策。
- 删除条款需检查文本变更和依赖关系；Codex和Lexifina等系统采用不同方法（文本常量与结构化交叉引用审查）以防止错误。
- 压缩应允许通过tool_use_id查找等机制恢复确切的工具输出，避免依赖释义作为证据。
- 修订标记应通过追踪变更至特定版本、指令和编辑来证明起草决策，例如Codex提供净差异，Lexifina提供带有置信度的来源追溯。