Definely 正在将人工智能驱动的解决方案整合到律师的日常工作流程中，从而彻底改变法律行业。Definely 专注于提高效率和准确性，它正在构建专门的智能体，这些智能体在 Microsoft Word 中运行，使律师能够简化合同起草、谈判和审查。为了构建最高效的法律工作流程基础设施，Definely 选择 LangGraph 来灵活地设计一个多智能体系统，以帮助律师解决复杂的法律任务。
主要问题：律师耗时的工作流程
法律专业人士经常处理大量的合同、法律研究和文档整理工作——这些任务耗时且容易出现人为错误。此前，Definely 使用了一个基于 LangChain 构建的检索增强生成（RAG）聊天机器人，该解决方案主要回答有关合同内容的问题，并且其能够解决的任务范围有限。
为了应对合同起草、审查和谈判工作流程中的挑战，Definely 正在构建一个由多个专业智能体组成的先进智能体系统。该架构旨在解决律师需要完成的更广泛的复杂法律任务，其设计目标是：
- 规划： 将复杂的法律挑战分解为更小、更易于管理的子任务。
- 解决： 部署专门的智能体协同工作，完成每个子任务。
- 适应： 随着任务的发展动态地修改方法。
- 互动： 在关键时刻整合人工输入和审批以指导决策。
使用 LangGraph 构建定制化的多智能体系统
Definely 采用了 LangGraph 构建了一个复杂的、多智能体的系统，使律师能够就各种法律任务与 AI 智能体无缝协作。Definely 采用 LangGraph 的决定源于其基于图的架构，该架构能够创建一个可适应、高度可定制的多智能体框架，该框架反映了律师处理日常任务的方式。其不拘泥于特定方式且灵活的设计，对于法律等复杂领域尤其有效，在这些领域，整合丰富的领域知识和定制信息至关重要。这种方法使法律专业人士能够将专业任务委托给 AI 智能体，同时保留对最终输出的完全监督和控制。
通过 LangGraph，Definely 的 AI 系统可以：
- 提取关键合同信息： 准确可靠地自动提取合同中的相关详细信息，包括定义、条款和其他合同数据。这使律师能够更好地理解合同中的条款、义务和承诺。
- 分析合同变更的后果： 分析对合同所做的每一项变更的后果。这使律师能够了解合同的任何变更是否会对协议的其他部分产生连锁影响。
- 回答复杂的法律查询： 回答用户关于多份合同的查询，确保考虑到所有相关方面。这使律师能够更好地理解其跨多个文档的合同。
- 起草和增强合同语言： 在不丢失上下文的情况下，协助起草、审查、总结、修改和增强合同语言——包括根据律师的先前工作和需求起草新的条款。这使律师能够以速度、准确性和高质量起草和审查其合同。
- 无缝的系统集成与文档管理： 与律所的文档管理系统集成，访问标准条款、独特先例、交易数据和历史知识，从而增强决策、条款起草和法律查询响应。这使律师能够根据律所的实践和先前的交易起草和审查合同，并保持律所的高质量标准。
- 合同标记： 根据法律团队的指南、偏好和先前的交易，自动标记法律团队的合同。这使律师能够以高度的一致性、效率和相关的上下文起草和审查合同。
“LangGraph 的灵活性使我们能够构建反映法律专业人士工作方式的 AI 智能体。这对于律师和行业来说都是一项颠覆性的创新。” – Sigurjon Isaksson，Definely AI 负责人
结论
Definely 有望重新定义法律专业人士如何与 AI 互动，以增强准确性至关重要的工作流程。下一阶段的开发将侧重于扩展系统的功能，优化智能体性能，并确保与更多法律数据库和工具无缝集成。
随着 Definely 的持续创新，该公司将继续致力于构建由 AI 驱动的法律基础设施，以提高生产力，同时保持高标准的准确性。