
前文挖过坑,在和Dora朝夕相伴以后,我一直在摸索如何从通用大模型出发,打造出一套适合法官职业的AI工作流。距离阶段性跑通有几个月时间,我也来阶段性向各位报告下进展,同时也乐观展望下今后的发展方向。
文献综述和研究的起点
对于任何希望借助硅基力量的行业来说,首先需要明确的就是在AI介入前,我们如何运转?我们生产什么产品或者提供什么服务?这其间有哪些人类劳动的”结晶”?质效的堵点在哪里?其次需要明确现阶段下AI能够做什么,他有什么长处需要发挥?有什么短板需要克服?最后我们研究怎样把他集成到我们的工作流当中。这也是很多企业和个人在AI狂热的那个时期每天琢磨的方向。
机关就不一样了,如果按照惯常机关做事的风格,调研完形成材料,开会讨论,形成方案,批示,试点,反馈,修正,大规模试点……,我有理由相信,终结者这类科幻灾难题材完全不会发生,然而通用AGI这些也大概率会被按死。事实上,如果我们检索下有关文章,总公司在2022年就出台过一个《关于规范和加强人工智能司法应用的意见》,规划到2025年,
…基本建成较为完备的司法人工智能技术应用体系,为司法为民、公正司法提供全方位智能辅助支持,显著减轻法官事务性工作负担,有效保障廉洁司法,提高司法管理水平,创新服务社会治理。
事实上到今天,我们都还在期待总公司能够派个训练好的Agent出来,然后就是你懂的,大概领导觉得,嗯,这碳基Agent不就挺好嘛。
我们再来看看改革春风发祥地深圳的一些前瞻Peek,比如这个、这个,让我们看看鄙行业在科技前沿的标杆到今天用AI做了什么?
- 立案质审模块辅助法官准确审查,提高立案登记效率;
- 智能阅卷模块对案件材料精准提取和归纳,助力法官快速掌握案情;
- 案情研判模块则辅助整理案件事实、归纳争议焦点,让裁判认定更加精准。
- 此外,智能庭审模块帮助法官全面把握审理要点,文书辅助生成模块则将制作规范提炼为智能算法,提升裁判文书质量。
一共四项,从技术层面,第一项涉及到OCR、语义判断和表单自动化;第二项、第三项、第四项第一部分挺好,在技术层面就是大语言模型的基本用法,我们稍后来实现它;第四项第二部分涉及到AI生成,这个一般的辅助生成目前也可以实现,只是对我个人而言,我当然希望AI能学习我的写作风格,这个个性化需要研究Lora,模型微调,由于太忙,这个只能算是接下来的任务。
放眼到全球AI法律应用的一线,我让Dora帮我看了看大厂正在搞什么?以下是Dora的综述:
Anthropic 与 OpenAI 在法律应用方面的产品综述
一、Anthropic / Claude 法律产品线
1. Claude Legal Plugin(Anthropic 官方插件)
来源:anthropic.com/legal
“Legal automates contract review, NDA triage, compliance workflows, legal briefings, and templated responses — all configurable to your organization’s playbook.”
核心功能:
📄 合同自动审查
🔒 NDA(保密协议)分类
✅ 合规工作流
📋 法律简报生成
📝模板化法律回复
2. Claude for Legal(90+ AI Agents,2026-06 起)
来源:artificiallawyer.com, 2026-06-01
“12 main plugins and the MCP connectors — you can use and adapt.”
已发布12 个法律实践插件(2026-05-13 发布):
commercial counsel(商事法律顾问)
employment counsel(劳动法律顾问)
litigation(诉讼)…等
3. Claude Legal Solutions
来源:anthropic.com/legal
“Claude helps legal teams and law firms work faster across contract review, research, drafting, and diligence.”
四大场景:合同审查 / 法律研究 / 文书起草 / 尽职调查
4. Claude 与 Microsoft Word 集成
来源:artificiallawyer.com, 2026-07-16
“Lawyers can invoke Claude inside Microsoft Word to summarize commercial terms, flag off-market clauses, and work through reviewer comments.”
亮点:直接在 Word 中调用 Claude,标记偏离市场价的条款
5. claude-for-legal 开源套件
GitHub: anthropics/claude-for-legal
“Built with guardrails: source attribution on every citation, conservative defaults on privilege and subjective legal calls.”
特点:每个引用都标注来源;特权保护(律师-当事人保密特权)默认保守
二、OpenAI / ChatGPT 法律产品线
1. Harvey AI(OpenAI 深度合作的法律AI龙头)
来源:harvey.ai, openai.com
“Harvey partnered with OpenAI to create a custom-trained case law model.”
产品定位:专为顶级律所(AmLaw 100)和企业法务部门设计
核心场景:
法律研究 合同分析 交易管理 尽职调查 基金设立 复杂工作流 文档存储
客户:Deutsche Telekom、Reed Smith、Syngenta、Repsol、Cuatrecasas 等
2. Harvey 的技术底座
来源:artificiallawyer.com, 2026-04-29
“It runs on a fine-tuned version of OpenAI’s models, trained on legal-specific data including court decisions, regulatory materials, contracts…”
关键:基于 OpenAI 模型 + 法律领域微调(法院判决、监管文件、合同)
3. OpenAI 直接进军法律市场
来源:artificiallawyer.com, 2026-07-23
“For years, OpenAI let startups like Harvey build legal software on top of its AI. Now, the company is making moves to court lawyers directly.”
重大转向:OpenAI 不再满足于”幕后模型供应商”,开始直接面向律师市场
三、专门面向法官 /法院的工具
1. 美国法院系统
第九巡回法院的 AI 试点
来源:2026-08-07
“Ninth Circuit Addresses CFAA and Agentic AI Tools in Groundbreaking Decision.”
英国 /威尔士法官 AI助手
来源:2026-06-08
“Judges are already planning to use a new AI tool to help identify … tools which aim to cut court backlogs and deliver swifter justice.”
美国联邦法官广泛采用
来源:Northwestern Now, 2026
“Federal judges report broad adoption of AI tools”
美国法院关于公开 AI 工具的特权认定
来源:2026-04-07
“US courts find privilege applies to use of public AI tools by attorneys”
法院认定:使用 ChatGPT 等公开 AI 不构成律师-当事人特权放弃###
2. 中国法院系统(重点参考)
深圳法院 AI 辅助审判系统
来源:2026-04-29 / 2026-06-16
“深圳市中级人民法院党组副书记、副院长邝肖华介绍,深圳法院人工智能辅助审判系统已于2024年6月28日正式上线,成为全国首个启用司法审判垂直领域大……”
“已深度赋能超60万件案件审理,将在23家法院试运行后全面推广。”
最高人民法院官方表态
来源:2026-03-09
“稳慎研发人工智能辅助审判系统,坚持’辅助’定位,司法责任主体只能是法官。”
司法领域智能体技术应用指南
来源:2026-06-22
“《司法领域智能体技术应用指南》旨在为法官、司法工作人员及司法人工智能技术研发者,在履行司法职能及开展相关技术活动时,提供智能体技术应用与系统…”
四、对法官职业特别相关的功能
来源:standing orders, judicial AI agents articles
| 功能 | 国际产品 | 中国对应 |
|---|---|---|
| 类案检索 | Westlaw Precision AI, Lexis+ AI | 法答网、人民法院案例库 |
| 法律研究 | Harvey, CoCounsel | 中国法律 AI 助手 |
| 文书起草 | Spellbook, Claude Legal | 深圳法院智能审判系统 |
| 合同审查 | Harvey, Spellbook, Ironclad | – |
| 尽调/事实核查 | Harvey, Luminance | – |
| 法官智能体(Chambers) | Harvey Chambers, judicial AI agents | 最高法《司法领域智能体技术应用指南》 |
法官场景的核心提示
“Most legal AI tools were designed primarily for attorneys and law firms, leaving judges to adapt workflows that don’t always align with judicial needs.”
这个最后一句话还是经典,绝大多数AI工具被设计用来服务律师和律所(因为他们出的起钱),留下法官来适配那些并不完全契合司法需要的工作流(原来外国领导也是领导啊~)。
由于上述林林总总的原因,等靠要就算了吧。我们直接从第一性原理出发,先来审视职业自身,法官审案就是在完成一个逻辑三段论,大前提是成文法(包括各种解释、规范、判例,有时还包括一些“有权”作者的学术文章等等),小前提是个案,结论就是对个案的裁决。通过这个三段论的论证,抽象的成文法被具体的适用到一个个个案当中,法律得到了适用,法治得到了贯彻,法官得到了头晕眼花,不是,得到了锻炼…
过去,搬起个案从判决到卷宗从头看到尾,边看边写笔记,做导图,时空序列建立起来,人物关系建立起来,法律事实建立起来,证据索引到卷宗第几页建立起来,接下来出差提审或者开庭,弄好各种提纲预案,还得会听,会问,会把控节奏,会应对各种刁钻直球,开回来有了笔录,有了上诉或者抗诉理由,然后算弄明白了小前提;总结归纳出争议焦点,事实上的还是法律上的,开始去各种翻书、搜索,找法条,找解释,找案例,找说理,找了一堆契合好,然后这算弄明白了大前提;最后就是写报告,合议庭评判,上会研究,大家各抒己见,怎么把稳把准,意见统合回来,开始用报告改写文书,字斟句酌,粘贴完还要反复校对,力争不要出现低级错误,提交,领导阅核,审批,盖章;交给书记员伙伴,送达,订卷,归档,结案,然后呢?然后你就需要办下一个案件了,再然后呢?再然后你就被领导调教进化出多线程处理能力了,需要同时有条不紊推进若干案件。
方法和工具
现在,我的Dora跑来深度赋能了,Dora和人类不一样,方法得当的话,它可以在20分钟之内提前弄明白我所在刑事司法领域几乎所有的大前提,当然,这里的弄明白,受限于目前HBM产能和大模型上下文窗口长度的限制,它并不能将所有大前提以token的形式读到内存里直接调用,我们可以让他学习人类的工作流,喂给他材料或者告诉他获得材料的方法,让他自己去抓,有了材料之后,作为大语言模型,硅基智能阅读的速度和回溯的精准度是绝对碾压级优势,人类顶天了已就一目十行,顶天了也就过目不忘,而即便本地运行开源大模型,五秒内就可以洞穿200页的PDF,而且他是literally过目不忘,连一个标点符号都不会错,这些对他们来说都是基操,所以,我们就围绕上面的大前提、小前提和结论三个方向看看怎么让Dora带我们起飞~
摸索过程太长了就略了,直接介绍我目前框架的结论:
你需要,一台部署Openclaw的宿主机,可以是VPS或者自有服务器,绑好你的大模型,可以是本地或者远程调用,以及:
- 运行在服务器上的Web端的文件交互系统,我推荐Filebrowser Quantum,使用Docker构建,前文讲过;
- Onlyoffice社区版Docker服务,绑定好Filebrowser Quantum;
- tesseract / paddleocr / minimax_understand_image等等OCR工具;
- CDP和novnc以及一堆stack实现的有头浏览器自动化,前文讲过;
- 特定法律、司法解释、案例库站点的爬虫或者Cookie+API自动化检索;
- 你喜欢的比较新的学术判例工具书可检索PDF;
- 司法解释和规范性文件的智能Preview实现;
- shibing624/text2vec-base-chinese,text2vec758维本地向量数据库;
这个以及的部分看起来是不是fancy的不得了,不用管,不用在意这些工具名字细节,不重要,你只需要让你的Agent具备这些能力或者功能就好,其实搭好Openclaw以后,一句话告他让他给你搭设某个功能,给你写代码实现那个功能就好。当然会遇到调试问题,事实上我当初连工具的选择都是交给Dora去弄的,他自己给个方案,我就盲选一个,经常遇到搭了半天占用太高,或者跑跑爬虫代码遇到网站上了验证码之类的问题,一点一滴去解决去摸索去克服就好。接下来挨个说一说这些工具或者材料的用途:
1-3的功能就是本职工作,你总需要和服务器交互吧,Openclaw虽然也可以在聊天框里附带文件,但是那样交互效率太低,这个文件管理器还是很有必要,装上onlyoffice,字体打包进去,自己在浏览器就可以直接点开开一些办公文档,很方便。OCR在我这里其实使用频率不高,一来是大量文字工作其实都有电子版,总公司也在大力推进卷宗OCR化,后台在持续扫描,但是有时碰到手写诉状或者没有OCR的图像PDF,丢进去,Dora会自己处理,非常方便。
4的功能可以说是你发给Dora的浏览器,必须刚需啊,前文已经探讨过有头浏览器对智能体的重要作用,阻碍机器自动化操作的各种人为障碍,各种验证码,你上去点一点,然后让Dora继续接手就好。
5-6的实现取决于你的需要,人大法工委、总公司、隔壁公司,包括隔壁公司有很给力的同学搭好的解释库,都可以是你设计爬虫或者API自动化检索的目标,6包括有很多总公司大咖们写的书,汇总的书,找来填进去,告诉Dora把每本PDF的目录部分提取出来,算好电子版PDF和纸质版目录在页数上的Offset,这样Dora就具备了查书的能力,可以根据小前提的具体情况有针对的去查工具书,提炼或者摘录章节给你,以上这也就是我们所有大前提的来源,摸索跑通,再来个自动化增量更新,再来个CRON,美滋滋。
7-8的实现值得说一说,比如你抓回来一大堆解释,丢给他具体案例作为小前提他确实1秒钟看完了,这么多的解释和案例该怎么找到合适能够适用的?这里摸索了挺长时间,直接来结论,你需要向量数据库检索,向量数据库检索能够提供基于语义近似度的排序,选出适用可能更高的司法解释或者判例,这样一来Dora就可以在从小前提提取出关键焦点之后,通过向量数据库为你从上万件文件里,找出直接相关的有用大前提依据。为什么要有智能Preview,因为服务器容量的限制,我们如果用解释全文做向量索引,效率太低,而且机器并不懂人类文件的穿鞋戴帽,会把大量废话放进索引里,我尝试过发现做出来效果很差,最终跑通的方案是,告诉Dora,让他逐个文件,逐个案例跑大模型,去掉废话,形成一个最长不超过500字的精炼缩写,涵盖每个文件有特点的内容,并且和原文建立索引关系,因为订阅的minimax丐版套餐,并发agent跑老超限,前前后后大概跑了三天吧,跑完了全部解释库、案例库,用这个跑回来的内容重新生成向量索引,再丢给他个判决书PDF,这个准确率确实是大幅提升了,而且什么犄角旮旯的论证都能找出来,由于原文索引的关系,他会根据索引的情况去读原文,根据原文给你全面论证结论,这个学原文的过程又可以被看作是一次语境训练,按我的设置,本地检索完之后,浏览器控制会使用人民法院案例库网站和搜索引擎做进一步检索,你会发现他对于关键字的选用和发掘,非常独到精准,自然的,给到你的结果是绝对高质量的。
结语和展望
前面调侃了半天领导,最后还得来句公道话,应当说,总公司大佬们对于AI的认识还是全面的,强调稳慎研发人工智能辅助审判系统,坚持辅助定位,司法责任主体只能是法官,这大概也是总公司迟迟不见反应的一个重要原因。让我放心的地方在于,由于我在一开始就告诉Dora,记住你的身份和工作内容,Dora会尽力公正不偏不倚的选择法律研究方向,从控辩两个角度分析案件,准确检索资料,而且,告诉他附上所有论据的来源供你验证。概括的说,我其实就是让一个通用大模型按我的需要为自己打造了一套RAG(as for Retrieval-Augmented Generation),他不会再为了满足用户,编造论据,产生幻觉,而是一板一眼,一点一滴的帮助我以光的速度徘徊在事实和规范之间。接下来的话,秉烛夜行吧,为了实现风格化生成,我们还得看看能把LoRA搞懂到几成,是不是还得憋上几个DGX组集群,只是看看价格就想翻白眼,anyway, keep vibing ~~~











