Legora CTO Jacob Lauritzen 谈如何在看不到数据的情况下构建法律智能体
Legora CTO Jacob Lauritzen 详解如何在无法查看 agent 工作轨迹的前提下构建法律智能体——因为数据属于律所客户。团队用三名工程师加三名律师搭建模拟客户工作的测试环境，类似强化学习中的“worlds”；一次发布后引用准确率从 70% 提升到 99%。Legora 全部运行在 Azure 上，其 Tabular Review 可在一张表中审阅 10,000 份合同。
Legora 无法读取其代理为律师所做的任何操作痕迹。数据属于律所的客户。当你看不到代理的工作时，你如何构建和测试一个代理？
Jacob Lauritzen 是 Legora 的 CTO，Legora 是法律科技史上增长最快的公司之一。团队起步于斯德哥尔摩的一间地下室，用 ChatGPT、瑞典法律和一个搜索工具。如今，律师可以使用 Legora 起草和编辑 Word 文档，在单个表格中审阅 10,000 份合同，或进行尽职调查。该代理还协调律师、客户和其他代理之间的工作。当 Legora 进行自己的收购时，团队用它来做尽职调查。
我们谈论的内容
• 为什么 Legora 多年来拒绝添加模型选择器，以及为什么最终添加了一个
• Jacob 估计模型已经能很好地完成约 60% 的法律工作，以及为什么剩下的部分需要更聪明的模型
• 三名工程师和三名律师如何构建基于客户工作的测试环境，很像强化学习中使用的“世界”
• 一个引用问题，模型在 70% 的情况下正确，然后在一个版本后达到 99%。Legora 无需改变任何东西。
• 为什么 Legora 在 Azure 上运行一切，以及为什么它不使用 ElevenLabs
• 表格审阅，这个百万单元格的电子表格，业界连名字都照抄了
• 接收流程如何工作，代理如何创建列表，以及列表如何启动另一个代理
• 法律工程师和前置部署工程师各自做什么，以及谁可以写代码
• Jacob 用来论证 20 名工程师永远足够的“300 斯巴达人”幻灯片。现在有 100 人，他仍然觉得人手不足。
• 为什么 Jacob 觉得 Fable 和 Opus 在起草时太啰嗦，而喜欢 Astra 的简洁写作
• 为什么起草一份长合同是一个搜索问题
• 模型实验室是否会像切断编码工具那样切断法律工具
• 律所合伙关系、计费小时和初级律师的工作会发生什么
Legora 正在纽约、斯德哥尔摩和伦敦招聘工程师。
章节
0:00 冷开场
0:40 认识 Legora 的 CTO Jacob Lauritzen
1:05 作为弱势方在斯德哥尔摩地下室起步
1:54 Legora 如何从 ChatGPT 加瑞典法律成长为法律代理
4:12 从助手到代理的转变
5:23 Legora 使用哪些模型以及为什么添加了模型选择器
7:48 当今的模型对律师来说足够好吗？
8:20 九个月前代理做不到的事情
9:18 在模拟世界和 10,000 文件的数据室中测试代理
10:07 评估团队和 Legora 的 100 名法律工程师
11:03 当评估似乎不值得，而一个版本将引用率从 70% 提升到 99%
12:18 五到十年后法律实践可能是什么样子
14:18 律所合伙模式会幸存吗？
16:40 律师助理和初级律师会怎样？
18:00 计费小时以及为什么早期的法律科技未能达标
19:39 现在钱流向哪里
22:44 Legora 如何用自己的产品进行收购尽职调查
23:59 瑞典和美国律所有何不同
26:12 当你无法读取痕迹时的产品指标
27:41 转述痕迹并将失败缩小到 10 或 20 种类型
28:42 为什么数据隐私导致 Legora 在 Azure 上运行一切
30:04 开放权重模型和模型套利
30:55 转录模型以及为什么 Legora 不使用 ElevenLabs
33:33 代理、表格审阅、项目和 Word 加载项
34:24 律师如何使用表格审阅
35:51 为什么电子表格有效以及从前 10 行中学到什么
37:53 法律接收机器人在 Slack 中如何工作
39:11 代理如何创建列表以及列表如何启动代理
40:15 在这些相同组件上构建产品并收购 Wexler
42:37 前向部署工程师在 Legora 做什么
43:52 法律工程师和前向部署工程师如何让一个大客户顺利上手
46:43 前向部署团队未来一年的下一步计划
47:24 为什么 Legora 拒绝构建 API
49:26 智能体能否成为 API？
50:12 300 斯巴达人幻灯片和保持 20 名工程师的计划
51:32 没人要求 Legora 下的赌注
53:05 为法律研究后训练开放权重模型
54:05 搜索、检索和后期交互
54:51 什么造就了优秀的法律智能体框架，以及为什么起草取决于搜索
56:25 哪个模型写出的草稿最好？
57:03 幻觉和 Legora 的引用系统
57:41 律师会检查引用吗？
58:19 对于百万 token 的合同，用 MapReduce 还是一个大的上下文窗口？
1:00:16 获取匿名化示例，以及为数据收购一家律所的想法
1:01:53 为什么 Jacob 建议不要使用默认嵌入
1:02:44 律师会在 Legora 中工作，还是通过 Claude 工作？
1:03:26 模型实验室会切断 Legora 吗？
1:04:24 法学院和面向计算机科学专业学生的奖学金
1:05:28 在纽约、斯德哥尔摩和伦敦招聘
1:06:09 为什么大多数工作最终都会变成法律工作
嘉宾 — Jacob Lauritzen，Legora 首席技术官
联合主持人 — swyx，Latent Space
主持人 — Basil Chatha，Forward Deployed
来源：RadarAI · aihot.news