Legora CTO 谈为律师构建 AI：无痕评测与百万单元格表格审查

在本期节目中，我们与Legora CTO Jacob Lauritzen进行了对话。就在几周前，Legora宣布完成5.5亿美元E轮融资，估值达88亿美元。我们聊了为律师构建AI agent需要什么，以及其他构建agent的人能从这项工作中学到什么。

Legora起步于斯德哥尔摩的一间地下室，最初的产品很简单：ChatGPT、瑞典法律和一个搜索工具。Jacob此前已经带着自己的创业公司走过YC，当时他帮Max Junestrand准备了Leya（现为Legora）的申请。他后来加入担任工程负责人，现在是CTO。

如今，这个agent可以起草和编辑Word文档、一次性审阅数千份合同，并在律师、其客户和其他agent之间协调工作。公司在4月突破了1亿美元ARR，距离产品发布不到18个月，目前拥有超过1,800家客户。它在3月以55.5亿美元估值融资5.5亿美元，随后在10月又以88亿美元估值融资5.5亿美元。其最新收购Wexler，是今年内的第五笔收购。

我们问了Jacob：当你无法查看客户数据时，如何评估agent？哪些任务仍然需要更好的模型？法律工程师和前置部署工程师如何分工？以及为什么按小时计费这一商业模式正在被颠覆。

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按小时计费发生了什么变化？

Jacob第一次读到Leya的YC申请时，只给了一条反馈：人们尝试做法律科技已经尝试了一百万次，从来没有成功过。如果律师按小时收费，变得更快就意味着赚得更少。他们为什么要买一个让自己赚得更少的工具？

他说，改变的是律所面临的压力。在美国，像小规模审阅这样的常规工作已经在转向固定项目收费。有些律所甚至免费做，以留住客户。钱正在流向并购、诉讼以及与客户相处的时间。

我们问，这是否意味着律所将不再需要律师助理和初级律师。Jacob说，Legora看到的情况并非如此。一名优秀的初级律师今天比两年前更有价值，因为他们能完成的工作多得多，就像工程领域一样。

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无法访问客户数据时的评估

大多数团队通过阅读trace来改进他们的agent。Legora一条都读不了。用户上传的几乎所有内容都是机密，其中很多属于律所的客户，而不是律所本身。

因此，评估团队必须重建客户所做的那类工作。三名工程师和三名律师构建RL环境，来模拟客户所做的工作。一个例子是包含10,000份文件的数据室，agent在其中执行尽职调查，并且必须产出一份能捕捉到正确危险信号的报告。团队按业务领域和任务把结果绘制在热力图上。一个新模型往往会在某些法律工作上变得更好，在另一些上变得更差。

团队从一个约100名法律工程师的人才池中调配人力：这些律师曾在大所工作三到四年，通常还拥有计算机科学学位。在生产环境中，Legora把失败归类为10到20种已知失败模式，并在feature flag后面运行低成本的基于LLM的检查。

这些限制也决定了Legora可以使用哪些基础设施。所有东西都跑在Azure上，因为Legora起步时，律所不接受AWS或GCP，而微软已经通过365成为获批供应商。

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更聪明的模型仍在哪些地方重要

Legora抗拒了很久的模型选择器，最终还是妥协了。Jacob的观点是，律师不应该去决定一份合同是Sonnet-high还是Opus-mid任务。Legora的职责是在质量、成本、延迟、治理和区域可用性之间找到最佳可用的权衡。

他估计，模型已经能很好地处理大约60%的法律工作。对这些任务来说，现在的问题是成本和延迟。跨百万token合同的复杂分析和编辑仍然需要更多智能。

Legora已经开始针对法律研究这类狭窄任务对开放权重模型进行后训练，但没有训练自己的前沿模型的计划。在起草方面，Jacob觉得Fable和Opus过于啰嗦。Astra更简洁。为了解决幻觉，agent写下的所有内容都会获得一个引用，在源PDF中高亮一个边界框，而且可以向下追溯多层。

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少量构建块，众多产品

上任六个月时，Jacob给团队看了一张300斯巴达人的幻灯片，并宣布Legora将永远保持在20名工程师。现在它有100名，而他说这仍然感觉太小。他现在的工作是构建一个系统，让团队只需交付少量东西，客户却感觉自己得到了很多。

团队围绕几个原语构建：存放文件的项目、agent、Tabular Review和列表。列表是一个灵活的Notion风格数据库，带有触发器和自动化。Agent可以创建和读取列表，对列表的更改可以启动一个agent。Intake是一个Slack bot，把请求转成列表上的工单。

Tabular Review是那个被行业抄袭、连名字都抄了的产品。每一行是一份文档，每一列是一个问题。放入10,000份雇佣合同，询问终止期、IP转让条款和遣散条款。它支持多达一百万个单元格，但一开始只显示10行，这样你可以在运行其余部分之前修正你的prompt。

法律工程师在这些原语上配置新产品，无需编写代码。甚至Wexler的事实智能产品也运行在同样的构建块上。

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法律工程师优先，前置部署工程师其次

（原文较长，此处译出前 6000 字，完整内容请点「打开原文」。）