Każda sprawa może uczynić lokalnego agenta lepszym.

Agent nie tylko odpowiada. Buduje model sprawy.

Dobra analiza prawna wymaga czegoś więcej niż wygenerowania odpowiedzi. Agent powinien utrzymywać uporządkowane rozumienie tego, co wydarzyło się w sprawie, jakie są dowody, gdzie istnieją sprzeczności i jakie kwestie pozostają nierozstrzygnięte.

Jak agent analizuje sprawę

Lokalny agent może wykorzystywać zwalidowane doświadczenie z wcześniejszych spraw.

Najcenniejszym rezultatem pracy nad sprawą nie jest tylko finalna odpowiedź. To również wiedza o tym, gdzie agent popełnił błąd, czego nie zauważył i która metoda analizy okazała się skuteczniejsza.

Prawnik pozostaje nauczycielem systemu.

Agent nie wie, że jego analiza jest dobra tylko dlatego, że brzmi przekonująco. Najważniejszym sygnałem jakości jest to, co prawnik zaakceptował, poprawił, odrzucił lub uznał za pominięte.

Nie uczymy systemu przez bezrefleksyjne zapamiętywanie akt.

Sprawa zostaje u Ciebie.

Agenci LexAI mogą uczyć się na pracy nad konkretną sprawą i feedbacku prawnika, ale akta, dokumenty i pamięć sprawy pozostają w środowisku kancelarii.

Skille mogą przechowywać doświadczenie systemu.

Zamiast oczekiwać, że model sam „zapamięta” jak pracować lepiej, LexAI może zapisywać zwalidowane metody analizy jako jawne, wersjonowane komponenty.

Jedna sprawa. Kilku agentów.

LexAI Agents Lab bada architekturę, w której analiza sprawy nie należy do jednego agenta.

Kilku wyspecjalizowanych agentów może pracować nad tym samym materiałem, przyjmując różne role, tworząc alternatywne hipotezy i próbując wzajemnie podważyć swoje wnioski.

Uczenie bez ewaluacji prowadzi tylko do szybszego utrwalania błędów.

Dlatego Agents Lab powinien być bezpośrednio połączony z LexAI Evaluation Lab.

Dwie pętle. Jedna sprawa.

Pierwsze eksperymenty

Architektura projektu

Uproszczony model badawczy. Kolejność i granice modułów będą weryfikowane w eksperymentach.

Jeden ekosystem. Trzy warstwy.

Uczenie musi być kontrolowane.

Research status