摘  要：当前，人工智能正加速从“数字世界”走向“物理世界”，全面“赋能千行百业”。 随着建筑行业步入深度调整期，施工企业的案件数量逐年递增，案件管理法务人员在材料接收、文书拟写、和解洽谈、裁判履行、解封跟踪等环节面临大量重复性劳动。本文以中建四局法律纠纷案件管理岗的实际需求为视角，梳理人工智能体（AI Agent）技术在案件管理中的技术架构与六大应用场景，探讨如何构建“可信、可追溯、可复用”的法务人工智能体工作流，并直面“当算法参与决策，安全如何保障”的时代之问，明确人工智能体辅助与法务专业判断的职责边界。

 

关键词：人工智能体；案件智能管理；法务数字化；人机协同

 

一、问题的提出

 

建设工程相关纠纷在民商事案件中的占比长期居高不下，施工企业作为总承包方，频繁面对类型各异的诉讼案件。法务人员的日常工作涵盖了从法院送达材料的接收归档，到起诉文书、证据清单以及答辩意见、质证意见等文书拟写，再到和解洽谈、回款及裁判履行跟踪、财产保全等诸多环节，大量时间被耗费在可标准化的流程性劳动之上。

 

与此同时，通用语言大模型（LLM，Large Language Model）在缺乏权威知识源约束时，存在编造法条、虚构判例的“幻觉（Hallucination）”风险[1]；而法务对法律适用的准确性要求极高，引注错误不仅损害专业严谨性，更可能在庭审质证或内部审核中引发严重的不利后果[1]。“人工智能应当成为人类的可信工具”，因此，法务领域的智能化不能简单等同于“调用一个LLM”，而必须建立在可信知识源与标准化工作流的基础之上，确保技术应用“安全、可靠、可控”。

 

本文旨在探讨人工智能体技术如何在合法合规的前提下，切实嵌入法务案件管理的实际需求场景，将法务人员从重复劳动中解放出来，使其聚焦于真正需要专业判断的工作。

 

二、人工智能体集成的多位一体技术架构

 

人工智能体之所以能在法务场景真正落地，关键在于四项技术要素的协同配合。这四项要素分层协同，共同构筑了法务智能化的技术底座。

 

（一）提示词（Prompt）

 

提示词（Prompt）是用户在与LLM会话中提供的自然语言指令。就同一个法律问题而言，采用不同的提问方式，所得到的答案质量存在显著差异：“帮我写一份答辩状”和“你是民商事资深律师，代理中建四局。请拆解原告诉请的请求权基础与证据，提炼事实、证据、法律、程序争议焦点，并按‘程序抗辩优先、实体抗辩次之’的原则逐条提出抗辩，标注《民法典》《民事诉讼法》、相关司法解释以及类似判例；需保证语言客观专业、法律依据与事实依据闭环”，后者的答案质量远高于前者。

 

然而，提示词存在天然局限，它是临时性的会话输入，无法在多个会话、多个智能体之间复用，也无法把组织的专业知识沉淀下来，因此，必须引入下一层级的技术要素予以补强。

 

（二）标准化技能（Skills）

 

标准化技能（Skills）是封装了专业知识、工作流指令和工具接口的可复用能力包。未搭载Skills的LLM，犹如博览群书的法学通才，面对法律问题时可以对答如流；搭载了Skills的人工智能体，才成为深谙诉讼流程的资深法务，面对交办任务时能力独立处理。

 

对于法务工作而言，材料的命名与归档、诉讼文书的起草以及利息的计算均可以封装为Skills，预设该项工作的标准流程、数据字段和输出模板等。法务人员告知核心需求，人工智能体即按既定标准执行，从而减少重复劳动的工作时间和人为操作的随意性。

 

（三）检索增强生成技术（RAG）

 

检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）? 是一种结合信息检索功能与文本生成功能的技术。AI不靠“死记硬背”回答问题，而是先去可信知识库检索相关法条和判例，把查到的真实材料作为上下文依据，再组织答案。这从根本上抑制了LLM“凭空编法条、编案号”的幻觉风险，筑牢了专业输出的安全底线。

 

RAG的工作流程是在主动搜索相关文档后把搜索结果反馈给人工智能体，再由人工智能体基于搜索结果回答。它的局限在于只能“查资料”，无法执行操作，需要协同MCP来补足执行能力。

 

（四）模型上下文协议（MCP）

 

模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol）是连接LLM与外部数据源、工具及服务的开放标准协议。开放标准协议指由标准化组织或社区制定、公开且免费的技术规范，旨在确保不同系统间的互操作性，实质上是技术层面的“共同语言”，与法律层面的协议有所区别。MCP能够为RAG等AI技术架构提供标准化的数据获取与工具接口。

 

在法务场景中，人工智能体通过MCP协议，可以直连多类权威数据源与业务系统。国家法律法规数据库（flk.npc.gov.cn）覆盖现行有效的法律、行政法规、地方性法规、司法解释和监察法规，使用名为npc-law-db的Skill即可接入；威科先行（law.wkinfo.com.cn）、北大法宝（pkulaw.com）、元典（chineselaw.com）等商业法律数据库均已提供可接入的MCP服务，覆盖中国法律法规与裁判案例；企查查（qcc.com）、天眼查（tianyancha.com）等平台提供标准化的企业资信查询接口。

 

但需要客观看待的是，国家企业信用信息公示系统（gsxt.gov.cn）、中国裁判文书网（wenshu.court.gov.cn）及全国建筑市场监管公共服务平台（jzsc.mohurd.gov.cn）等官方政务网站不仅未设MCP，而且存在访问与检索限制，设置了极高的反爬虫门槛（如JS动态加密、滑块验证码、限制检索频率），人类多点几次鼠标即可解决，但对没有官方授权接口的人工智能体来说，却是一道道难以逾越的技术鸿沟。此外，商业法律数据库提供的MCP服务亦有调用次数限制，超出后需支付对价。因此，在构建人工智能体工作流时，应组合运用多种MCP，形成多源检索、相互校验的体系，而非依赖单一渠道。

 

三、人工智能体技术在六大场景中的实务应用

 

（一）案件材料的智能接收与归档

 

法院送达的传票、保全材料、起诉状、证据材料、判决书、裁定书、执行材料等各类文书，需由法务人工识别相对方、项目名称、案号、开庭时间及地点、承办法官等信息，并按规范命名、归档及录入台账。材料类型繁多、命名规则复杂、案情信息密集，整体数据规模呈海量特征，人工处理耗时且易错。

 

在此场景下，人工智能体可将工作流程封装为自动化Skill，今后接到案卷材料时能自动完成要素提取、规范命名、智能归档、路由分发等工作，并在案件台账上填入或更新案件信息。原本单案需耗费数分钟的人工流转，现可压缩至秒级，且规范性、准确性均显著高于人工。

 

（二）应诉文书的辅助起草与引注核验

 

诉讼实务中，起诉状、答辩意见、证据清单、质证意见等文书的起草工作量极大；当前LLM在生成法律文书时存在突出的“幻觉”风险，极易凭空编造法条和案例，而AI公司多通过“相关内容由AI生成，仅供参考”等免责声明规避责任，导致诉讼风险与不利后果最终向法务人员单向转移。

 

若引入人工智能体的应用技术，即可构建“检索、核验、风格化”三层辅助起草框架。第一层是检索。人工智能体通过MCP接入国家法律法规数据库获取一手法条，并联动商业法律数据库以检索类似案例。人工智能体起草文书时强制执行“先检索、再生成”的逻辑，确保法条编号、判例案号及裁判要旨均具备真实、可溯源的出处。第二层是核验。通过部署名为legal-citation-comprehensive的Skill，人工智能体能自动检查法条编号是否正确、案例案号格式是否规范、引注格式是否统一等问题，从机制上屏蔽“幻觉”带来的影响。第三层则是风格化。将法务团队以往起草的文书及公司优秀模范文书转化为专属资料库，使人工智能体学习用户的行文逻辑、文笔风格和排版习惯，形成专属的文书起草技能。新案发生时，人工智能体即可参照历史范式生成初稿，法务人员只需审核与修正。

 

同时必须强调，人工智能体的引注核验虽可以大幅降低时间成本，但不能免除法务人员的最终核验责任。人工智能体辅助起草的文书，最终仍需法务逐条核对出处与逻辑，坚守法律职业的严谨底线[3]。

 

（三）合同起草与谈判的智能化

 

合同的起草与谈判是一场耗时费力的任务。法务不仅要确保合同适配公司DMP智能建造系统的合规要求，更要在多轮博弈中防范风险。面对对方发回的几十页修改版文件，法务人员往往需在两个Word文档间反复切换，肉眼逐条排查相对方有否暗中修改核心条款。“找茬式”的机械劳动不仅耗时费力，更极易因视觉疲劳引发漏判风险。

 

名为adeu的Skill可以重塑合同起草与谈判的传统模式。在起草阶段，人工智能体可以系统深度学习公司标准文本库与历史优秀合同，结合本次谈判的内容自动生成契合DMP系统合规要求的初稿。在谈判审查阶段，面对对方发回的修订版docx文件，人工智能体不再像LLM般仅输出大量文本修改建议由法务手动替换，而是直接解析、原生读取并径直接管修订追踪工作，还能够精准识别每一处增删改及关联批注意图、结构化呈现差异，并自动注入我方的反修订意见与合规批注，直接生成带修订痕迹的最终文档，法务人员只需判断与选择。

 

传统观念往往将逐条比对、明察秋毫视为法务人员细心与尽职的体现，但其代价是人类心智与时间的极大消耗。如今，人工智能体技术将法务从逐条对比的机械劳动中彻底解放出来，将法务人员宝贵的时间真正交回给核心的商业判断与风险选择。

 

（四）台账同步及利息计算自动化

 

在被诉案件较多的单位，生效裁判文书的履行管理工作尤为繁重，法务人员需应对大量格式各异的台账填写需求，如局级的《生效待履行法律文书管理台账》、个人的详细底稿台账，以及跨部门的财务对接台账、六保借款台账等。多套表格台账数据同源但格式各异，法务经常面临重复录入、跨表转移乃至转写失真的困境，既耗费大量时间进行核对与追踪，又极易出现版本冲突的问题。

 

为贯彻现代数据治理中的核心原则“单一事实来源”（SSOT，Single Source of Truth），可以引入人工智能体技术，实现“单一底稿、多源输出”的一表复用机制。法务只需守住唯一底稿台账的数据准确与实时更新，人工智能体便可根据底稿数据生成符合局级、财务、六保等各类格式要求的报表。当出现新增欠款、逾期、付款等状态变更时，只需在底稿上修改一次，其余台账由人工智能体自动路由、同步更新，极大减少重复劳动量。

 

此外，涉诉的应付未付或应收未收工程款、货款、设备租金等款项伴随复杂的利息计算。法院通常判决按照LPR计算，且实务中可能因逾期付款而触发《民事诉讼法》规定的加倍迟延履行利息。当面临多笔款项交叉、分批次部分履行时，一般需严格依据法律规定的清偿抵充顺序进行扣减，人工计算极度繁琐且易错；而购买外部的专业债务计算SaaS工具（如Alpha、无讼或其他利息计算软件），不仅面临按期、按件计费的高昂成本，且计算结果无法直接写入企业内部台账，需人工识别所需数据后手动复制粘贴导入，形成了新的数据断点。

 

对此，人工智能体可构建专门的债务计算Skill，在其系统路径中内置LPR历史数据表（或设置每期自动登录中国人民银行货币政策司（pbc.gov.cn）获取最新LPR数据的脚本），设定利息与加倍迟延利息的计息规则，并编码付款冲抵顺序等。由于利息每天都在滚动，可进一步配置人工智能体每日自动计算最新利息并同步至底稿表单，确保履判数据与各需求方实时对应、精准可视。

 

（五）跨端协同与全天候远程办公

 

法务人员赴外地出差、开庭或下沉项目现场是工作常态。当身处移动场景且不具备正常办公条件时，面对来自各方的突发需求（如法院要求限期提交证据、业务部门急催提供文件），传统模式下只能委托办公室的同事代为操作，不仅沟通成本高、响应速度滞后，更面临账号操作权限越界与涉密数据泄露等合规隐患。

 

人工智能体具备跨端协同能力，可打破物理空间与设备限制，将法务人员的手机变成全天候的数字指挥中枢。其核心技术在于跨端接管与异步指令执行，无需盯着手机屏幕手动操作，只需通过手机向保持在线的办公电脑下发指令，人工智能体即可在本地自主规划、调用工具并交付结果，让法务人员的碎片化时间得以转化为高价值的生产力。

 

（六）制度体系智能化重塑与经验资产数字化沉淀

 

传统的制度宣贯会议是“给人讲”，侧重于人类的理解力、变通性与经验积淀，但可能因各人资历水平和学习能力的差异而存在宣贯不到位的问题；将全量规章制度导入人工智能体资料库则是“给AI讲”，并由各业务线条负责人补充回答人工智能体反问的条款冲突、细则落地与执行盲区等深度问题，可以倒逼企业查漏补缺、集思广益。人类擅长逻辑变通与经验判断，人工智能体则具备毫秒级检索、精准记忆与流畅表达的能力，两者结合形成优势互补，让“万物智联、人机协同”的智能技术在合规管理中叠加释放巨大能量。例如，在合同审查时，人工智能体能基于《签约底线清单》提示合同风险条款、调取底层制度依据，确保业务决策完全符合制度要求。

 

与此同时，传统经验牢固的人身属性正在弱化。公司的每一份标准合同文本，皆是各项目、各部门在无数次履约与纠纷中凝结的智慧结晶；资深法务积累的实务经验，往往随着人员流动而流失。在新技术的场景下，优秀的Prompt、合适的Skills、高品质的资料库等，本质上都是经验资产的数字化载体。当一位资深法务十年沉淀的审查直觉被封装为可复用的Skills，意味着每一位法务都能即时获得整个团队的集体智慧，公司的合规治理与风控能力必将持续进化。

 

从更长远的视角审视，人工智能体的普及极大降低了法律人的技术门槛。法务人员无需具备深厚的软件开发能力，只需带着业务经验与法律直觉对需求进行发掘与定义，即可驱动人工智能体完成复杂的工作。当前，人工智能体正在成为未来商业运转的基础设施，企业越早完成经验的结构化沉淀，就越能在下一轮行业竞争中占据先发优势，让技术真正服务于组织能力的跃迁。

 

四、人工智能体在法务场景的应用边界与底线

 

“明者因时而变，知者随事而制。”人工智能体在法务场景的应用绝非无边界。直面“当机器开始思考，人类如何与之相处”的时代之问，结合前述实务分析，需在三个层面明确边界。

 

（一）专业判断不可让渡

 

必须“确保人工智能始终处于人类控制之下”[4]。人工智能体的定位是接管可标准化的重复劳动，然而涉及核心法理与商业博弈的事项必须由法务人员牢牢把控，包括诉讼策略的制定、合同方案的判断，以及对人工智能体生成内容的独立核查。

 

人工智能体仅是辅助工具，法务人员独立核查法律材料的义务绝不因此豁免，确保法条、案号、内容准确无误的最终审查权与专业判断权始终不可让渡给机器。

 

（二）权责归属不可僭越

 

人工智能体不具备民事主体资格，无法独立承担法律责任[5]。因此，人工智能体起草的文书、填写的台账、发起的流程均由法务人员对其负直接责任[6]。在涉及重大商业利益抉择或企业核心权益时，人工智能体缺乏人类的道德直觉与忠实勤勉义务，仍需法务人员审慎决策。

 

企业的问责机制始终遵循“人类在环（Human-in-the-Loop）”的原则，不因人工智能体的参与而改变。法务需认清人工智能体仅扮演数字助手的角色，避免因越权委托或依赖算法导致面临追责风险。

 

（三）数据合规必须前置考量

 

坚持发展和安全并重，筑牢安全底线。案件材料往往涉及企业核心商业秘密与当事人隐私，人工智能体的部署应优先选择支持私有化部署或在企业可信环境内运行的方案，确保数据“不出域”。

 

在接入外部MCP或调用第三方API时，需审慎评估数据出境、数据混同及模型训练方数据抓取的风险[7]，建立严格的权限隔离与全链路审计留痕机制，守住信息安全与隐私保护的底线。让人工智能这匹千里马在企业法务应用中“既跑得快又跑得稳”。

 

五、结语

 

人工智能体在中建四局法务案件管理中的深度应用，是积极响应“人工智能+”行动、培育新质生产力的生动实践[8]。其本质绝非“用机器替代人”，而是一场深刻的技术解放。可标准化的重复劳动被悉数交托给智能体，机械执行的边际成本趋于极低；而专业判断与商业决策则牢牢留在人手中，对复杂案件的战略研判力、对合规风险的方向把控力，正逐步成为不可替代的核心才能。

 

法律人不必恐惧技术，也不必神化技术。我们无需焦虑于预测多年后何种技能不会被淘汰，因为工具终将迭代更替；但法律人所秉持的批判性思维、对商业逻辑的敏锐洞察，以及对公平正义的坚守，却能在不同的技术时代里依然历久弥新，永远是我们用人类智慧引领技术发展的最终底气。

 

参考文献

 

[1] 李中和美. 检索增强生成技术司法应用的次生幻觉风险与规制[J/OL]. 电子科技大学学报(社会科学版), 2026.

 

[2] 程啸. 论生成式人工智能侵权责任中的因果关系[J]. 中国法律评论, 2026(1): 73-87.

 

[3] 王禄生. 论大模型的法律能力边界[J]. 法律科学(西北政法大学学报), 2026(3): 33-47.

 

[4] 袁曾. 生成式人工智能责任规制的法律问题研究[J]. 法学杂志, 2023, 44(4): 119-130.

 

[5] 邓文. 生成式人工智能幻觉侵权的规制路径研究——以我国首例AI幻觉侵权案为切入点[J]. 政治与法律, 2026(6): 134-150.

 

[6] 何俊辉. 生成式人工智能侵权归责原则探析[J]. 高科技与产业化, 2026, 32(2): 110-114.

 

[7] 陈吉栋, 刘晋名. AI智能体的数据安全风险与合规监管研究[J/OL]. 安全内参, 2026.

 

[8] 习近平. 携手构建公正合理的全球人工智能治理体系——在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上的主旨讲话[N]. 新华社, 2026-07-18(01).

 

中建四局第一建设有限公司 梁楚朝