Legora 正在打造面向法律工作的智能体操作系统

Legora⁠（在新窗口中打开） 于 2023 年在斯德哥尔摩成立，正在打造首席执行官兼联合创始人 Max Junestrand 所说的“面向法律工作的智能体操作系统”，将 AI 融入律师每天依赖的工作流程。

这家公司的创立源于一个洞察：法务团队的时间格外紧张，以至于一些有价值的工作无法开展。试想，一名初级律师被要求在一夜之间审查数量庞大、根本不可能看完的合同，最终只能重点审查其中一小部分。

Legora 可以让这些服务“随需即用”，因此 Junestrand 的愿景是让全世界的每一项法律工作都在他的平台上开展。OpenAI 从一开始就参与了这段历程：GPT‑3.5 的发布，让创始团队一直在探索的许多法律应用场景成为可能。如今，OpenAI 是 Legora 的重要模型提供方，为其法律 AI 平台的核心工作流程提供支持，涵盖智能体执行的法律工作、大规模文档审查等。每当 OpenAI 推出新的模型能力，Legora 就会以此为基础进行开发，将智能水平的提升转化为律师通过产品能够完成的实际工作。

Legora 对 AI 的应用不限于对外销售的产品，也已在内部各团队扩大了 ChatGPT 工作、Codex 和 dot 的使用。OpenAI 的技术不仅正融入 Legora 为客户打造的产品，也在重塑公司自身的运作方式。Junestrand 强调：“对我来说，尽可能保持 AI 原生的运作方式至关重要。”

在 Legora 首席技术官 Jacob Lauritzen 看来，编程智能体改变了工程团队开发新想法的速度。团队不必再只研究一种可能的方案，在尚未确定方向是否正确时就投入工程资源，而是可以同时为多种方案构建原型。“我们可以同时探索 20 种解决方案，几天内就能选出我们确信最优的那一种。”

同样的方法也改变了 Legora 应对问题的方式。过去，诊断一个产品问题，可能需要几名工程师花上数小时，分别排查不同的潜在原因。如今，编程智能体可以搜索数百万行日志，同时追查多种可能的原因，有时让 Legora 从收到缺陷报告到完成有效修复，仅需大约五分钟。

当然，客户并不会直接看到工程效率的提升。但他们能感受到成果：问题解决得更快，反馈更早传递到产品团队，新想法也能在开发周期的更早阶段交给客户测试。

Legora 的产品旨在为客户带来变革，而其内部法务团队也正亲身经历同样的转变。总法律顾问 Emma Kadri Bergström 以保密协议为例说明了这一点。她的团队分析了以往签署的协议，制定出一套审查指南，让 Legora 能够对新收到的保密协议进行初审，标出超出可接受范围的条款。

Kadri Bergström 估计，在引入这套工作流程之前，审查这些“枯燥的文件”大约占用了法务团队 20% 的可用工时。如今，这一比例已不足 1%。

省下来的时间意义重大，因为公司本身正在快速扩张。Kadri Bergström 表示，过去一年里，公司的办公室数量从3 个增加到 18 个，完成了三轮融资和五次收购。法务团队既要支持这种增长，也要始终与业务保持紧密联系。

AI 还让团队能够承担一些过去可能因精力有限而需要外包或缩小范围的工作。例如，在并购尽职调查中，智能体可以先审查合同，从整套交易资料中提取信息，再由律师审阅并解读结果。

对 Legora 的客户而言，机会不只是更快地完成同样的工作。AI 也拓展了他们能够承担的工作范围。

全球法律工程负责人 Alex Fortescue-Webb 以尽职调查为例说明了这一点。在传统审查中，受时间和成本限制，团队可能只能对价值最高的合同进行深入审查。Legora 的表格式审查工作流程可以在几分钟内，围绕多个问题分析数千份合同，让律师能够在更广的范围内开展细致审查。

这能改变最终的工作质量。过去，未被纳入人工审查范围的合同中可能藏着风险；如今，这些风险也能被识别出来，交由律师评估。

成果已经可以量化。Junestrand 提到，一家《财富》100 强客户已经：

• 将合同处理周期缩短了 90%

• 在外部诉讼和尽职调查方面节省了超过 2,000 万美元

• 让每位律师每周节省 9.5 小时，用于更高价值的工作

通过 ChatGPT 的 Legora 插件⁠，法务团队也可以在 ChatGPT 对话中使用 Legora 的功能。

• Legora 法务团队审查保密协议的耗时减少了 95% 以上，占团队可用工时的比例从约 20% 降至不足 1%。

• Legora 的一家《财富》100 强客户将合同处理周期缩短了 90%。

• 同一家客户在外部诉讼和尽职调查方面节省了超过 2,000 万美元。

• 每位律师每周节省 9.5 小时，可用于更高价值的工作。

• 以身作则，带头使用。当超过 75% 的管理者积极使用 Legora 时，整个组织的使用量中位数可达到原来的 3 倍。

• 从问题出发。先关注人们需要完成什么，再确定 AI 可以在哪些环节改善工作流程。

• 建立内部推广网络。内部倡导者能帮助团队从尝试探索走向持续使用。

• 做好重构的准备。随着模型不断进步，以往的产品假设可能很快就会过时。

• 以赢得信任为设计目标。从一开始，就将评估、测试和透明度融入产品体验。

对 Legora 而言，下一步要探索的，不只是加快现有的法律工作流程。更是拓展 AI 能承担的工作类型，同时让律师与 AI 的协作越来越自然。

Jacob Lauritzen 认为，两方面的进展正在同步发生。首先，智能体将能够处理耗时更长、需要更多上下文和更高自主性的任务。他设想，涉及数百万页材料的尽职调查可以在夜间进行，律师次日早晨到岗时，就能审阅已经完成的分析。

与此同时，能力越来越强的模型，速度也在不断提升。这带来了一种不同的体验：律师可以与 AI 实时协作，围绕合同、分析或法律意见反复交流、共同完善，而不再只是把 AI 当作接收任务、返回答案的工具。

能力边界不断拓展，意味着 Legora 的产品路线图也不能一成不变。Lauritzen 表示：“模型的进步让我不得不每两周就重新审视一次产品路线图。”工程师、产品经理、设计师和销售团队都经常问他，如今客户又能实现哪些过去做不到的事。

对 Bergström 而言，关键在于改变人们对法务团队的看法。“每个法务部门都担心自己成为瓶颈。一旦如此，业务部门就不再来找你了。”她说。AI 正在让法务团队从瓶颈转变为业务伙伴，从大家想要绕开的对象，变成希望并肩共事的伙伴。

如果 Legora 成功了，成果将不仅仅是律师更高效地完成现有工作。法务团队还将能够承担过去因精力有限而无法开展的工作，并有更多时间用于判断、战略规划，以及仍需由人来做出的高价值决策。

正如 Junestrand 所说：“这是有史以来最适合当律师的时代。”