SuitAgent ： 开源AI法律诉讼智能体，分析到判决执行全流程

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主要介绍

SuitAgent 是一款基于Claude Code架构的开源AI法律诉讼智能体，专为法律诉讼全流程设计，覆盖从诉前分析到判决执行的全环节。其核心目标是通过多智能体协作与自动化工作流编排，将复杂诉讼案件分解为可独立执行的任务，提升法律文书生成效率与案件处理精准度，成为法律服务领域的创新工具。

功能特点

• 全流程覆盖：支持从文档分析、证据审查、策略制定到文书生成、判决执行的全链条自动化处理。
• 多智能体协作：由10个专业AI智能体组成，包括文档分析（DocAnalyzer）、证据分析（EvidenceAnalyzer）、法律研究（Researcher）、策略制定（Strategist）等，每个智能体负责特定任务，协同完成复杂法律分析。
• 自动化工作流编排：根据上传的文档类型和场景，自动选择最佳工作流组合（如收到起诉状后启动从分析到答辩状生成的全流程），减少人工干预。
• 质量保障机制：通过Reviewer智能体对所有输出进行质量审查，检查信息准确性、逻辑性和完整性，提供改进建议。
• 灵活模型配置：支持多种国产大模型（如智谱AI、月之暗面、MiniMax），用户可根据需求切换模型，适应不同场景。

优缺点

• 优点：
  • 效率显著提升：自动化处理繁琐的法律文献检索、案例分析等任务，缩短案件处理周期。
  • 成本降低：以较低成本提供专业服务，尤其适合初创企业或个人用户。
  • 精准度高：通过多智能体协作与质量审查机制，减少人为错误，提升输出准确性。
• 缺点：
  • 创造性思维受限：在面对新型案件或复杂法律问题时，可能缺乏人类律师的创造性解决方案。
  • 人文关怀缺失：无法像人类律师一样提供情绪支持与人性化服务。

如何使用

1. 环境搭建：克隆GitHub仓库，安装PyTorch等依赖库。
2. 数据准备：上传法律文档（如起诉状、判决书、证据材料等），支持PDF、Word、图片等多种格式。
3. 模型配置：根据需求选择国产大模型，通过工具快速切换。
4. 启动流程：系统自动识别文档类型，选择最佳工作流组合，完成从分析到文书生成的全流程。
5. 结果审查与优化：查看生成的法律文书或分析报告，根据Reviewer智能体的建议进行调整。

框架技术原理

• 四层架构设计：
  • 输入层：接收法律文档与用户指令。
  • 分析层：通过DocAnalyzer、EvidenceAnalyzer等智能体解析文档、分析证据、识别争议焦点。
  • 输出层：由Writer智能体生成法律文书，Reporter和Summarizer智能体生成案件报告与摘要。
  • 支持层：提供Scheduler智能体管理法定期限，Reviewer智能体进行质量审查。
• 上下文继承与动态更新：为每个案件维护独立上下文信息，上传新文档时自动继承之前分析结果，避免重复工作。
• 基于Claude Code的上下文工程：将法律任务分解为子任务，每个智能体返回最终结果到主智能体，保证上下文统一性与连贯性。

创新点

• 多智能体协作模式：首次在法律领域实现10个专业智能体的协同工作，覆盖诉讼全流程。
• 自动化工作流编排：根据文档类型与场景自动选择工作流，提升任务处理效率。
• 开源生态构建：开放模型代码与训练框架，配套EASI测评平台与“英雄榜”计划，推动技术迭代与社区协作。

评估标准

• 功能完整性：是否覆盖诉讼全流程（如从文档分析到判决执行）。
• 准确性：法律文书生成与案件分析的准确率。
• 效率：任务处理时间与资源消耗。
• 用户体验：界面友好性、操作便捷性与输出结果的可读性。
• 安全性：数据隐私保护与合规性。

应用领域

• 律所：辅助律师处理案件分析、证据整理、文书生成等任务，提升工作效率。
• 企业法务：协助企业建立法务管理体系，降低法律风险。
• 个人用户：提供日常法律咨询与文书生成服务（如合同审查、劳动纠纷处理）。
• 司法机构：支持案件管理、判决执行监督等场景。

项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/cat-xierluo/SuitAgent