AnttiHero/lavern

解决的问题

Lavern 是一个专为法律文档分析设计的多代理系统。它摒弃了“AI作为初级律师”的模式，转而采用由专业代理组成的协调团队，阅读文档、识别发现，并通过严格的辩论与验证流程确保高质量、基于证据的法律工作成果。

如何工作

该系统在前沿大模型（如 Claude、Mistral 或通过 Ollama 运行的本地模型）上运行 67 个专业代理提示（59 个专家和 8 个协调者）。其运作依赖于以下几个关键机制：

• 辩论协议：任何发现必须附带文档中的具体引用才能被接受。代理之间可根据证据相互挑战对方的发现。
• 三层验证：发现需经过评估门禁、对抗性辩论（红队 vs 蓝队）以及涵盖准确性、风险和法律设计的 10 轮验证流水线。
• 人工干预节点：在关键决策最终确定前，系统会暂停以等待人工审批或覆盖。
• 判例板：一个持久化记忆系统，用于追踪不同文档中反复出现的发现，并随着重复次数增加，将其从“暂定”提升为“确认”状态。

适用人群

对高风险文档审查与分析中多代理编排感兴趣，且更重视可审计性与验证性而非速度的法律专业人士和开发者。

主要亮点

• 丰富的代理库：包含 67 个专业提示和 21 个用于接地与记忆的 MCP 工具。
• 灵活推理：支持 Anthropic、Mistral（适用于欧盟数据驻留需求）以及通过 Ollama 的本地执行。
• 自主模式（Clawern）：一个守护进程，可监控文件夹中的新文档，并将发现推送到 Telegram 或邮件。
• 可审计性：生成完整的审计包，包括结构化发现、辩论解决记录和成本日志。
• 全面测试：包含超过 1,600 个测试和 5 个种子法律数据集（CUAD、MAUD 等）。