Harvey 推出法律智慧體：庭審筆錄分析盲測勝過專業律師

以前讓 AI 幫忙幹法律雜活，最怕的不是它不會，而是你得像帶實習生一樣，小心翼翼地把提示詞寫得天衣無縫。

現在法律 AI 獨角獸 Harvey 想把這個流程反過來。3 月 11 日，Harvey 正式釋出了自家的 AI Agent 系統，並把它做成了名為「Assistant Workflows」的工作流產品，預計 3 月底向所有客戶開放。

這家公司從一年前看好推理模型開始，就把賭注押在了複雜知識工作上。這次釋出，算是他們交出的第一張完整答卷。

從「接話茬」變成主動帶節奏

Harvey 在這次更新中把自家的系統拆得很清楚。底層的 GPT-4o 或 o1 只是單一模型，給一句回一句；加上檢索和知識庫後，變成了線性的模型系統，雖然能幹活，但本質上是一條道走到黑。

新上線的 Agent 最大的變化在於三件事：拆解任務（Plan）、根據中途結果修正策略（Adapt），以及在執行中找人類要反饋（Interact）。

表現在實際操作中，律師不用再費心思琢磨怎麼寫出完美的提示詞了。當你在訴訟或交易工作流裡發起任務時，AI 會主動反問你關鍵背景，推著你把上下文補齊。

系統裡還引入了「思考狀態」（thinking states）。AI 在底層怎麼推演、下一步要調什麼模型、怎麼做引用，每一步都攤在介面上讓專業人士看個明白。

拿法庭筆錄做盲測，律師更看好 AI

這套工作流目前瞄準了訴訟、併購交易和金融服務這幾塊重頭業務。為了證明自己不是在畫餅，Harvey 拿出了一套針對人類律師的基準測試。

評測挑選的都是平時人類律師至少要花一個小時以上的重度任務，直接做盲測對比。

在結構化任務上，比如起草 1.01 披露檔案，或者從海量材料裡整理事件時間線，Harvey 的輸出表現與專業律師持平，基本能把雜活直接幹完，只留最後一步核對給人類。

有意思的是在非結構化分析任務中。讓 AI 分析法庭庭審筆錄時，負責盲測的律師們反而更偏好 Harvey 的產出。評估人員給出的理由是，AI 整理出來的要點比基線律師更有深度、細節更密，拿來就能直接對接客戶。

為什麼重要

對律所和企業法務來說，這套功能如果真如宣傳的那樣好用，省下來的絕對不只是寫提示詞的三兩分鐘。它把法律從業者從繁重的事件梳理和筆錄提煉中解放了出來，尤其是 3 月底全量上線後，非常值得那些飽受盡調和庭審分析折磨的團隊第一時間試用。

在行業層面，垂直領域的 AI 競爭正在快速告別單純的「套殼 RAG」時代。法律行業容錯率極低，光靠大模型吐一段看似通順的話根本沒法直接交付給客戶。Harvey 把單一提示詞轉向由系統主導的互動式工作流，逼著整個法律科技賽道從比拼模型引數轉向比拼業務流程編排。

我們認為，Harvey 這一步走得相當清醒。它沒有去碰完全自動化的神話，而是老老實實把 Agent 定位成「輔助工作流」，用透明的思考步驟和主動追問來換取專業律師的信任。

不過，盲測結果是一回事，實際業務裡的責任認定又是另一回事。當 AI 的輸出在深度上開始超越初級律師時，高階合夥人會不會因為過度信賴而放鬆交叉複核，可能會是接下來最現實的隱患。