议题背景
2025年见证了全球AI应用从“对话式搜索”向“自主式Agent”的范式转移。中国市场的 ToB 开发者深耕于垂直业务深水区,利用国产模型群与复杂的工程化手段,解决极具中国特色的企业经营和业务管理问题。
法务合规场景由于其对“确定性”的零容忍,成为了检验大模型在 ToB 领域最有成效且企业ROI价值最大的场景。本次议题将剥离技术泡沫,在 2026 年的节点上,深入探讨一套在“零容错”压力下打磨出的实战框架,为所有深耕高门槛、高价值ToB行业的开发者提供一份“避坑指南”。
内容大纲
1. AI趋势:从辅助工具到自主专家的范式转移
- 中美范式对比:美国“大模型优先”的极致搜索范式,与中国“业务场景+Agent优先”的深度嵌入范式,基于强监管与多元业务场景,侧重将 AI 嵌入业务流程中,实现企业提效。
- 产品经理视角:在“模型优先”与“场景+Agent优先”之间,如何根据Agent Infra构建差异化竞争壁垒。
2. 解构与重构:构建高可靠性的AI法律顾问Agent 工作流
- SOP 规则化:将复杂的合同审查、合规风险筛查、纠纷预警拆解为原子级子任务和可验收标准。
- 多 Agent 协同架构:分享“合同解析Agent、审查 Agent、修订 Agent、评测 Agent”的协同模式,如何通过多步校验将错误率降至10%以内。
- 工程化落地:针对法律文本的长上下文处理与 RAG 增强检索的实战避坑指南。
3. 深水区的 HITL:从“专家反馈”到“专业直觉”的数字孪生
- Lawyer-in-the-Loop:不再是简单的结果确认,而是将法务专家的“颗粒度反馈”转化为模型微调与 Prompt 迭代的闭环数据流。
- 协同进化逻辑:探讨 AI 如何从辅助工具演变为具备风险识别+策略建议的AI专家。
- 边界设定:在极致自动化(L4级别)与法律责任主体归责之间的平衡。
听众收益
1. 全球化视野:透视中美竞争格局,理清中国企业在垂直应用层实现全球突围的技术路径,和可扩展的全球化探索之路;
2. 一套方法论:掌握一套可落地的 ToB Agentic Workflow 设计框架,从“单次对话”跃迁为“复杂异步任务处理”;可迁移应用于金融、医疗等其他“零容错”ToB场景的 Agentic Workflow 设计框架;
3. 实操指南:获得一套平衡大模型“生成性”与法律文本“严谨性”的工程化解决方案,直接指导产品规划与商业落地。