看不见客户痕迹，就靠边角信号修产品｜Latent Space × Jacob Lauritzen / Legora

有人在片头喊：律师助理没了，初级律师没了。Jacob Lauritzen 说，他们实际没看到这件事。Mythos 这一档的智商，多数法律活用不上。有一个引用跟不住、很难回溯的问题，下一版模型自己修好了，大约从 70% 到 99%。他说他们几乎没动。

同一段口播把另一头也说死：做一笔大约 4 亿美元的并购，你会要一家把法律做深的产品。小客户的一部分法务可以交给通用助手。深活仍要域内的 harness。Harness 是包住模型、让它能检索、起草、改文件并留下可核对出处的那一层。

字幕把 Jacob Lauritzen 听成 Lorisen、Lord Sen，公司听成 Lora、Lagora、Legore、Lorum。下文统一写作 Legora。曾用名 Leia 只作历史口播。模型档按口播保留 Fable、Opus、Astra、Mythos，不对到某一款已发布型号。

原始来源：Building Legal Agents When You Can't See the Data — Jacob Lauritzen, CTO of Legora。中文深度整理，非逐字翻译。本文依据 YouTube 自动生成的英文字幕，专有名词和数字可能有识别误差。

地下室出来的人，进了美国才学着大声说

Jacob 是 Legora 的 CTO。主持人说公司从纽约和旧金山往外扩，文化起点仍是欧洲。他自己的说法是：核心一直很谦。没有人相信斯德哥尔摩地下室里的小团队能超过当时已经领先很多的美国对手，所以他们习惯把自己放在追赶的位置，存在感是打出来的。进了美国、待得更久之后，才学着更大声地说自己好。他说这并不自然。

起点很小。整个产品起初就是 ChatGPT，加上一个瑞典法检索。律师要找先例：以前有没有类似案子，这种情形别人怎么处理。检索一直留在产品里。后来智能体开始起草、改 Word、整理文件、跑复杂分析。再往后，做工作本身不够，他们开始编排工作。

他口播的时间线很粗。智能体是他们所谓从助手切过来的那一档，他想说大约一年前。主持人核对：Jacob 自己在 YC 2023，Legora（字幕听成 Goro）是 YC 2024。

表格、列表、工单，是三件不同的事

尽职调查要批量抽合同。功能叫 tabular view，表格视图。他很高兴看到口播里的 cloud for legal 在用这套说法。下文不把 cloud 改写成某一款已发布产品名。

律师的用法他走了一遍。尽调时把雇佣合同、供应合同整批放进去。例子是一万份雇佣合同。一行一份合同，一列一个问题：终止期是多久，有没有知识产权转让条款，解雇要付多少、薪酬是多少。格子填成「30 天」或条款有无。也可以把一万个文件丢进智能体，说做一次尽调。它会自己拉起一张表，跑完，再标红旗。他举的红旗是首席执行官薪酬高得离谱，或者奖金结构很怪。然后可以起草给客户的备忘录，也可以把红旗留给律师看。表上能评论，给别人接着看。

为什么是表格：一眼能扫完，产出都带回源文引用，可以标已复核、已标记。他们试过的其他形态都更难审。人愿意待在这张表里，不必先导出到 Excel。规模上他口播「我想我们单表能到大约一百万个格子」。

工程上先收着。表会先跑前十行。这十行对不对、是不是律师以为会看到的东西，确认之后再铺开。做这张表的人也可以在前十行上快速改问题，结果合了再放量。

表格之外是协作。Lists 他称为最接近 Linear 的东西：律所或公司法务收到的事项放进一张列表，律师和智能体在里面做完，再标完成。Intake 是进这张列表的工单门面。现在他们自己的法务还在用一个谁都往里扔东西的 Slack 流程，大家嫌烦，intake 就是跟着这个痛做的。客户在 Slack 里递一张工单，比如要审一份东西；法务团队坐在 Legora 里管智能体；做完送回 Slack，对方不用改自己的工具。直接对着智能体的 Slack 入口，他说以后大概也会做。眼下这个是店面：票进来，结果出去。

Portal 是另一层协作：律师对律师、客户对律师、律师对智能体，也许还有智能体对智能体。他把「干活」和「编排干活」分成两件事。十年前、甚至今天，跟律师协作仍然很痛，邮件线程里传来传去的 Word 版本就是那种痛。

列表被他当成原语，像一个 Notion 数据库：可配置，上面能挂触发和自动化。列表上发生一件事，可以拉起一次智能体运行，结果写回某个字段，或补上新文件。智能体可以建列表，列表可以建智能体，智能体可以读列表。他需要这层灵活性，哪怕先不全部交给终端用户。法律工程师在客户现场可以用它很快拼出专用界面，比如基金管理仪表盘；公司自己的功能也长在同一套原语上。客户感觉做了很多产品，底下其实只有很少几件东西。这是他眼下对自己工作的定义。

英国收购 Wexler 被他用来说明这件事。Wexler 做的是诉讼向的事实抽取：上传大量文件（他用「一百万份之类」举例），抽出带名称、日期的事实，再互相对质，看哪些互相印证、哪些对不上。庭审转写可以拿来跟一封邮件对着看。这套也能长在同一原语上。

原语他当场复述过：可配置的列表、作为文件容器的项目和文件系统、以及可以按不同配置拉起的智能体。智能体没有对外的名字。内部曾经把它当成一个叫 Layer 的具名实体，后来停了，可能会回来，也可能容易混淆。Word 插件和 Outlook 插件他另算一件大事，因为很多人的工作就发生在 Word 里。

选择器是让步，路由才是本职

底下按任务用不同模型。主智能体里现在有一个模型选择器，Jacob 不确定它会一直留着。表格这类工具内部已经在拆任务、再按子任务路由。

主持人是 Cognition 的顾问，把智能体实验室说成领域专家替用户做判断：你不该问律师，按这份先例起草合同，这是 Sonnet 高档还是 Opus 中档。律师不知道。主持人用每小时一千美元形容律师账单的量级。Jacob 的回应是把活做完。

选择器里眼下有五档，口播点名 Fable、Opus、Astra。有人想立刻试新模型，也有人来问 Mythos。法律行业里这种尝鲜比工程行业少，但不是没有。他们抗拒放这个选择器很久，最后让了：你要这种控制，就给你。主持人补了一句，选重的档会把额度烧得快大约十倍。Jacob 站在「我们本不想给」这一边。

模型够不够用，他说是一条幂分布，不是一个是非题。大概 60% 的活现在就能做得不错，往后主要是成本和延迟。剩下的，尤其是很复杂的分析，仍然要更多智能。工作范围本身也会随智能变宽。字幕没有给出那 60% 的任务清单。

他们有一支评测团队，眼下大约三名工程师加三名律师，再加一池法律工程师：典型是大所干过大约三四年、常常有计算机学位、自己天天用产品也见客户。按业务领域和任务看模型，做成一张热图。发布经常是这里变好、那里变差，比人以为的更常见。评测世界像强化学习环境：一个大约一万个文件的数据室，最后的尽调报告要含这些红旗、不要那些怪东西、还要写得短。起草好不好、红旗找没找到，拆开打分。

有一段时间他们觉得复杂评测不值得做，因为模型普遍在变好，时间不如拿去把 harness 做厚。引用从大约 70% 到 99% 就是这种时刻。现在评测在做，开放权重的用量主持人认为也在增加。Jacob 没有在这里报一组开放模型的占比。

起草上，主持人前一天还在比：Fable 极啰嗦，Astra 写得更紧。Jacob 同意 Astra 更简洁，也说啰嗦程度他们不太好评。他估计 Anthropic 的下一版会好一些。实验室知道这个问题。他没有把这说成一条已承诺的路线。

小时费在松，好的初级更贵

Jacob 曾帮 Max 改 YC 申请，把当时还叫 Leia 的公司送进 YC。Leia 这个词他说没有含义，是瑞典语里的叫法，不是丹麦语。一家西班牙报纸早期替它解过缩写：legally efficient Yoda assistant。他不知道 Yoda 从哪来。记者也会幻觉。

他当时给 Max 的反馈是：法律科技试过无数次，成不了，因为律师按小时收费，更有效率就更少赚钱。现在采用的理由变了。竞争压力大到商业模式本身在受力。计费他已经在美国看到变化：光谱偏低的那一头，小审查一类，有的按项目费而不是小时费，有的固定价，有的干脆免费做。战略工作和诉讼仍贵，律师会把时间挪去那里。客户关系一向重要，所里历史上会为了关系白做一批活；现在仍可以做，只是不必亏那么多。

金字塔还在。他拿工程类比：好的工程师今天比两年前更值钱，因为杠杆大了。好的律师、好的初级也一样，两极拉得更开。主持人说初级工程师「完了」，Jacob 说法律这边他们没看到助理和初级消失。消失的是一种具体干法：大案子里上百万份文件，锁一队助理干到凌晨四点。这种抽取可以重跑、可以改提示。好的人去做以前没时间做的事。

行业里开始叫 legal engineer，法律工程师。贬义说法是肉代理：坐在机器前，别人让你打什么就打什么，机器说什么你就复述什么。他把「好的肉代理」改口成会用工具的人：懂智能体，懂 Legora，拿这套工具把客户要的事做完。主持人说那就不再是代理。Jacob 同意，那是在干活。

他们自己的并购也在用这套产品。主持人问是不是买了一家叫 Cura 的公司。Jacob 说他们经常自己做尽调，表格和其他工具能覆盖大量事务性部分；外部律师仍会进来看特定风险。他举的一笔瑞典交易口播听成 Zakur，因为全在瑞典，相对简单。加拿大、澳大利亚各有一笔。澳大利亚的薪酬要不要找人从战略上看，就是外部律师仍在的理由；战略结构上，Legora 可以当对练。早期尽调里出现过红旗，他们踩过刹车。具体是什么，他拒绝讲。公司名只按口播，不另补工商登记名。

欧洲所动得慢一些，更愿意拿现成产品，然后告诉你哪里差、哪里要更多。美国所和美国公司法务动得快，也更想定制：自己的客户关系系统、自己的文档系统、从 Salesforce 里一次审查触发到某个人、再进 Legora、再流回去。更野心的会想跟他们一起做一整个新产品，Jacob 说这个他们做不到。两边都把这件事看成所和公司的关键项，路径不同。客户从很大的所做起，大约五十名律师的所也在用，而且用出价值。字幕没有客户名单。

不能看痕迹，就用边角去近似现场

产品好不好，他们看人留不留得久、续不续、回不回来。对企业软件来说，日活相对月活、人每个月花在产品里的时间，他都说极高。字幕把日活月活听成 DAO over Mao，没有给出比值。

线上还有一层便宜模型：这次问题算不算解决了，给一个在线指标。新东西按功能开关铺开时，用它看是变好，还是灾难性变差。

真正卡住的是痕迹。Traces 是用户和智能体的完整交互记录。他们基本不能看任何痕迹，也不能看数据，因为全是高度机密。智能体能做的事很多，他不知道人们实际在做什么。他曾希望跟律所签一份可以看的协议。做不到。所里很多数据甚至不属于所，属于客户。评测团队只好去近似「我们觉得大家在做什么」，再做成评测集。

这跟修模型直接矛盾。长文档推理仍难。一份大合同里改一处，上面的定义变了，顺序变了，模型要记得住。对话里的做法是切开再编排编辑，而不是一次喂完、一次吐出。脚手架跟着模型换：做过 map-reduce，也整段放过。主持人说自己最近从 map-reduce 改成整段塞进上下文，效果更好。Jacob 说搜索若先摘要每一块，会丢掉跨段的意思：两页纸在讲一件事，每一块单独都不像搜索词，合在一起才相关。他们因此还留着另一种搜索，在步骤之间做推理。

要复现，只能请客户：这件事对你们很重要、现在不好用，能否把文件和提示匿名化。能重现，才能修。买一家律所被主持人当成拿数据的办法。Jacob 的障碍是：所里的数据未必是所的，客户走了之后算不算所的，他不知道。就算买到，输入是真的，输出只有终稿，得倒推他们怎么得到的；好坏和过程都不清楚。产品里真的用户痕迹价值极高，终稿本身不够。下文不把「买一家律所」写成 Legora 的计划。片尾主持人拿这个开玩笑，Jacob 没有宣布交易。

检索上，主持人说默认嵌入还有很多余量，点名 Voyage 一类定制嵌入。Jacob 同意不该拿默认嵌入就用，约束是他们要服务很多语言。团队里有人（口播听成 Son）一直推搜索：新嵌入、后期交互。此人跟 Turbo 团队谈过，希望对方做出多向量，好做这类检索。Jacob 说他们眼下并不做后期交互。在训练模型之前，harness 里就有一批能立刻改善输出的活。

主智能体不跟实验室抢

到这场对话为止，他们没有微调过任何模型。近几个月开放权重变得够强，他准备只在窄任务上做后训练：前沿模型又贵又慢，后训练有望又快又便宜的那些。法律检索是例子：扇出式检索，后训练一个模型可以把查询做得又快又便宜。主持人接了一句：非常具体、有边界的任务。Jacob 确认。他们不去训自己的 Fable 当主智能体。那一仗对上 Anthropic（字幕听成 entropic），他不认为自己会赢。检索、RAG、流水线这些不那么耀眼的部分，仍有很多可做。

好的法律 harness 他点了四件：文件怎么改，分析怎么做，法律检索怎么嵌进流程里（出了问题知道去查先例），再加上治理。起草大合同本身也是搜索。律师不坐下来从零打字。NDA 简单，复杂合同要先找到本所在类似交易里用过的条款。类似可以是同行业、同类型公司，或其他维度。多份先例里各取哪一段，并不平凡。

引用系统用来对付幻觉。写出的内容要有链接，点下去在 PDF 一类源文上用边界框标出出处，并且可以多层点下去：备忘录引用表格里的一行或一格，再点回源文件。主持人问律师会不会核对。字幕这里叠在一起，有人说到指向最高法院的幻觉链接、「他们不在乎」。Jacob 说这种事会发生，并比作代码审查：有人整段不看，有人盯每个逗号。他认为律师知道该双查哪几处红旗，其余听着合理就先过，跟收到初级律师的稿一样。下文不写成「律师已经不核对引用」。

子智能体分发是早期不行、现在好用的一项，尤其是扇出检索。主持人把间隔估成大约九个月。早期模型版本号字幕听成 Sonnet 46、Opus 46，下文不采用。

接口他们也忍了很久。大约六个月前才开始做 API，因为产品变得太快，二十来名工程师时维护旧版本的数据模型会拖死速度。现在大了，这个成本担得起。已有可以对接的 API，并不承诺把网页端的全部表面都开放出去。他在想「智能体能不能当 API」：对方其实只想触发某件事。他明确说这不是他们正在做的，只是在脑子里掂量。代价是执行、成本和延迟都不封顶，大约一百次里有两次会做出不想要的事。这是口播量级。

一线和二线他分得很清。第一名前线部署工程师也是纽约的第一名雇员，本身是 YC 创始人，时间他口播「也许九个月前，我其实不确定」。法律工程师应能改出大部分体验；改不了、要动核心产品或做定制集成时，前线工程师上，做范围界定，再喂回核心。有人把前者叫前线部署的法律工程师。他们会进所里，帮人按智能体的能力重排流程。他设想前线的人会更多，在客户那里待上大约两个月做完一件事再去下一家，和法律工程师一起进具体项目。智能体本身当年也没有客户来要。没有人说「我希望助手自己多做一点、不用我开口」。他们判断行业会去那里，就做了。协作也一样：人应该在 Legora 里协作，而不是在邮件和短信里。

早期他想当拒绝一切的人。进公司大约半年后，他放过一页幻灯片，三百斯巴达，意思是工程师永远保持二十人，照样打过更大的对手。现在口播是一百名工程师，他觉得仍然太小。再守着二十人，活会流去别处。纽约的人数是另一句口播：主持人问纽约现在多少人，回答是 100。工程岗位在招纽约、斯德哥尔摩和伦敦，其他岗位各处都招。纽约要长到多少，他只说尽可能多，没有给数。两处「一百」不要加成二百。

四亿美元的并购不会停在通用助手里

两年后律师在哪干活，他说两边都会有。大企业可能同时用口播里的 cloud cowork 和专用工具，像他自己用 Claude 驱动 Linear、但还是会打开 Linear。cloud 按这场对话里反复出现的 Claude 来听，不另造产品名。律所他判断会把活放在 Legora，因为更简单。实验室在编程里已经两次因为竞争切断供应，这是主持人的说法。Jacob 不认为法律会走到那一步。实验室得在知识工作里占住法律，就像数据分析、销售、市场和金融都得占，但不会做到他们这么深。Claude 拿走小公司的一部分法务，他觉得可以。大约 4 亿美元的并购，他还是会要 Legora。这是判断，不是收入承诺。字幕没有 ARR，也没有客户名单。

法学院是另一段没落地的话。他们想让法学生学会用 Legora。他口播「我想我们已经开始了，但我不知道具体到哪一步」。法学院课程有没有大改，他说他不会知道。对话里另有人提议给学过计算机、有软件经验的人发奖学金去读法学院。这是口播设想。下文不写成已经在发的奖学金，也不写成课程合作已经签完。