AI 法律应用：合同审查与法律研究

class ContractReviewAgent:
    def __init__(self):
        self.llm = LegalLLM()  # 法律领域微调的LLM
        self.template_db = ContractTemplates()
        self.risk_kb = RiskKnowledgeBase()
        
    def review(self, contract, review_context):
        # 1. 合同解析与结构化
        parsed = self.parse_contract(contract)
        # {
        #   'parties': [...],
        #   'clauses': [{'type': '保密', 'text': '...', 'position': '3.2'}, ...],
        #   'definitions': {...},
        #   'schedule': [...]
        # }
        
        # 2. 逐条款审查
        clause_issues = []
        for clause in parsed['clauses']:
            issues = self.llm.review_clause(
                clause=clause,
                contract_type=review_context.contract_type,
                client_position=review_context.client_role,  # 甲方/乙方
                jurisdiction=review_context.jurisdiction,
                risk_kb=self.risk_kb
            )
            clause_issues.extend(issues)
        
        # 3. 整体一致性检查
        consistency = self.check_consistency(parsed)
        
        # 4. 合规检查
        compliance = self.check_compliance(parsed, review_context.jurisdiction)
        
        # 5. 生成审查报告
        report = self.generate_report(clause_issues, consistency, compliance)
        
        return report

## 合同审查报告

### 📋 基本信息
- 合同类型：技术服务协议
- 审查立场：乙方（服务提供方）
- 适用法律：中华人民共和国合同法
- 风险等级：中高

### 🔴 高风险条款 (3)

**1. 第7.3条 知识产权归属**
> "乙方在服务期间产生的所有知识产权均归甲方所有。"

⚠️ 风险：表述过于宽泛，可能导致乙方原有技术被无偿转让
✅ 建议：修改为"服务期间**专为甲方开发**的知识产权归甲方所有，
   乙方原有技术及通用方法论除外。"

**2. 第9.2条 责任限制**
> "乙方应承担因服务缺陷导致的全部直接和间接损失。"

⚠️ 风险：无限责任，间接损失范围不可控
✅ 建议：增加责任上限条款，限制为"年度服务费的2倍"，
   排除间接损失。

**3. 第12.1条 争议解决**
> "争议提交甲方所在地法院管辖。"

⚠️ 风险：管辖权不利
✅ 建议：改为"被告所在地"或约定仲裁机构。

### 🟡 中风险条款 (5)
[略]

### 🟢 缺失条款 (3)
1. 缺少不可抗力条款
2. 缺少数据安全和隐私保护条款
3. 缺少合同终止后的过渡安排

### ✅ 合规检查
- ✓ 主体资质要求
- ✗ 缺少《数据安全法》要求的条款
- ✓ 反贿赂合规

研究问题
  → 问题理解与拆解（LLM）
  → 关键词与概念提取
  → 多源检索
    - 判例库检索（语义搜索）
    - 法规库检索
    - 法律期刊检索
    - 专家观点检索
  → 结果排序与关联
  → LLM综合分析
  → 生成研究备忘录

def generate_legal_memo(question, research_results):
    memo = llm.generate(f"""
    作为法律研究员，基于以下检索结果撰写法律研究备忘录。
    
    研究问题：{question}
    
    检索到的相关材料：
    {research_results.cases}
    {research_results.statutes}
    {research_results.regulations}
    
    备忘录格式：
    1. 研究问题
    2. 简要回答
    3. 法律框架
    4. 相关判例分析
    5. 法律风险与建议
    6. 结论
    
    注意事项：
    - 区分约束性判例和说服性判例
    - 标注判例的管辖法院和时间
    - 对冲突判例进行分析
    - 给出明确但谨慎的建议
    """)
    
    return memo

class DueDiligenceAgent:
    def analyze(self, document_set):
        results = {
            'material_contracts': [],
            'litigation': [],
            'ip_assets': [],
            'employment': [],
            'financial': [],
            'compliance': []
        }
        
        for doc in document_set:
            # 1. 文档分类
            doc_type = self.classify(doc)
            
            # 2. 信息提取
            extracted = self.llm.extract(doc, doc_type)
            
            # 3. 风险评估
            risks = self.assess_risks(extracted, doc_type)
            
            # 4. 存入对应类别
            results[doc_type].append({
                'document': doc.name,
                'key_info': extracted,
                'risks': risks,
                'summary': llm.summarize(doc)
            })
        
        # 5. 交叉验证
        inconsistencies = self.cross_validate(results)
        
        # 6. 生成DD报告
        return self.generate_report(results, inconsistencies)

class LitigationPredictor:
    def predict(self, case):
        # 1. 案件特征提取
        features = {
            'case_type': case.type,           # 合同纠纷/侵权/劳动
            'jurisdiction': case.court,       # 管辖法院
            'judge': case.judge,              # 主审法官
            'parties': case.parties,          # 当事人
            'claims': case.claims,            # 诉讼请求
            'evidence': case.evidence,        # 证据
            'legal_basis': case.legal_basis,  # 法律依据
        }
        
        # 2. 历史案例检索
        similar_cases = self.case_db.search(features, top_k=100)
        
        # 3. 统计分析
        base_rate = self.calculate_base_rate(similar_cases)
        
        # 4. LLM深度分析
        prediction = self.llm.predict(f"""
        基于以下信息预测诉讼结果：
        
        案件信息：{features}
        相似案例：{similar_cases[:10]}
        法官判案倾向：{self.get_judge_stats(case.judge)}
        
        请分析：
        1. 胜诉概率（百分比）
        2. 关键影响因素
        3. 最可能的判决结果
        4. 建议的诉讼策略
        5. 和解建议
        """)
        
        return prediction

class ComplianceMonitor:
    def monitor(self):
        # 1. 监控法规更新
        new_regulations = self.regulation_feed.get_updates()
        
        # 2. LLM分析影响
        for reg in new_regulations:
            impact = self.llm.analyze_impact(
                regulation=reg,
                company_profile=self.company_profile,
                current_practices=self.compliance_db
            )
            
            if impact.affected:
                # 3. 生成合规建议
                action_items = self.llm.generate_compliance_actions(impact)
                self.notify_compliance_team(action_items)