OWL AI Legal Research

Product Hunt 的朋友们好——我是 Hobie Cunningham，OWL AI Agency 的创始人。

我们并不是要打造“又一个法律 AI 聊天机器人”。我们想解决的是一个具体的失效场景：律师和律师助理使用通用 AI 做研究，得到流畅的文字，却直到核对引文时才发现某个案例名称或裁判要旨根本不存在。法院已经因类似情况制裁过律师。在我们与中小型律所的交流中，这个问题反复出现——他们并不是说“AI 不好”，而是说“我们需要把验证内置到工作流中，而不是事后再补上。”

所以我们构建了一个**六智能体律师助理流程**，而不是单一提示词：

1. **研究智能体**——从实时公共法律数据库中检索（Cornell LII、Oyez、CourtListener、GovInfo、SupremeCourt.gov）

2. **判例智能体**——梳理权威链条（例如 Katz → Jones → Riley → Carpenter）

3. **分析智能体**——按 IRAC 框架进行争点识别与适用分析

4. **引文智能体**——Bluebook 格式化 + 权威目录（Table of Authorities）

5. **诉状撰写智能体**——生成可提交法院的文书表述

6. **提交智能体**——组装整套文件（备忘录、诉状、送达证明）

每个智能体都有明确而狭窄的职责。输出不是一段聊天回复，而是一套**结构化文档**，并附带可检索的来源 URL。

**无需注册即可试用：**我们的公开演示会在 *Carpenter v. United States*（585 U.S. 946）这一真实的美国最高法院第四修正案案件上运行完整流程。你可以观看六个智能体协同工作，然后阅读生成的备忘录、诉状和 TOA：

https://owl-ai-agency.com/legal-...

如果你正在比较不同方案，我们也发布了一篇坦诚的分析，说明为什么我们不建议将通用 ChatGPT 用于需要提交法院的工作：

https://owl-ai-agency.com/compar...

**我们没有声称：**它能取代律师判断。每份输出都是初稿，提交前都应由专业人士审阅。它真正替代的是律师助理在复杂事项中通常花费 4–8 小时完成的来源收集和初始备忘录结构搭建工作。

**适用对象：**希望进行批量研究、获得一致性交付物，并在 intake 之后拥有私有工作区的律所和法律运营团队——而不是提出快速法律问题的普通消费者。

**给技术好奇者的技术栈：**后端为部署在 Render 上的 FastAPI，静态演示托管在 GitHub Pages，智能体由 Python 编排。我们不使用专有判例数据库——而是查询公共来源，方便律所审计检索到了哪些内容。

我很想听听你们对三件事的反馈：

- 这个演示是否能在前 60 秒内清楚传达“验证”这件事？

- “六个智能体”对你来说有吸引力，还是听起来有些过度设计？

- 如果你看到 X，会不会更信任它？（请告诉我 X 是什么）

我很乐意深入聊架构、定价（3,000 / 6,000 / 12,000 美元套餐），或引文验证流程。感谢你了解我们——也感谢 PH 托管这样的产品发布。

——Hobie

https://owl-ai-agency.com

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hobiecunningham@owl-ai-agency.com

**话题：**法律科技、AI、生产力、开发者工具

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20 小时前