Система Многоагентных Юридических Агентов — это платформа с открытым исходным кодом на Python, которая управляет несколькими специализированными агентами ИИ для юридических рабочих процессов. Каждый агент обрабатывает отдельные задачи, такие как парсинг документов, составление контрактов, поиск цитат, проверка соответствия и вопросы-ответы. Агенты взаимодействуют через центральный оркестратор, что позволяет выполнять обработку параллельно и осуществлять совместный анализ. Интегрируясь с популярными API LLM и позволяя разработку пользовательских модулей, она упрощает юридические исследования, автоматизирует повторяющиеся задачи и обеспечивает последовательный вывод. Модульная архитектура системы позволяет легко расширять её, адаптируя агентов под конкретные юрисдикции, области практики или нормативные рамки, достигая масштабируемой и точной юридической автоматизации.

Legal Tech Chat — это чат-приложение на базе ИИ, предназначенное для тематик, таких как проверка контрактов, контроль соответствия и дилижанс. Поддерживает импорт документов в различных форматах, включая PDF и Word, и использует передующую обработку естественного языка для ответов на вопросы, выделения важных пунктов и создания кратких обзоров длинных юридических текстов. Агент также умеет сравнивать несколько документов, отслеживать изменения и предоставлять оценки рисков для определённых условий. Глубокая интеграция в существующие рабочие процессы помогает юридическим командам уменьшить ручной труд, выявлять потенциальные проблемы и ускорять принятие решений при переговорах или проверках регулирования.

The Precedent использует искусственный интеллект для прогнозирования результатов юридических дел, предоставляя ценную информацию и данные юристам. Платформа предлагает обширные возможности юридических исследований, позволяя пользователям получать доступ к соответствующему судебному прецеденту и анализировать тенденции для принятия более обоснованных решений. Автоматизируя прогнозы результатов дел, The Precedent помогает юристам экономить время, сокращать расходы и повышать точность в их исследованиях и аналитических усилиях.