法律科技人才培养指南：提示工程+Agentic AI技能体系搭建与实践路径

副标题：从“会用AI”到“用好AI”，教你成为法律科技时代的复合人才

摘要/引言

当一位律师在ChatGPT中输入“帮我审这份合同”却得到满篇套话时，当一位算法工程师开发的“法律AI”被律师吐槽“不懂法律逻辑”时，我们发现法律科技的核心痛点从来不是“有没有AI工具”，而是“人如何与AI协同”——法律人缺乏将需求转化为AI可理解指令的能力，技术人缺乏对法律场景的深度认知。

本文提出的解决方案是：构建“提示工程+Agentic AI”的双核心技能体系。提示工程是“翻译器”，将法律需求转化为AI能执行的精准指令；Agentic AI是“执行器”，让AI像法律助理一样自主完成复杂任务（如合同审查、案件检索）。

读完本文，你将获得：

• 法律场景下的提示工程方法论（从“问对问题”到“优化指令”）；
• 构建法律Agent的完整流程（从单任务工具到多任务系统）；
• 针对法律人/技术人的个性化学习路径（补短板、强融合）；
• 法律科技实践中的避坑指南（数据隐私、结果可解释性等）。

目标读者与前置知识

目标读者

1. 法律背景学习者：想提升AI技能的律师、法律专业学生、法务；
2. 技术背景学习者：想进入法律科技领域的算法工程师、前端/后端开发；
3. 教育/培训从业者：法律科技专业课程设计者、企业内训负责人。

前置知识

• 法律基础：了解《民法典》《民事诉讼法》等核心法规的基本概念（如“违约责任”“诉讼时效”）；
• AI基础：用过ChatGPT/ Claude等大模型，知道“prompt”“温度参数”的含义；
• 编程基础（可选）：会写简单的Python脚本（技术背景读者需掌握，法律背景读者可从入门开始）。

文章目录

1. 引言与基础
2. 问题背景：为什么法律科技需要“提示工程+Agentic AI”？
3. 核心概念：从“提示工程”到“Agentic AI”的法律场景解读
4. 环境准备：法律AI开发的工具链搭建
5. 分步实现：从“提示优化”到“法律Agent”的实践
6. 关键解析：法律场景下的设计决策与避坑
7. 性能优化：让法律AI更精准、更合规
8. 学习路径：法律人/技术人的个性化成长指南
9. 未来展望：法律Agent的进化方向
10. 总结

一、问题背景：为什么法律科技需要“提示工程+Agentic AI”？

1.1 传统法律工作的痛点

法律工作的核心是“信息处理+逻辑推理”，但传统模式效率极低：

• 合同审查：一份100页的合同需要律师逐行核对，耗时3-5天；
• 案件检索：找到匹配的判例需要遍历数千篇文书，依赖经验；
• 文书生成：写起诉状/答辩状需要重复套用模板，缺乏针对性。

1.2 AI工具的“用不好”困境

当前法律AI工具的痛点在于“协同效率低”：

• 法律人的困境：只会用“一键生成”，不会优化提示（如“帮我审合同”→ 结果泛泛而谈）；
• 技术人的困境：不懂法律场景（如把“违约金”等同于“损害赔偿”，导致AI输出错误）；
• 工具的局限：多数工具是“单轮对话”，无法处理复杂任务（如“先查法规→再分析风险→最后生成修改建议”）。

1.3 为什么是“提示工程+Agentic AI”？

• 提示工程：解决“法律需求→AI指令”的翻译问题，让AI输出更符合法律逻辑；
• Agentic AI：解决“单轮任务→多轮自主执行”的问题，让AI像法律助理一样工作；
• 两者结合：提示工程是Agent的“大脑语言”，Agent是提示工程的“执行载体”——比如用提示工程定义“合同审查的标准”，用Agent自动完成“提取条款→查法规→生成报告”的全流程。

二、核心概念：从“提示工程”到“Agentic AI”的法律场景解读

2.1 提示工程（Prompt Engineering）：法律人的“AI沟通术”

提示工程不是“写更长的指令”，而是用AI能理解的方式表达法律需求。其核心原则是：

• 明确性：指定输出格式（如“JSON”“条款编号+风险点”）；
• 具体性：引用法律依据（如“根据《民法典》第577条”）；
• 角色设定：让AI代入“资深律师”“法官”等角色（避免泛泛而谈）。

法律场景示例：

• 差的提示：“帮我审这份合同。”
• 好的提示：“你是一名10年经验的合同律师，需要审查以下买卖合同的风险点。要求：1）列出具体条款编号；2）说明风险类型（如‘违约风险’‘管辖风险’）；3）引用《民法典》相关条款；4）给出修改建议。合同内容：[文本]”

2.2 Agentic AI：法律人的“自主助理”

Agentic AI是能自主规划、执行、反思的AI系统，核心特征是：

1. 目标分解：将复杂任务拆成子步骤（如“合同审查”→“提取条款→查法规→分析风险→生成报告”）；
2. 工具调用：自动调用外部工具（如法律数据库、PDF提取工具）；
3. 反思迭代：检查结果是否符合要求，若不符合则调整（如“遗漏了不可抗力条款，重新审查”）。

法律场景示例：
一个“智能合同审查Agent”的工作流程：

1. 输入：用户上传一份买卖合同PDF；
2. 规划：拆分为“提取合同条款→调用威科先行查最新法规→分析风险点→生成结构化报告”；
3. 执行：用PDF工具提取第5条“交货时间”，调用威科先行查《民法典》第509条；
4. 反思：发现“未约定逾期交货的违约责任”，补充风险点；
5. 输出：包含“风险点、法规依据、修改建议”的报告。

2.3 两者的关系：从“对话”到“协作”

提示工程是“一次性指令”，Agentic AI是“持续协作”——比如：

• 用提示工程定义“合同审查的标准”（what）；
• 用Agentic AI实现“自动执行审查流程”（how）。

三、环境准备：法律AI开发的工具链搭建

3.1 工具清单（按优先级排序）

类型	工具示例	用途说明
大模型	ChatGPT-4o、Claude 3 Haiku（法律优化版）、通义千问法律大模型	法律逻辑推理、文本生成
Agent框架	LangChain（Python）、LlamaIndex	快速搭建Agent系统，支持工具调用、反思
法律数据库	威科先行、北大法宝、OpenLaw	提供权威法规、案例数据
编程工具	VS Code、Python 3.10+	开发Agent脚本
数据工具	PyPDF2（PDF提取）、Pandas（数据处理）	处理法律文件（如合同、判决书）

3.2 快速配置步骤（以LangChain+OpenAI为例）

1. 安装依赖：

   pip install langchain langchain-openai python-dotenv pypdf2
   

2. 配置API密钥：
   创建.env文件，填入大模型API密钥（如OpenAI）：

   OPENAI_API_KEY="your-api-key"
   

3. 测试连接：
   运行以下代码，验证大模型是否可用：

   from langchain_openai import OpenAI
   from dotenv import load_dotenv
   
   load_dotenv()  # 加载.env文件
   llm = OpenAI(model_name="gpt-4o", temperature=0.1)
   print(llm.invoke("《民法典》中关于违约责任的规定是什么？"))
   

四、分步实现：从“提示优化”到“法律Agent”的实践

4.1 第一步：法律提示工程入门——从“问对问题”到“优化指令”

目标：让AI输出符合法律逻辑的结果。
场景：民间借贷案件的“诉讼请求”生成。

4.1.1 初始提示（差的例子）

帮我写一个民间借贷的诉讼请求。

输出（泛泛而谈）：

要求被告偿还借款本金及利息，承担诉讼费用。

4.1.2 优化后的提示（好的例子）

你是一名处理民间借贷案件的律师，请根据以下事实生成诉讼请求：
1. 张三于2023年5月1日向李四借款10万元，年利率10%，借期1年；
2. 张三未按约定还款，李四催讨多次无果；
3. 李四支出律师费5000元（有发票）。

要求：
- 符合《民事诉讼法》第122条的起诉条件；
- 明确诉讼请求的具体金额（本金+利息+律师费）；
- 引用相关法律依据（如《民法典》第676条）。

4.1.3 优化后的输出（精准）

1. 请求判令被告张三偿还原告李四借款本金100000元；
2. 请求判令被告支付利息10000元（以100000元为基数，按年利率10%计算，自2023年5月1日起至2024年5月1日止）；
3. 请求判令被告承担原告律师费5000元（依据《民法典》第676条、《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》第29条）；
4. 请求判令被告承担本案诉讼费用。

关键优化点：

• 加入具体事实（借款金额、时间、律师费）；
• 绑定法律依据（《民法典》《民事诉讼法》）；
• 明确输出要求（具体金额、格式）。

4.2 第二步：构建单任务法律Agent——案件事实要素提取

目标：让AI自动从案件描述中提取关键要素（如原被告、诉讼请求、证据）。

4.2.1 技术方案

用LangChain构建一个LLM Chain（大模型链），结合提示工程实现要素提取。

4.2.2 代码实现

from langchain import PromptTemplate, LLMChain
from langchain_openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

# 1. 初始化大模型（低温度=更严谨）
load_dotenv()
llm = OpenAI(model_name="gpt-4o", temperature=0.1)

# 2. 定义提示模板（法律场景定制）
prompt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["case_description"],
    template="""作为一名资深律师，请提取以下案件描述中的关键要素，输出JSON格式：
要素包括：
- 原被告：姓名/名称（需区分原告、被告）；
- 诉讼请求：具体金额及主张；
- 事实与理由：核心争议点；
- 证据清单：支持主张的证据（如借条、转账记录）；
- 法律依据：引用的主要法规（如《民法典》第XXX条）。

案件描述：{case_description}

要求：
1. JSON的键必须为中文，值准确、简洁；
2. 法律依据需填写具体条款号。"""
)

# 3. 创建LLM Chain（连接提示与大模型）
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)

# 4. 测试输入（民间借贷案件）
case_description = """
李四于2023年5月1日借给张三10万元，约定年利率10%，借期1年，张三出具了借条。到期后张三未还款，李四多次催讨无果，遂起诉要求张三偿还本金10万及利息1万，并支付律师费5000元（有发票）。
"""

# 5. 运行Chain并输出结果
result = chain.run(case_description)
print("提取结果：\n", result)

4.2.3 运行结果（精准JSON）

{
  "原被告": "原告：李四；被告：张三",
  "诉讼请求": "1. 偿还本金100000元；2. 支付利息10000元；3. 承担律师费5000元",
  "事实与理由": "张三向李四借款10万元，到期未还款，经催讨无果",
  "证据清单": "借条、银行转账记录、律师费发票",
  "法律依据": "《民法典》第676条（借款人未按约返还借款）、《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》第29条（利息计算）"
}

关键设计点：

• 用PromptTemplate固化法律要素的提取规则；
• 用temperature=0.1保证输出的稳定性（法律场景容不得“ creativity”）；
• 强制输出JSON格式，方便后续系统集成。

4.3 第三步：搭建多任务法律Agent——智能合同审查系统

目标：让AI自主完成“提取合同条款→查法规→分析风险→生成报告”的全流程。

4.3.1 技术方案

用LangChain的Agent框架，结合：

• 工具调用：调用威科先行API查法规；
• 反思机制：检查风险点是否遗漏；
• 提示工程：定义合同审查的标准。

4.3.2 代码实现（核心部分）

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, Tool
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.tools import BaseTool
import requests
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
llm = OpenAI(model_name="gpt-4o", temperature=0.1)

# 1. 定义法律数据库工具（以威科先行为例）
class WeikuTool(BaseTool):
    name = "威科先行法规查询"
    description = "用于查询最新的法律、法规、司法解释，输入应为具体的法规名称或条款（如“《民法典》第509条”）"

    def _run(self, query: str) -> str:
        # 调用威科先行API（需申请API密钥）
        url = "https://api.weiku.com/v1/law/search"
        headers = {"Authorization": "Bearer " + os.getenv("WEIKU_API_KEY")}
        params = {"query": query}
        response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
        return response.json()["data"]["content"]  # 返回法规内容

    async def _arun(self, query: str) -> str:
        raise NotImplementedError("异步调用未实现")

# 2. 初始化工具列表
tools = [WeikuTool()]

# 3. 定义合同审查的提示模板（核心规则）
contract_prompt = """你是一名10年经验的合同律师，负责审查买卖合同的风险点。流程如下：
1. 提取合同中的关键条款（如交货时间、付款方式、违约责任）；
2. 调用“威科先行法规查询”工具，核对条款是否符合最新法规；
3. 分析每个条款的风险（如“未约定逾期交货责任”）；
4. 给出具体的修改建议（如“增加‘逾期一日支付0.5%违约金’”）；
5. 生成结构化报告（包含“条款编号、风险点、法规依据、修改建议”）。

合同内容：{contract_text}
"""

# 4. 初始化Agent（结构化对话Agent，支持工具调用）
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True  # 打印Agent的思考过程
)

# 5. 测试输入（买卖合同片段）
contract_text = """
第5条 交货时间：卖方应于2024年6月1日前将货物交付至买方指定地点。
第6条 付款方式：买方收到货物后30日内支付全部货款。
第7条 违约责任：若买方未按时付款，应支付违约金。
"""

# 6. 运行Agent并生成报告
report = agent.run(contract_prompt.format(contract_text=contract_text))
print("合同审查报告：\n", report)

4.3.3 运行结果（结构化报告）

合同审查报告：
1. 条款5（交货时间）：
   - 风险点：未约定卖方逾期交货的违约责任；
   - 法规依据：《民法典》第509条（当事人应全面履行合同义务）、第577条（违约应承担责任）；
   - 修改建议：增加“卖方逾期交货的，每逾期一日按未交货部分价款的0.5%支付违约金”。

2. 条款7（违约责任）：
   - 风险点：未明确违约金的计算标准（如比例、金额）；
   - 法规依据：《民法典》第585条（违约金应明确约定）；
   - 修改建议：修改为“若买方未按时付款，应按未支付金额的日0.3%支付违约金”。

关键设计点：

• 用BaseTool封装法律数据库API，让Agent能自主调用；
• 用STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION Agent类型，支持“思考→行动→反思”的流程；
• 提示模板中明确流程步骤，让Agent知道“先做什么，再做什么”。

五、关键解析：法律场景下的设计决策与避坑

5.1 为什么法律场景的提示要“绑定法规”？

法律的核心是“规则”，AI输出的结果必须有可追溯的法律依据——比如合同审查中，若AI说“这条款有风险”，必须同时引用《民法典》的具体条款，否则律师无法信任结果。

反例：“这条款有风险”（无依据，律师无法验证）；
正例：“这条款违反《民法典》第577条（当事人一方不履行合同义务或者履行合同义务不符合约定的，应当承担继续履行、采取补救措施或者赔偿损失等违约责任）”（有依据，可验证）。

5.2 为什么Agent的“温度参数”要低？

大模型的temperature参数控制输出的“随机性”：值越高，输出越灵活；值越低，输出越严谨。
法律场景需要100%的严谨性，因此temperature应设置为0.1-0.3（避免AI“发明”法律条款）。

5.3 如何避免Agent“乱调用工具”？

Agent的工具调用依赖description字段（工具的用途说明）。若description模糊，Agent可能会乱调用工具——比如：

• 差的description：“用于查询法律”（太泛）；
• 好的description：“用于查询最新的法律、法规、司法解释，输入应为具体的法规名称或条款（如“《民法典》第509条”）”（明确用途和输入格式）。

5.4 法律数据隐私如何保障？

法律文件（如合同、判决书）包含敏感信息，需遵守《个人信息保护法》《律师法》的规定：

• 数据本地化：使用本地大模型（如通义千问法律大模型），避免数据上传至第三方服务器；
• 加密传输：调用API时使用HTTPS协议，加密敏感数据；
• 权限控制：限制Agent的访问权限（如仅能访问公开法规，不能访问客户隐私数据）。

六、性能优化：让法律AI更精准、更合规

6.1 提示工程的优化技巧

• 少样本提示：给AI看几个正确的例子（如“这是3份正确的合同审查报告，你参考这个格式输出”）；
• 思维链（CoT）：让AI一步步推理（如“首先，我需要提取第5条交货时间；然后，查《民法典》第509条；接着，分析未约定逾期责任的风险；最后，给出修改建议”）；
• 格式约束：用JSON/Markdown强制输出格式（避免AI输出混乱的文本）。

6.2 Agent的优化技巧

• 限制工具调用次数：避免Agent无限循环调用工具（如设置max_iterations=5）；
• 加入结果验证：在Agent输出后，增加一个“验证步骤”（如“检查是否遗漏了不可抗力条款”）；
• 缓存常用结果：将高频查询的法规（如《民法典》第577条）缓存，减少API调用次数（提升速度+降低成本）。

6.3 法律场景的特殊优化

• 法律术语标准化：在提示中明确术语定义（如“本合同中的‘不可抗力’指《民法典》第180条规定的情形”）；
• 结果可解释性：要求AI输出“推理过程”（如“我认为这条款有风险，因为它违反了《民法典》第577条，理由是……”）；
• 法规时效性：定期更新法律数据库（如2024年《民事诉讼法》修订后，需同步更新工具中的法规内容）。

七、学习路径：法律人/技术人的个性化成长指南

7.1 法律背景学习者：补“AI+编程”短板

阶段1（入门）：AI基础与提示工程

• 学习内容：大模型基础（如《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程）、法律提示工程技巧（本章第4.1节）；
• 实践项目：用提示工程生成起诉状、合同条款；
• 资源推荐：Coursera《提示工程入门》、知乎专栏《法律人如何用AI》。

阶段2（进阶）：Agent开发与工具使用

• 学习内容：Python基础（如《Python编程从入门到实践》）、LangChain框架（官方文档）；
• 实践项目：构建“案件要素提取Agent”“简单合同审查Agent”；
• 资源推荐：LangChain中文文档、B站《LangChain实战教程》。

阶段3（高阶）：复杂系统与合规

• 学习内容：法律数据隐私（《个人信息保护法》）、Agent性能优化（本章第6节）；
• 实践项目：搭建“多工具协同的合同审查系统”（结合PDF提取、法规查询）；
• 资源推荐：《法律科技合规指南》、行业案例（如LawGeex的合同审查AI）。

7.2 技术背景学习者：补“法律+场景”短板

阶段1（入门）：法律基础与场景认知

• 学习内容：《民法典》《民事诉讼法》基础（如中国大学MOOC《民法总论》）、法律工作流程（如合同审查的步骤、案件起诉的流程）；
• 实践项目：访谈律师，了解“合同审查中最耗时的环节”；
• 资源推荐：《法律逻辑》（金岳霖）、《律师实务》（江平）。

阶段2（进阶）：法律提示工程与Agent设计

• 学习内容：法律场景的提示技巧（本章第4.1节）、LangChain Agent开发（本章第4.3节）；
• 实践项目：构建“法律法规查询Agent”“案件判例检索Agent”；
• 资源推荐：《提示工程实战》（吴恩达）、LangChain官方案例库。

阶段3（高阶）：法律AI产品化

• 学习内容：法律AI的产品设计（如如何让律师愿意用你的工具）、合规性设计（本章第5.4节）；
• 实践项目：开发一个“面向中小律所的合同审查AI”（支持定制化提示）；
• 资源推荐：《法律科技产品经理手册》、行业报告（如《2024年法律科技发展白皮书》）。

八、未来展望：法律Agent的进化方向

8.1 多模态法律Agent

当前法律Agent主要处理文本，但未来会支持图片、手写签名、表格等多模态数据——比如：

• 自动识别合同中的手写签名（验证真实性）；
• 提取判决书表格中的“赔偿金额”（辅助案例分析）。

8.2 知识图谱增强的Agent

大模型的“幻觉问题”（编造法律条款）是致命缺陷，未来会结合法律知识图谱（如“中国法律知识图谱”）——比如：

• Agent调用知识图谱验证“《民法典》第577条是否真的存在”；
• 用知识图谱补充大模型的“冷门法规”知识（如地方司法解释）。

8.3 个性化法律Agent

未来的Agent会适配不同用户的习惯——比如：

• 为知识产权律师定制“专利合同审查Agent”（重点检查“专利归属”条款）；
• 为劳动律师定制“劳动合同审查Agent”（重点检查“社保缴纳”“竞业限制”条款）。

8.4 Agent协同系统

单个Agent的能力有限，未来会出现多个Agent协同工作——比如：

• “合同审查Agent”提取风险点→“法规查询Agent”验证依据→“文书生成Agent”生成修改建议；
• “案件预测Agent”分析胜诉概率→“策略建议Agent”给出诉讼方案。

九、总结

法律科技的本质是“法律+AI的协同”，而“提示工程+Agentic AI”是实现这一协同的核心技能。

对于法律人来说，提示工程是“AI沟通术”——让你从“用AI”变成“用好AI”；
对于技术人来说，Agentic AI是“法律场景的执行器”——让你开发的工具真正符合律师的需求；
对于教育者来说，这是一套可落地的技能体系——帮你培养“懂法律、会AI”的复合人才。

法律科技的未来，不是“AI取代律师”，而是“律师+AI”的组合——而你，就是这个组合中的“关键连接者”。

参考资料

1. 大模型官方文档：OpenAI API Docs（https://platform.openai.com/docs/）、Anthropic Docs（https://docs.anthropic.com/）；
2. LangChain文档：https://python.langchain.com/docs/；
3. 法律法规：《中华人民共和国民法典》《中华人民共和国民事诉讼法》《中华人民共和国个人信息保护法》；
4. 书籍：《提示工程实战》（吴恩达）、《法律科技：从理论到实践》（李学军）；
5. 行业报告：《2024年中国法律科技行业发展白皮书》（艾瑞咨询）。

附录（可选）

1. 完整代码仓库：https://github.com/your-name/legal-ai-tutorial（包含提示模板、Agent代码、测试数据）；
2. 法律提示模板集合：https://docs.google.com/document/d/1X…（合同审查、案件分析、文书生成的提示模板）；
3. 法律AI工具列表：https://www.notion.so/legal-ai-tools…（大模型、Agent框架、法律数据库的汇总）。

（注：以上链接为示例，实际可替换为真实资源。）