法律Agentic AI的用户体验设计：从提示工程到人机协同的深度框架

元数据框架

标题

法律Agentic AI的用户体验设计：从提示工程到人机协同的深度框架

关键词

法律AI | Agentic系统 | 提示工程 | 人机协同 | 司法UX | 可解释性 | 合规性

摘要

法律领域的Agentic AI（智能体AI）区别于传统单轮问答系统，其核心是主动规划、交互推理、结果可追溯的智能伙伴。本文从提示工程架构师的视角，结合法律领域“高专业性、强合规性、结果影响大”的独特约束，系统分析法律Agentic AI的用户体验（UX）设计逻辑：从概念层的“法律用户核心需求”到理论层的“第一性原理推导”，再到架构层的“组件交互模型”，最终落地到“提示工程如何连接AI能力与人类需求”。文章通过案例、代码、可视化工具，揭示法律Agentic AI的UX设计本质——以“人类主导、AI辅助”为核心，用技术手段平衡“效率提升”与“风险控制”，为提示工程架构师、法律科技产品经理提供可落地的设计框架。

1. 概念基础：法律Agentic AI的本质与用户需求

要设计法律Agentic AI的UX，首先需要明确三个核心问题：什么是Agentic AI？法律领域需要什么样的AI？用户（律师、当事人、法官）的核心需求是什么？

1.1 Agentic AI的定义与法律领域的适配性

Agentic AI（智能体AI）是具备自主目标规划、环境交互、结果反思能力的AI系统，区别于传统“输入-输出”式的单轮问答模型（如ChatGPT的基础对话）。其核心特征包括：

• 主动性：主动询问用户补充信息（如“你提到的合同是否有违约金条款？”）；
• 规划性：将复杂任务分解为子步骤（如“处理合同纠纷→检索法规→总结事实→生成策略”）；
• 反思性：评估自身输出的合理性（如“我之前的策略未考虑诉讼时效，需要补充”）；
• 交互性：支持多轮对话，动态调整输出。

法律领域天然适配Agentic AI——法律工作本身就是**“事实收集→法律适用→策略生成→结果验证”**的循环过程，Agentic AI的“主动规划+交互推理”能力完美匹配这一逻辑。例如：

• 律师需要AI协助从杂乱的案件事实中提取关键信息（主动性）；
• 当事人需要AI用通俗语言解释法律后果（交互性）；
• 法官需要AI快速检索相关案例并对比判决逻辑（规划性）。

1.2 法律领域的用户分层与核心需求

法律Agentic AI的用户包括三类核心角色，其需求差异直接决定UX设计的方向：

角色	核心需求	UX设计关键点
律师	效率（减少重复劳动）、准确性（避免法律错误）、可解释性（能向客户说明推理过程）	结构化输出、推理链路可视化、快速修正入口
当事人（非专业）	易懂（避免法律术语）、可靠性（AI建议的可信度）、隐私（对话内容保密）	自然语言解释、风险提示、隐私保护机制
法官/法务	权威性（AI输出符合司法标准）、溯源性（每一步决策有依据）、中立性（无算法偏见）	法律条款引用、案例关联、偏见检测

1.3 法律Agentic AI的问题空间定义

法律领域的特殊性决定了Agentic AI的UX设计必须解决以下刚性问题：

1. 合规性：AI输出必须符合现行法律（如《民法典》《律师法》），且不能违反attorney-client privilege（律师-客户保密特权）；
2. 可解释性：AI的每一步决策必须能被人类理解（如“为何推荐诉讼而非调解？因为案例显示此类纠纷调解成功率仅15%”）；
3. 模糊性处理：法律问题常无唯一答案（如“‘公平原则’的适用”），AI需输出“选项式建议”而非“结论式答案”；
4. 风险控制：AI输出的错误可能导致用户败诉，必须设计“人工审核”“撤回机制”等安全层。

2. 理论框架：法律Agentic AI的第一性原理推导

提示工程架构师的核心工作是将用户需求转化为AI可理解的逻辑，而这需要基于法律领域的“第一性原理”（最基本的公理）构建理论框架。

2.1 法律Agentic AI的三大公理

法律工作的本质是**“逻辑推理+价值判断”**，Agentic AI的设计需服从以下三个不可动摇的公理：

公理1：法律决策的“三段论”逻辑

法律推理的核心是大前提（法律规范）→小前提（案件事实）→结论（法律后果）。例如：

• 大前提：《民法典》第577条（当事人一方不履行合同义务的，应当承担违约责任）；
• 小前提：用户提供“对方未按合同约定交货”的事实；
• 结论：用户可主张违约金或实际损失。

Agentic AI的输出必须严格遵循这一逻辑，否则会被律师视为“不可信”。

公理2：法律实践的“交互性”需求

法律事实往往是不完整的（如用户可能遗漏“合同签订日期”），Agentic AI必须主动询问关键信息，而非被动等待输入。例如：
用户输入：“我被公司辞退了，能要赔偿金吗？”
AI回应：“请补充以下信息：1. 劳动合同期限；2. 辞退的具体理由；3. 公司是否支付了经济补偿？”

公理3：结果的“可追溯性”要求

司法程序要求每一步决策都有“paper trail”（书面记录），Agentic AI的输出必须关联具体的法律条款、案例或事实。例如：
AI建议：“你可以主张2个月工资的赔偿金（依据《劳动合同法》第47条，经济补偿按工作年限计算，每满1年支付1个月工资）。”

2.2 数学形式化：Agent的决策状态模型

我们可以用状态空间模型描述法律Agent的决策过程，公式如下：

$$S_t=(F_t,L_t,I_t,C_t)$$
$$A_t=\pi (S_t)$$
$$S_{t+1}=T(S_t,A_t)$$
$$R_t=r(S_t,A_t)$$

其中：

• $S_t$：t时刻的Agent状态（State），包含案件事实（F）、法律知识库（L）、用户意图（I）、合规状态（C）；
• $A_t$：t时刻的Agent动作（Action），由策略函数$\pi$生成（如“检索案例”“询问用户”“生成文书”）；
• $T$：状态转移函数（将当前状态与动作映射到下一状态）；
• $R_t$：奖励函数（衡量动作的合理性，如“合规性+10分”“用户满意度+5分”）。

示例：当用户输入“合同纠纷”，Agent的初始状态$S_0=(F_0=\text{合同纠纷},L_0=\text{民法典合同编},I_0=\text{求赔偿},C_0=\text{合规})$，策略函数$\pi$生成动作$A_0=\text{询问合同签订日期}$，状态转移为$S_1=(F_1=\text{合同纠纷+2023年5月签订},L_0,I_0,C_0)$，奖励$R_0=+5$（因补充了关键事实）。

2.3 理论局限性与竞争范式分析

理论局限性

• 价值判断的不可替代性：AI无法理解“公平”“正义”等主观价值（如离婚案件中“子女抚养权”的判定）；
• 模糊性处理的边界：对于“格式条款是否无效”这类需要权衡的问题，AI需输出“可能性分析”而非“确定结论”；
• 情感交互的缺失：当事人可能需要情感支持（如“我该如何面对诉讼？”），AI无法替代人类的共情能力。

竞争范式对比

范式	核心逻辑	优势	劣势	法律领域适配性
规则引擎	预定义法律规则→匹配事实	准确性高、可解释性强	无法处理新情况、灵活性差	低（仅适用于简单任务）
机器学习模型	从案例数据中学习模式	处理复杂数据能力强	可解释性差、易有偏见	中（适用于检索类任务）
Agentic系统	主动规划+交互推理+反思	灵活性高、适配法律流程	开发复杂度高、需持续优化	高（适用于全流程任务）

3. 架构设计：法律Agentic AI的组件交互模型

法律Agentic AI的UX设计需通过模块化架构实现“需求-能力”的对接，核心组件包括：用户交互层、提示工程层、Agent核心层、法律知识库、合规层。

3.1 系统分解与组件功能

1. 用户交互层（User Interface Layer）

• 功能：接收用户输入（文本、PDF、语音），展示AI输出（结构化结果、解释、可视化），收集用户反馈。
• 设计要点：
  • 律师端：支持“快速修正”（如点击AI输出的“法律条款”直接修改）；
  • 当事人端：用“逐步引导”（如“第一步：描述案件事实→第二步：选择需求类型”）降低使用门槛；
  • 法官端：集成“案例对比”（如AI输出的判决建议与历史案例的相似度）。

2. 提示工程层（Prompt Engineering Layer）

• 功能：将用户需求转化为AI可理解的结构化Prompt，并将AI输出转化为人类可理解的自然语言。
• 设计要点：
  • 角色设定：明确AI的身份（如“你是一名资深合同律师助理”）；
  • 输出结构：要求AI按“事实总结→法律适用→策略建议→补充信息”的逻辑输出；
  • 约束条件：加入合规要求（如“所有建议必须引用现行法律条款”）。

示例Prompt：

你是一名资深合同律师助理，负责协助处理买卖合同纠纷案件。请严格按照以下要求回应：
1. 事实总结：用100字内总结用户提供的核心事实；
2. 法律适用：列出3条最相关的《民法典》条款（需注明条款号）；
3. 策略建议：基于事实和法律，提出2种可行的解决方式（诉讼/调解），并说明优缺点；
4. 补充信息：指出用户未提供但对案件至关重要的2个信息（如合同签订日期、交货凭证）。

用户输入：我和某公司签订了买卖合同，支付了30%预付款，但对方未按约定交货，我想要求赔偿。

3. Agent核心层（Agent Core Layer）

• 功能：实现Agent的“规划→执行→反思”逻辑，是系统的“大脑”。
• 组件分解：
  • 规划模块：将复杂任务分解为子步骤（如“处理合同纠纷→检索法规→询问事实→生成策略”），常用算法：启发式搜索（A）*；
  • 执行模块：调用工具（如法律检索API、PDF提取工具）完成子步骤；
  • 反思模块：评估执行结果的合理性（如“我之前的策略未考虑诉讼时效，需要补充”），常用方法：自洽性检查（Self-Consistency）。

4. 法律知识库（Legal Knowledge Base）

• 功能：存储法规、案例、模板等法律数据，支持快速检索。
• 设计要点：
  • 实时更新：同步最新法律条文（如2024年《公司法》修正案）；
  • 语义索引：用LegalBERT等模型实现“语义检索”（如输入“合同违约”，返回相关的《民法典》条款和案例）；
  • 模板库：提供常用法律文书模板（如起诉状、答辩状），支持AI自动填充。

5. 合规层（Compliance Layer）

• 功能：确保AI输出符合法律和伦理要求，是系统的“安全闸”。
• 组件分解：
  • 隐私过滤器：自动屏蔽敏感信息（如当事人姓名、身份证号）；
  • 合规检查器：验证AI输出是否符合法律条款（如“AI建议的违约金比例是否超过法律上限”）；
  • 偏见检测器：检测AI输出是否存在性别、地域等偏见（如“AI是否更倾向于支持男性当事人”）。

3.2 组件交互模型（Mermaid可视化）

以下是法律Agentic AI的核心交互流程：

3.3 设计模式应用

• 对话管理器模式：处理多轮交互，记录对话历史（如“用户之前提到合同签订于2023年5月”）；
• 解释生成器模式：用“三段论”结构展示AI推理（如“大前提：《民法典》第577条→小前提：对方未交货→结论：可主张违约金”）；
• 反馈循环模式：将用户反馈（如“AI的策略建议不够全面”）用于优化Prompt和模型（如调整Prompt中的“策略建议”部分要求）。

4. 实现机制：提示工程与Agent的落地细节

提示工程架构师的核心挑战是将理论框架转化为可运行的代码，并解决“效率、准确性、边缘情况”等问题。

4.1 算法复杂度分析

Agent的规划模块是性能瓶颈，常用A*算法（启发式搜索）优化：

• 问题定义：将案件处理过程转化为状态空间（如“未补充事实→已补充事实→生成策略”）；
• 启发函数：用“案例相似度”作为启发值（如“当前事实与历史案例的相似度越高，启发值越低”）；
• 复杂度：O(b^d)（b为分支因子，d为深度），通过“剪枝”（如跳过无关子步骤）优化。

4.2 优化代码实现（LangChain+LegalBERT）

以下是用LangChain搭建法律Agent的核心代码（以合同纠纷为例）：

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, Tool
from langchain.llms import HuggingFacePipeline
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.utilities import requests
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline

# 1. 加载法律领域LLM（LegalBERT微调后的模型）
model_name = "nlpaueb/legal-bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_new_tokens=512)
llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)

# 2. 定义法律检索工具（调用公开法律API）
def legal_search(query):
    url = "https://api.law.gov.cn/v1/search"
    params = {"q": query, "type": "law,case"}
    response = requests.get(url, params=params)
    return response.json()["results"]

# 3. 定义结构化Prompt模板
prompt_template = """你是一名资深合同律师助理，处理买卖合同纠纷案件。请按以下结构回应：
1. 事实总结：{fact_summary}
2. 法律适用：{legal_applicability}
3. 策略建议：{strategy_suggestions}
4. 补充信息：{missing_info}

用户输入：{input}
"""

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "fact_summary", "legal_applicability", "strategy_suggestions", "missing_info"],
    template=prompt_template,
)

# 4. 初始化Agent
tools = [
    Tool(
        name="Legal Search",
        func=legal_search,
        description="检索相关法律条款和案例"
    )
]

agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    prompt=prompt,
    verbose=True  # 输出思考过程（用于调试）
)

# 5. 测试Agent
user_input = "我和某公司签订了买卖合同，支付了30%预付款，但对方未按约定交货，我想要求赔偿。"
response = agent.run(user_input)
print(response)

4.3 边缘情况处理

法律领域的边缘情况往往是UX设计的“痛点”，需针对性解决：

情况1：用户输入事实不完整

• 处理逻辑：Agent主动询问关键信息（如“请提供合同的签订日期和交货期限”）；
• Prompt优化：在Prompt中加入“若事实不完整，需列出3个最关键的补充信息”。

情况2：法律条款冲突

• 处理逻辑：Agent需指出冲突条款，并建议用户咨询资深律师（如“《民法典》第577条与第585条存在适用冲突，建议您与律师沟通”）；
• Prompt优化：加入“若发现法律条款冲突，需明确说明并建议专业咨询”。

情况3：AI输出错误

• 处理逻辑：设计“撤回按钮”和“反馈入口”，允许用户修正AI输出（如“点击此处修正法律条款”）；
• 技术支持：用**RLHF（基于人类反馈的强化学习）**优化模型（将用户反馈转化为奖励信号）。

4.4 性能考量

• 响应时间：律师需要快速得到结果，需优化：
  • Prompt长度：避免冗余描述（如去掉“你好，我是律师助理”等无关内容）；
  • 模型量化：用INT8量化LLM，降低推理时间（如将LegalBERT量化后，推理速度提升30%）；
• 准确性：通过“few-shot learning”（少量示例学习）优化Prompt（如在Prompt中加入1个类似案例的正确输出）。

5. 实际应用：从设计到落地的关键步骤

法律Agentic AI的UX设计需从用户需求出发，逐步验证，以下是落地的关键步骤：

5.1 实施策略：从辅助任务到核心任务

法律领域的风险高，需先从低风险的辅助任务切入，再扩展到核心任务：

1. 第一阶段：辅助性任务（如合同条款提取、案例检索）——风险低，易获得用户信任；
2. 第二阶段：半核心任务（如诉讼策略建议、法律文书生成）——需加入人工审核；
3. 第三阶段：核心任务（如庭审模拟、谈判支持）——需与律师深度协同。

5.2 集成方法论：与现有法律系统对接

法律Agentic AI需集成到律师的日常工作流中，避免“信息孤岛”：

• 与法律检索系统集成（如LexisNexis、法信）：Agent可直接调用检索结果，无需用户重复输入；
• 与文书管理系统集成（如律通、DocuSign）：Agent生成的文书可直接存入用户的文书库；
• 与客户管理系统集成（如Clio）：Agent可访问用户的客户历史数据，提供个性化建议。

5.3 部署考虑因素

• 私有部署vs. 云端部署：法律数据敏感，建议私有部署（如律所内部服务器），确保数据隐私；
• 多端支持：支持Web、移动端（律师可能在外出差）、桌面端（处理复杂文书）；
• 离线功能：部分地区网络不稳定，需支持离线检索（如本地存储常用法规）。

5.4 运营管理：建立反馈循环

• 用户反馈收集：在交互层加入“满意度打分”和“评论框”（如“你对AI的建议满意吗？1-5分”）；
• 模型迭代：用用户反馈优化Prompt和模型（如将“AI建议不够全面”的反馈转化为Prompt中的“策略建议需列出3种方式”）；
• 合规审计：定期检查AI输出的合规性（如每季度审计一次AI生成的法律文书）。

6. 高级考量：法律Agentic AI的未来挑战

法律Agentic AI的UX设计不仅要解决当前问题，还要应对未来的技术、伦理、社会挑战。

6.1 扩展动态：多Agent协同与具身智能

• 多Agent协同：未来的法律Agentic AI将是“团队”而非“个体”（如“合同审查Agent+庭审模拟Agent+谈判支持Agent”协同工作）；
• 具身智能：AI虚拟律师将参与线上庭审（如通过Zoom与法官、对方律师交互），需设计“虚拟形象”（如专业、可信的外观）和“语音交互”（如自然、清晰的发音）。

6.2 安全影响：错误输出的责任划分

AI输出的错误可能导致用户败诉，需明确责任边界：

• AI的角色：辅助工具，不承担法律责任；
• 人类的责任：律师需对AI输出进行审核，承担最终责任；
• 技术保障：设计“痕迹留存”功能（如记录AI输出的修改历史），用于司法审查。

6.3 伦理维度：算法偏见与隐私保护

• 算法偏见：AI可能从历史案例中学习到偏见（如“男性当事人的胜诉率更高”），需通过去偏技术解决（如重新加权训练数据、加入偏见检测模块）；
• 隐私保护：Agent需确保attorney-client privilege（律师-客户保密特权），需采用：
  • 端到端加密：用户输入与AI输出均加密传输；
  • 数据最小化：仅收集必要的用户信息（如不收集当事人的无关隐私）。

6.4 未来演化向量

• 因果推理：AI将从“关联分析”转向“因果分析”（如“不是因为‘合同未盖章’导致败诉，而是因为‘未履行通知义务’”）；
• 情感计算：AI将具备基本的情感理解能力（如“当事人情绪焦虑，需用更温和的语言解释”）；
• 跨语言支持：AI将支持多语言法律服务（如处理涉外合同纠纷）。

7. 综合与拓展：从法律AI到通用智能的UX设计

法律Agentic AI的UX设计经验可迁移到其他高风险领域（如医疗、金融），核心原则包括：

1. 以人类为中心：AI是辅助工具，而非替代者；
2. 透明性：AI的推理过程需可理解；
3. 安全性：设计“安全闸”（如人工审核）降低风险；
4. 适应性：支持多轮交互，动态调整输出。

7.1 跨领域应用：医疗AI的UX设计

医疗领域与法律领域类似，需“高准确性、可解释性、风险控制”，法律Agentic AI的设计经验可直接迁移：

• 提示工程：要求医疗AI按“症状→诊断→治疗建议”的逻辑输出；
• 合规层：验证AI输出是否符合医疗规范（如《临床诊疗指南》）；
• 交互层：支持医生修正AI输出（如点击“诊断结果”直接修改）。

7.2 研究前沿：法律因果推理与自然语言理解

• 法律因果推理：用因果图（Causal Graph）建模法律关系（如“合同未履行→损失→赔偿”），提高AI的推理准确性；
• 法律自然语言理解：用法律领域的大语言模型（如LegalGPT）优化自然语言处理能力（如理解“格式条款”“显失公平”等专业术语）。

7.3 开放问题：待解决的挑战

• 如何定义AI法律建议的“合理性”：法律问题常无唯一答案，需建立“合理性评估框架”（如邀请律师打分）；
• 如何设计非专业用户的交互界面：当事人可能不懂法律术语，需用“可视化”（如流程图）和“通俗语言”解释；
• 如何平衡效率与风险：AI的“主动性”可能提高效率，但也可能因过度询问导致用户反感，需设计“询问频率限制”。

7.4 战略建议：给提示工程架构师的行动指南

1. 学习法律基础知识：理解法律逻辑（如三段论）和常用术语（如“诉讼时效”），避免Prompt设计脱离实际；
2. 与律师深度合作：邀请律师参与Prompt设计和测试，确保AI输出符合司法实践；
3. 关注合规与伦理：将“合规性”“可解释性”作为Prompt设计的核心要求；
4. 持续优化反馈循环：用用户反馈不断调整Prompt和模型，提升UX。

结论

法律Agentic AI的UX设计本质是用技术手段平衡“AI的智能”与“人类的需求”，其核心是：

• 以法律逻辑为基础：遵循三段论、交互性、可追溯性三大公理；
• 以用户为中心：满足律师、当事人、法官的不同需求；
• 以安全为底线：设计合规层、反馈循环、人工审核等机制。

作为提示工程架构师，我们的任务不是“让AI更聪明”，而是“让AI更懂人类”——在法律领域，这意味着用结构化Prompt连接AI的能力与人类的需求，用交互设计降低用户的认知负担，用安全机制控制风险。未来，随着多Agent协同、因果推理等技术的发展，法律Agentic AI将从“辅助工具”升级为“智能伙伴”，但无论技术如何进化，“人类主导、AI辅助”的核心原则将始终不变。

参考资料（优先权威来源）：

1. 《民法典》（2020年版）；
2. 《律师法》（2017年修正版）；
3. LangChain官方文档：https://python.langchain.com/；
4. LegalBERT论文：https://arxiv.org/abs/1912.13283；
5. CaseText CoCounsel用户研究报告：https://casetext.com/cocounsel；
6. 《人工智能与法律》期刊（Artificial Intelligence and Law）。