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源文件:https://github.com/lennonli/licheng-AI-tutorials/blob/main/docs/agent-practice-33-litigation-analysis-report-ABL-20260831-V1.md

AI实战33|拿到一个新案件后,先让Agent查类案,再做一份诉讼案件分析报告

律师拿到一个新的诉讼案件以后,通常不会马上开始写起诉状或者答辩状。

第一步往往是:

看客户材料;

听客户介绍;

了解基本事实;

初步判断争议是什么。

做到这里以后,我比较建议马上让Agent做第二步:

围绕案件争议做一次系统的类案检索,并形成一份诉讼案件分析报告。

因为很多案件真正困难的地方,不是:

“法律上有没有这个规定。”

而是:

法院在类似事实下到底怎么判。


一、不要一上来就问AI“这个案子能不能赢”

这是最容易问,但价值不高的问题。

比如客户说:

“对方违约了,我们能不能解除合同?”

如果直接问Agent:

“这个案子胜诉概率怎么样?”

它很容易根据有限事实直接给一个判断。

但真正的诉讼研究应该先回答:

合同具体怎么约定;

双方实际怎么履行;

对方违反了什么义务;

违约程度有多严重;

有没有催告;

解除通知什么时候发;

合同目的是否真的无法实现;

司法实践中类似案件怎么判断。

所以第一步不是预测结果。

而是:

把影响结果的关键事实和法律问题找出来。


二、先让Agent把案件事实整理清楚

比如把客户提供的:

合同;

聊天记录;

邮件;

付款凭证;

律师函;

起诉状;

对方函件;

内部说明

交给Agent。

先让它形成一个简明的:

案件事实概要。

重点包括:

双方主体;

法律关系;

关键合同;

主要履行过程;

争议发生经过;

双方目前主张;

关键时间节点。

如果某些事实只有客户口头陈述,没有证据支持,要单独标记:

【待证据核实】

不要直接当成确定事实。


三、再让Agent提炼真正需要检索的法律问题

比如一个合同解除案件,可以拆成:

是否构成根本违约;

是否已经达到合同解除条件;

有没有履行催告义务;

解除权是否已经消灭;

解除通知是否有效;

合同解除后如何恢复原状;

违约金能否同时主张。

这时候再去检索案例。

而不是简单搜索:

“合同解除纠纷”。

法律问题拆得越准确,

案例检索的质量通常越高。


四、通过法律数据库MCP做多轮类案检索

如果Agent已经接入:

北大法宝;

元典;

其他裁判文书或案例数据库MCP,

可以直接让它围绕核心争议进行检索。

比如先搜索:

“根本违约 合同解除 合同目的不能实现”。

阅读一批案件以后,

又发现法院经常使用:

“主要合同义务”

“根本性违约”

“继续履行已无实际意义”

等表达。

那就继续用这些关键词扩大检索。

所以类案研究最好不是搜一次就结束。

而是:

搜索 → 阅读案例 → 发现裁判语言 → 调整关键词 → 再搜索。


五、不要只找支持我方的案例

假设我们代表原告,希望解除合同。

不能只让Agent搜索:

法院支持解除的案例。

还应该专门找:

法院支持解除的案例;

法院不支持解除的案例;

事实很像但结果不同的案例。

然后比较:

为什么A案支持解除;

为什么B案不支持;

到底是哪一个事实改变了裁判结果。

例如可能发现:

真正关键的不是有没有违约,

而是:

违约有没有严重到导致合同目的不能实现。

这类“裁判分界线”比单纯找到十个支持案例更有价值。


六、案例筛选最重要的是“事实相似”

同一个案由下面可能有成千上万个案件。

真正值得研究的是:

事实结构接近。

比如同样是股权转让合同纠纷:

有的是隐瞒债务;

有的是公司经营亏损;

有的是股权存在代持;

有的是没有办理工商变更;

有的是受让方已经经营多年以后要求解除。

虽然案由一样,

真正适用的裁判逻辑可能完全不同。

所以每个重点案例最好都提取:

与本案的相似点;

与本案的差异点;

这些差异是否可能影响裁判结果。


七、一定要看法院“为什么这么判”

案例检索报告不要只记录:

原告胜诉;

被告胜诉;

支持解除;

不支持解除。

真正有价值的是:

法院的裁判理由。

比如法院为什么认为:

已经达到合同解除条件;

或者为什么认为:

违约虽然存在,但没有达到合同目的不能实现的程度。

最好提取:

争议焦点;

法院认定的关键事实;

法院适用的法律;

裁判逻辑;

最终结果。

这样才能真正用于当前案件。


八、最好同时关注法院层级和审级

一个一审判决的参考价值,

和一个二审维持、再审审查后的案件,

显然不能完全一样。

所以案例报告里最好保留:

案号;

法院;

审级;

裁判日期;

裁判结果。

如果同一案件存在:

一审;

二审;

再审,

尽量把整个裁判链条对应起来。

不要把已经被二审改判的一审观点单独拿出来作为主要依据。


九、类案检索结束以后,再回到当前案件

检索案例的目的不是写一篇案例综述。

最终还是要回答:

这些案例对当前案件意味着什么。

比如经过检索发现:

法院通常重点看四个因素:

违约义务是不是主要合同义务;

违约程度;

是否仍然具有继续履行可能;

守约方是否及时催告和行使解除权。

那么接下来就应该回到客户案件:

我们的证据能不能证明这四点?

哪一点最强?

哪一点最弱?

对方最可能攻击哪一点?

还需要补什么证据?

这时候案例研究才真正变成诉讼分析。


十、诉讼案件分析报告不要只写法律结论

我比较建议报告至少包括:

1. 案件基本情况

双方主体;

主要事实;

现有诉讼请求或潜在诉讼请求。

2. 事实时间线

把关键事实按照日期排列。

3. 核心争议问题

明确本案真正需要解决的法律问题。

4. 法律依据

核验现行有效的法律法规和司法解释。

5. 类案检索结果

列出真正值得参考的重点案例。

6. 类案横向比较

重点比较:

支持我方和不支持我方的案件为什么结果不同。

7. 当前案件分析

逐个争议点分析:

有利事实;

不利事实;

现有证据;

证据缺口;

对方可能抗辩。

8. 初步诉讼策略

比如:

建议主张什么;

哪些请求需要谨慎;

哪些事实需要进一步补证;

是否考虑保全;

是否需要调整诉讼请求。

9. 待核验事项

现阶段无法确认的事实和法律问题。


十一、最好把“证据情况”一起放进分析

诉讼和普通法律研究最大的区别之一是:

法律上有道理,不代表诉讼上能证明。

比如客户说:

“对方明确承诺5月31日前付款。”

法律分析当然可以围绕违约展开。

但如果:

没有书面合同;

微信记录不完整;

承诺主体身份不明确,

诉讼风险就完全不同。

所以案件分析报告不能只写:

法律上应该如何认定。

还要同时回答:

我们现在有什么证据能够证明。


十二、把“有利因素”和“不利因素”都写出来

内部诉讼分析报告不是宣传材料。

不需要只写对客户有利的内容。

相反,真正重要的是尽早发现:

哪些地方对我们不利。

比如:

诉讼时效可能存在问题;

解除通知可能发晚了;

关键聊天记录不完整;

合同条款本身对我方不利;

已有类似案例多数不支持我方观点。

这些问题越早暴露,

越有时间调整诉讼策略。

所以Agent应该被要求:

同时寻找支持和反对我方观点的依据。


十三、最终报告格式继续调用通用法律文件格式

如果通用指令里已经设置好了:

法律文件标题;

层级编号;

字体格式;

正文风格;

引用方式,

就不需要在每一个诉讼任务里重新写一遍。

直接要求:

案件分析报告按照通用指令中既定的法律文件格式生成。

把临时提示词集中在:

案情;

研究问题;

数据库;

输出内容。


十四、这份报告可以成为后面整个诉讼工作的基础

一旦案件分析报告形成,

后面很多任务就可以继续从这里展开:

确定诉讼请求;

整理证据目录;

查找证据缺口;

预测对方抗辩;

起草起诉状;

起草答辩状;

制定庭审提纲;

准备庭审问答;

形成代理词。

所以拿到新案件以后,

我不建议急着让Agent:

“帮我写起诉状。”

先把案件研究透。

后面所有诉讼文件都会更稳定。

直接复制的实战提示词

请先阅读【案件材料/客户说明/已有底稿路径】,整理案件基本事实、关键时间线、现有证据及待核实事项,并提炼本案核心争议问题。随后调用【法律案例数据库MCP】围绕各争议点开展多轮类案检索,同时查找支持和不支持我方立场的案例,逐案核验案号、法院、审级、裁判日期、关键事实、争议焦点、裁判理由和结果,并比较与本案的相似点、差异点。结合现行有效法律法规,对本案的有利因素、不利因素、证据缺口、对方可能抗辩及初步诉讼策略进行分析。最终按照通用指令中的法律文件格式生成【诉讼案件分析报告.docx】,重要事实或依据无法确认的标记【待核验】,不得仅凭模型记忆或单个案例形成结论。

最后记住一句话

拿到一个新案件以后,

不要先问Agent:

“起诉状怎么写?”

先让它回答:

“类似案件法院到底怎么判,我们这个案件和那些案件哪里一样、哪里不一样,我们手里的证据又够不够。”

把这一步做扎实,

后面的诉讼策略、证据组织和文书起草才真正有基础。

内容同步自 GitHub 仓库,仅作为工具教程与工作流说明。

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