中国法律智能体

面向中国法律法规检索与案件分析的智能体，内置 703,271 条法律知识记录。

英文项目名：Chinese Legal Agent · 仓库名：chinese-legal-agent。

必须配置智谱 API Key（ZAI_API_KEY）：本项目的向量化依赖智谱 GLM Embedding-3，无论对话使用 GLM 还是 DeepSeek，都需要该 Key。

快速运行

当前默认部署环境为 Windows + Docker Desktop（Linux containers）+ NVIDIA GPU。安装并启动 Docker Desktop（含 Docker Compose），确保容器能够使用 NVIDIA GPU。

1. 下载发布版并启动

发布版直接使用 Docker Hub 的三个 sysoe/chinese-legal-agent*:0.5.1 镜像，无需安装 Git、Python、Node.js 或在本机构建。

在 PowerShell 中执行：

New-Item -ItemType Directory -Path chinese-legal-agent -Force | Out-Null
Set-Location chinese-legal-agent
Invoke-WebRequest -Uri https://raw.githubusercontent.com/sysoebuilder/chinese-legal-agent/v0.5.1/compose.release.yaml -OutFile compose.release.yaml
docker compose -f compose.release.yaml pull
docker compose -f compose.release.yaml up -d --wait

详见 发布版部署说明。

需要从源码构建时，先安装 Git，再执行：

在 PowerShell 中执行：

git clone https://github.com/sysoebuilder/chinese-legal-agent.git
cd chinese-legal-agent
.\scripts\start-compose.ps1

源码启动脚本构建并启动前端、API、Worker、PostgreSQL、Redis、Qdrant 和初始化服务，无需安装宿主机 Python。API 与 Worker 使用镜像内的源码，不挂载主机 src。

首次启动时，初始化容器自动创建配置、从 GitHub Release 下载并恢复法律库及 BM25 索引、从 Hugging Face 下载 BGE 重排模型。已有完整资源会跳过；初始化不需要模型 API Key，API 和 Worker 在初始化成功后启动。发布版需要访问 Docker Hub、GitHub Release 与 Hugging Face；源码构建还需要访问 PyPI 与 PyTorch 下载源。

查看初始化进度时，另开终端，在项目目录执行：

docker compose -f compose.release.yaml logs -f initialize

2. 打开网页并配置模型

访问 http://127.0.0.1:3000，打开左下角设置：

1. 在“模型”中选择 GLM 或 DeepSeek，填写 API Key 并保存。
2. 必须配置智谱 API Key（ZAI_API_KEY）。法律语义检索和长期记忆的向量化依赖智谱 GLM Embedding-3，联网搜索也使用智谱服务；使用 DeepSeek 对话模型时同样必须配置该 Key。
3. 在插件设置中确认法律流程已启用；在“权限”中可选择“限制”，让中、高、严重风险的工具调用经过人工确认。

模型、密钥和权限均通过网页设置修改。当前默认权限模式为“无限制”。如果启用了 AGENT_API_TOKEN，在网页连接设置中填写相同的访问令牌。

3. 开始法律对话

提供具体事实、时间、地域和你的问题，例如：

我在上海工作，公司在劳动合同到期前通知解除合同。我工作了三年，最近一年平均月工资为 12,000 元。解除理由是岗位调整。我可能有哪些权利，还需要补充哪些事实？

Agent 会识别法律问题、梳理客观事实、检索可能适用的法律依据，并在事实不足时向你提问。补充信息提交成功后，中断面板收起，流程继续；工具审批通过“同意 / 拒绝”按钮完成。

网页支持流式思考与回答、历史会话、停止生成和失败重试。停止完成后，可在原会话继续发送消息。

法律库与检索

当前默认法律发布包包含 703,271 条法律知识记录，保存在 Qdrant 的 npc_laws 集合中。这里的数量是知识库记录数，不代表独立法律文件的部数；初始化会核对集合数量和 BM25 索引完整性。

检索根据争议点组织，支持两条路径：

• 明确法规名称时：使用 BM25 检索标题，再结合正文关键词筛选候选依据。
• 尚不明确法规名称时：使用 GLM Embedding-3 生成案情向量，在 Qdrant 中进行语义检索。

候选结果使用本地 BGE-reranker-v2-m3 根据客观案情重排。多个争议点可以在一轮中并行检索；决策节点按证据缺口选择新的检索角度，避免反复搜索近义表述。

默认资源来自固定版本的发布包，初始化不会自动追踪法规变更。法律适用时间和地域也是回答流程需要检查的内容。

有标题检索测评集现包含 300 条用例、240 个不同目标法条。在人工提供标题和正文关键词的条件下，BM25 前 50 条候选召回率为 100%，经 BGE 重排后 Recall@1 为 94%、Recall@5 为 99.67%。这不代表端到端法律回答准确率；详见 测评数据与复现说明 和 完整报告。

严谨的法律分析流程

中国法律智能体将法律问题交给独立的 LangGraph 法律工作流，围绕事实和已检索依据组织结论。

flowchart LR
    A[识别法律问题] --> B[梳理客观事实]
    B --> C[审查事实与依据]
    C -->|缺少事实| D[向用户补充询问]
    D --> B
    C -->|缺少依据| E[法律检索与重排]
    E --> C
    C -->|具备回答条件| F[最终回答前的充分性检查]
    F -->|仍有缺口| C
    F -->|通过| G[结合检索依据回答]
    C -->|无法取得充分依据| H[说明不足并拒绝确定结论]

这些约束由结构化状态、工作流路由和模型提示共同实现，方便检查案件分析过程与恢复中断任务。

产品能力

部署与数据持久化

发布版 compose.release.yaml 的项目名为 chinese-legal-agent，数据卷名称以 chinese-legal-agent_ 开头。源码构建使用独立的 compose.yaml。

发布版 API 和 Worker 共用 sysoe/chinese-legal-agent:0.5.1 镜像，前端使用 sysoe/chinese-legal-agent-web:0.5.1，初始化使用 sysoe/chinese-legal-agent-init:0.5.1。PostgreSQL、Redis 和 Qdrant 是独立服务。源码构建使用对应的 :local 镜像；修改代码后需要重新构建对应镜像并重新创建容器。

当前部署的业务服务全部在容器中运行。Agent 不接入 Windows 终端 MCP，Compose 和启动脚本也不启动宿主机终端服务。详见 部署说明。

常用运维命令：

# 查看服务与日志
docker compose -f compose.release.yaml ps -a
docker compose -f compose.release.yaml logs -f api worker

# 更新镜像并启动
docker compose -f compose.release.yaml pull
docker compose -f compose.release.yaml up -d --wait

# 停止服务，保留持久化数据
docker compose -f compose.release.yaml down

docker compose down -v 会删除命名卷中的数据库、索引和队列数据。备份命令为 .\.venv\Scripts\python.exe scripts/backup-data.py，备份保存在 data/backups/<时间>/；恢复步骤见 部署与备份说明。

邮件工具需要在密钥设置中填写 QQ_SMTP_USERNAME 和 QQ_SMTP_AUTH_CODE。启用哪些工具、连接哪些 MCP、采用哪档权限，均可在网页中配置。

API 与法律 MCP

网页以 Run API 为基础，通过 SSE 接收实时事件。外部程序也可以创建运行、查询状态、响应中断和读取会话历史，详见 Run API 使用说明。

法律检索还提供独立的 MCP Server，暴露 search_laws 工具。在共享服务和初始化资源已就绪后，可通过 stdio 接入：

docker compose -f compose.release.yaml run --rm -T --no-deps worker python -m chinese_legal_agent.mcp_server

需要 HTTP 接入时：

docker compose -f compose.release.yaml run --rm --no-deps -p 127.0.0.1:8000:8000 worker python -m chinese_legal_agent.mcp_server --http --host 0.0.0.0 --port 8000

MCP 地址为 http://127.0.0.1:8000/mcp，当前独立法律 MCP 的 HTTP 入口不提供鉴权。法律 MCP 与网页共用 Qdrant 法律集合、BM25 索引和本地重排模型。

代码与文档

• 部署、接口与备份恢复
• 模型、插件、密钥与权限配置
• 前端开发说明

版本 0.5.1 · Python 3.11+ · LangChain / LangGraph · FastAPI / Celery · PostgreSQL / Redis / Qdrant

搜索关键词

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English

Chinese Legal Agent provides Chinese law retrieval and case analysis, backed by 703,271 legal knowledge records. The count refers to indexed records, rather than distinct statutes.

The legal workflow maintains case facts, retrieves and reranks candidate legal grounds, requests missing information, and reviews whether the evidence is sufficient before generating an answer. Generation is instructed to use the supplied legal grounds and explain uncertainty, time, and jurisdiction. The workflow can return to retrieval or decline a definitive conclusion when the available grounds are insufficient.

For the default Windows deployment, install Docker Desktop with Linux containers and Docker Compose, and an NVIDIA GPU with container support. Download compose.release.yaml and follow the Docker Hub deployment guide, then open http://127.0.0.1:3000 and configure the model in Settings. Source builds can use Git and scripts/start-compose.ps1. A GLM API key is required for semantic law retrieval and memory embeddings, including when DeepSeek is the chat model.

Initialization restores missing law data and BM25 indexes from a fixed release and downloads the BGE reranker. Complete resources are reused. API and Worker run the source packaged in their image; the web UI serves built static assets. Windows terminal MCP is excluded from the Agent and Compose deployment. Configuration and model files use host mounts; database and index data persist in named Docker volumes.

See the deployment and API guide, configuration guide, and frontend guide.