这篇讲一个可以复现的工作流：用 WorkBuddy 的"专家团"功能，让多个智能体分工协作，处理一整包仲裁案卷，产出争议焦点分析和裁决书初稿。适合需要啃长卷宗的法律人参考。我自己是仲裁员，这个场景我熟，文末会加一个"内行验收"的视角。
前提条件
- WorkBuddy（其他支持多智能体协作的 agent 平台同理）
- 一包处理干净的案件材料：PDF 先转成文本，确认没有读取障碍；印章多、扫描质量差的页面，人工先标注
- 强烈建议：接入权威法律数据库的 MCP（北大法宝、法答网这类）。原因在后面的坑里讲
第一步：建独立工作区，放进全量材料
申请方材料、被申请方材料、仲裁委的辅助材料，全量放进一个文件夹，设为当前工作区。
为什么强调"全量"和"干净"：agent 的产出上限就是你给的上下文。缺了一方材料，它照样能写——只是写偏了，而你不知道它写偏了。
第二步：选一个"专家团"
我用的叫"中文法律咨询团"。它的本质是一串预先定义好的智能体，每个锁定一件特定的事：
- 案情采集专员：通读全部材料，提取案件事实
- 法律研究专家：拆解案件涉及的法律问题
- 案例研究专家：检索类案
- 法条研究专家：核查规范依据
- 首席法律顾问：把所有人的产出汇总整合，对最终结果负责
你可以把它理解成一个迷你法律团队，只不过成员全是 AI。
第三步：下指令
我的指令大意是：站在仲裁员视角通读全卷，归纳争议焦点；如果写裁决书，应当采纳哪一方的哪些观点；最后，写出一份裁决书。
注意这个指令的结构：角色（仲裁员视角）+ 任务链（归纳焦点 → 判断采纳方向 → 撰写）+ 最终交付物。你给的任务链越完整，它跑偏的概率越低。
第四步：看它干活
这一步值得盯着看。几个专员是并行工作的：你能看到案情采集专员逐份读文件、提取事实；法律研究专家同步列出争点清单；案例和法条两个专员分头检索。然后信息全部汇到首席那里，整合、起草，再由一个审核角色自查一轮。
整个链条走的是"分工 → 汇总 → 复核"的路子，和律所团队协作的结构几乎一样。
第五步：验收产出
两个文件：一份争议焦点分析，一份裁决书初稿。
初稿的篇幅远超你在任何聊天机器人里见过的输出。顺便解释为什么：豆包、DeepSeek 网页版这类 chatbot 产品，单次最大输出被锁在几千 token，再复杂的案件它也只能给你一个"缩写版"；agent 没有这个天花板，几万字可以一次写完。
三个坑（都是踩过才知道疼的）
坑一：事实采纳错误，锅在材料转换。
AI 读到的事实来自你的文件。扫描件里印章识别不准、转换时表格错位，案情采集阶段就会把错事实带进去，后面全链条跟着错。
绕法：材料先做人工洁净处理；产出之后抽查关键事实——金额、日期、主体名称，这三项最容易错。
坑二：法条幻觉。
不接权威数据库时，模型可能凭印象写条文序号——条文真实存在，但序号错位、版本过时。这种错误比"明显胡说"危险得多，因为它看起来很像真的。
绕法：接入北大法宝、法答网这类权威数据库的 MCP，让它查真库；写出来的法条引用，逐条回查。这是底线动作，不能省。
坑三：把初稿当定稿。
这份初稿最迷惑人的地方是它的周延感：结构工整、逻辑闭环、措辞专业。读顺了你就想签字。但它的正确用法是"初稿 + 检查清单"——事实部分逐项核，法条部分逐条核，裁量部分逐段想。
一个仲裁员的验收
我做仲裁员这些年，看过的裁决书初稿不少——有自己写的，也有助理写的。这份 AI 初稿的结构工整程度，超过多数助理的第一稿：当事人主张归纳得全，争议焦点排得有层次，说理部分的"大前提—小前提—结论"走得很规矩。
但我一眼也能看出哪里要返工：某处法条引用要核版本；某处事实表述和卷宗里的原始证据对不上（材料转换留下的坑）；某处裁量说理太"正确"、太四平八稳，没有回应本案的特殊性。
这个"一眼"，就是业务能力的溢价。AI 没有让仲裁员失业，它把人的工作从"写"上移到了"审"。写可以外包给六个 AI，审不行。
边界（必须说清）
- 本文是工作方法演示，案件信息已全部脱敏，不涉及任何真实当事人。
- AI 产出是初稿，是辅助，不是裁决。裁决权永远在仲裁员手里——这不只是技术判断，也是制度底线。
作者简介： 陈石律师，浙江海泰律师事务所副主任、高级合伙人、房地产与建设工程部主任，宁波市律师协会副秘书长、第七届宁波仲裁委员会仲裁员，聚焦建筑房地产、投融资、并购重组及商事争议解决。曾获多家法律媒体与专业机构认可，荣登 LegalOne 2025 中国区建工及房地产实务先锋 45 强、律新社 2025 年度管理合伙人 20 佳（华东），入选《商法》The A-List 法律精英，获评 ALB China 区域市场十五佳长三角地区律师新星，并获律新社 2024 年度并购领域品牌之星。长期为万科、华润置地、信达地产、保利置业、招商蛇口、中海地产等企业提供法律服务，承办"首宗百亿地王""长春第一高楼""台州第一高楼"等代表性项目，累计服务项目投资额超千亿。近年来持续推动 AI 与法律实务融合，强调以结构化方法打通技术逻辑、法律判断与商业场景；著有《赋能法律人：AI 底层思维与应用范式》，并在多地开展相关主题讲座与分享。四明山法师 AI 夜校（legalAGI.cn）发起人。