从查询到咨询：使用多代理框架和数据集进行法律咨询的结构化推理

与传统的法律 QA 任务相比，法律咨询问答（Legal CQA）面临着独特的挑战，包括高质量训练数据的稀缺、任务构成复杂以及上下文依赖性强。为了解决这些问题，我们构建了 JurisCQAD，这是一个包含超过 43,000 个现实世界中国法律查询的大型数据集，并附有经过专家验证的正面和负面响应，并设计了一个结构化任务分解，将每个查询转换为集成实体、事件、意图和法律问题的法律元素图。我们进一步提出了 JurisMA，一个支持动态路由、法定基础和风格优化的模块化多代理框架。与元素图相结合，该框架实现了强大的上下文感知推理，有效捕获法律事实、规范和程序逻辑之间的依赖关系。经过 JurisCQAD 训练并在完善的 LawBench 上进行评估，我们的系统在多个词汇和语义指标上显着优于通用和法律领域 LLM，展示了法律 CQA 中可解释分解和模块化协作的优势。