AI辅助法律证据开示的人在环编排

自主大语言模型（LLM）智能体日益部署于电子证据开示（e-discovery）——在多步推理链上复合的错误可构成法律渎职。不同于单轮检索——在特权文档语料上运作的智能体工作流展现一类我们称为“轨迹坍缩”的失败：早期误分类静默传播——使整项特权审查失效。本文做出三项贡献。第一——我们提出按功能阶段组织的法律信息检索中智能体失败的结构化分类法。第二——我们引入四层验证架构——横跨规划、推理、执行与不确定性量化——设计用于在失败复合前拦截它们。第三——我们在合成电子开示语料上呈现初步仿真研究——展示强制性人在环（HOTL）升级阈值相对全自主基线降低特权放弃风险。我们的结果提示：经校准的不确定性阈值可较全自主部署把特权放弃风险最高降低61%——同时把不到四分之一的文档路由给律师审查。