Harvey 报告：上下文图谱提升法律 Agent 性能，成本降 48%
- 核心数据：Harvey 在 Legal Agent Bench 的 11 个类别（包括 M&A 尽调、合同谈判）中，让 Agent 基于底层文档构建 context graphs，且不接触评测任务或评分标准。
- 性能提升：Firm Knowledge 任务 65%→80%，Precedent lists 67%→80%，Matter counting 53%→83%。
- 成本下降：获得 context graph 辅助的 Agent 成本降低 48%。
- 开发者观察：omarsar0 称 LLM-based agents 偏好结构化数据，context graphs 在复杂代码库之外也有更广应用；DAIR AI 正将其用于研究相关任务。 🔗 omarsar0 推文 | Harvey 原帖