2026腾讯开悟AI大赛：案件分析智能体构建全攻略

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「法律AI应用创新与实践」赛道

面对堆积如山的案卷材料，传统人工审核常遭遇信息冗余、关键细节易被忽略、类案查询效率低下等三大难题。如何借助腾讯元器与得理开放平台API，打造一个能够"自动阅卷宗、提取争议核心、精确匹配类案、生成分析报告"的智能系统？

这份实操手册将助你无需编程即可掌握整套高级流程。

重要提醒｜

D06「法律AI应用创新与实践」赛道地区赛初赛作品提交时段为4月18日10:00至4月22日16:00。

得理科技

01

框架解析

一个优秀的"案件分析智能体"绝非单纯的文本概括。我们需在腾讯元器平台上，运用工作流模式，将其分解为严谨的逻辑链路：

多文档采集 ➔ 并行批量处理 ➔ 大模型提取核心 ➔ 得理API搜索类案 ➔ 大模型整合研判

该架构高度符合赛题对"法律逻辑推演"与"多工具协作"的考核要求。

02

五步实战：设置关键节点

节点1：文档采集（流程开端）｜

这是工作流的起始点，用于集中接收用户提交的各种案件资料（例如起诉书、证据目录等）。

● 操作要领：拖动"起始节点"作为流程的唯一起点，所有后续数据流动都由此激活。

在配置界面中增设一个数组型输入参数，命名为fileUrls。这可保障系统自动识别并接收用户上传的多份文件地址。

节点2：批量处理节点（并发执行）｜

当用户一次性上传数十份证据材料时，顺序处理会引发超时问题。我们必须借助多核算力进行并发处理。

●操作要领：将"批量处理节点"直连至起始节点。在参数设置中将fileUrls数组作为输入源。系统将自动遍历该数组，为每份文件并发启动独立解析流程。

● ⚠️防坑提示：切勿在批量处理的并发分支中嵌入过度复杂的信息收集整合节点，应维持内部流程的轻量化解析。

节点3：大模型提取争议核心｜

运用大模型的深度语义解析能力，从复杂的案卷中层层剖析。

操作要领：接入大模型节点。核心技术：Prompt工程

在批量处理节点后接入大模型，通过撰写专业指令，引导模型识别诉讼请求、梳理案件事实，并强制其以结构化JSON格式输出成果。

Prompt范例："你是一名资深法律分析专家。请详读前置节点解析的案件资料，精确提取【核心诉求】、【关键事实】及【争议焦点】。务必以严格结构化的JSON格式输出，便于后续节点读取。"

节点4：类案搜索节点（知识强化｜

提取出争议核心后，需查找历史判例以支撑论证。这正是得理开放平台API大显身手的环节。

● 操作要领：

a. 在元器平台中接入"得理开放平台API"插件。

b. 设置搜索参数：将上一步提取的"争议焦点"作为自然语言检索词，输入至得理【案例搜索API】。

c. 设定返回前N个最相关的裁判文书摘要与裁判规则。

● 借助得理开放平台API的1.6亿+权威数据基础，彻底解决传统关键词搜索"搜不精准"的痛点，符合评审对"法律精准度"的严格要求。

节点5：整合研判输出报告｜

将所有信息整合，输出专业水准的法律文书。

操作要领：在工作流终端部署最终的"大模型节点"。

上下文注入：将【原始案卷核心内容】+【争议核心】+【得理API返回的类案信息】全部打包作为输入源。

Prompt范例："请结合案件事实与参考类案，开展深度法律剖析。输出一份涵盖案件发展趋势预判、主要风险点及应诉/诉讼策略建议的完整报告。"

04

技术支援

技术专家全程在线｜

7*12小时在线解惑：组建专属赛事技术专家团队，即时解答你在工具应用、API对接、功能研发中遇到的各类问题。

定期线上培训：举办线上技术微课堂，传授法律AI研发要领与工具实操技法。

一对一技术辅导：为具备潜力的优秀团队提供深度技术辅导，助你的作品崭露头角。

🔧 得理科技技术支援

支援范围：

● 小理AI应用问题

● 开放平台API调用疑难

● 法律专业性质检指引

🎯 腾讯开悟平台支援

依据赛题说明，腾讯开悟将提供：

参赛社群内直接咨询【腾讯开悟答疑官】

赛事平台/客户端内使用腾讯开悟AI小助手自助解惑

【社区】发布主题提问

https://tencentarena.com/p/v5/community/home

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公司简介

得理科技由国内顶尖法律专家与AI技术团队联合创立，2019年携手中科院深圳先进院共建法律人工智能实验室，专注法律领域的AI模型与算法深度研究。

截至目前，我们已获18项发明专利，揽获国际法律AI大赛等多个赛事奖项，并依托自主研发的得理法律大模型，构建了「得理律助」与「得理法搜」两大核心产品体系，致力于为法律行业提供从技术开发到场景应用的全链路解决方案。

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