LawLuo：面向多轮中文法律咨询的多智能体协作框架

法律大型语言模型（LLM）在为非专业人士提供法律咨询方面显示出前景。然而，大多数现有的中文法律咨询模型基于单智能体系统，与实际法律咨询场景不同后者常由多位专业人士协作以提供更具针对性的响应。为更贴近实际咨询情境，我们提出LawLuo，一个用于多轮中文法律咨询的多智能体框架。LawLuo包括四个智能体：接待员智能体，用于评估用户意图并选择法律顾问；法律顾问智能体，与用户进行交互；秘书智能体，整理对话记录并生成咨询报告；老板智能体，评估法律顾问和秘书智能体的表现，以确保最佳效果。这些智能体的交互方式模仿了真实律师事务所的运作。为训练它们遵循不同的法律指令，我们开发了不同的微调数据集。我们还引入基于案例图的检索增强生成（RAG）以帮助法律顾问智能体处理模糊的用户输入。实验结果表明，LawLuo在生成更个性化和专业的响应、处理模糊查询以及在多轮对话中遵循法律指令方面优于基线模型。我们的完整代码和构建的数据集将在论文接受后开源。