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法律AI入门03:给Agent装上专业工具
摘要
本系列的开篇文章中，我们介绍了，Agent就像一个乐高小人，大模型是头脑，Agent 是身体，Skill 和 Tool 是两只手，经过整理的数据和工作空间则支撑它站立和行动。上一篇我们介绍了Agent的第一只手Skill，本篇我们来介绍第二只手：Tool。
现在的 Agent 已经很强：能读文件、浏览网页，遇到问题还会自己写代码。看起来，只要告诉它要做什么，它似乎总能想办法完成。既然如此，我们为什么还要花时间给它安装各种 Tool？
我自己的体会是，Agent 能力再强，也不意味着每项专业工作都适合从头摸索。大量材料怎样解析，会议录音怎样转写，Office 文件怎样保留修订，企业和法律数据从哪里取得，都需要经过专门优化的工具。
本文结合我的实际使用，介绍哪些 Tool 真正解决了律师工作中的问题，以及为什么有了 Tool 之后，还必须用 Skill 告诉 Agent 怎样把它们用好。
目录
一、AI 都会写代码了，为什么还需要 Tool：通才也需要专业装备
二、我亲测好用的几类 Tool：让 Agent 真正接上法律工作
三、Tool 为什么要和 Skill 配合：有工具，不等于有工作能力
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一、AI 都会写代码了，为什么还需要 Tool：通才也需要专业装备
Agent 可以读写文件、使用浏览器、调用程序，遇到问题时还会临时编写代码。过去，律师要把需求交给产品经理和程序员；现在，没有代码经验的人也能让 Agent 做出一个初步可用的工具。我们正在进入“人人都是产品经理”的时代。
但会写代码，不等于任何问题都适合现场解决。我们仍然需要 Tool，主要有三个原因。
第一，临时代码不够稳定。 AI 每次选择的路径可能不同，这一次能够运行，换一批文件或环境未必还能复现。对于重复工作，稳定性比“这一次做出来了”更重要。
第二，让通用 Agent 从头摸索专业工作并不划算。 扫描件、复杂表格、音频和图片可以直接交给多模态模型，但面对数百页材料时，会消耗大量 Token，效果也未必优于专业工具。
第三，专业数据不能只靠模型记忆和普通网络。 企业登记、法律法规和裁判案例需要可靠、完整且可追溯的数据源。通过接口、CLI、MCP 或“连接器”取得结构化数据，通常比让 Agent 模拟人逐项点击网页更高效。
Agent 会写代码，不等于每件事都应该让它临时写代码。
二、我亲测好用的几类 Tool：让 Agent 真正接上法律工作
下面这些 Tool，是我自己装过、用过，也确实帮助我完成工作的。它们解决的问题很具体：让 Agent 读懂材料、调用会议录音、制作正式文件、取得专业数据，以及进入团队原有的协作环境。
（一）先让 AI 看懂材料
Agent 可以直接阅读文件，多模态模型甚至可以读图片和扫描件。但“能够读”不等于“适合直接读”。当律师面对几十份、几百份材料时，先做预处理，可以明显提高后续分析的速度、准确性和稳定性。
我现在通常会用 SoMark 或 MinerU，把需要预处理的基础材料转化为 JSON。相比只提取一段纯文字，JSON 还能保留材料内部的标题层级、段落、表格和页码等结构信息。这样，Agent 后续梳理事实、提取内容或者引用证据时，可以反复使用同一份结构化数据，并根据页码回到原件核查。
（二）让 AI 直接调用录音和转写
会议、电话、访谈和讲座，是律师工作中另一类非常重要的信息场景。最近 AI 录音卡很火，Plaud、DingTalk A1，以及飞书与安克联合推出的 AI 录音豆，都很好用。它们的价值不只是录音，更在于准确转写、区分发言人，并生成 AI 会议纪要和待办，让散落在语音里的信息可以继续被整理和使用。
我自己使用的是 Plaud。它可以生成带时间和发言人信息的转写、整理稿、摘要和待办事项。我觉得最好用的是按声音自动区分发言人，准确性也很好。Plaud 的电脑客户端还可以在电脑加入腾讯会议、飞书会议时自动开始录音，非常方便。
但如果想让 Agent 继续处理这些内容，传统方法还要打开 Plaud 或其他工具的 App，下载录音和转写，再上传给 Agent，中间多了不少操作。
后来我发现，Plaud 实际上提供了 MCP 接口。接入后，Agent 可以按日期或主题查找录音、读取内容，再继续完成总结、主题提取或文章素材整理。截至本文写作时，我只看到 Plaud 境内版官宣了与 WorkBuddy 的合作，没有找到面向通用 Agent 的公开接入说明，但这不代表其他 Agent 不能使用。
所以，我直接询问 WorkBuddy“你是如何调用 Plaud 的”，它便告诉了我安装方法；随后，我把同一个 MCP 接入了 Codex 和 Claude Code。
这个系列的不少内容，正是 Agent 从我以往法律 AI 分享的录音逐字稿中整理出来的。
（三）让 AI 处理正式文件和脑图
对 AI 来说，最友好的写作格式通常是轻量的 Markdown；但 Word、Excel 和 PowerPoint 在办公领域的地位无可撼动。人是形式的奴隶，初稿可以用 Markdown，最终仍要生成正式文件。因此，我使用了 OfficeCLI 和 LibreOffice，这两个工具也是 Agent 自己安装的。
OfficeCLI 可以生成、读取和局部修改 Office 文件。对律师更关键的是，修改 Word 时还可以保留修订记录，并按要求记录修订人，最终交付一份可以逐项审阅的红线稿。LibreOffice 则适合格式转换和批量处理。
思维导图是另一类重要文件。庭审提纲、案件关系和方案分析都适合用脑图呈现。为此，我把 MindManager CLI 进一步封装成 Skill，让 Agent 可以把 Markdown 大纲生成可继续编辑的 MindManager 文件；习惯 XMind 的人，也可以使用 XMind CLI。
（四）让 AI 取得专业数据
企业信息方面，我目前重点使用企查查智能体数据平台。截至本文写作时，官方列出10个核心 Server、203项工具。对律师最实用的，是核验企业主体和股权控制关系，调查诉讼、执行及经营风险，并追溯股东、法定代表人和对外投资等历史变化；此外还可查询知识产权、招投标、资质和董监高关联风险。
法规和案例方面，北大法宝、华宇元典、威科先行等专业数据库也在提供 MCP 或类似入口，使 Agent 可以取得带有文号、案号、效力状态和来源信息的专业数据。
（五）让 AI 进入团队协作环境
企业微信、飞书和钉钉都提供了可供 Agent 接入的开放接口或工具，具体能够调用消息、文档、日程还是待办，取决于平台能力和授权范围。
如果团队用飞书多维表格或腾讯文档表格管理案件，Agent 可以直接更新进度、期限、负责人和材料状态。我还曾在飞书建设公司法知识库，把法条、最高人民法院的理解与适用、全国人大常委会法工委释义和专家著述整合进去。接入工具后，Agent 可以协助检索、归类和更新，让协作平台成为持续维护的团队知识空间。
为了便于查找，我把正文涉及的工具和同类备选入口汇总如下：
不同 Agent 提供的工具权益并不相同。例如，Kimi 已接入同花顺和华宇元典的专业数据，用户可以在相应产品权益或额度内调用；另一些 Agent 只是提供连接通道，仍需自行注册、授权和付费。选择时要弄清账号、权限和费用，而不能只看“已经支持”。
三、Tool 为什么要和 Skill 配合：有工具，不等于有工作能力
给 AI 配了工具，就够了吗？当然不够。
Agent 并不当然知道如何正确使用工具。错误的选择、参数或调用顺序，可能让它拿不到结果、反复试错；如果工具按照页数、次数或额度收费，还会直接浪费费用。
Tool 解决的是“能不能完成某个动作”，Skill 则负责判断何时使用、怎样准备输入、几个工具如何配合、发生异常后怎么办，以及怎样核验结果。如果 Tool 是交给助理的专业设备，Skill 就是与设备配套的工作方法和操作规程。两者配合，单项工具才会变成稳定的工作能力。
举个例子。我制作了一个专门预处理案件材料的 Skill。它本身不分析案件，而是先盘点文件，再按格式调用 SoMark、MinerU、LibreOffice、OfficeCLI 等工具，并保存处理结果和任务记录。
之所以制作这个 Skill，是因为我用 SoMark 处理 PDF、图片时，几百页或几百兆的大文件经常报错，付费额度却已经扣除，最后没有任何产出，非常头痛。
为此，我专门咨询了 SoMark 的工程师，工程师反馈：接口对单个文件设有200MB、300页的上限，大文件需要提交为后台任务。如果 Agent 把一次等待超时误认为任务失败，还可能重复上传同一个文件，浪费额度（我的钱啊！）
基于工程师的反馈，我把相应规则写进了 Skill：
超过官方限制的 PDF 先拆分，每片控制在180MB、280页以内；
任务提交后保存编号，等待超时先查询状态，而不是盲目重试；
分片完成后重新合并 JSON，并把页码恢复为原文件的全局页码；
同时维护预处理清单，记录原文件、处理路线、任务状态和派生结果。即使中途停止，Agent 也可以从已有记录继续；重新提交、拆分重试或切换 MinerU，则需要满足明确条件并由用户确认。
它的价值，不是给 Agent 多装几个工具，而是让它知道用什么、怎样用、什么时候等待、什么时候停止，以及如何把结果可靠地交给下一步工作。
Tool 决定 Agent 能不能做，Skill 决定它能不能稳定地做对。
所以，AI 会写代码，并没有让 Tool 变得多余。Agent 越能自主行动，越需要可靠的专业能力和清楚的使用规则。下一篇继续讨论支撑“乐高小人”的数据基座：工具可以加工数据，但材料是否准确、文件是否可追溯、工作空间是否整洁，仍然决定最终结果。
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王储律师
虹桥正瀚律师事务所
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