夜雨聆风不聊底层原理，不敲一行代码。你好，这里是「零代码法律人」。我是一个不想折腾技术、只想用大白话和自然语言把 AI 变成得力助手的法律人。
聊聊我对AI的感受
这一篇不聊实操，聊点自己的感受，在高强度使用AI三个月后，我有很多想跟大家分享的，今天可能聊的比较碎，但都是我真实的想法。
我跟周围人聊天，大多数人对于AI的理解就是豆包。
豆包我自己也用，他能解决普通人日常的90%的问题，而且语音反馈做的很好，使用起来很方便。
但豆包只是聊天工具，他并不能在工作中解决具体问题。我想聊的是现在的AI可以切实的帮助我们法律人在工作中解决具体问题。
AI的概念
别被专业名词绕晕，搞懂这三个词就行
第一个词：AI（人工智能）—— 这是一个“大统称”这就好比我们说“互联网”或者“法律科技”一样，它是一个大时代、大概念的统称。当我们说“AI 来上班了”，我们是在说一种全新的生产力形态。豆包是 AI，你用的智能合同审查系统也是 AI，它是一个最宽泛的词。
第二个词：大模型（如 GPT、DeepSeek）—— 它是纯粹的“大脑”你经常听到的 Claude Opus、GPT-5.5，或者我们国内非常优秀的 DeepSeek，它们都属于大模型。 大模型有点像是一个读完了人类所有卷宗和知识的“超级大脑”。它负责理解你的话、分析逻辑、进行推理。但是，这个大脑是装在罐子里的，它虽然绝顶聪明，但没有手脚，没法直接去你的电脑里找文件，也没法自动帮你新建一个 Word 文档。
第三个词：Agent（智能体）—— 它是具体干活的“数字员工”这是我们今天这篇文章真正的核心，也是我现在每天都在高频使用的东西。
简单来说，Agent 的本质就是：软件 + 模型。
上一篇文章推荐的Myagents就是软件，接入的deepseek api就是模型。你对话的那个东西，给你去执行任务的就叫做Agent。
现在的技术发展已经支持同时调用很多Agents一起干活了。你在Myagents里面开的每个对话框就是一个独立的Agent，你可以同时让他们干不同的工作。
很多人低估了现在的 AI
我所说的“现在的AI”，指的是2026年5月份的Agent软件+顶级大模型（claude opus4.7、gpt5.5、deepseek v4 pro、qwen3.6-plus）
很多人对 AI 的理解，还停留在网页版 ChatGPT、DeepSeek、豆包这类聊天工具。
法律人目前可能在用案牍、智拾、Alpha等AI工具，他们也很好，但在我尝试了新的AI后，我呼吁大家在闲暇之余可以尝试一下我所说的“现在的AI”。在讲完这个「玩转AI入门」专题后，我会持续推荐我目前高频使用的好用的AI工具、skill、包括我会在github开源我的工作流等。
大家可以持续关注这个公众号，你的关注对我来说很重要，谢谢。
我所分享的都是免费、而且我自己一直在用的，可以放心“食用”。
本人分享的宗旨就是，让大家开箱即用，用最简单的方式，感受到AI对于法律人日常工作的提升。
以前的 AI，像单一的超级工具
你可以让他给你做案例检索，去审查合同、去写法律文书。
但是这些能力和调教，都依赖于软件厂家去升级优化。
软件厂家为了能卖更多，能让更多人用上，是做了很多普适的妥协的。
他们是一个通用模版，能用，但是自己还是需要在结果上去调整一下。
而且往往工作流一个AI软件很难全部做完，你需要几个软件来回切换配合工作。
我觉得这个可能是很多人不太愿意高频使用的原因，还是很麻烦。
现在的 Agent，是一个统一的入口
现在这个时间节点的Agent，已经不再是一个单一的超级软件，我感觉就是一个统一的入口。
我现在每天都会用，大部分事情都会让Agent给我处理。
刚开始可能会犯错，但是现在的Agent会在后台自己寻找办法，去完成你给他交代的任务。他会自己调用工具、自己联网检索解决的办法。
当他跑通了一次任务，他会自己记下正确的方法，以后就不会再犯了。他开始有记忆能力了。
所以之前新闻里大量报道“养龙虾”，就是这么来的，龙虾就是openclaw，在2026年3月份第一个火出圈的Agent软件。
以前的AI软件和教你怎么使用AI软件的教程，说穿了就是告诉你怎么使用提示词Prompt。而现在，不需要每次刻意去写一大段提示词。你只要日常多使用，Agent会越来越懂你，使用起来越来越得心应手。
这是一个积累的过程，所以我觉得你可以现在就试试。
还有一个非常重要的变化：
他开始能做事了。
举个法律人实务中常用的案例：
跟AI说：“帮我调查这家公司有没有风险。”
以前的 AI 可能给你一份“调查清单”，告诉你：
1. 查工商信息； 2. 查关联公司； 3. 查涉诉记录； 4. 查执行信息； 5. 查舆情； 6. 最后形成报告。
这当然也有帮助。
但现在的 Agent 会自己去做：
1. 打开工具； 2. 查企业工商信息； 3. 查关联企业； 4. 查涉诉和执行线索； 5. 整理风险点； 6. 按你的模板生成一份报告并保存在你的电脑里。
这就是聊天机器人和Agent智能体的区别。
前者给你建议。
后者是直接动手做并交付。
一个Agent能做多少事，取决于你给不给工具
看到这，很多人可能容易误会一件事：
以为 AI 无所不能了。
当然不是，现在Agent还是处于起步阶段，但我的理解，进化从2026年开始变得非常之快。
很简单的一个道理，Agent能自己修改自己的代码，他能自我迭代了。
但作为普通使用者来说，我们有这个初步概念就可以了。
我想给你讲的是，Agent想要更强，需要给他接入合适的工具。
现在的Agent像一个实习生，能做多少事，不只取决于他聪不聪明，还取决于你给不给他工具。
打个比方，你让实习生去接客户，但不给他车，他只能跟你说“建议打车过去”。
你让他订机票，但不给他账号，他只能告诉你“可以去平台订票”。
你让他查公司情况，但不给他企查查、裁判文书、执行信息入口，他只能泛泛分析。
对应到 Agent 上，也是一样。
给它联网能力，它能查最新信息。
给它文件权限，它能读你的资料。
给它邮箱权限，它能整理邮件。
给它数据库权限，它能查内部资料。
所以现在 Agent 的能力更准确地说，是来自：
模型 + 工具 + 权限 + 工作流程。
模型决定它有多聪明。
工具决定它能干多少事。
流程决定它能不能按你的预期交付。
还要教Agent形成你的工作习惯
一个刚来的实习生，不可能一开始就知道你喜欢什么格式、什么风格、什么判断标准。
你要教他：
1. 这类材料先看什么； 2. 风险点怎么分层； 3. 报告分几个部分； 4. 哪些话不能乱写； 5. 哪些事实必须标来源； 6. 结论要保守还是激进； 7. 最终交付物长什么样。
对应到 AI 上，这就是现在很多 Agent 软件里讲的：
Prompt、Skill、Workflow、Memory、Project instructions。
这些词看起来很技术。
但说白了，就是把你的工作习惯写成一份说明书。
你告诉 Agent：
以后遇到这类事情，先做什么，再做什么，最后交付什么格式。
以后再遇到类似任务，它就能记住你的习惯和要求。
这也是我为什么后面会继续写：
1. 怎么让 MyAgents 先记住你是谁； 2. 怎么给 AI 配上搜索、Skill 和法律数据库； 3. 怎么让 AI 按你的法律工作流程交付结果。
这些文章看起来是在讲工具，其实讲的是同一件事：
怎么把一个“会聊天的 AI”，训练成更贴近你工作方式的数字实习生。
最后总结一下
普通人真正要学的，不是背一堆 提示词Prompt，而是学会把自己的工作流程讲清楚。
工具只是手段，专业才是我们的护城河。不要把精力浪费在折腾配置上，让 AI 回归工具的本质。
如果你在使用 AI 提升工作效率时遇到了什么卡点，或者对今天这个话题有疑问，欢迎在评论区或者后台留言，我们一起用最省力的大白话找解法。
我是「不折腾的刘律」，我们下期见。
