法律文档 Agent 用 Google ADK、MCP 和四种解析器降幻觉
MaryamMiradi · x · 2026-07-27
作者用 Google ADK、MCP 和 4 个解析器搭了一个面向法律文档的端到端 AI agent 系统，目标是把幻觉压到最低。
5 步设计
- 业务理解：先定义 LegalAgentState，设置保守默认值、允许的文档类型，以及低置信度时自动转人工。
- 数据理解：先标清系统能答什么、不能答什么，并按时效性与一致性给数据源打分。
- 数据准备：同时跑多种解析器做对比，示例里 Docling（IBM） 表现最好。
- 流程工程：串起三个 agent——生成、审计、路由；只要引用不完整就触发重生成。
- MCP 复用：把抽取、质量检查、引用验证封装成 MCP 工具/提示词，让 LangGraph、CrewAI、Google ADK 共用同一套服务。
帖子最后也顺带把它包装成一个 7 合 1 的生产级 AI agent 课程推广。
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