Kontakt
LegalTech · AI Multi-Agent

AI Legal Multi-Agents

VAIOT potrzebował zgodnej i skalowalnej architektury Legal AI, która wykracza poza pojedynczy model i daje pełną kontrolę nad wynikami.

Klient: VAIOTBranża: LegalTechUsługa: Agentic AI Product DevelopmentCzas realizacji: 12 tygodni

Najważniejszy rezultat

70%

szybsza obsługa spraw (48h → 14h)

70%
szybsza obsługa spraw
-38%
niższy koszt tokenów LLM
500+
użytkowników demo w 1. tygodniu
12 tyg.
od koncepcji do wdrożenia

Opis

VAIOT to europejski LegalTech działający w środowisku regulowanym. Poprzednie rozwiązanie oparte na jednym modelu tworzyło wąskie gardła i utrudniało śledzenie sposobu podejmowania decyzji.

Wyzwanie

Jeden asystent AI miał równolegle tworzyć, analizować i weryfikować dokumenty prawne. To powodowało opóźnienia oraz ryzyko związane ze zgodnością przed publicznym uruchomieniem.

Wizualizacja architektury Legal AI

Nasze podejście

Awakast zaprojektował architekturę wieloagentową z warstwą nadzorczą, prawnym RAG, scoringiem pewności oraz zasadami eskalacji do człowieka (HITL).

Co dostarczyliśmy

  • Orkiestracja wieloagentowa z warstwą nadzorczą (supervisor)
  • Prawny RAG z cytowaniem źródeł
  • Eskalacja do człowieka (human-in-the-loop) zależna od poziomu pewności
  • Ścieżka audytu i artefakty zgodności

Architektura i wdrożenie

  • Kierowanie zadaniami według domeny prawnej i poziomu pewności
  • Prywatne interfejsy API i wdrożenie na Kubernetes
  • Śledzenie decyzji: źródła, scoring oraz historia eskalacji

Harmonogram prac

Tydz. 1–2

Discovery i mapowanie ryzyk

Definicja workflow oraz punktów kontrolnych dla zgodności.

Tydz. 3–6

Architektura agentowa

Budowa warstwy nadzorczej, agentów domenowych oraz RAG.

Tydz. 7–10

Walidacja i kontrola jakości

Wdrożenie progów pewności, testów jakości i scenariuszy eskalacji.

Tydz. 11–12

Gotowość do uruchomienia

Utwardzenie wdrożenia oraz przygotowanie dokumentacji.

Wyspecjalizowani agenci prawni
Wyspecjalizowani agenci prawni koordynowani przez warstwę nadzorczą.
Harmonogram realizacji
12-tygodniowa ścieżka od koncepcji do gotowości do wdrożenia.

Czas obsługi pojedynczej sprawy

Średni czas realizacji48h14h
PrzedPo

Technologia

PythonAutoGenAzure OpenAIAzure KubernetesFastAPIPostgreSQLRAG

Zgodność i kontrola

  • Nadzór człowieka dla wyników o niskiej pewności
  • Pełna śledzalność decyzji i źródeł
  • Wdrożenie zgodne z wymaganiami prywatnego przetwarzania danych

Linki potwierdzające

Najważniejsze efekty

  • Rozdzielenie zadań prawnych pomiędzy wyspecjalizowanych agentów
  • Skrócenie czasu obsługi bez utraty kontroli
  • Model nadzoru (governance) gotowy dla procesów wysokiego ryzyka
""We're delighted to cooperate with them." Awakast delivered assigned tasks perfectly, stayed within budget, met deadlines, and maintained strong communication through weekly and daily meetings."

Paweł Stopczyńsk, CEO & R&D Director — VAIOT (Clutch review, Feb 17, 2025)

Powiązane case studies

Chcesz podobnych rezultatów?

Opowiedz o swoim wyzwaniu, a przygotujemy realistyczny plan działania.