Legal Agent Orchestrator：多Agent协作的法律AI工作流系统

本系统通过8个独立的Claude Code专业法律Agent协作生成可审计的法律意见书，每个Agent拥有独立的管辖区域、知识库和MCP工具，实现真正的多专家协同推理，突破单一LLM法律AI的知识混合局限。核心特点包括Agent物理隔离、灵活协作模式、完整审计轨迹及高效上下文架构。

当前多数法律AI产品基于单一LLM，知识混合导致跨管辖区域（如GDPR与PIPA）输出模糊。本系统的核心洞察是：真正的多专家推理需要物理隔离的Agent，而非单模型角色扮演。

系统由中央编排器和8个专业Agent组成。编排器负责案件摄入（生成CASE_ID与事件日志）、智能分类（管辖/领域/任务类型）、Agent分派、结果组装（交付物含法律意见书、审计日志等）。8个Agent为独立GitHub仓库，各有专属系统提示、技能文件、知识库及200K上下文窗口，覆盖跨国研究、法律起草、GDPR/PIPA专家等领域。

1. 顺序交接：适用于单一领域案件（研究→起草→审查，Phase1验证）；2. 并行研究合并：适用于跨领域无争议案件（如PIPA+GDPR并行→起草→审查，Phase2.2验证）；3. 多轮辩论：适用于复杂跨管辖争议案件（专家互驳→裁决起草→审查，Phase2.3开发中）。

• 上下文效率：编排器仅用25-40K tokens，各Agent拥有完整200K上下文窗口，避免共享膨胀；- 完整审计轨迹：events.jsonl记录所有步骤（Agent分派、来源引用、事实核查等）；- 质量优先：单案件消耗200K+ tokens，以成本换高质量可辩护的法律意见书。

1. 摄入：生成CASE_ID并初始化日志；2. 分类：识别韩国+游戏行业+数据隐私+欧盟GDPR；3. 并行分派：游戏法律研究、PIPA专家、GDPR专家；4. 合并结果：识别法律交叉点与冲突；5. 起草：按韩国法律备忘录格式撰写；6. 审查：验证来源（law.go.kr、eur-lex等）；7. 交付：组装最终包。

局限性：依赖Claude Code运行时（保留核心功能）、处理时间较长（质量与速度权衡）、多轮辩论模式待完善。未来方向：智能Agent选择算法、自动化质量评估、更多法律数据库集成、新增管辖区域Agent。