Longcat AI并非公开发布的独立产品，而是可能指代国产合同平台的内部代号、名称误记或谐音混淆；其核心功能依赖大模型+法律微调+规则引擎实现责权条款抽取。

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Longcat AI 本身不是公开发布的独立产品，目前没有官方名称为 “Longcat AI” 的成熟合同智能分析工具。你可能指的是某款国产合同管理平台（如“契约锁”“法大大”“e签宝”或定制化法律AI系统）的内部代号、误记名称，或是某家律所/企业自研工具的昵称（“Longcat” 或为项目代号，类似“猫系”研发代号）。若确有该工具，它大概率基于大模型+法律垂类微调+规则引擎实现责权条款抽取。

确认工具真实身份和接入方式

先核实是否为以下情况之一：

• 企业内部部署的私有化AI合同系统，名称含 “Longcat” 字样（需联系IT或法务中台获取操作权限与配置文档）
• 某SaaS平台（如“幂律智能”“秘塔AI”“ContractPodAi”）的中文界面被用户习惯称为 Longcat AI
• 名称混淆：把 “LangChain + 合同（Contract）” 组合谐音记作 “Longcat”，实则在用 LangChain 搭建自定义流程

通用责权条款自动归纳的核心配置逻辑

无论底层是哪套系统，要让AI稳定识别“甲方责任”“乙方义务”“违约责任”“免责情形”等责权内容，需配置三类关键要素：

• 领域提示词（Prompt Engineering）：明确指令模型聚焦“权利-义务-责任”三元结构，例如：“请逐条提取合同中所有明确表述‘应’‘须’‘不得’‘有权’‘可要求’‘承担…责任’的句子，按主体（甲方/乙方/第三方）和类型（履约义务/赔偿责任/单方权利/除外责任）归类。”
• 法律实体词典增强：导入《民法典》合同编术语表、常见责任触发词（如“不可抗力”“根本违约”“连带责任”“瑕疵担保”），提升关键词召回率
• 后处理规则（非纯AI）：对模型输出做校验，比如“违约金不得超过实际损失30%”这类条款必须关联到“违约责任”而非“付款条款”

实操中容易失效的几个环节

即使配置完成，以下情况常导致归纳不准：

• 合同为扫描件PDF且OCR识别错误（尤其手写批注、表格跨页），建议先用专业工具（如Adobe Acrobat Pro 或 汉王OCR）预处理为可编辑文本
• 条款嵌套严重（如“乙方应在收到通知后5个工作日内响应，但遇不可抗力除外”），纯大模型易漏掉“但书”部分，需启用逻辑关系解析模块
• 未区分“约定责任”与“法定责任”——AI可能把《消费者权益保护法》第24条直接当成合同条款提取，需配置法律效力过滤层

替代方案建议（若确认无 Longcat AI）

如果你需要快速落地合同责权归纳，可考虑：

• 用 幂律智能合同审查系统：支持自定义责权标签体系，拖拽式配置提取逻辑，已对接国内主流合同模板库
• 用 秘塔AI（metaso.ai） + 自建提示词：上传合同后，在提问框输入结构化指令，适合中小律所轻量使用
• 用 本地部署 Llama3-70B + LawGLM 微调模型：适合技术团队强、数据敏感度高的企业，需准备100+份标注合同训练