图片来源:Legora
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Legora的创业故事始于对朋友痛苦的观察。CEO Max Junestrand回忆道:"这一切始于我们观察到法律工作的日常苦累:无休止的文档审查、大量的研究工作、一遍遍起草动议。我们看到我们的朋友——那些花费多年时间努力学习理解社会基础(法律)的律师——被繁重的thankless tasks拖累。"
公司成立于2023年,最初名为Leya,于2025年2月重新品牌为Legora。这个名称来源于拉丁语"legra",意为"团结",完美诠释了平台连接法律专业知识与AI技术的使命。创始团队的核心理念是:AI将从根本上改变法律工作的完成方式。
在Legora出现之前,法律服务行业面临着根本性挑战。传统法律研究方法依赖人工阅读、解释和交叉引用法律文本,虽然彻底但速度缓慢且容易出错;律师需要处理海量非结构化数据,包括案例法、合同和监管文件,传统方式评估这些数据不仅繁琐且耗时巨大。更关键的是,这种低效率与日益增长的成本压力形成了尖锐矛盾。根据Thomson Reuters 2024年专业人士未来报告,AI技术的引入展现了革命性的改变潜力——AI可为法律专业人士每周节省4小时时间,每年节省约200小时,相当于每名美国律师每年增加约10万美元的计费时间。这一数据基于对2200多名法律、税务、风险合规领域专业人士的权威调研,彰显了AI在提升法律服务效率方面的巨大潜力。
Legora与传统法律科技解决方案的核心差异在于其协作理念。公司不仅仅是一个平台,更是客户的真正合作伙伴,从首次互动到公司范围内的部署及其后续,始终与客户并肩工作。这确保了Legora的解决方案直观匹配客户需求,从第一天起参与就广泛而深入;技术被从初级律师到管理合伙人的整个企业所接受。典型用户画像包括全球顶级律师事务所(如Cleary Gottlieb、Bird & Bird、Goodwin)、企业内部法务团队、以及注重效率提升的中小型律所。通过将数据室审查从数周缩短至数小时且准确性无损失,实现人机智能协作的默认工作方式,Legora让律师得以专注于高价值的战略咨询工作。
Legora提供了一套专为法律专业人士打造的智能协作AI工作平台,核心目标是让律师团队能够更快、更准确地完成文档审查、合同起草与法律研究。Legora平台的设计基于深度整合的AI技术与工程化系统,打破传统法律文档处理的繁琐壁垒。
1)Tabular Review(表格化审查)
Legora的Review功能专为律师在合同审阅、尽调和法律研究中处理海量文件而设计,支持对成千上万页的文档进行快速、智能的批量分析。用户可以通过Microsoft Word插件直接调用系统,在熟悉的编辑界面中获得个性化的智能批注建议。系统通过Tabular Review(表格化审阅)模式,使海量合同信息一目了然,便于快速筛选重点与差异化条款。
该功能支持审阅各类重要法律文件,如合伙协议(Partnership Agreements)、知识产权协议(IP Agreements)和政府采购合同(Government Contracts),能够比对不同版本或不同文档中的结构、所有权、决策机制等内容,例如迅速回答“是否允许借贷”等查询。
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在判例研究场景下,Legora可以对多个法院判决进行对比分析,按法律事项、适用法规、判决结果和诉求类型等维度组织信息,帮助律师快速掌握关键要点。
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此外,系统还能从一组邮件或文档中自动梳理案件时间线、还原事件顺序,提升案情分析效率。
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此外,Review功能还可自动提取尽调中的关键条款,替代重复性劳动,大幅提升尽职调查的效率和准确性。
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2)Playbooks(自动化规则引擎)
Playbooks是Legora针对组织级文档审阅标准打造的模块,2025年2月最新发布。用户可以自定义条款偏好、拒绝规则、风险词汇等,并通过Word插件一键调用,自动比对文档内容与标准之间的差距。此功能广泛应用于NDA、供应链协议、政府采购合同等高标准文件的快速筛查中,可显著减少重复性劳动,节省多达85%的非增值审阅时间。
3)Draft(高效合同起草)
律师在使用Word插件时,能够直接调用Legora提供的起草助手模块,在已有范文或模板基础上快速补全文本、重写句式、转换措辞风格,或生成新条款。所有内容均基于上下文理解与法律语言规范自动生成,确保专业性和一致性。
4)Research(法律研究与信息整合)
Legora提供原生法律研究环境,可连接企业现有的DMS(如 iManage、SharePoint)以及公共法律数据库,支持关键词搜索、判例查询与法规追踪。借助其内置的Agent智能模型,平台能自动理解律师查询意图,形成完整结构化答案并附带引用来源。同时也能抓取实时网络信息,保障研究内容的更新与时效性。
5)Collaboration(团队协作与版本管理)
Legora支持多人并行编辑与审阅,同一文档中可进行注释、建议、审批和比对,系统自动记录所有变更并保留历史版本。所有团队成员可在同一平台内获取上下文、查看进展,保障项目协同效率和成果透明性。
6)Multilingual Precision(法律语言翻译)
在多语言环境中处理国际合同或涉外诉讼文件时,Legora提供精确的法律文本翻译功能。其AI引擎训练于法律语料,能有效避免通用翻译工具带来的语义误解,保障措辞严谨性与术语一致性。
7)System Integration(数据系统接入)
Legora支持与用户现有工作流深度融合,包含与Microsoft Word无缝嵌套、对接企业文档管理系统、兼容API接入,将审查与研究功能嵌入内部平台、支持导入现有合同范本、条款库、审查规范,实现持续积累和进化。
Legora的两位联合创始人是Max Junestrand(首席执行官)和Sigge Labor(首席技术官)。他们于2023年在瑞典斯德哥尔摩共同创立了Leya,后于2025年更名为Legora。
Max Junestrand在创立Legora之前拥有丰富的跨界经验。据Business Insider报道,作为青少年的Max曾进行职业电子竞技竞赛,后来学习编程并认为科技职业比电竞能开启更多门户。2022年4月至6月,他在全球顶级管理咨询公司McKinsey & Company担任商业分析师实习生,为其后续的商业战略思维奠定了基础。紧接着在2022年6-7月,他加入Y Combinator W22批次的创业公司Bemlo担任增长岗位,获得了初创公司运营的第一手经验。2022年7月至2023年1月期间,Max在北欧知名影响力投资机构Norrsken生态系统中工作了近半年时间,先后在Norrsken Impact Accelerator and Foundation(影响力加速器和基金会)以及Norrsken VC(风险投资部门)担任访问分析师,深度接触了创业投资生态。
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Sigge Labor是Legora的联合创始人兼首席技术官(CTO),负责系统架构、工程团队管理和核心AI功能推进。从2020年开始,他就保持着高强度的创业节奏:2020年12月至今担任Groaltos联合创始人,2020年9月至2023年6月兼职创立Flugelhorn,2021年2月至2023年2月兼职运营Sipy。在此期间,他还于2022年10月至2023年6月在知识管理平台Scrintal担任全栈工程师,积累了产品级开发经验。
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Legora在成立不到两年时间内完成了四轮融资,累计募资超过1.2亿美元。2025年5月,公司完成8000万美元Series B轮融资,估值达到6.75亿美元,由知名投资机构ICONIQ和General Catalyst联合领投,现有投资者Redpoint Ventures、Benchmark和Y Combinator继续跟投。此前,Legora曾于2024年7月完成2500万美元Series A轮(Redpoint领投)、2024年5月完成1050万种子轮(Benchmark领投)以及2024年4月完成50万美元Pre-Seed轮(Y Combinator)。值得注意的是,CEO Max Junestrand表示公司并未主动寻求B轮融资,而是投资邀约如潮水般涌来。
投资人的判断逻辑集中体现了对Legora协作模式和执行速度的认可。ICONIQ合伙人Seth Pierrepont评价道:“从我们与Max和Sigge的第一次对话开始,就立即清楚地看到他们正以罕见的清晰度和速度构建平台,不仅适合法律工作流程更能提升效率。”General Catalyst欧洲负责人Jeannette zu Fürstenberg则强调:“Legora正在推动高度专业化行业的AI变革,凭借出色产品和顶级律所的快速采用,正在重新定义法律工作方式。”
参考资料:
https://legora.com
https://www.linkedin.com/in/maxjunestrand/
https://www.linkedin.com/in/siggelabor/
https://youtu.be/H4iOV0yEV_I
https://www.youtube.com/@WeAreLegora
https://www.thomsonreuters.com/en/c/future-of-professionals.html
文章来自于微信公众号“Z Potentials”。
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file
本地安装:https://www.deepbi.com/
【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md