在人工智能与法学研究的交叉领域，目前重点关注AI在提升法律服务效率、智能决策支持和自动化文书生成等方面的应用。在此基础上，随着日益增多的生成式大模型出现，如何以领域性的智能体，重构法学知识体系及赋能法学科研范式的重大转型成为一项重要的命题。现有的智能体系统大多未能充分考虑法学领域的特殊需求，导致其在法律数据感知、多模态法律信息整合、法律推理链条可解释性等方面表现不佳。

智慧司法实验室聚焦解决智能体在法学领域应用中面临的感知、推理和系统优化等关键问题，探索法学领域中的智能化转型路径，提出并设计基于多模态感知建模技术、COT+RAG辅助决策技术和智能体系统轻量化训练与高效部署技术等创新路径，通过智能体与法学专家的协同工作，推动人工智能技术在法学研究中的深度应用，最终为法学领域提供一种更加智能、高效、精准的研究手段。

实验室探索法律大模型与信息系统的对接应用，训练和微调出一批具有金融、合规、审判等专项业务辅助能力的法律智能体。例如，在商事合规风控和法学研究的实际应用中，推理与决策过程通常涉及复杂的法律条款、判例分析和业务背景信息。基于思维链（COT）与检索增强生成（RAG）技术结合的多轮问答模型能够增强智能体的推理能力，但在面对长链推理和法律逻辑复杂性时，仍然面临推理路径不清晰、决策不准确的问题。实验室的合规智能体研究工作，致力于结合COT与RAG技术，并通过智能体工作流编排的各个模块（如任务规划、内存管理、推理决策和工具学习），提升智能体在复杂法律场景中的辅助决策能力，确保推理链条的可解释性和决策的可靠性。