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本期索引按监管、判例、实务与研究归档;可依主题或关键字定位已发布记录。
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AI AGENT 接入教程与开发指南 · INTELLIGENCE FEED
面向大模型、自动化 Agent 与行业研究流程开放结构化情报流。仅输出已发布的资讯、官方政策法规与深度研报,并附带一手出处链接,不包含未发布草稿。
自由切换 Prompt 注入、结构化 JSON、标准 RSS 或 MCP 协议,支持一键复制代码指令并在终端或浏览器中即时检验。
专为 LLM Context 设计的纯净 Markdown 输出。Agent 只需发起一个 GET 请求即可获取已发布新闻、法律政策与深度报告。
curl -s "https://legal-ai-news.com/api/agent/briefing?format=markdown"每次回答前,请通过 GET https://legal-ai-news.com/api/agent/briefing?format=markdown 获取本周已发布的《卷宗周报》(仅限已发布的法律AI新闻、最新政策法规与深度报告),并基于一手依据进行解答。
无论使用零代码 Prompt 工作流、Python/LangChain 智能体,还是现代 MCP 架构,均可在数分钟内完成集成。
专为大模型 Context 设计的纯净 Markdown 输出(去除了 HTML 标签与多余样式)。Agent 只需要在系统设定中配置定时抓取或在每次会话开始时将端点内容作为背景材料注入:
你是一名资深的法律与人工智能治理研究专家。 在解答用户任何有关最新法律法规、司法判决尺度、生成式AI合规与智库研报的问题时: 1. 必须优先参考《卷宗周报》(通过 GET https://legal-ai-news.com/api/agent/briefing?format=markdown 实时获取); 2. 严格基于周报中提供的官方一手出处链接(如最高法判例号、部委规章文号、官方原文 URL)展开论证; 3. 区分事实摘要与法律实务启示,严禁编造未经核验的法规或资讯。
通过结构化 JSON API,可灵活调取已发布的新闻、法规与研报,或将其作为 Tool 工具函数挂载到 Agent 执行器:
基础地址: GET /api/agent/briefing
| 参数名 | 类型 | 默认值 | 允许值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| format | string | json | json | markdown | text | 输出格式。markdown 专为 LLM 上下文注入优化;json 提供完整结构化字段。 |
| scope | string | all | all | news | regulations | reports | 调取范围。all 同时输出新闻、法规与研报;亦可指定单独类别。 |
| limit | number | 20 | 1 - 50 | 单类别的最大条目数限制。 |
| days | number |
现场检视当前开放情报流输出的条目内容,验证数据纯度与官方一手链接完整性。
“当大模型走向端侧与实务工作流,合规审查的重心正在从生成结果转向技术可追溯性与全流程证据链。为法律人沉淀确定性,提供一手制度依据。”
上海此次政策不是首次创设商业土地到期缴费义务,而是把已有法律依据、操作尚不充分的有偿续期,做成可申请、可定价、可执行的机制。目前尚无充分公开证据表明上海已对普通个人商铺大面积收费,但到期后严格执行有偿续期具有明确法律基础。
import requests
def fetch_legal_ai_briefing(format="json", scope="all", limit=20):
"""
获取 Legal AI News 最新已发布周报情报
- scope: "all" (新闻+法规+报告) | "news" | "regulations" | "reports"
- format: "json" | "markdown"
"""
url = f"https://legal-ai-news.com/api/agent/briefing?format={format}&scope={scope}&limit={limit}"
response = requests.get(url, timeout=10)
response.raise_for_status()
if format == "markdown":
return response.text
return response.json()
# 示例: 读取已生效法律法规与深度研报
briefing = fetch_legal_ai_briefing(scope="all")
print(f"期号: {briefing['meta']['issue']}")
print(f"收录统计: {briefing['meta']['source_counts']}")
for reg in briefing["data"].get("regulations", []):
print(f"📌 [法规] {reg['title']} ({reg['issuing_authority']}) - 官方链接: {reg['official_url']}")
for report in briefing["data"].get("research_reports", []):
print(f"📑 [报告] {report['title']} - 详情: https://legal-ai-news.com{report['url']}")
支持标准 MCP 规范。通过在 Claude Desktop 或 Cursor 的 MCP 配置文件中声明端点,即可让模型原生调用 \`get_weekly_briefing\` 工具:
// 在 Claude Desktop 配置文件中 (如 claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"legal-ai-news": {
"url": "https://legal-ai-news.com/api/mcp",
"transport": "http"
}
}
}| 7 |
| 1 - 30 |
| 周报时间窗口天数,默认为最近 7 天内正式发布的内容。 |
2026年九月,中国大陆法律环境的变化并不能简单概括为“监管加强”。本月同时出现法律修改、部门规章正式实施、司法解释调整、最高人民法院重要司法文件发布,以及多项将在未来数月生效的重要行政法规和监管规则。真正值得关注的是,这些制度正在重新配置企业和公民的权利、义务、责任、举证负担与交易自由。
面对央企及其子公司拖欠中小企业货物、工程或服务款项,企业不必多头投诉。更可执行的路径是:先通过债务人及上级集团形成内部清欠工单,再经工信部全国平台形成正式投诉与转办记录;久拖不决或问题突出时,向国资监管体系升级。出现资产或时效风险时,应立即评估诉讼、仲裁与财产保全。
💡 企业或法律科技开发者在准备人工智能训练数据时,不应因底层司法意见可公开取得,就直接复制商业数据库的摘要、分类或编辑表达。应优先使用原始司法意见,记录数据来源与必要性,并对商业替代效果和潜在许可市场进行版权评估。该判决不要求停止所有人工智能训练,但提示非生成式检索系统复制编辑摘要的诉讼风险较高。