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矛盾纠纷调解智能体解决方案:把调解实训做成可练、可评、可持续改进

矛盾纠纷调解智能体解决方案:把调解实训做成可练、可评、可持续改进 矛盾纠纷调解智能体羽山数智方案是面向调解教学与实务辅助的智能实训平台。 不是套壳聊天工具而是可交付、可运营的产品——多智能体还原冲突、RAG 支撑法条案例、八维量规自动评估把练、评、查、管做成闭环。登录页六大场景、多角色数字人、AI 八维评估、法条案例关联矛盾纠纷调解智能体重点不只是“能聊”而是把调解流程状态机、当事人 Agent、建议研判、评估量规和知识库做成一套可落地的业务系统。它主要服务两类场景院校教学——标准化场景反复练、客观评实务辅助——案情结构化梳理输出方向、话术、法条与相似案例。传统实训真正卡住的地方先从一个很常见的教学现实说起。场景准备成本高要组织一次像样的演练往往得找人扮演、写剧本、统一口径很难稳定复用。评价也容易主观学生练完了常常只得到一句“还可以”却说不清自己弱在情绪疏导、事实确认还是法律释明。知识调用也不顺。法条和案例散落在教材、网页和老师经验里课堂上临时翻找既慢也难和当下对话对上。更关键的是真实感——同学互演很难持续表现出当事人的情绪变化和对抗强度训练容易停在背流程。我们做这套系统就是想把这些难点产品化有场景、有 AI 当事人、有自动评估、有知识支撑也有学情沉淀。先看产品长什么样学员端能力都在侧栏打开学员端左侧菜单已经把日常能力串起来了实训大厅、智能调解建议、评估报告、学习轨迹、法律法规库、调解案例库、通知中心。这不是散落入口而是一条完整学习路径。图1 实训大厅教师任务与自由训练双模式图2 场景工程六大类纠纷、难度分层剧本资产可扩展自由训练覆盖婚姻家庭、邻里、合同、劳动、债务、物业等类型。每个场景配置当事人身份、诉求、情绪与配合度——这是场景工程不是换标题。沉浸式实训流程状态机 多角色数字人进入场景后对话沿调解规范推进开场 → 倾听 → 事实确认 → 法律释明 → 协商 → 促成协议。右侧提供阶段目标、标准动作 checklist并可一键获取 AI 调解建议。图3 实训对话六阶段状态机、多角色立场、实时辅助智能调解建议三模态输入 递进追问 RAG智能调解建议更像研判助手。支持文字、语音、图片 OCR系统抽取时间、地点、关系、诉求与争议焦点信息不足则继续追问再输出争议点、方向、话术以及可溯源的法条与相似案例。图4 智能调解建议多模态输入与案情补全评估引擎八维量规 → 雷达图 → 改进建议评估不是“感觉还可以”。系统按情绪疏导、事实研判、法律适用、程序合规、说理表达、控场能力、方案落地、风险预判八维打分生成总分、雷达图、亮点与短板并可跳转法条案例巩固。图5 评估报告列表过程可回看、结果可比较图6 报告详情八维雷达 亮点/短板/改进建议图7 学习轨迹趋势曲线、薄弱项识别与资源推送法规库与案例库RAG 把知识嵌进当场法规和案例不是单独放着看的菜单而是嵌在建议与实训调用链中的可溯源依据分类检索、详情查看、相似案例推荐支撑释法说理。图8 法律法规库图9 调解案例库学员、教师、管理员怎么分工学员端负责练教师端布置任务、跟踪进度管理端维护班级与资源、配置权限。训练过程对老师和管理方可见。技术架构模型负责理解业务系统负责可控我们用成熟大模型做理解与生成重点不是从零训练基础模型而是把智能能力工程化进调解业务交互层文字 · 语音 · OCR · 角色切换 · 阶段提示智能体层当事人 Agent · 调解建议 Agent · 评估 Agent知识层法规库 · 案例库 · 场景剧本 · 评分量规RAG业务层任务布置 · 权限角色 · 学情归档 · 日志审计01 状态机编排六阶段调解流程与目标、标准动作绑定避免自由闲聊。02 Agent 分工仿真、建议、评估分属不同职责避免“一个模型干所有事”。03 RAG 可溯源法条与案例进入调用链输出可回到知识库条目。04 量规工程化八维能力写进评分量规报告、雷达、薄弱项推荐同源。05 多模态入口文字/语音/OCR 统一进入案情抽取与追问补全。06 可运营闭环角色权限、任务、轨迹归档把智能能力落成教学产品。它和通用聊天工具的差别也在这里通用工具擅长问答我们服务的是调解教学与辅助场景把流程、角色、评分和知识调用做成可运营能力。它能带来什么变化对教学组织高频纠纷可以沉淀成可反复调用的训练场景减少每次找人扮演和临时编剧的成本。对学习反馈一次对话能变成可量化的能力报告。对知识传递法条和案例能在建议与实训当场调用。对教学管理任务发布和学情看板让训练过程可见。我们希望把调解实训从主要依赖经验传帮带推进到可以复制、可以评估、可以持续运营的数字化训练。写在最后矛盾纠纷调解智能体是羽山数据面向调解教学与实务辅助做出的一套可登录、可操作的产品。核心能力包括沉浸式实训、智能调解建议、自动评估、法规案例支撑以及学习轨迹与教学管理。关于羽山数据面向企业数智化转型需求羽山数据通过数据产品、智能体应用、场景化 Demo、PoC 验证与 FDE 项目制交付帮助客户把数据真正转化为可分析、可执行、可审计、可落地的业务能力。在 AI 编程工具应用领域羽山强调“人机协同”的工程实践AI 负责加速可标准化部分人负责架构判断、代码审查和质量把控确保 AI 提升的是团队真实的交付能力而不只是代码提交量。● 商务合作孟经理● Emailmengfanhuiyushanshuju.com● 公司官网www.usendata.com/● 地址上海市虹口区飞虹路 118 号
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