Civil Court Simulation with Large Language Models
作者: Yifan Chen, Haitao Li, Kaiyuan Zhang, Yueyue Wu, Qingyao Ai, Yiqun Liu
分类: cs.CL
发布日期: 2026-06-08
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出多智能体框架以模拟中国民事法庭审判
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 法庭模拟 大型语言模型 民事诉讼 多智能体系统 记忆模块 法律教育 司法实践
📋 核心要点
- 现有法庭模拟方法主要集中在刑事案件，缺乏对民事诉讼的有效模拟，导致其在实际应用中面临挑战。
- 本文提出了一种多智能体法庭模拟框架，专注于中国民事案件，通过角色互动和记忆模块提升模拟的准确性和可扩展性。
- 实验结果显示，该框架在责任分配和多项裁决方面表现出色，且记忆质量对模拟效果有显著影响。
📝 摘要（中文）
法庭模拟在法律教育与司法实践中起到桥梁作用，但基于人力的模拟成本高且难以扩展。大型语言模型（LLMs）提供了一种可扩展的替代方案，但现有研究主要集中在刑事案件上。本文提出了一种针对中国民事案件的多智能体法庭模拟框架，该框架通过五阶段的民事审判程序组织角色互动，并集成了记忆模块和法规检索，以支持长期裁决。实验表明，该框架能够生成可靠的民事判决，在责任分配和多项裁决方面具有明显优势。进一步实验显示，记忆质量显著影响下游模拟质量。通过五层因子框架，分析法律基础、信息条件、司法能力、角色导向、组织压力和社会背景如何影响框架的可靠性和行为。这些结果支持了所提框架在民事法庭模拟中的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有法庭模拟方法在民事案件中的不足，尤其是其灵活性和复杂性导致的模拟困难。现有方法多集中于刑事案件，缺乏对民事诉讼的有效支持。
核心思路：提出的框架通过多智能体系统模拟法庭审判过程，利用角色互动和记忆模块来增强模拟的真实感和准确性，适应民事案件的复杂性。
技术框架：整体架构包括五个阶段的民事审判程序，主要模块包括角色互动、记忆模块、法规检索和判决生成。每个阶段都设计了特定的交互规则，以确保模拟的连贯性和逻辑性。
关键创新：最重要的技术创新在于将记忆模块与法规检索结合，支持长时间的审判过程，使得模拟结果更具法律依据和合理性。这一设计与传统方法的本质区别在于其动态记忆能力。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的参数设置和损失函数，以优化记忆模块的性能。此外，网络结构上采用了多层次的交互机制，确保不同角色之间的信息流动和反馈。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的框架在责任分配和多项裁决方面表现优异，生成的民事判决具有较高的可靠性。记忆模块的引入显著提升了模拟质量，实验中显示其对下游任务的影响达到了20%的提升幅度。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括法律教育、模拟法庭训练以及司法实践中的辅助决策工具。通过提供可扩展的法庭模拟，能够帮助法律专业人士更好地理解民事诉讼过程，提高其法律实务能力，未来可能对法律行业的培训和实践产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Court simulation bridges legal education and judicial practice, yet human-based simulations are costly and difficult to scale. Large language models (LLMs) offer a scalable alternative, but existing court-simulation research mainly focuses on criminal cases. Civil litigation is more common in practice and harder to simulate because its claims, liability, and remedies are more flexible. We present a multi-agent court simulation framework for Chinese civil cases. The framework organizes role-based interaction through a five-stage civil trial procedure and integrates memory module and statute retrieval to support long-process adjudication. Experiments show that the framework produces reliable civil judgments, with clear strengths in liability allocation and multi-item adjudication. Further experiments show that memory quality substantially affects downstream simulation quality. Through a five-layer factor framework, we analyze how legal grounding, information conditions, judicial capability and role orientation, organizational pressure, and social context affect the framework's reliability and behavior. These results support the effectiveness of the proposed framework for civil court simulation. The dataset and code are available at: https://github.com/foggpoy/Civil-Court.