合同条款初审很适合 AI Agent 做第一轮整理，但不适合让它直接给最终法律结论。真实工作里，法务和业务最耗时间的往往不是判断某条款有没有风险，而是从几十页文档里找到相关原文、说明风险依据、提醒业务下一步该补什么材料。
这个场景可以接上 供应商初筛、报销初审 和 人工接管队列。Agent 负责筛查和打包证据，关键判断仍然交给人。
先把条款拆成可审阅对象
合同初审不要一上来就让 Agent 写一段总评。更稳的方式是先按付款、交付、验收、违约、保密、知识产权、数据安全、解除、争议解决等类别拆条款。每个条款保留页码、标题和原文片段。
这样法务复核时不需要回到整份合同里重新翻找，也能快速判断 Agent 是否漏看了关键内容。
风险提示必须对应规则
风险不是一句“建议关注”。Agent 应该说明命中了哪类规则，比如付款周期过长、验收标准不清、违约责任不对等、数据使用范围过宽、单方解除条件不明确。每条风险都要带原文和判断理由。
这和 决策日志 的思路一样：团队需要知道 Agent 为什么这样判断，而不是只看一个风险等级。
修改建议要分清强弱
合同修改建议最好分成必须修改、建议修改、需要业务确认三类。比如涉及付款、责任上限和数据合规的条款，可能必须让法务处理；涉及交付日期和联系人信息的内容，可以交给业务确认。
这一步可以用 任务路由 的方式，把不同风险分给法务、采购、销售或项目负责人。不要把所有问题都堆给一个人。
输出要方便复核和回写
合格的合同初审结果，应该能直接进入复核表：条款位置、原文、风险类型、建议动作、负责人、处理状态和最终结论。处理完成后，再把法务意见回写到样本库里，后续让 Agent 学会哪些提示有价值，哪些容易误报。
涉及重大合同、特殊行业和跨境条款时，Agent 只能做辅助。它可以减少遗漏和整理成本，但不能替代专业法律审查。
总结
用 AI Agent 做合同条款初审，关键是把原文、规则、风险和下一步动作连起来。不要只生成一段看似专业的总结，而要让每条提示都能被复核、被分派、被回写。这样合同审阅才会真正省时间。
