席卷全球的AI大潮，带来了许多前所未有的商机。

在众多的AI初创企业中，LegalLink律连客选择了将AI技术应用在法律领域，以此帮助更多的人们。

一次“找不到依据”的求援，成了LegalLink创业的起点

作为一家从澳大利亚起步的AI法律服务平台， 在LegalLink律连客，用户可以先用熟悉的语言讲述自己的经历，查找相似判例和相关法条，再把准备向律师请教的问题列出来。

LegalLink律连客给出的解决方案是——“让过往的真实判例，为今天的求助者伸出援手”。截至2026年10月，该平台已分析超过30万份真实法律案例，整理2300多家律所档案与600多位法官档案。

LegalLink律连客创业故事的起点，是企业创始人张贇（Dylan Zhang）早年在澳大利亚的一段亲身经历。当时张贇想要找一位合适的律师，但却发现这件事远比自己想象中的困难，他在网上能查到律所的业务介绍，也能在论坛里看到其他人的推荐，但仅凭这些信息，很难判断哪位律师适合处理自己的问题。

“张贇回忆，当时有几位律师可以联系，让他拿不准的是该先找谁。律师简介通常会列出执业领域，但对第一次找律师的人来说，很难据此判断哪位律师的经验和自己的情况更接近。对于不熟悉澳洲法律体系的华人来说，语言和文化差异也让这一步更难。

张贇认为，对于在澳华人而言，找到一位能够用中文交流的律师固然重要，但真正有价值的，是律师能否理解当事人的文化背景、家庭关系和生活经验，并将这些信息准确地转化为澳大利亚法律体系能够理解的事实和诉求。并且协助当事人理解澳大利亚法律体系，更有效地进行诉讼，争取最大的权益。

他举了一个家庭财产纠纷的例子：一对华人夫妻在澳大利亚购买房产时，女方父母从中国汇来50万澳元帮助支付首付。几年后夫妻关系破裂，开始进行离婚财产分割。女方认为这笔钱是父母借给夫妻的，应该作为债务处理；男方却认为这是女方父母对女儿的赠与，不应该从家庭财产中扣除。

问题在于，当初这笔钱可能没有正式的借款合同，只有家庭成员之间的微信聊天记录、银行转账记录，以及一些口头约定。

对于不熟悉中国家庭关系和资金往来习惯的律师而言，可能需要花费更多时间才能理解这笔钱背后的真实情况。而一位既熟悉澳大利亚家庭法，又了解华人家庭文化和沟通习惯的律师，则可能更容易通过有针对性的提问，帮助当事人找到关键事实和证据，例如当时是否有还款约定、父母如何理解这笔资金，以及家庭成员之间如何沟通。

这些文化背景本身并不能决定法院如何认定这笔钱的性质，但却可能成为律师调查事实、整理证据和制定法律策略的重要起点。

另一方面，成本也是一个非常现实的问题。澳大利亚律师按小时计费，每小时收费可达数百澳元。 我们普通人想在首次咨询短短的半个小时中弄懂复杂的法律问题并不容易，更遑论做出下一步的决定 。

当时张贇遇到的问题，最终靠一位朋友的夫人、恰好也是律师才得以圆满解决。然而这次经历却带给了张贇更加深入的思考：“虽然这一次我很幸运，但并不是所有人都能这么幸运。”他由此开始想：能不能在正式找律师之前，先用一个产品帮用户把问题理清楚？

这也是张贇和联合创始人陈叶飞（Chaffee Chen），王政（Derek Wang）决定一起创业的起点。陈叶飞是上海交通大学博士，曾在美团和WeWork工作，专注AI算法、信息检索与排序；张贇则拥有工商管理硕士(MBA)学位，先后在腾讯、美团、UCloud与WeWork从事产品、数据及管理工作。王政拥有法律行业及法律工具研发经验。随后资深软件开发合伙人唐翼龙（Dendi Tang）加入，四个人的能力分别落在产品、算法、法律与工程上，各司其职形成互补。

【LegalLink律连客创始人张贇】

不做“AI律师”：边界写进产品设计的第一行

因为自己曾经淋过雨，所以想给每个人都撑起一把法律的伞。这便是LegalLink律连客诞生的由来。然而对于公司的业务方向来说，到底是应该帮助律师？还是用AI取代律师？

对于这个问题，团队很快做出了选择——坚决否掉后一个方向。

“一个国家、一个地区的法律服务，是一整套和社会机制绑定的流程。”陈叶飞表示，AI擅长处理信息、辅助检索和整理事实，但是具体案件的法律判断依赖完整案情、适用法律、专业经验以及律师的职业责任。“法律服务不仅仅是给出一个答案，还涉及谁来作出专业判断、谁来承担相应责任。律师在提供法律服务时，需要遵守严格的职业规范，凭借专业知识、执业经验和对法律的深刻理解，全面分析当事人的具体情况。在诉讼过程中，还需要根据案件进展、各方的主张与证据，以及对方的应对方式，及时调整和实施诉讼策略，并对自己的专业判断和执业行为承担相应责任。AI虽然能够高效处理信息、辅助法律检索和提供分析建议，但目前仍难以像专业律师一样，通过深入交流准确把握当事人未充分表达的真实诉求，也难以根据诉讼过程中不断变化的情况，独立、灵活地作出专业判断并动态调整策略。因此，AI可以成为提升法律服务效率的重要工具，但不能简单地取代律师的专业判断、执业经验和责任担当。”

也正因为如此，LegalLink团队给自己的定位是辅助信息理解、咨询准备与律所连接，而不是做“AI律师”。在他们看来，AI与律师不是替代关系，而是分工协作：AI让信息准备更充分，律师把精力放在真正需要专业判断的环节。

这一定位也决定了LegalLink与同类产品的差异。张贇观察到，一些法律科技产品本身由律师团队发起，入口设计成“点一个按钮就约律师”，展示的仍是律所的自述型介绍；而LegalLink的路径则是先帮用户把问题拆开、理清，再决定要不要找律师、该找什么样的律师。

“律师在评估案件结果时通常非常谨慎，因为每个案件都有其特殊性，很难在没有充分了解事实和证据的情况下，对结果作出明确预测，并且受到对方抗辩以及司法裁量等多种因素影响。”张贇表示，作为第三方平台，LegalLink尝试用判例数据补上这一块：告诉用户哪些因素可能影响案件结果，而用户自己的情况可能符合哪些要素 。“我们不是为用户作出法律判断，而是通过已经发生的真实案例，帮助用户了解法律实践中的裁判规律，为他们决定是否寻求法律帮助、如何选择律师以及下一步采取什么行动，提供更有依据的参考。”

LegalLink团队也不打算切入合同审查、企业法务提效——在它们看来，这些业务与通用大模型的能力高度重叠，“我们不想走大厂将来一定会走的路”。

【LegalLink律连客联合创始人陈叶飞】

判例不是数据库：30万份判决如何变成可用的帮助

30万份判例、2300多家律所、600多位法官——这些数字如果只停留在数据库层面，对普通用户不必读完几十万份文书。他们更想知道的是，自己的遭遇涉及哪些法律问题，有没有可供对照的案例，以及见律师前要准备什么 。

让数据帮助用户的第一步，是把判决书结构化。然而对于LegalLink来说，这是一件非常典型的“脏活”“累活”：澳大利亚各州的判决文书体例并不统一，而且还会不时变化，LegalLink团队先要把不同格式统一，再往深处提炼——这个属于哪个主题、这个主题里有哪些因素影响了法官的决策，都需要仔细考虑。

以离婚财产分割为例：法律并不允许法官先定一个“50%”，再按因素加减百分点，但实际裁判中，影响结果的因素客观存在。“LegalLink希望做的，就是把这些分散在历年判例中的信息提取出来，整理成结构化的参考资料，再通过AI与用户进行对话，帮助用户理解自己的情况可能涉及哪些法律因素，以及这些因素在过往裁判中是如何被考虑的。过去，要获得这样的认识，往往需要依靠律师长期的执业经验和对大量判例的积累。LegalLink希望借助AI和判例数据分析，让这些原本分散在专业经验中的信息，更容易被普通用户理解和使用”。

让数据帮助用户的第二步，是让AI用“律师的方式”发问。LegalLink团队把律师通常在咨询中要问的话术整理进自己的流程：用户说“我要离婚”，通用大模型可能直接给出一串步骤，而LegalLink会继续追问——你在哪个州、什么时候、是否已经离居、双方是否还住在同一个房产里面。一层一层拆解，直到问题足够清晰，才会生成可供律所阅读的资料。

LegalLink的整个流程，主要围绕三块内容展开：真实案例与法条、案情与风险、材料与问题清单。用户先用自己熟悉的语言讲述发生了什么，AI再引导补充时间线与已有材料，最终形成一份可由用户复核的结构化摘要。已经明确要找律师的用户，也可以跳过分析，直接检索并联系律所。

一封“函”的距离：如何降低沟通成本

接触过法律业务的读者，相信都对高昂的沟通成本有过切身体会。那么究竟如何才能降低沟通成本？张贇举了一个咨询场景的范例：之前有一位在澳华人拿到了法院的一份法庭命令 ，但是对方并未按判决要求履行相应的披露义务。半年过去之后，他想知道的是：这个时间点还能不能起诉？如果可以的话，又该怎么做？

“用户提出的问题，往往只是他对当前困境的理解。实际上用户仍然不了解自己真正需要解决的法律问题是什么。”张贇解释道，“如果用户直接带着这两个问题去问律师，律师需要至少30分钟了解相关的细节才能为用户解释清楚法庭命令强制执行的先决条件，以及下一步的最优策略。”

但是在LegalLink平台上，经过检索与整理，用户可以得到相当具体的参考信息：这一阶段更多是程序性事项，判例显示在12个月内可以直接申请 ；同时要留好证据——证明自己在这半年里确实向对方提出过相关要求。拆解到最后，他要请律师做的事，可能只是“写一封函”就行。“原本这对用户来说是一个很重的决定——要不要请律师；然而拆解完之后，变成了‘只要找律师写封邮件’。”整个链路缩短了，用户的财务压力和对事情的理解也随之改变。

律所端同样面临着现实的工作压力。澳大利亚有不少单独执业律师，或者由一两位律师组成的小型律所，律师往往需要同时承担案件处理、客户沟通和律所日常运营等工作，能够投入新案件的时间和精力都比较有限。因此，在接受委托之前，他们需要尽可能全面地了解客户的实际情况，判断案件是否属于自己的专业领域、现有资源能否满足案件需求，以及客户对法律服务的预期是否合理。

LegalLink平台对用户事实、诉求和相关材料进行初步梳理与结构化整理，可以帮助律师更快了解案件背景，减少前期反复收集基本信息和沟通的时间，从而将更多精力放在真正需要专业判断的法律问题上。这不仅有助于律师更有效地安排工作，也能让客户在正式委托之前，对可能需要的法律服务形成更清晰的认识。”

不过，张贇也强调，LegalLink律连客始终坚持一条重要原则：不能让商业利益影响律师推荐的客观性。

在产品开发过程中，团队曾面临是否引入付费排名机制的商业化选择，但最终明确拒绝了这一模式。他们希望律师推荐能够基于用户的具体案情、相关判例、专业领域及服务适配程度，而不是谁付了钱，谁就能排在前面。

“如果一个人正处在人生最低谷，需要我们帮他找到合适的律师，这个钱不该这么赚。”

在张贇看来，这不仅是商业模式的选择，更是LegalLink律连客希望长期坚守的价值观。一家公司的愿景，最终决定了它会成为什么样的公司。

AI幻觉、外部支持与下一个五年

随着AI应用的普及，AI幻觉也给很多用户带来了极大的困扰。这个问题如果出现在法律领域，更是有可能带来非常严重的后果。对此LegalLink团队给出的解决方案，是尽量把答案建立在真实、可核查的资料上，而不是完全依赖AI大模型生成。

具体到详细的技术路径，张贇透露LegalLink构建的是一套工作流：先提出研究问题，再做资料检索；检索之后做信源核查，然后进入复查的循环。为了解决“上下文一长就容易出错”的问题，平台把关键依据沉淀为本地工作文档，每一句话都能回溯到它的来源——是法条、是判例，还是某位法官、律师的表述。团队还向律师开放私有判例库的接口服务，供其核实信源，减少AI幻觉。

在LegalLink团队看来，模型能力并不是唯一的变量。“同样一句话问不同的人，用AI的方式完全不同。”张贇表示，很多人只用聊天模式让AI润色文档，而LegalLink更习惯在开始前就把背景、目的、材料之间的对应关系沉淀下来，“真正决定结果的，还是用AI的那个人。”

在公司创业初期，LegalLink团队一度相信“只要把产品做好，自然有人发现”，但是时代和环境都在变，“酒香也怕巷子深”，如果公司不主动走出去，可能根本就没有机会让用户知道。截至目前为止，LegalLink已经加入了NVIDIA Inception、Microsoft for Startups Founders Hub与悉尼科技大学的UTS Startups创业支持计划。这些资源不仅为LegalLink团队带来了办公场地、服务器算力额度，同时也带来了信任背书——在用户判断一个陌生平台是否可信时，这些来自大平台、大品牌的认证，能够让用户在页面上“多停留几秒”。

谈到对未来五年的计划与展望，张贇和陈叶飞两位创始人给出了三个期待：一是降低普通人获取法律帮助的门槛，让人不必先懂法律术语就能拿到专业信息；二是改善用户与律所之间的沟通效率，让双方把时间花在真正重要的专业判断上；三是让公开判例这类真实法律数据，能够发挥更大的社会价值。

在技术层面，团队已进行本地化部署开发. 考虑到海外市场隐私保护,团队正在测试基于NVIDIA NIM技术实现检索功能, 并探索深度嵌入律所工作流的方案.这些技术方向仍有待验证。

在市场层面，LegalLink平台计划以澳大利亚为基础，逐步探索新西兰、新加坡，以及英国英格兰和威尔士等具有普通法传统的市场，并根据不同法域的法律规则与服务体系做好本地化。

“让过往的真实判例，为今天的求助者伸出援手。”两位创始人反复提到的这句话，既来自催生LegalLink创业的那次求援，也是LegalLink未来想要长期坚持的方向。