SAMVAD: A Multi-Agent System for Simulating Judicial Deliberation Dynamics in India

📄 arXiv: 2509.03793v1 📥 PDF

作者: Prathamesh Devadiga, Omkaar Jayadev Shetty, Pooja Agarwal

分类: cs.MA, cs.AI

发布日期: 2025-09-04

💡 一句话要点

SAMVAD：用于模拟印度司法审议动态的多智能体系统

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 司法审议 检索增强生成 法律人工智能 印度法律

📋 核心要点

  1. 实证研究司法小组受伦理和实践限制，难以评估司法系统的效率和公正性。
  2. SAMVAD利用多智能体系统模拟印度司法审议过程，核心是检索增强生成（RAG）技术。
  3. 该系统提供了一个可配置的平台，用于探索法律推理和群体决策，并针对印度法律背景定制。

📝 摘要（中文）

理解司法审议的复杂性对于评估司法系统的效率和公正性至关重要。然而，对司法小组的实证研究受到重大伦理和实践障碍的限制。本文介绍了一种创新的多智能体系统（MAS）SAMVAD，旨在模拟印度司法框架内的审议过程。我们的系统包含代表关键司法角色的智能体：法官、检察官、辩护律师和多名裁判员（模拟法官席），所有这些都由大型语言模型（LLM）驱动。这项工作的主要贡献是将检索增强生成（RAG）集成到特定领域的印度法律文件知识库中，包括《印度刑法》和《印度宪法》。这种RAG功能使法官和律师智能体能够生成具有法律依据的指令和论点，并附带来源引用，从而提高模拟的保真度和透明度。裁判员智能体参与迭代审议，处理案件事实、法律指示和论点，以达成基于共识的裁决。我们详细介绍了系统架构、智能体通信协议、RAG流程、模拟工作流程以及旨在评估性能、审议质量和结果一致性的综合评估计划。这项工作提供了一个可配置且可解释的MAS平台，用于探索司法模拟中的法律推理和群体决策动态，专门针对印度法律背景量身定制，并通过RAG进行可验证的法律基础增强。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决司法审议过程难以实证研究的问题，现有方法缺乏对印度法律体系的针对性模拟，并且难以保证模拟结果的法律依据。现有方法的痛点在于无法在伦理和实践限制下，有效模拟司法审议的复杂性和动态性。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多智能体系统，模拟法官、律师和裁判员等关键角色，并利用检索增强生成（RAG）技术，使智能体能够基于印度法律知识库生成具有法律依据的论证和裁决。通过模拟智能体之间的交互和审议过程，研究人员可以探索法律推理和群体决策的动态性。

技术框架：SAMVAD系统的整体架构包括以下主要模块：1) 智能体模块：包含法官、检察官、辩护律师和裁判员等智能体，每个智能体都由大型语言模型驱动。2) 知识库模块：包含印度法律文件，如《印度刑法》和《印度宪法》。3) RAG模块：用于从知识库中检索相关法律信息，并将其用于生成智能体的论证和裁决。4) 审议模块：模拟智能体之间的交互和审议过程，最终达成基于共识的裁决。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将RAG技术集成到多智能体系统中，从而使智能体能够生成具有法律依据的论证和裁决。这与现有方法不同，现有方法通常依赖于人工编写的规则或简单的统计模型，缺乏对法律知识的深入理解。

关键设计：RAG模块的关键设计包括：1) 使用向量数据库存储法律文件，并使用语义搜索技术检索相关信息。2) 使用大型语言模型生成智能体的论证和裁决，并根据检索到的法律信息进行调整。3) 设计智能体之间的通信协议，确保审议过程的顺利进行。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文重点在于系统设计和架构，实验结果部分相对简略。摘要中提到有“综合评估计划”，但具体性能数据、对比基线和提升幅度等信息未在摘要中明确给出。因此，实验亮点部分无法详细描述，具体实验结果未知。

🎯 应用场景

SAMVAD可应用于法律教育、政策制定和司法改革等领域。它可以帮助法律学生更好地理解司法审议过程，为政策制定者提供决策支持，并促进司法系统的公平性和效率。此外，该系统还可以用于研究群体决策和法律推理的动态性，为人工智能在法律领域的应用提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Understanding the complexities of judicial deliberation is crucial for assessing the efficacy and fairness of a justice system. However, empirical studies of judicial panels are constrained by significant ethical and practical barriers. This paper introduces SAMVAD, an innovative Multi-Agent System (MAS) designed to simulate the deliberation process within the framework of the Indian justice system. Our system comprises agents representing key judicial roles: a Judge, a Prosecution Counsel, a Defense Counsel, and multiple Adjudicators (simulating a judicial bench), all powered by large language models (LLMs). A primary contribution of this work is the integration of Retrieval-Augmented Generation (RAG), grounded in a domain-specific knowledge base of landmark Indian legal documents, including the Indian Penal Code and the Constitution of India. This RAG functionality enables the Judge and Counsel agents to generate legally sound instructions and arguments, complete with source citations, thereby enhancing both the fidelity and transparency of the simulation. The Adjudicator agents engage in iterative deliberation rounds, processing case facts, legal instructions, and arguments to reach a consensus-based verdict. We detail the system architecture, agent communication protocols, the RAG pipeline, the simulation workflow, and a comprehensive evaluation plan designed to assess performance, deliberation quality, and outcome consistency. This work provides a configurable and explainable MAS platform for exploring legal reasoning and group decision-making dynamics in judicial simulations, specifically tailored to the Indian legal context and augmented with verifiable legal grounding via RAG.