OpenAI于9月23日发布案例称，Harvey已在法律工作流中使用GPT-6 Astra。该案例所述用途包括对法庭信息、律所文件和案例法研究等材料进行分析、综合，并辅助起草文书。
页面介绍，相关材料可进入同一工作流，模型据此生成结构化输出。OpenAI的案例还描述了可加入律师偏好设置的方式，例如编号列表、优先资料来源或议题标记要求。
这些偏好会与原始材料及草稿共同进入工作流，以协助文档生成。页面披露的是案例中的产品使用方式，未提供统一的质量测试方法或客户层面的量化结果。
法律工作流对上下文治理的需求
法律任务往往需要同时处理多类材料、格式要求和个人写作偏好。模型接入此类流程后，应用软件的价值不只在于生成文本，也在于如何组织材料、设置权限、保留版本并安排人工复核。若上下文管理和审核机制能够与既有流程衔接，模型可成为起草环节的辅助工具；但材料保密、内容准确性和专业责任仍会限制自动化边界。因此，这一部署更适合被理解为工作流增强，而非对专业判断的替代。
| 涉及行业 | 行业影响分析 | 简要理由 |
|---|---|---|
| 应用软件 | 利好 | 专业工作流采用模型能力，增加了长上下文和结构化生成的应用需求；法律软件可围绕材料编排、偏好设置和人工复核形成工作流能力。 |
| IT咨询与其他服务 | 中性 | 权限配置、资料治理和上线复核可能带来服务需求，但案例未披露规模。 |
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