[논문리뷰] Does It Tie Out? Towards Autonomous Legal Agents in Venture Capital

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저자: Pierre Colombo, Malik Boudiaf, Allyn Sweet, Michael Desa, Hongxi Wang, Kevin Candra, Syméon del Marmol

핵심 연구 목표

본 연구는 벤처 캐피탈 자본금 내역 검증("cap table tie-out")이라는 복잡한 법률 워크플로우를 자동화하는 것을 목표로 합니다. 기존 LLM 기반 agentic 시스템 이 멀티-문서 추론, 엄격한 증거 추적성, 그리고 확정적인 출력에서 실패하는 한계를 지적하며, 이를 극복하기 위한 새로운 아키텍처를 제안합니다.

핵심 방법론

제안된 Equall Paradigm 은 "eager construction" 방식을 통해 계층적이고 구조화된 세계 모델(world model) 을 구축합니다. 이 모델은 원시 데이터룸 문서에서 Foundational Extraction 으로 저수준 노드를 식별하고, Inductive Event Modeling 을 통해 이벤트 그래프(Event Graph) 로 변환합니다. 최종적으로 Targeted Neuro-Symbolic Verification 을 통해 이 구조화된 그래프에 대한 확정적인 쿼리를 실행하여 검증을 수행합니다.

주요 결과

Equall (Ours) 은 평균 F1 스코어 85% 를 달성하여, Agentic + Structured Repr.(42%) 및 Agentic Baseline(29%) 을 크게 능가했습니다. 특히 Missing Documentation 및 Missing from Cap Table 과 같은 "글로벌 추론"이 필요한 문제에서 강력한 성능을 보였으며, 단일 검증당 22배 의 속도 우위를 제공하여 효율성을 입증했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 법률 AI와 같이 높은 이해관계와 복잡한 도메인에서 명시적인 세계 모델(world model) 구축 의 중요성을 강조합니다. 기존 RAG 기반 agentic 시스템 의 한계를 넘어서는 Event Graph 아키텍처 는 특정 작업에 국한되지 않고 다양한 법률 지능 애플리케이션에 활용될 수 있는 견고한 기반을 제공하여, 슈퍼휴먼 수준의 신뢰성 을 갖춘 자율 시스템 개발 가능성을 제시합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.