論文の概要: An LLM-Based Agent for Legal Compliance Assessment: Architecture, Memory, and Evaluation in a Canadian and Quebec Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.27347v1
- Date: Mon, 19 Oct 2026 22:24:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.533085
- Title: An LLM-Based Agent for Legal Compliance Assessment: Architecture, Memory, and Evaluation in a Canadian and Quebec Context
- Title（参考訳）: LLMに基づく法律コンプライアンス評価エージェント:カナダとケベックの文脈におけるアーキテクチャ、記憶、評価
- Abstract要約: 本稿では,デジタル主権,炭素の影響,コンプライアンス,倫理という4つの軸に沿ったテキストを評価するフレームワークであるComplianceAgentを提案する。
エージェントは、固定されたルーリックのテキストをスコアし、基準法定コーパスで判断を下し、スコアが臨界しきい値以下になると、自己修復による修正連鎖を実行する。
カナダとケベックの文脈でエージェントを評価し、連邦および地方文書、国際条約、およびトロイス・リビレス市の自治体文書をまとめる13の法的手段のコーパスで評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Checking whether a text complies with a body of law is slow when done by hand and fragile when done with keyword rules. This paper presents ComplianceAgent, the legal compliance sub-agent of COMPASS, a multi-agent framework that evaluates texts along four axes: digital sovereignty, carbon impact, compliance, and ethics. The agent relies on a large language model that scores a text on a fixed rubric, grounds its judgment in a reference legal corpus, and, when the score falls at or below a critical threshold, runs a corrective chain made of self-healing rewrites, a compliance label, an explainability report, and escalation to a human reviewer. We describe what the language model does at each step, how the memory of the agent is organized, and how the same implementation can be pointed at different reference corpora. We evaluate the agent in a Canadian and Quebec context, on a corpus of thirteen legal instruments that brings together federal and provincial texts, international treaties, and municipal documents of the City of Trois-Rivières. The evaluation relies on a hand-annotated gold standard of fifteen texts and combines classification metrics, a repeated-query stability test, retrieval precision, and a composite score. On this gold standard the agent separates every conforming text from every non-conforming one, its scores remain stable under repeated queries, and the index returns relevant passages.
- Abstract（参考訳）: テキストが法体に準拠するかどうかを確認することは、手作業では遅く、キーワードルールでは脆弱である。
本稿では、デジタル主権、炭素影響、コンプライアンス、倫理という4つの軸に沿ったテキストを評価するマルチエージェントフレームワークであるCompASSの法的コンプライアンスサブエージェントであるComplianceAgentについて述べる。
エージェントは、固定されたルーリック上のテキストをスコアし、基準法定コーパスで判断を下し、スコアが臨界しきい値以下になると、自己修復リライト、コンプライアンスラベル、説明可能性レポート、人間レビュアーへのエスカレーションからなる補正チェーンを実行する。
それぞれのステップで言語モデルが何をするか、エージェントのメモリがどのように構成され、同じ実装が異なる参照コーパスにどのように向けられるかを説明します。
カナダとケベックの文脈でエージェントを評価し、連邦および地方文書、国際条約、およびトロイス・リビエール市の自治体文書をまとめる13の法的手段のコーパスで評価する。
この評価は15テキストの手書きゴールド標準に依存しており、分類基準、繰り返しクエリ安定性試験、検索精度、複合スコアを組み合わせている。
このゴールド標準では、エージェントはすべてのコンフォーミングテキストを非コンフォーミングテキストから切り離し、そのスコアは繰り返しクエリの下で安定であり、インデックスは関連するパスを返す。
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