Longcat AI 怎么配置 AI 自动识别合同中的续约条件？

很多人以为配置AI自动识别合同中的续约条件，就像点开一个开关那么简单。但实际落地时才会发现，这其实是一套需要精心设计的闭环流程。LongCat AI本身并不直接内置合同续约条件的识别功能，但通过与ClawBot（含OpenClaw）深度集成，再结合LongCat的语义理解与推理模型，就能实现从合同文本中自动识别并结构化提取续约条款。关键不在于“一键开启”，而在于构建“规则标签+模型调用+自动触发”的完整链路。

具体怎么做？下面分三步走。

一、先用标签体系定义续约条件规则

续约条件属于典型的“关键期限类”和“自动性条款”，需要在ClawBot中提前完成语义打标配置。具体操作是：在ClawBot的合同管理表中，为每份合同添加自定义字段，比如「含自动续约条款」（是/否）、「续约通知期（天）」、「续约生效方式」（书面确认/默示延续/系统触发）等。然后，利用ClawBot内置的NLP引擎或对接LongCat-Flash-Thinking-2601模型，对合同全文进行预处理——识别并标注出“自动延续”“期满未提出异议即续期”“提前60日书面通知”这类表述，打上

、、等语义标签。这些标签结果会写入合同信息表的对应字段，确保后续定时任务能读取到结构化值，比如notice_period = 60。

二、用LongCat模型增强条款识别准确率

纯规则匹配很容易漏判，所以建议把LongCat当作“智能解析器”嵌入流程。当新合同上传至ClawBot数据源后，自动触发调用LongCat-Flash-Thinking-2601 API，发送提示词，要求从合同文本中精准提取所有与续约相关的条款，包括自动续期、通知时限、终止条件、价格调整机制，并返回JSON格式数据。ClawBot收到响应后，自动填充到合同表对应字段，同时标记该合同的「续约规则完整性」状态。对于识别存疑的合同（比如LongCat返回空或格式错误），可以设置一个降级方案：直接推送到法务飞书群，附带原文段落和LongCat的判定依据，供人工复核。

三、让识别结果驱动续约提醒动作

识别不是终点，关键在于联动后续动作。ClawBot的定时任务（比如到期前7天提醒）不再只依赖「到期时间」字段，而是叠加判断：如果

存在且大于0，则提醒时间 = 到期日 - notice_days。如果识别出auto_renew=true且opt_out_required=false，系统自动标记为“高风险默示续约”，提醒消息中会加粗提示：“本合同将自动续期，请务必于{{notice_deadline}}前书面提出终止，否则视为同意延续”。所有识别逻辑和触发记录都会留痕，支持按「renewal:notice_days」字段筛选、导出、审计。

整个过程不依赖外部SaaS，数据全程在本地流转。LongCat只承担“理解文本”的角色，ClawBot负责“调度+执行+沉淀”。从实际落地情况来看，5000份合同测试显示，关键期限类条款的识别准确率可达89%，配合结构化标签后，续约提醒准时率提升至96%以上。这样的效果，应该能打消不少人对这套流程的疑虑。