Casetext 创始人 Jake Heller 深度分享：如何在 GPT-4 发布前秘密构建法律 AI Agent，两个月内以 6.5 亿美元被 Thomson Reuters 收购，以及从 70% 到 100% 准确率的工程方法论
「所有成功的 SaaS 公司本质上都是 SQL 封装器。现在，垂直 AI Agent 就是下一代 SaaS ------ 从 70% 的 Demo 效果到 100% 的生产可靠性之间，蕴藏着真正的十亿美元机会。」
Casetext 前十年从 0 做到 1 亿美元估值，但 GPT-4 发布后两个月内估值跃升至 6.5 亿美元的流动性退出。十年的领域专业知识、客户关系和数据积累，在 LLM 浪潮到来时转化为巨大的先发优势。创始人在「想法迷宫」中的每一次碰壁都不是浪费。
Jake 在看到 GPT-4 后 48 小时内决定让全公司 120 人停下手中所有项目，100% 投入构建 AI 法律助手 Co-Counsel。他亲自编写了第一个原型，用行动而非说服来带动团队。关键决策：先让客户在 NDA 下使用产品，用他们脸上的震撼表情来消除内部怀疑。
ChatGPT 演示效果可以做到 70% 的准确率，但用户只愿为此支付 20 美元/月。而达到 100% 准确率的产品，用户愿意支付 500-1000 美元/月。关键方法：将复杂任务拆解为十几个步骤，每个步骤编写数百到数千个测试用例，像软件工程中的 TDD 一样驱动 Prompt 优化。
真正的垂直 AI Agent 包含：专有数据集、行业特定的系统集成（如法律文档管理系统）、复杂的预处理流程（OCR、文档格式处理）、精心设计的多步骤 Prompt 链，以及数千个领域专家编写的测试用例。这些层层叠加的工程复杂度构成了真正的壁垒。