Wegweiser durch die Schweizer Rechtsprechung

Ein LLM (Sprachmodell) sagt den nächsten Text voraus. Was es «weiss», sitzt in den Trainingsgewichten: Muster, Formulierungen, oft auch falsche, aber plausibel klingende Fundstellen. Es hat von sich aus keine aktuelle Akte, kein Gesetzesblatt und keinen Prüfschritt.

Ein allgemeiner Chat-Bot ist in der Regel genau das: LLM plus Dialogfenster, allenfalls plus offene Internetsuche. Juristische Fragen werden primär aus dem Trainingswissen beantwortet. Die Herkunft einzelner Aussagen bleibt oft unscharf: Trainingsdaten, Webtreffer und Modellinferenz vermischen sich. Zitate sind nicht durchgängig an Originalquellen gebunden und müssen vom Nutzenden selbst nachgeprüft werden.

Ein Agent ist ein LLM, das in einer Schleife arbeitet: Ziel verstehen, Werkzeug wählen, Ergebnis lesen, weiterrecherchieren oder abbrechen, erst dann schreiben. Entscheidend sind die Werkzeuge und die Kontrolle, nicht die elegantere Formulierung. Ohne Werkzeuge ist «Agent» nur ein Etikett auf demselben Chat-Bot.

Der OpenCaseLaw KI-Agent recherchiert nicht im allgemeinen Modellwissen, sondern mit spezialisierten MCP-Werkzeugen im kuratierten OpenCaseLaw-Korpus: unter anderem get_doctrine, get_law und search_legislation für Lehre, Gesetzeswortlaut und Gesetzgebung, ergänzt um Werkzeuge zu Entscheiden, Zitationsgraph und Materialien. Die so gewonnenen Fundstellen werden anschliessend mit attest_response geprüft. Erst auf dieser geprüften Grundlage entsteht das Gutachten.

Der Unterschied liegt damit nicht in der Formulierungshilfe, sondern im Rechercheweg: das LLM bzw. der Chat-Bot synthetisiert aus Erinnerung und Netz; der Agent belegt, prüft und schreibt erst danach. Der Agent ersetzt weder Rechtsberatung noch richterliches oder anwaltliches Urteil. Er hält die Arbeitsschritte nachvollziehbar und die Fundstellen zitierfähig.