Agent 업데이트 

evidence_indexed.json 
--> 날짜, 등기소 등 정보 보관

evidence_all.json + BO.json + Fact_Ledger.json --> 기산점, 날짜, 이자율 등등 숫자 정보 다 뽑아내기




장기 업데이트:
- 해당 사건 종류 우선 구분
- 해당 사건 종류별 청구취지 작성을 위한 조건 문서 연결 (DB)
- 청구권 식별, 청구취지, 청구원인 작성: 조건 정보들을 기계적으로 추출하여 reference로 만드는 과정을 전제로 함


증거문서 
- 문서 종류: 공문서, 사문서, 전자적 기록, 이메일 등
- 문서의 기록 추출
  - 숫자: 가치 혹은 가액, 계약금액, 이자율
  - 등기부등본 정보: 
  - 채권정보: 


취지기재례 내용들을 모두 스캔하여 확보 -> 청구취지 작성용 DB 구축


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|  Stage 2 업데이트: 작업 전략 (map reduce 사용)  |
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1. 예상 청구권들을 대략적으로 식별하고 그것들의 사건 종류를 엄격하게 식별: stage2_2_claims_taxonomy.json
2. 예상 청구권들의 청구취지 작성 참고자료 원천을 사건종류에 따라 연결하고 반드시 사용하도록 강제 (map reduce)
3. 청구취지 작성: stage2_1_claims_evaluated.json
4. 청구방식 결정: stage2_3_consolidated_strategy.json
5. 청구개요서 작성: 청구개요서.md

## 전략 
1. 대략의 청구권 식별 및 사건종류 결정: stage2_2_claims_taxonomy.json 생성
2. 청구권별로 분해하여 DAG로 사건종류별 청구취지방법.md 연결하여 청구권/청구취지/청구원인 작성
3. map reduce 방식으로 조합하여 청구취지 등 작성: stage2_1_claims_evaluated.json 생성
4. 1번에 이어 곧바로 병렬로 청구방식 결정: stage2_3_consolidated_strategy.json 생성
5. json 파일들 조합하여 청구개요서 작성: 청구개요서.md


## 현재 사건에 대한 전략
- 예상청구권들에 대한 청구취지 기재 참고 DB를 최대한 간략하게 작업해 둘 것
  - 보증채무금 청구
  - 대여금 청구
  - 구상금 청구
  - 사해행위취소 청구
- 청구취지 작성 전략서 필수 포함 항목
  - 날짜
  - 금액
  - 이자
  - 동산/부동산 처리
  - 원물반환/가액배상 원칙

자료추출 원천:
  - BO.json
  - Fact_Ledger.json
  - evidence_indexed.json

교차검증 원천:
  - client_meeting.md
  - evidence_all.json. 

원천정보: client_meeting.md / evidence_all.json
  - 날짜
  - 금액
  - 이자
  - 문서 종류
  - 문서 내용에서 드러나는 특징: 금액, 등기소, 관공서, 등기번호 등

위 항목들을 BO.json/Fact_Ledger.json/evidence_indexed.json에 미리 반영
- 정보 항목들을 정의해 둘 것
- 정보 항목들을 추출하는 구조화된 방법(python code + LLM)을 정의할 것