Harvey 宣布推出其首个后训练开放权重模型 Tenet，该模型基于 Kimi K3 基础版本，通过异步强化学习在真实的长周期法律环境中进行训练。与单纯向模型灌入更多法律文本不同，Harvey 将尽职调查、审查表格、律所知识等拆分为独立能力，主系统可按需把它们作为工具或子代理调用。这种“学习工作流与工具使用”的路线，更接近专业服务场景中的真实协作方式，也有望在长周期任务中提升稳定性和成本效率。不过，目前所有结果均由 Harvey 自行发布，且高度依赖特定任务设定，后续仍需第三方基准和实际部署检验。整体来看，该案例反映出法律AI正从通用问答向工作流驱动的智能体系统演进。