Si Allinea? Verso Agenti Legali Autonomi nel Venture Capital
Does It Tie Out? Towards Autonomous Legal Agents in Venture Capital
December 21, 2025
Autori: Pierre Colombo, Malik Boudiaf, Allyn Sweet, Michael Desa, Hongxi Wang, Kevin Candra, Syméon del Marmol
cs.AI
Abstract
Prima della chiusura dei round di finanziamento venture capital, gli avvocati conducono attività di due diligence che includono la riconciliazione del quadro di capitalizzazione: verificare che ogni strumento finanziario (ad esempio azioni, opzioni, warrant) e termine di emissione (ad esempio piani di maturazione, trigger di accelerazione, restrizioni al trasferimento) sia supportato da ampi set di documentazione legale sottostante. Sebbene i LLM continuino a migliorare nei benchmark legali, flussi di lavoro giuridici specializzati, come la riconciliazione della capitalizzazione, rimangono fuori portata anche per i sistemi agentici più avanzati. Il compito richiede ragionamento su documenti multipli, tracciabilità rigorosa delle evidenze e output deterministici che gli approcci attuali non riescono a garantire in modo affidabile. Definiamo la riconciliazione della capitalizzazione come un esempio di benchmark reale per l'IA legale, analizziamo e confrontiamo le prestazioni dei sistemi agentici esistenti, e proponiamo un'architettura di modello del mondo finalizzata all'automazione della riconciliazione - e più in generale come fondamento per l'intelligenza legale applicata.
English
Before closing venture capital financing rounds, lawyers conduct diligence that includes tying out the capitalization table: verifying that every security (for example, shares, options, warrants) and issuance term (for example, vesting schedules, acceleration triggers, transfer restrictions) is supported by large sets of underlying legal documentation. While LLMs continue to improve on legal benchmarks, specialized legal workflows, such as capitalization tie-out, remain out of reach even for strong agentic systems. The task requires multi-document reasoning, strict evidence traceability, and deterministic outputs that current approaches fail to reliably deliver. We characterize capitalization tie-out as an instance of a real-world benchmark for legal AI, analyze and compare the performance of existing agentic systems, and propose a world model architecture toward tie-out automation-and more broadly as a foundation for applied legal intelligence.