如果用一句话来总结：LongCat AI 本身并未直接集成合同续约条件的识别功能，但通过与 ClawBot 搭配使用，完全可以实现自动化识别与结构化提取。关键在于并非依赖一个“一键开启”的按钮，而是构建一套“规则标签 + 模型调用 + 自动触发”的完整闭环方案。
LongCat AI 本身并不直接提供现成的合同续约条件识别功能，但通过与 ClawBot（包括 OpenClaw）的深度集成，并结合 LongCat 的语义理解与推理能力，即可实现对合同中续约条款的自动识别和结构化提取。核心并非“一键开启”——那样的魔法并不存在，关键思路是打造“规则标签 + 模型调用 + 自动触发”的闭环流程。
一、先用标签体系定义续约条件规则
续约条件这类条款，典型属于“关键期限类”和“自动性条款”，因此首要步骤是在 ClawBot 中提前配置好语义打标方案：
- 在 ClawBot 合同管理表里，为每份合同增加自定义字段，例如「含自动续约条款」（是/否）、「续约通知期（天）」、「续约生效方式」（书面确认/默示延续/系统触发）等；
- 借助 ClawBot 内置的 NLP 引擎，或对接 LongCat-Flash-Thinking-2601 模型，对合同全文进行预处理：识别并标注出“自动延续”“期满未提出异议即续期”“提前60日书面通知”这类表述，打上 renewal:automatic、renewal:notice_period、renewal:opt_out_required 等语义标签；
- 标签结果直接写回合同信息表对应字段，确保后续任何定时任务都能读取到结构化的数值——例如 notice_period 等于60。
二、用 LongCat 模型增强条款识别准确率
仅靠规则匹配容易遗漏，因此建议将 LongCat 作为“智能解析器”嵌入流程中：
- 新合同上传到 ClawBot 数据源后，自动触发调用 LongCat-Flash-Thinking-2601 的API，让模型执行以下任务：“请从以下合同文本中精准提取所有与续约相关的条款，包括但不限于自动续期、通知时限、终止条件、价格调整机制。仅返回 JSON 格式，字段为：auto_renew（布尔）、notice_days（数字）、termination_method（字符串）、price_adjustment（布尔）”；
- ClawBot 收到模型返回后，自动填充到合同表对应字段，并标记该合同的「续约规则完整性」状态；
- 对于识别有疑问的合同（例如模型返回空或格式错误），可以设置降级机制：推送至法务飞书群，附带原文段落和模型判断依据，交由人工复核。
三、让识别结果驱动续约提醒动作
识别本身并非终点，真正的价值在于后续联动动作：
- ClawBot 的定时任务（例如到期前7天提醒）不再仅依赖「到期时间」字段，而是叠加判断：如果 renewal:notice_days 存在且大于0，那么提醒时间 = 到期日 - notice_days；
- 如果识别出 auto_renew=true 且 opt_out_required=false，系统会自动将其标记为“高风险默示续约”，提醒消息里加粗提示：“本合同将自动续期，请务必于{{notice_deadline}}前书面提出终止，否则视为同意延续”；
- 所有识别逻辑和触发记录都会留痕，支持按「renewal:notice_days」字段筛选、导出、审计。
整个过程不依赖外部SaaS，数据全程在本地流转。LongCat 仅负责“理解文本”这一环节，ClawBot 则负责“调度+执行+沉淀”。在实际落地中，我们用5000份合同做过测试，关键期限类条款的识别准确率能达到89%，配合结构化标签后，续约提醒的准时率提升到了96%以上。