Due Diligence Agents CLI
CLI на Python: 13 ИИ-агентов читают дата-рум сделки M&A по девяти областям и дают отчет с проверкой цитат по источнику
- 136 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Читает документы дата-рума и отправляет их фрагменты в API выбранной модели, а документы вашей сделки обычно конфиденциальны
- Расходует платные токены API и пишет отчеты и промежуточные файлы в каталог `_dd/`
Установка
Ручная установка
pip install 'dd-agents[pdf]'Нужны Python 3.12 и ключ API в `ANTHROPIC_API_KEY`. Дальше `dd-agents auto-config`, `dd-agents doctor` и `dd-agents run deal-config.json`.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Читает документы дата-рума и отправляет их фрагменты в API выбранной модели, а документы вашей сделки обычно конфиденциальны
- Расходует платные токены API и пишет отчеты и промежуточные файлы в каталог `_dd/`
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Due Diligence Agents проводит криминалистический юридический и финансовый разбор сделки по документам дата-рума. Девять специалистов читают каждый документ параллельно через свои линзы: юридическая, финансы, коммерция, продукт и технологии, кибербезопасность, кадры, налоги, регулирование и ESG. Четыре агента управления сводят находки: судья проверяет выводы состязательно, итоговый синтез калибрует серьезность и дает сигнал Go или No-Go, быстрый сканер делает разбор красных флагов, а модуль инвестора сопоставляет находки с тезисом покупателя. Агенты читают документы напрямую без RAG-поиска, цитаты проверяются по извлеченному исходному тексту, а ключевые цитаты получают детерминированную сверку. Конвейер прекращает работу при провале пяти блокирующих проверок качества и умеет продолжать с любого шага. На выходе интерактивный HTML-отчет, Excel из 16 листов и JSON по каждому субъекту с цитатами и перекрестными ссылками. Команды: `dd-agents auto-config` строит конфиг сделки, `dd-agents doctor` проверяет маршрутизацию моделей, `dd-agents run deal-config.json` запускает полный разбор, с флагом `--quick-scan` быстрый просмотр, а `dd-agents search` задает вопросы по всем договорам через простой JSON с запросами. После прогона работают `dd-agents chat` и `dd-agents query`.
Для кого. Юристам, инвестиционным аналитикам и корпоративным командам по M&A, которым нужен первичный разбор дата-рума с цитатами по документам перед работой специалистов.
Подходит, если
- Дата-рум на сотни документов, и нужен первый разбор по юридической, финансовой и налоговой линзам
- Перед полным анализом требуется быстрая сортировка по сигналам GREEN, YELLOW и RED
- По всем договорам нужен один и тот же вопрос про согласие при смене контроля с цитатами
- Результат нужен в формате Excel и интерактивного HTML для обсуждения с командой
- Прогон надо возобновить с середины после остановки на проверке качества
Не подходит, если
- Нужно юридическое заключение: инструмент помогает анализировать и не заменяет юриста
- Документы нельзя отправлять модели через API: файлы покидают машину как вызовы API выбранной модели
- Нужен точный OCR сканов без доустановки: для сканов нужны extras `[ocr]` или `[glm-ocr]`
- Задача не про сделки: специалисты настроены под области due diligence
Пример запроса к агенту
Сделай `dd-agents auto-config "Buyer Corp" "Target Inc" --data-room ./data_room`, проверь конфиг командой `doctor`, затем запусти быстрый просмотр с флагом `--quick-scan`Ограничения
- Нужны Python 3.12 и новее и ключ API: Anthropic, либо AWS Bedrock, Google Vertex AI или совместимый шлюз; документы уходят туда как вызовы API.
- Для PDF нужен extra `[pdf]` с pymupdf под AGPL-3.0, для сканов `[ocr]` или `[glm-ocr]`, а tesseract и poppler ставят отдельно.
- Вывод помогает анализу и юриста не заменяет. Конвейер останавливается на провале блокирующих проверок качества и ненадежный результат не отдает.
- Инструмент читает дата-рум только на чтение, результаты пишутся в отдельный каталог `_dd/`.
Как отключить. `pip uninstall dd-agents` удаляет инструмент, а Homebrew и Docker снимают установку своими командами. Результаты лежат в каталоге `_dd/` рядом с дата-румом, их удаляют вручную.
Частые вопросы
Как установить Due Diligence Agents?
Выполните `pip install 'dd-agents[pdf]'`. Альтернативы: `brew install zoharbabin/due-diligence-agents/dd-agents` или образ Docker `zoharbabin/due-diligence-agents`. Нужны Python 3.12 и ключ API.
Какие области анализируют агенты?
Девять: юридическая, финансы, коммерция, продукт и технологии, кибербезопасность, кадры, налоги, регулирование и ESG. Их включают и отключают в `deal-config.json`.
Чем отличается быстрый просмотр от полного прогона?
`dd-agents run deal-config.json --quick-scan --model-profile economy` дает сигнал GREEN, YELLOW или RED по восьми категориям критичных проблем, а полный прогон выдает отчет с вердиктом, листами Excel и JSON.
Куда уходят мои документы?
Анализ идет на вашей машине, а документы покидают ее только как вызовы API выбранной модели: Anthropic, AWS Bedrock, Google Vertex AI или совместимый шлюз. Телеметрии нет.
Можно ли задать вопрос сразу по всем договорам?
Да, `dd-agents search prompts.json --data-room ./data_room` строит Excel с ответами, цитатами и оценками проверки. Файл запросов пишет любой юрист на простом JSON.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыНабор скиллов для Claude Code: разбор договоров, оценка рисков, генерация NDA и политик, проверка на соответствие и PDF-отчеты
Плагин помогает агенту поддерживать документацию проекта, решения и результаты проверок между сессиями
Скилл проверки договоров: красные флаги, ключевые условия, сравнение с рыночной практикой и готовые формулировки правок с учетом вашей стороны сделки
Плагин Claude Code и Codex: управляющий партнер, 17 юристов по областям, 226 навыков и 20 процессов для права Индии, США, Британии
Скилл Claude Code для научных обзоров: интервью, поиск по Scopus и OpenAlex, проверка каждого DOI и итоговый файл docx
AFDocs проверяет сайт документации на удобство для ИИ-агентов: 28 проверок по семи группам и оценка до 100 баллов.
Коротко о README
Страница показывает идею проекта: юридический, финансовый и другие специалисты замечают разные проблемы, а инструмент связывает и цитирует находки. Затем идут режимы работы (полный конвейер, быстрый просмотр, поиск по договорам, послепрогонные инструменты), быстрый старт, схема 13 агентов, безопасность и приватность, содержание отчета, установка и список документации.