Apppublic

build-small-hackathon/legawa

sourceHugging Facemitupdated 4mo agoView on Hugging Face

2likes

App README

🏛️ Legawa

Asisten multi-agen untuk staf legislator Indonesia (DPR/DPRD) — Backyard AI track.

Kantor legislator kebanjiran dokumen: RUU ratusan halaman, surat warga menumpuk, memo harus jadi hari ini. Legawa memakai empat agen AI kecil (2× Qwen3.5-9B = 18B params, jauh di bawah batas 32B) untuk analisis RUU, riset hukum, penyusunan naskah, dan triase surat konstituen — dengan sitasi yang diverifikasi ke pasal.id dan aktivitas tiap agen terlihat live di UI.

▶️ [Video demo (51 detik)](https://www.youtube.com/watch?v=jgYXyij1P9Q)

Fitur etika, demokrasi & HAM dibangun dari masukan Taufik Basari (anggota DPR RI 2019–2024) — setiap output diperiksa terhadap 4 nilai: kedaulatan rakyat, prinsip demokrasi, HAM, dan etika politik.

✨ Fitur

Tab	Agen	Kegunaan
📄 Analisis RUU	`analis_ruu`	Upload/tempel teks RUU → analisis pasal-per-pasal + deteksi konflik
🔍 Riset Hukum	`peneliti`	Topik → ekspansi query → pencarian paralel di pasal.id → memo riset
✍️ Draf Dokumen	`penyusun`	Pidato, naskah akademik, memo kebijakan, siaran pers
📬 Surat Konstituen	`surat`	Triase surat + draft balasan resmi

🧠 Model

Dua instance Qwen3.5-9B (18B total, batas hackathon 32B) via Hugging Face Inference API atau endpoint llama.cpp/vLLM sendiri:

—BIG: sintesis, drafting, analisis mendalam
—SMALL: klasifikasi, ekstraksi, ekspansi query

Pemisahan SMALL/BIG ini bukan sekadar kepatuhan batas parameter — routing per-tugas membuat pipeline tetap cepat dan murah, dan panel Aktivitas Agen menampilkan hand-off antar agen secara real time.

🔧 Konfigurasi

Buka tab ⚙️ Pengaturan untuk mengubah endpoint LLM atau token pasal.id. Default menggunakan HF Inference API (gratis, tanpa API key untuk kuota kecil).

🔗 Tautan

🏕️ Build Small Hackathon 2026 — small models, big adventure