> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.digitalbrain.news/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Harvey estrena modelo propio y agentes que abren ya dentro del expediente - URL: https://www.digitalbrain.news/noticias/harvey-ii-tenet-modelo-legal-propio-contexto-asunto/ - Published: 2026-08-19T14:24:22.000Z - Updated: 2026-08-19T14:50:01.000Z - Description: Harvey ha presentado Harvey II, y el cambio de fondo no está en el chat: está en dónde arranca el agente. En lugar de abrir una conversación vacía a la… - Author: Ramón Pérez Coronado - Tags: #noticias, agentes-ia, modelos, legaltech Harvey ha presentado [Harvey II](https://www.harvey.ai/blog/introducing-harvey-ii?ref=digitalbrain.news), y el cambio de fondo no está en el chat: está en dónde arranca el agente. En lugar de abrir una conversación vacía a la que hay que subir documentos y explicar el caso, el agente se abre dentro del asunto, con los documentos, las partes, las tareas, los permisos y el historial ya puestos. Con él llega Harvey Tenet, el primer modelo propio de la empresa, post-entrenado de extremo a extremo para [razonamiento](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-un-modelo-de-razonamiento-en-ia/) legal. ## Puntos clave - Los agentes heredan el contexto del expediente en vez de recibirlo cada vez. - Harvey Tenet es su primer modelo propio, entrenado para razonamiento legal. - La empresa dice que rinde como los mejores modelos generales a coste de modelo abierto. - El sistema aprende el estilo de cada abogado a partir de sus correcciones. - Las preferencias viajan entre Word, Outlook y la plataforma. ## Heredar el contexto en vez de repetirlo Este es el problema que Harvey dice haber atacado. Hasta ahora, cada tarea empezaba con un abogado subiendo documentos y explicando por escrito quién es el cliente, qué se ha negociado ya y qué se puede decir y qué no. Ese trabajo se repetía en cada sesión y no se acumulaba en ningún sitio. En Harvey II el agente abre con los documentos del asunto, la información del cliente, los permisos, las murallas éticas, quién está asignado y el historial de lo que ya se hizo. Los datos de cada cliente quedan aislados en lo que llaman Spaces. Es la misma idea que persiguen todos los productos de agentes ahora mismo, y que en el caso legal tiene una restricción extra: no todo el mundo puede ver todo. Un despacho tiene información que legalmente no puede cruzar entre equipos. Meter permisos y murallas éticas en la herencia de contexto es la parte difícil, no el chat. ## La memoria de estilo La segunda pieza es que el sistema aprende de las correcciones. Cuando un abogado edita lo que le devuelve, el sistema registra la preferencia: cómo quiere los resúmenes, cómo cita, qué formato, qué encabezados, cómo numera, cómo define los términos. Y esas preferencias le siguen a Word, a Outlook y a la propia plataforma. Suena menor y no lo es. Buena parte de la frustración con estas herramientas viene de tener que corregir siempre lo mismo. Si el sistema aprende la corrección la primera vez, cambia la relación con la herramienta. ## El modelo propio Harvey Tenet es la parte que más dice sobre hacia dónde va el sector. Hasta ahora Harvey era una capa de producto sobre modelos de terceros. Ahora tiene modelo propio, post-entrenado para razonamiento legal. Su afirmación es que rinde a la altura de los modelos generales más fuertes en pruebas legales, con un coste de modelo abierto. No publican las cifras, así que hay que tomarlo como lo que es: una declaración de la empresa, no un resultado verificable. La lógica económica sí es transparente. Si tu producto hace millones de consultas parecidas sobre un dominio concreto, pagar precio de modelo de frontera por cada una es la mayor línea de tu cuenta de resultados. Entrenar el tuyo sobre un modelo abierto es la manera de recuperar ese margen. ## Lo que no dicen No hay fechas de disponibilidad. No hay precios. No hay clientes nombrados. Y no hay números de [benchmark](https://www.digitalbrain.news/glosario/#benchmark), solo la afirmación cualitativa. Para un anuncio de producto de esta envergadura, esos tres huecos son la parte que hay que apuntar antes de sacar conclusiones. ## Por qué importa fuera del sector legal Porque el patrón se repite en cualquier empresa que quiera agentes útiles. Un agente que empieza cada tarea sin contexto no ahorra tiempo: mueve el trabajo de hacer la tarea a explicar la tarea. Y esa explicación no se guarda en ningún sitio. La pregunta a hacerle a cualquier proveedor de agentes que te visite este trimestre es esa: qué sabe el agente cuando abre, y de dónde lo saca. Si la respuesta es que hay que subirle los archivos cada vez, estás pagando por un chat con nombre nuevo. La segunda pregunta es sobre permisos. En cuanto el agente hereda el contexto de un expediente, hereda también quién puede ver qué. Si el proveedor no tiene respuesta a eso, el piloto va bien y el despliegue se para en cuanto lo mire legal. --- **Relacionado** [Engram y Harvey bajan la consulta legal de 1,32 a 0,13 dólares metiendo el despacho en el modelo](https://www.digitalbrain.news/noticias/engram-harvey-agente-legal-memoria-013-dolares/)[![Alibaba abre Qwen3.8-27B: 61,7% en SWE-bench Pro y 73,0 en Terminal-Bench con 27.780 millones de parámetros](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/08/qwen-3-8-27b-pesos-abiertos-swe-bench-pro-terminal-bench.png)Alibaba abre Qwen3.8-27B: 61,7% en SWE-bench Pro y 73,0 en Terminal-Bench con 27.780 millones de parámetros](https://www.digitalbrain.news/noticias/qwen-3-8-27b-pesos-abiertos-swe-bench-pro-terminal-bench/)