基于大模型的智能體，其設(shè)計(jì)目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境的有效互動(dòng)，通過感知模塊收集環(huán)境信息，通過行動(dòng)模塊來改變環(huán)境狀態(tài)，整合了感知、決策、行動(dòng)等多個(gè)環(huán)節(jié)，因而智能體在自主能力、決策能力、協(xié)作交互等方面展現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)了大模型的不足，是大模型的“手腳”，更被視為AI技術(shù)與物理世界融合的橋梁。

　　當(dāng)前，百度、智譜、火山引擎等企業(yè)紛紛推出了自家的智能體平臺(tái)，以推動(dòng)AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用�；鹕揭�擎醫(yī)藥大健康行業(yè)解決方案總監(jiān)王喆在一次公開演講中透露，智能體在醫(yī)療行業(yè)擁有廣闊的應(yīng)用前景，目前山火引擎企業(yè)級(jí)智能體應(yīng)用創(chuàng)新平臺(tái)已經(jīng)正式上線，并推出AI醫(yī)生分身、科研小助手、AI咨詢等創(chuàng)新產(chǎn)品。

　　憑借高效的學(xué)習(xí)能力，智能體擁有可能在某些特定醫(yī)療任務(wù)上超越人類專家的巨大潛力。

　　近日，清華團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一款名為“Agent Hospital”的AI醫(yī)院小鎮(zhèn)，這個(gè)模擬醫(yī)院完全由AI驅(qū)動(dòng)，包括醫(yī)生、護(hù)士和患者在內(nèi)的所有角色都是通過大模型實(shí)現(xiàn)的智能體。它們能夠自主交互，并模擬整個(gè)醫(yī)療過程，包括分診、掛號(hào)、咨詢、檢查、診斷、治療和隨訪等環(huán)節(jié)。

　　研究人員開發(fā)了一種名為MedAgent-Zero的系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了14名醫(yī)生和4名護(hù)士的智能體，這些醫(yī)護(hù)角色能夠從成功和失敗的病例中不斷學(xué)習(xí)、自我進(jìn)化。AI醫(yī)生在幾天內(nèi)就能完成對(duì)大約1萬名患者的治療，而人類醫(yī)生需要2年時(shí)間才能完成等量工作。這雖然只是在模擬環(huán)境中與患者交互，通過不斷的自主學(xué)習(xí)和進(jìn)化，智能體能夠在極短的時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確、高效地處理大量病例，這無疑為未來的AI醫(yī)療領(lǐng)域帶來了無限的想象力與可能性。

　　四川大學(xué)華西第二醫(yī)院黨委書記黃勇曾對(duì)媒體表示，智能體在醫(yī)生、患者以及醫(yī)院管理三個(gè)層面均展現(xiàn)出了獨(dú)特且顯著的功能與價(jià)值。

　　面向醫(yī)生的智能體，通過協(xié)助醫(yī)生管理事務(wù)、按照優(yōu)先級(jí)別提醒執(zhí)行，能夠極大減輕醫(yī)生的工作壓力，讓他們更專注于患者的診斷和治療。面向患者的智能體，則如同一位貼心的就醫(yī)助理，為患者提供從院前咨詢到院內(nèi)檢查預(yù)約的一站式服務(wù)。面向管理的智能體，能夠?yàn)獒t(yī)院管理者提供精細(xì)化運(yùn)營管理的手段和建議，通過收集和分析醫(yī)院運(yùn)營數(shù)據(jù)，智能體能夠發(fā)現(xiàn)潛在問題并提出解決方案，幫助醫(yī)院實(shí)現(xiàn)更加高效和精準(zhǔn)的管理。

　　在健康管理領(lǐng)域，智能體的作用更加深入，如結(jié)合智能手表等設(shè)備實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，為用戶提供個(gè)性化的合理建議。

　　面對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域中的復(fù)雜任務(wù)時(shí)，智能體往往通過相互協(xié)作，高效、準(zhǔn)確地執(zhí)行各項(xiàng)任務(wù)。

　　前文中，清華團(tuán)隊(duì)開發(fā)的模擬醫(yī)院在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上存在局限性，主要基于第八版《傳染病》中8種呼吸系統(tǒng)疾病的數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)集的單一性使得AI醫(yī)生在應(yīng)用場景上被局限在呼吸系統(tǒng)疾病領(lǐng)域，從而大大簡化了真實(shí)的醫(yī)療過程。

　　在任務(wù)執(zhí)行時(shí)，單個(gè)智能體依據(jù)特定角色的專業(yè)能力，可以獨(dú)立完成某項(xiàng)任務(wù)。在實(shí)際的醫(yī)療場景中，當(dāng)面臨超出單個(gè)智能體能力范圍的復(fù)雜任務(wù)時(shí)，它們能夠迅速啟動(dòng)協(xié)作機(jī)制，召喚其他智能體加入，極大地增強(qiáng)了智能體系統(tǒng)應(yīng)對(duì)復(fù)雜醫(yī)療場景的能力。

　　不同智能體之間的信息共享和協(xié)同決策，能夠構(gòu)建一個(gè)多智能體協(xié)作的生態(tài)系統(tǒng)，幫助醫(yī)療工作者做出更加明智的決策，多智能體協(xié)同工作也是未來智慧醫(yī)療發(fā)展的重要趨勢(shì)。

　　02

　　專業(yè)智能體，實(shí)現(xiàn)垂類大模型能力？

　　在醫(yī)療領(lǐng)域，大模型與人類的交互通過精準(zhǔn)的提示詞(Prompt)得以實(shí)現(xiàn)，用戶輸入的提示詞清晰度與明確性，對(duì)于大模型理解和響應(yīng)的精準(zhǔn)度至關(guān)重要。當(dāng)前的大模型已經(jīng)具備一定的智力水平，且知識(shí)儲(chǔ)備豐富，但與特定領(lǐng)域結(jié)合并應(yīng)用才能發(fā)揮更大的價(jià)值，這也為各個(gè)領(lǐng)域垂類大模型的發(fā)展提供了生存空間。

　　那么，依據(jù)特定場景與經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則和數(shù)據(jù)生成的智能體，是否有可能展現(xiàn)出比垂類大模型更為出色的能力?

　　以火山引擎的“AI醫(yī)生分身”智能體為例，這款智能體以醫(yī)療垂類大模型為基石，獲取醫(yī)生的個(gè)人語料、聲紋等資料，并對(duì)信息進(jìn)行深度存儲(chǔ)和加工。在持續(xù)實(shí)踐中，通過自我反思和學(xué)習(xí)，逐步構(gòu)建起對(duì)用戶偏好、知識(shí)庫和對(duì)話狀態(tài)的長期記憶，實(shí)現(xiàn)患者的基本互動(dòng)。

　　從架構(gòu)上看，該智能體以通用大模型為底座，醫(yī)療垂類大模型作為核心中間層，確保其在醫(yī)療領(lǐng)域的專業(yè)性和精準(zhǔn)性。智能體基于醫(yī)療垂類大模型，完成各類醫(yī)患之間的互動(dòng)任務(wù)。

　　可以看出，智能體的發(fā)展無疑受到大模型能力的深遠(yuǎn)影響。

　　今年6月，OpenAI宣布限制部分國家和地區(qū)的API使用，中國目前不在其支持列表內(nèi)，這將導(dǎo)致中國開發(fā)者可能無法通過直接調(diào)用OpenAI API的方式來使用GPT系列的相關(guān)模型能力。一直以來，國內(nèi)多家大模型廠商宣稱已經(jīng)開發(fā)出與OpenAI對(duì)標(biāo)的大模型，但資深業(yè)內(nèi)觀察人士告訴億歐大健康，理論上，隨著通用大模型能力的不斷增強(qiáng)，其在某些特定領(lǐng)域中的能力可能會(huì)超越現(xiàn)有的垂類大模型，這無疑給垂類大模型的發(fā)展帶來了一定的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。

　　此外，醫(yī)療垂類大模型面臨的主要挑戰(zhàn)是歷史數(shù)據(jù)的稀缺以及原始數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確，需投入大量精力去剔除數(shù)據(jù)的“包裝”，從而確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。更值得注意的是，大模型在處理信息時(shí)還面臨著信息時(shí)效性的問題，即如何平衡歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)中的矛盾，這也是大模型在數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程中需要解決的難題之一。

　　同時(shí)，大模型的訓(xùn)練是一個(gè)高度工程化的問題，從參數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)到算力資源，再到部署運(yùn)營、模型算法及安全可信等方面，每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要精細(xì)化的管理和優(yōu)化。

　　可以說，優(yōu)質(zhì)的大模型不僅是智能體實(shí)現(xiàn)垂類大模型能力的基石，更是決定智能體在特定領(lǐng)域中表現(xiàn)的關(guān)鍵因素。然而，智能體之所以能夠展現(xiàn)出如此強(qiáng)大的市場競爭力，并不僅僅依賴于大模型的先進(jìn)性。

　　實(shí)際上，智能體作為大模型在特定領(lǐng)域的應(yīng)用，其獨(dú)特的低代碼構(gòu)建和低成本研發(fā)等特點(diǎn)，使得智能體能夠快速響應(yīng)市場需求，靈活調(diào)整產(chǎn)品策略，為企業(yè)帶來更高的效益。

　　03

　　商業(yè)落地與前景展望

　　智能體帶來了新的應(yīng)用生態(tài)、流量格局和商業(yè)模式。比爾蓋茨近期在其個(gè)人網(wǎng)站撰文《AI is about to completely change how you use computers》中，闡述了智能體將在未來幾年如何顛覆傳統(tǒng)軟件行業(yè)，并聲稱智能體將是未來AI*的賽道。在今年的世界人工智能大會(huì)中，李彥宏也表示最看好智能體的發(fā)展。智能體能夠根據(jù)具體場景和需求進(jìn)行深度定制和優(yōu)化，成為機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要工具。

　　當(dāng)下，大模型的落地實(shí)施正遭遇多重挑戰(zhàn)。為確�；�于大模型��(gòu)建的智能體能夠順利進(jìn)入市場，并創(chuàng)造廣泛的商業(yè)價(jià)值，這些智能體必須展現(xiàn)出*的專業(yè)水準(zhǔn)。

　　這不僅要求開發(fā)者或?qū)�業(yè)人士在構(gòu)建智能體時(shí)，需融入自身深厚的醫(yī)療知識(shí)儲(chǔ)備，可以說，“師傅”專業(yè)水平的高低將直接影響智能體的質(zhì)量。

　　此外，工具的有效利用是將大模型在企業(yè)內(nèi)部落地實(shí)施的關(guān)鍵，智能體通過無縫對(duì)接醫(yī)療機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的接口和數(shù)據(jù)，自主完成各類業(yè)務(wù)目標(biāo)，從而為企業(yè)創(chuàng)造顯著的實(shí)際效益。作為智能體的核心模塊，這些工具能夠幫助獲取并處理文本、語音、圖片及文件等多模態(tài)信息，進(jìn)一步豐富大模型處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力。

　　盡管大語言模型的崛起確實(shí)帶來了前所未有的機(jī)遇，但同時(shí)也面臨著隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全等不容忽視的挑戰(zhàn)。隨著智能體獲取的信息越來越多，其能力愈發(fā)強(qiáng)大。因此，政府及相關(guān)部門需要在大語言模型原生應(yīng)用發(fā)展初期就應(yīng)給予足夠的重視，制定規(guī)范、強(qiáng)化監(jiān)管，確保大語言模型及其應(yīng)用能夠穩(wěn)健、安全地發(fā)展。

　　“未來已來，只是尚未流行。” 隨著通用大模型在數(shù)量上趨于穩(wěn)定，市場正悄然迎來大模型在垂直行業(yè)中技術(shù)與應(yīng)用的激烈角逐。在這場變革的浪潮中，智能體在智慧醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用潛力正逐步釋放與拓展，推動(dòng)著傳統(tǒng)醫(yī)療模式的創(chuàng)新與升級(jí)。未來，智能體將如何繼續(xù)深化其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，可以拭目以待。