基于大模型的智能體，其設計目標是實現(xiàn)對環(huán)境的有效互動，通過感知模塊收集環(huán)境信息，通過行動模塊來改變環(huán)境狀態(tài)，整合了感知、決策、行動等多個環(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，彌補了大模型的不足，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，以推動AI技術(shù)的廣泛應用�；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)擁有廣闊的應用前景，目前山火引擎企業(yè)級智能體應用創(chuàng)新平臺已經(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。

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

　　近日，清華團隊開發(fā)了一款名為“Agent Hospital”的AI醫(yī)院小鎮(zhèn)，這個模擬醫(yī)院完全由AI驅(qū)動，包括醫(yī)生、護士和患者在內(nèi)的所有角色都是通過大模型實現(xiàn)的智能體。它們能夠自主交互，并模擬整個醫(yī)療過程，包括分診、掛號、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)，設計了14名醫(yī)生和4名護士的智能體，這些醫(yī)護角色能夠從成功和失敗的病例中不斷學習、自我進化。AI醫(yī)生在幾天內(nèi)就能完成對大約1萬名患者的治療，而人類醫(yī)生需要2年時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，通過不斷的自主學習和進化，智能體能夠在極短的時間內(nèi)準確、高效地處理大量病例，這無疑為未來的AI醫(yī)療領域帶來了無限的想象力與可能性。

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

　　面向醫(yī)生的智能體，通過協(xié)助醫(yī)生管理事務、按照優(yōu)先級別提醒執(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)檢查預約的一站式服務。面向管理的智能體，能夠為醫(yī)院管理者提供精細化運營管理的手段和建議，通過收集和分析醫(yī)院運營數(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)院實現(xiàn)更加高效和精準的管理。

　　在健康管理領域，智能體的作用更加深入，如結(jié)合智能手表等設備實現(xiàn)實時監(jiān)測和預警，為用戶提供個性化的合理建議。

　　面對醫(yī)療領域中的復雜任務時，智能體往往通過相互協(xié)作，高效、準確地執(zhí)行各項任務。

　　前文中，清華團隊開發(fā)的模擬醫(yī)院在訓練數(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)生在應用場景上被局限在呼吸系統(tǒng)疾病領域，從而大大簡化了真實的醫(yī)療過程。

　　在任務執(zhí)行時，單個智能體依據(jù)特定角色的專業(yè)能力，可以獨立完成某項任務。在實際的醫(yī)療場景中，當面臨超出單個智能體能力范圍的復雜任務時，它們能夠迅速啟動協(xié)作機制，召喚其他智能體加入，極大地增強了智能體系統(tǒng)應對復雜醫(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。

　　02

　　專業(yè)智能體，實現(xiàn)垂類大模型能力？

　　在醫(yī)療領域，大模型與人類的交互通過精準的提示詞(Prompt)得以實現(xiàn)，用戶輸入的提示詞清晰度與明確性，對于大模型理解和響應的精準度至關(guān)重要。當前的大模型已經(jīng)具備一定的智力水平，且知識儲備豐富，但與特定領域結(jié)合并應用才能發(fā)揮更大的價值，這也為各個領域垂類大模型的發(fā)展提供了生存空間。

　　那么，依據(jù)特定場景與經(jīng)驗、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)生的個人語料、聲紋等資料，并對信息進行深度存儲和加工。在持續(xù)實踐中，通過自我反思和學習，逐步構(gòu)建起對用戶偏好、知識庫和對話狀態(tài)的長期記憶，實現(xiàn)患者的基本互動。

　　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)療領域的專業(yè)性和精準性。智能體基于醫(yī)療垂類大模型，完成各類醫(yī)患之間的互動任務。

　　可以看出，智能體的發(fā)展無疑受到大模型能力的深遠影響。

　　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對標的大模型，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，其在某些特定領域中的能力可能會超越現(xiàn)有的垂類大模型，這無疑給垂類大模型的發(fā)展帶來了一定的風險和挑戰(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)的一致性和準確性。更值得注意的是，大模型在處理信息時還面臨著信息時效性的問題，即如何平衡歷史數(shù)據(jù)和當前數(shù)據(jù)中的矛盾，這也是大模型在數(shù)據(jù)訓練過程中需要解決的難題之一。

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

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

　　實際上，智能體作為大模型在特定領域的應用，其獨特的低代碼構(gòu)建和低成本研發(fā)等特點，使得智能體能夠快速響應市場需求，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用生態(tài)、流量格局和商業(yè)模式。比爾蓋茨近期在其個人網(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)具體場景和需求進行深度定制和優(yōu)化，成為機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要工具。

　　當下，大模型的落地實施正遭遇多重挑戰(zhàn)。為確�；�于大模型構(gòu)建的智能體能夠順利進入市場，并創(chuàng)造廣泛的商業(yè)價值，這些智能體必須展現(xiàn)出*的專業(yè)水準。

　　這不僅要求開發(fā)者或?qū)�業(yè)人士在構(gòu)建智能體時，需融入自身深厚的醫(yī)療知識儲備，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)部落地實施的關(guān)鍵，智能體通過無縫對接醫(yī)療機構(gòu)業(yè)務系統(tǒng)的接口和數(shù)據(jù)，自主完成各類業(yè)務目標，從而為企業(yè)創(chuàng)造顯著的實際效益。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，進一步豐富大模型處理復雜數(shù)據(jù)的能力。

　　盡管大語言模型的崛起確實帶來了前所未有的機遇，但同時也面臨著隱私保護、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)強大。因此，政府及相關(guān)部門需要在大語言模型原生應用發(fā)展初期就應給予足夠的重視，制定規(guī)范、強化監(jiān)管，確保大語言模型及其應用能夠穩(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)療領域的應用潛力正逐步釋放與拓展，推動著傳統(tǒng)醫(yī)療模式的創(chuàng)新與升級。未來，智能體將如何繼續(xù)深化其在醫(yī)療領域的應用，可以拭目以待。