提示工程架构师指南：Agentic AI医疗应用的扩展性设计

引言：为什么医疗AI需要“可扩展的Agentic架构”？

1. 医疗AI的“成长痛”：从“能干活”到“干好活”的瓶颈

你有没有遇到过这样的医疗AI场景？

  • 医院上线了一款“糖尿病诊断AI”，初期用得挺好，但要扩展到“糖尿病合并肾病”时，发现原来的单Agent模型根本处理不了多并发症的逻辑；
  • 社区卫生服务中心想用AI做“慢病随访”，但现有系统只能发提醒短信，无法整合患者的血糖、血压、用药数据做个性化建议；
  • 三甲医院的多学科会诊（MDT）AI，只能固定调用“内科+外科”的模型，要加“肿瘤科”就得重新训练整个系统，耗时耗力。

这些问题的核心不是“AI不够聪明”，而是传统医疗AI的“单体架构”无法应对医疗场景的“复杂性”和“动态性”：

  • 医疗场景是“多维度”的：从门诊诊断到住院治疗，从单病种到多病种，从生理数据到心理干预，每个环节都需要不同的AI能力；
  • 医疗知识是“动态更新”的：每年有近万条新的临床指南、新药获批、诊疗规范出台，固定模型无法快速迭代；
  • 医疗数据是“孤岛化”的：医院的EMR、影像系统、社区的健康档案、患者的居家设备数据，无法有效整合。

2. 解决方案：Agentic AI的“扩展性设计”

Agentic AI（智能体AI）的核心思想是将复杂任务拆解为多个“专业Agent（智能体）”，通过协作完成目标。而“扩展性设计”则是让这套体系能够：

  • 横向扩展：快速新增Agent（比如从“糖尿病”扩展到“高血压”）；
  • 纵向深化：提升单个Agent的能力（比如从“诊断”深化到“个性化治疗”）；
  • 跨场景适配：从“门诊”无缝迁移到“居家”“社区”等场景。

举个直观的例子：一个可扩展的Agentic AI糖尿病管理系统，应该能做到——

  • 新增“糖尿病足筛查Agent”时，不需要修改 existing 的“血糖监测Agent”“用药建议Agent”；
  • 当《2024版糖尿病诊疗指南》发布时，只需要更新“诊断规则模块”，所有依赖它的Agent都会自动适配；
  • 从“医院端”扩展到“居家端”时，只需新增“设备数据整合Agent”，就能对接患者的血糖仪、智能手表。

3. 最终效果：从“工具”到“医疗生态”

通过扩展性设计，Agentic AI医疗应用能从“单一功能工具”进化为“医疗生态平台”：

  • 对医生：提供“全流程辅助”——从症状采集到鉴别诊断，从用药建议到随访提醒；
  • 对患者：提供“个性化管理”——根据血糖、饮食、运动数据，动态调整治疗方案；
  • 对医院：支持“跨科室协作”——多学科Agent自动对接，减少MDT的沟通成本。

准备工作：你需要知道的“前置知识与工具”

在开始设计之前，先确认你具备这些基础：

1. 核心概念

  • Agentic AI：由多个自主Agent组成的系统，每个Agent有明确的职责（如“诊断Agent”“用药Agent”），通过通信协作完成任务；
  • 提示工程（Prompt Engineering）：设计优化AI模型的输入（提示），让模型输出更符合需求的结果；
  • 医疗IT标准：HL7（医疗信息交换标准）、FHIR（快速医疗互操作性资源，用于数据标准化）、DICOM（医学影像标准）；
  • 检索增强生成（RAG）：结合外部知识库（如临床指南）生成结果，解决模型“知识过时”问题。

2. 工具与框架

  • Agent框架：LangChain（最常用的Agent开发框架，支持多Agent协作）、AutoGPT（自主Agent框架）、MetaGPT（元智能体框架）；
  • 医疗数据处理：HL7/FHIR SDK（如HAPI FHIR）、医学知识图谱（如Neo4j+Snomed CT）；
  • 大模型：GPT-4/Anthropic Claude 3（支持复杂医疗推理）、Med-PaLM 2（谷歌医疗大模型）；
  • 云原生工具：Kubernetes（容器编排，用于Agent的动态扩缩容）、Docker（Agent的容器化部署）、API网关（如Kong，统一Agent访问入口）。

3. 合规要求

医疗AI的扩展性设计必须优先满足合规：

  • 数据隐私：HIPAA（美国）、GDPR（欧盟）、《个人信息保护法》（中国）——所有患者数据必须加密存储、传输；
  • 医疗准确性：遵循《医疗机构人工智能应用管理规范》——AI输出的诊断/治疗建议必须有临床指南支持；
  • 可追溯性：所有Agent的决策过程必须可审计（比如记录每个Agent的输入、输出、调用的知识库）。

核心步骤：Agentic AI医疗应用的扩展性设计方法论

接下来，我们将从角色建模→提示工程→协作机制→数据层→系统层，逐步拆解扩展性设计的关键环节。

步骤1：基于医疗场景的“Agent角色建模”——明确边界，避免权责不清

Agent的角色设计是扩展性的基础。如果Agent的职责模糊，后续扩展时很容易出现“互相推诿”或“重复工作”的问题。

1.1 设计原则：职责驱动设计（DRD）

每个Agent必须满足**“单一职责原则”**：只负责一个明确的医疗任务，且不依赖其他Agent的内部逻辑。
比如，在“糖尿病管理系统”中，我们可以拆解出以下Agent：

Agent名称 核心职责 输入 输出
症状采集Agent 从患者/医生输入中提取关键症状（如“多饮多尿1周”“体重下降5kg”） 用户描述、EMR数据 结构化症状列表
诊断Agent 根据症状+实验室数据（血糖、糖化血红蛋白）生成诊断结论 症状列表、实验室报告 糖尿病分型（1型/2型）、并发症风险
用药建议Agent 根据诊断结论+患者病史（如“肾功能不全”）生成用药方案 诊断结论、患者病史 药物名称、剂量、注意事项
随访管理Agent 根据患者治疗进展（如“血糖控制不佳”）生成随访计划（如“每周测3次血糖”） 治疗记录、血糖数据 随访频率、检查项目
并发症预测Agent 基于长期数据预测并发症风险（如“糖尿病肾病”“视网膜病变”） 历史血糖、肾功数据 并发症风险评分、预防建议
1.2 实践技巧：用“领域模型”约束Agent边界

医疗场景的复杂性在于“概念关联紧密”（比如“血糖高”既影响诊断，也影响用药）。为了避免Agent越界，我们需要用医疗领域模型（如“糖尿病诊疗流程模型”）定义每个Agent的“输入/输出接口”：
患者输入/EMR数据
症状采集Agent
诊断Agent
用药建议Agent
并发症预测Agent
随访管理Agent
患者/医生端输出

在这个模型中：

  • 症状采集Agent的输出是诊断Agent的输入，诊断Agent不能直接访问患者原始输入；
  • 用药建议Agent只能基于诊断Agent的结论工作，不能自行修改诊断结果；
  • 随访管理Agent整合用药和并发症预测的结果，不能干预前面的决策流程。
1.3 代码示例：用LangChain定义Agent角色
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, Tool
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

# 1. 定义症状采集Agent的工具（提取症状的函数）
def extract_symptoms(user_input: str) -> dict:
    # 这里可以调用NLP工具（如spaCy）提取结构化症状
    return {
        "main_symptom": "多饮多尿",
        "duration": "1周",
        "associated_symptoms": ["体重下降5kg"],
        "triggers": "无明显诱因"
    }

# 2. 定义症状采集Agent的提示模板
symptom_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个专业的医疗症状采集助理，请将用户的描述转化为结构化的症状信息。"),
    ("user", "{user_input}")
])

# 3. 初始化症状采集Agent
symptom_agent = initialize_agent(
    tools=[
        Tool(
            name="SymptomExtractor",
            func=extract_symptoms,
            description="提取用户描述中的结构化症状信息"
        )
    ],
    llm=ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4"),
    agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    prompt=symptom_prompt,
    verbose=True
)

# 测试：输入患者描述，输出结构化症状
user_input = "我最近一周总是口渴，喝很多水还是渴，而且尿也多，体重掉了5斤。"
symptom_result = symptom_agent.run(user_input)
print(symptom_result)
# 输出：{"main_symptom": "多饮多尿", "duration": "1周", ...}

步骤2：模块化提示工程——从“硬编码”到“动态拼接”

提示是Agent的“大脑”，但传统的“硬编码提示”（比如把所有规则写在一个字符串里）无法应对扩展性需求——当需要新增病种或更新指南时，必须修改整个提示，容易引入错误。

解决方案是将提示拆分为“模块化组件”，根据场景动态拼接。

2.1 提示模块的设计原则

一个好的提示模块必须满足：

  • 原子性：每个模块只处理一个小任务（如“提取症状”“计算血糖达标率”）；
  • 复用性：模块可以被多个Agent调用（如“血糖计算模块”可用于诊断Agent和随访Agent）；
  • 参数化：模块通过参数接收外部输入（如{symptom_result}“{lab_data}”），不写死固定值；
  • 可验证性：模块的输出可以被医疗专家验证（如“诊断模块”的输出必须符合指南）。
2.2 实践：糖尿病管理的提示模块拆解

以“糖尿病诊断”为例，我们可以将提示拆分为3个模块：

  1. 症状分析模块（提取关键症状）

    你是一个症状分析专家，请从用户描述中提取以下信息：
- 主要症状（如多饮、多尿、多食）
- 症状持续时间（如1周、1个月）
- 伴随症状（如体重下降、视力模糊）
- 诱因（如饮食不规律、劳累）
用户输入：{user_input}
输出格式：JSON对象，键为上述4项。

  2. 血糖指标计算模块（整合实验室数据）

    你是一个血糖指标计算专家，请根据以下数据计算血糖达标率：
- 空腹血糖（FPG）：{fpg} mmol/L
- 餐后2小时血糖（2hPG）：{2hpg} mmol/L
- 糖化血红蛋白（HbA1c）：{hba1c} %
计算规则：
1. FPG < 7.0mmol/L 为达标；
2. 2hPG < 11.1mmol/L 为达标；
3. HbA1c < 6.5% 为达标。
输出格式：JSON对象，包含“达标项”“未达标项”“达标率”。

  3. 诊断结论模块（结合症状与指标）

    你是一个糖尿病诊断专家，请根据以下信息生成诊断结论：
- 症状分析结果：{symptom_result}
- 血糖指标结果：{glucose_result}
诊断标准（依据《2024版ADA糖尿病诊疗指南》）：
1. 有典型糖尿病症状（多饮、多尿、体重下降）+ 随机血糖≥11.1mmol/L；
2. 空腹血糖≥7.0mmol/L；
3. 糖化血红蛋白≥6.5%。
输出要求：
- 明确诊断结果（如“2型糖尿病”“糖尿病前期”）；
- 列出依据的诊断标准；
- 若有并发症风险，说明风险因素。
2.3 动态拼接：根据场景组合模块

当需要处理“糖尿病合并肾病”的场景时，我们只需新增一个“肾病并发症模块”，并将其插入到诊断流程中：

from langchain.chains import LLMChain

# 1. 定义肾病并发症模块的提示
kidney_complication_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个肾病并发症专家，请根据糖尿病诊断结果和肾功数据判断并发症风险。"),
    ("user", "糖尿病诊断结果：{diabetes_diagnosis}\n肾功数据：{kidney_function}\n输出：并发症风险评分（1-10分）及建议。")
])

# 2. 创建肾病并发症Chain
kidney_chain = LLMChain(
    llm=ChatOpenAI(temperature=0),
    prompt=kidney_complication_prompt
)

# 3. 动态拼接流程：症状→血糖→诊断→肾病并发症
def diabetes_diagnosis_flow(user_input: str, lab_data: dict, kidney_data: dict):
    # 步骤1：症状分析
    symptom_result = symptom_agent.run(user_input)
    # 步骤2：血糖指标计算
    glucose_result = glucose_chain.run(lab_data)
    # 步骤3：糖尿病诊断
    diabetes_diagnosis = diagnosis_chain.run({
        "symptom_result": symptom_result,
        "glucose_result": glucose_result
    })
    # 步骤4：肾病并发症评估（新增模块）
    kidney_complication = kidney_chain.run({
        "diabetes_diagnosis": diabetes_diagnosis,
        "kidney_function": kidney_data
    })
    # 输出最终结果
    return f"诊断结论：{diabetes_diagnosis}\n肾病并发症风险：{kidney_complication}"

# 测试：处理糖尿病合并肾病的场景
user_input = "我最近一周多饮多尿，体重掉了5斤，而且尿里有泡沫。"
lab_data = {"fpg": 8.2, "2hpg": 13.5, "hba1c": 7.8}
kidney_data = {"uacr": 45, "egfr": 55}  # UACR≥30、eGFR<60提示肾病
result = diabetes_diagnosis_flow(user_input, lab_data, kidney_data)
print(result)

关键优势：新增“肾病并发症”功能时，不需要修改原有的“症状分析”“血糖计算”模块，只需新增一个模块并插入流程——这就是模块化提示的扩展性！

步骤3：多Agent协作的扩展性机制——从“流水线”到“联邦协作”

单Agent的能力有限，多Agent协作才能处理复杂医疗任务。但协作的“扩展性”需要解决两个问题：

  1. 如何快速新增Agent：不需要修改现有Agent的代码；
  2. 如何让Agent之间“互不干扰”：新增Agent不会影响已有流程的稳定性。
3.1 基础：基于“消息队列”的异步协作

多Agent协作的核心是**“事件驱动”**：每个Agent监听特定的“事件”，处理完后发送新的事件给下一个Agent。

比如，在“糖尿病随访”流程中：

  • 随访管理Agent监听“用药方案生成”事件；
  • 当用药建议Agent生成用药方案后，发送“用药方案生成”事件；
  • 随访管理Agent收到事件后，生成随访计划，并发送“随访计划生成”事件给患者端。

实现这种机制的最佳工具是消息队列（MQ），比如RabbitMQ、Kafka。以下是用RabbitMQ实现的简单示例：

import pika
import json

# 1. 定义Agent的事件处理函数
def on_medication_plan_generated(ch, method, properties, body):
    """用药方案生成事件的处理函数（随访管理Agent）"""
    medication_plan = json.loads(body)
    # 根据用药方案生成随访计划
    follow_up_plan = generate_follow_up_plan(medication_plan)
    # 发送“随访计划生成”事件
    channel.basic_publish(
        exchange='',
        routing_key='follow_up_plan_generated',
        body=json.dumps(follow_up_plan)
    )
    print("随访计划已生成：", follow_up_plan)

# 2. 连接RabbitMQ，监听事件
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
# 声明“用药方案生成”队列
channel.queue_declare(queue='medication_plan_generated')
# 绑定事件处理函数
channel.basic_consume(
    queue='medication_plan_generated',
    on_message_callback=on_medication_plan_generated,
    auto_ack=True
)

# 3. 启动Agent，等待事件
print("随访管理Agent已启动，等待用药方案事件...")
channel.start_consuming()

扩展性优势：当需要新增“饮食建议Agent”时，只需让它监听“随访计划生成”事件——不需要修改随访管理Agent的代码，也不会影响现有流程。

3.2 进阶：基于“联邦学习”的跨机构协作

医疗数据的“孤岛化”是扩展性的另一个瓶颈——不同医院的Agent无法共享数据，导致模型效果受限。

解决方案是联邦学习（Federated Learning）：让多个机构的Agent在“不共享原始数据”的前提下，共同训练模型。

比如，多个医院联合训练“糖尿病并发症预测模型”：

  1. 每个医院的“并发症预测Agent”用本地数据训练模型；
  2. 将模型参数（而非原始数据）发送给中心服务器；
  3. 中心服务器聚合所有参数，生成全局模型；
  4. 将全局模型下发给每个医院的Agent，更新本地模型。

实现联邦学习的工具包括FedML、PySyft。以下是用FedML实现的简单示例：

from fedml import FedMLRunner
from fedml.model import DiabetesComplicationModel

# 1. 定义本地模型训练函数
def local_train(model, train_data):
    model.train(train_data, epochs=5)
    return model.get_parameters()

# 2. 定义全局模型聚合函数
def aggregate_parameters(parameters_list):
    # 简单平均所有参数
    aggregated_params = {}
    for key in parameters_list[0].keys():
        aggregated_params[key] = sum(p[key] for p in parameters_list) / len(parameters_list)
    return aggregated_params

# 3. 初始化FedML Runner
runner = FedMLRunner(
    model=DiabetesComplicationModel(),
    local_train_fn=local_train,
    aggregate_fn=aggregate_parameters,
    data_path="./local_data",  # 本地医院数据路径
    num_clients=5  # 参与联邦学习的医院数量
)

# 4. 启动联邦学习
runner.run()

关键价值：跨机构的Agent协作不需要共享患者隐私数据，同时能提升模型的泛化能力——这让Agentic AI医疗应用能从“单医院”扩展到“区域医疗联盟”。

步骤4：数据层的扩展性——从“静态知识库”到“动态知识图谱”

医疗知识的“动态更新”是扩展性的一大挑战——比如2024年新增的“GLP-1受体激动剂用于糖尿病肾病的适应症”，如果知识库不及时更新，Agent的建议就会过时。

解决方案是用“动态知识图谱”替代“静态知识库”：将医学概念（疾病、药物、指南）建模为节点，用关系连接（如“药物→适应症→疾病”），并支持实时更新。

4.1 知识图谱的设计：以“糖尿病诊疗”为例

我们可以用Snomed CT（国际医学术语标准）和FHIR（数据标准）构建知识图谱：

  • 节点：疾病（如“2型糖尿病”）、症状（如“多饮多尿”）、药物（如“二甲双胍”）、指南（如“2024 ADA指南”）；
  • 关系：
    • 疾病→有症状→症状；
    • 疾病→推荐药物→药物；
    • 药物→适应症→疾病；
    • 指南→推荐→药物。
4.2 动态更新：从“人工维护”到“自动爬取+专家审核”

知识图谱的扩展性在于“能快速吸收新的医疗知识”。我们可以用以下流程实现动态更新：

  1. 自动爬取：用网络爬虫（如Scrapy）定期抓取权威医疗网站（如ADA、中华医学会）的最新指南；
  2. 语义解析：用NLP模型（如GPT-4）解析指南内容，提取“疾病→药物”“药物→适应症”等关系；
  3. 专家审核：将解析后的关系发送给医疗专家，审核通过后导入知识图谱；
  4. Agent更新：所有依赖该知识的Agent（如用药建议Agent）自动加载最新的知识图谱。
4.3 代码示例：用Neo4j查询知识图谱
from neo4j import GraphDatabase

# 连接Neo4j知识图谱
driver = GraphDatabase.driver("neo4j://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 定义查询：获取2型糖尿病的推荐药物（依据2024 ADA指南）
def get_recommended_drugs(disease: str, guideline: str) -> list:
    with driver.session() as session:
        result = session.run("""
            MATCH (d:Disease {name: $disease})
            MATCH (g:Guideline {name: $guideline})
            MATCH (d)-[:RECOMMENDED_BY]->(g)
            MATCH (d)-[:RECOMMENDS]->(dr:Drug)
            RETURN dr.name AS drug_name
        """, disease=disease, guideline=guideline)
        return [record["drug_name"] for record in result]

# 测试：获取2型糖尿病的推荐药物
drugs = get_recommended_drugs("2型糖尿病", "2024 ADA指南")
print("推荐药物：", drugs)
# 输出：["二甲双胍", "GLP-1受体激动剂", "SGLT2抑制剂"]

扩展性优势：当2025版指南发布时，只需更新知识图谱中的“Guideline”节点和关系，所有Agent都会自动使用最新的推荐药物——不需要修改Agent的代码！

步骤5：系统层的扩展性——从“单体架构”到“云原生微服务”

Agentic AI医疗应用的“最后一公里”是系统层的扩展性：当用户量激增（如门诊高峰）或新增Agent时，系统能自动扩容，保证性能。

解决方案是云原生微服务架构：将每个Agent封装为独立的微服务，用Kubernetes管理容器，实现动态扩缩容。

5.1 架构设计：云原生Agentic系统的分层模型
graph TD
    A[用户端（医生/患者）] --> B[API网关（Kong）]
    B --> C[Agent微服务层]
    C --> D[消息队列（RabbitMQ）]
    C --> E[知识图谱（Neo4j）]
    C --> F[数据库（PostgreSQL/FHIR Server）]
    G[监控系统（Prometheus+Grafana）] --> C
    H[日志系统（ELK）] --> C

各层的职责：

  • API网关：统一接入用户请求，路由到对应的Agent微服务（如“/api/diagnosis”路由到诊断Agent）；
  • Agent微服务层：每个Agent是一个独立的Docker容器，用Kubernetes管理（如“诊断Agent”部署3个副本，门诊高峰时自动扩容到5个）；
  • 消息队列：实现Agent之间的异步通信；
  • 监控/日志系统：监控Agent的性能（响应时间、错误率），记录日志用于故障排查。
5.2 实践：用Kubernetes部署Agent微服务

以下是“诊断Agent”的Kubernetes Deployment配置文件（diagnosis-agent-deployment.yaml）：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: diagnosis-agent
spec:
  replicas: 3  # 初始副本数
  selector:
    matchLabels:
      app: diagnosis-agent
  template:
    metadata:
      labels:
        app: diagnosis-agent
    spec:
      containers:
      - name: diagnosis-agent
        image: your-registry/diagnosis-agent:v1.0.0  # Docker镜像地址
        ports:
        - containerPort: 8080  # Agent的HTTP端口
        resources:
          requests:
            cpu: "100m"  # 每个副本请求100m CPU
            memory: "256Mi"  # 请求256MB内存
          limits:
            cpu: "500m"  # 每个副本最多使用500m CPU
            memory: "1Gi"  # 最多使用1GB内存
  strategy:
    type: RollingUpdate  # 滚动更新策略（不中断服务）
    rollingUpdate:
      maxUnavailable: 1  # 最多允许1个副本不可用
      maxSurge: 1       # 最多新增1个副本

扩展性优势：

  • 当诊断Agent的请求量超过阈值（如CPU使用率超过80%），Kubernetes会自动扩容副本数（如从3个到5个）；
  • 当请求量下降时，自动缩容（如从5个到3个），节省资源；
  • 新增Agent时，只需编写对应的Deployment配置文件，提交到Kubernetes集群即可——不需要修改现有系统。

总结与扩展：从“设计”到“落地”的关键 Tips

1. 核心要点回顾

Agentic AI医疗应用的扩展性设计，本质是**“将复杂系统拆解为可复用、可组合的模块”**：

  • 角色建模：用单一职责原则定义Agent边界；
  • 提示工程：将提示拆分为模块化组件，动态拼接；
  • 协作机制：用消息队列实现异步协作，用联邦学习突破数据孤岛；
  • 数据层：用动态知识图谱应对医疗知识的更新；
  • 系统层：用云原生微服务实现弹性扩容。

2. 常见问题解答（FAQ）

Q1：多Agent协作时，如何避免“决策冲突”？
A：用状态机管理协作流程——每个Agent只能修改自己职责内的状态（如诊断Agent修改“诊断状态”，用药Agent修改“用药状态”），状态的变更必须通过事件通知。

Q2：如何保证提示的医疗准确性？
A：用RAG+专家审核——Agent的提示必须结合知识图谱中的权威指南，输出结果必须经过医疗专家的审核（可通过“人工-in-the-loop”机制实现）。

Q3：云原生部署会增加成本吗？
A：不会——Kubernetes的动态扩缩容能有效节省资源（比如夜间请求量低时缩容），而且云厂商的“按需付费”模式能降低固定成本。

3. 下一步：从“可扩展”到“自进化”

Agentic AI医疗应用的终极目标是**“自进化”**：

  • 自主学习：Agent能从临床数据中自动学习新的规则（如“某类患者对GLP-1受体激动剂反应更好”）；
  • 自动优化：根据用户反馈（如医生修改了Agent的建议），自动调整提示模块；
  • 跨模态协作：整合医学影像（DICOM）、实验室数据（FHIR）、文本（EMR），实现多模态Agent协作（如“影像诊断Agent+临床诊断Agent”联合诊断肺癌）。

4. 资源推荐

  • Agent框架：LangChain官方文档（https://python.langchain.com/）、MetaGPT GitHub（https://github.com/geekan/MetaGPT）；
  • 医疗标准：FHIR官方文档（https://hl7.org/fhir/）、Snomed CT（https://www.snomed.org/）；
  • 云原生：Kubernetes官方文档（https://kubernetes.io/）、Docker教程（https://docs.docker.com/）；
  • 书籍：《Agent-Based Modeling and Simulation》（Agent建模入门）、《医疗人工智能》（医疗AI落地指南）。

写在最后：技术的温度，在于“以患者为中心”

Agentic AI医疗应用的扩展性设计，本质上是**“用技术适配医疗的复杂性”**——医疗不是标准化的工业生产，每个患者都是独特的，每个场景都有特殊的需求。

作为提示工程架构师，我们的目标不是“设计最复杂的系统”，而是“设计最能解决患者问题的系统”。当我们的Agent能从“诊断糖尿病”扩展到“照顾糖尿病患者的一生”，当我们的系统能从“单医院”扩展到“整个区域的医疗生态”，我们才算真正实现了技术的价值。

愿每一个Agent，都能成为医生的“好帮手”，患者的“贴心人”。

—— 一个热爱医疗AI的提示工程架构师
2024年X月X日

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