Agent 编排与提示词模板

1. 当前编排结构

flowchart LR
    API["FastAPI Router"] --> Service["Session / Order / Evaluation Service"]
    Service --> Orchestrator["MedicalConsultationOrchestrator"]
    Orchestrator --> Patient["Patient Agent"]
    Orchestrator --> Hint["Hint Agent"]
    Service --> Order["Order Engine"]
    Service --> Knowledge["Knowledge Retrieval"]
    Orchestrator --> Scoring["Scoring Agent"]
    Scoring --> Report["Report Agent"]

2. Agent 职责

模块	文件	调用时机	输出
Orchestrator	`backend/app/agents/orchestrator.py`	Service 需要调用子 Agent 时	统一调度结果
Patient Agent	`backend/app/agents/patient_agent.py`	Chat / SSE Chat	AI 病人文本回复
Hint Agent	`backend/app/agents/hint_agent.py`	练习模式点击“查看提示”	结构化提示 JSON
Order Engine	`backend/app/services/order_service.py`	申请检查/检验	数据库检查结果
Knowledge Retrieval	`backend/app/services/knowledge_service.py`	生成评价前	评分指南命中片段
Scoring Agent	`backend/app/agents/scoring_agent.py`	生成 AI 评价	结构化评分 JSON
Report Agent	`backend/app/agents/report_agent.py`	Scoring Agent 之后	报告字段归一化

3. 模板目录

backend/app/prompts/
├─ hint/
├─ knowledge/
├─ patient/
├─ polish/
├─ report/
└─ scoring/

prompt_templates 表保存模板元数据和 Markdown 路径。第一版 Demo 中，HintAgent 已直接读取 Markdown 模板；PatientAgent 和 ScoringAgent 当前由代码内置结构化提示拼接，Markdown 模板作为标准资产和后续热加载基础保留。

4. 模板清单

模板文件	agent_type	当前调用状态	调用时机
`hint/novice_case_hint.md`	`hint`	已调用	`POST /sessions/{session_id}/hints`
`patient/practice.md`	`patient`	标准资产	练习模式 AI 病人回复规则
`patient/teaching.md`	`patient`	标准资产	教学互动模式 AI 病人回复规则
`patient/free_chat.md`	`patient`	保留	早期自由问诊模板
`patient/novice.md`	`patient`	保留	早期新手模式模板，当前归并到 practice
`scoring/pediatrics_pneumonia.md`	`scoring`	标准资产	儿科支气管肺炎评分规则
`scoring/default_percentage.md`	`scoring`	标准资产	百分制评分输出约束
`scoring/default_five_point.md`	`scoring`	标准资产	五分制评分输出约束
`report/evaluation_report.md`	`report`	标准资产	评价报告整理规则
`knowledge/guideline_search_query.md`	`knowledge`	标准资产	评分指南检索查询生成
`polish/doctor_question_polish.md`	`polish`	保留	后续医生提问润色
`hint/novice_hint.md`	`hint`	保留	早期提示模板

5. Markdown 模板字段规范

所有新增模板使用同一结构：

---
template_code: novice_case_hint
agent_type: hint
version: v1
scene: practice
model_type: fast
output_format: json
---

# Role

# Task

# Inputs

# Rules

# Output Format

# Safety Boundaries

6. Patient Agent 运行规则

输入：

case_base 基础病例。
traditional_case 或 teaching_case 扩展信息。
runtime memory 最近对话。
已申请检查结果。
医学生最新问题。

约束：

只扮演患儿家属或 AI 病人。
每次回答 1-3 句话。
不输出 JSON、Markdown、思考过程。
不主动泄露未被问到的隐藏信息。
不给诊断或治疗方案。
不编造检查结果。

7. Hint Agent 运行规则

调用入口：POST /api/v1/sessions/{session_id}/hints。

输入 JSON：

{
  "case": {},
  "session": {},
  "conversation_summary": [],
  "ordered_results": [],
  "last_user_message": ""
}

输出 JSON：

{
  "hints": [],
  "missing_dimensions": [],
  "next_questions": [],
  "recommended_orders": []
}

缺失字段由后端补空数组；LLM 返回非法 JSON 时使用稳定 fallback。提示只在练习模式中由用户手动点击触发，不自动弹出。

8. Scoring Agent 运行规则

评分上下文拼接顺序固定：

病例基础信息：case_base。
模式扩展信息：traditional_case 或 teaching_case。
基础评分规则：scoring_rule。
指南检索结果：knowledge_chunks，未命中时为空数组。
用户作答情况：runtime memory、training_order、training_submission。
输出格式约束：百分制或五分制。

Scoring Agent 必须输出结构化 JSON：

{
  "score_type": "percentage",
  "total_score": 82,
  "dimension_scores": [],
  "errors": [],
  "improvement_plan": [],
  "evidence_summary": [],
  "guideline_refs": [],
  "overall_comment": ""
}

ReportAgent 只做字段校验和整理，不重新评分。

9. 安全边界

本系统只用于医学教学训练，不替代真实临床诊疗。
检查结果只来自数据库。
LLM 不接收真实患者身份信息。
历史记录只保存完整训练后的评价结果。
未完成训练不会生成长期聊天历史。

5.1 KiB Raw Blame History Unescape Escape