刘金宝
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5.1 KiB
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# Agent 编排与提示词模板
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## 1. 当前编排结构
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```mermaid
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flowchart LR
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API["FastAPI Router"] --> Service["Session / Order / Evaluation Service"]
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Service --> Orchestrator["MedicalConsultationOrchestrator"]
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Orchestrator --> Patient["Patient Agent"]
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Orchestrator --> Hint["Hint Agent"]
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Service --> Order["Order Engine"]
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Service --> Knowledge["Knowledge Retrieval"]
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Orchestrator --> Scoring["Scoring Agent"]
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Scoring --> Report["Report Agent"]
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```
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## 2. Agent 职责
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| 模块 | 文件 | 调用时机 | 输出 |
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|---|---|---|---|
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| Orchestrator | `backend/app/agents/orchestrator.py` | Service 需要调用子 Agent 时 | 统一调度结果 |
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| Patient Agent | `backend/app/agents/patient_agent.py` | Chat / SSE Chat | AI 病人文本回复 |
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| Hint Agent | `backend/app/agents/hint_agent.py` | 练习模式点击“查看提示” | 结构化提示 JSON |
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| Order Engine | `backend/app/services/order_service.py` | 申请检查/检验 | 数据库检查结果 |
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| Knowledge Retrieval | `backend/app/services/knowledge_service.py` | 生成评价前 | 评分指南命中片段 |
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| Scoring Agent | `backend/app/agents/scoring_agent.py` | 生成 AI 评价 | 结构化评分 JSON |
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| Report Agent | `backend/app/agents/report_agent.py` | Scoring Agent 之后 | 报告字段归一化 |
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## 3. 模板目录
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```text
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backend/app/prompts/
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├─ hint/
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├─ knowledge/
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├─ patient/
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├─ polish/
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├─ report/
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└─ scoring/
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```
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`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。
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## 4. 模板清单
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| 模板文件 | agent_type | 当前调用状态 | 调用时机 |
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|---|---|---|---|
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| `hint/novice_case_hint.md` | `hint` | 已调用 | `POST /sessions/{session_id}/hints` |
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| `patient/practice.md` | `patient` | 标准资产 | 练习模式 AI 病人回复规则 |
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| `patient/teaching.md` | `patient` | 标准资产 | 教学互动模式 AI 病人回复规则 |
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| `patient/free_chat.md` | `patient` | 保留 | 早期自由问诊模板 |
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| `patient/novice.md` | `patient` | 保留 | 早期新手模式模板，当前归并到 practice |
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| `scoring/pediatrics_pneumonia.md` | `scoring` | 标准资产 | 儿科支气管肺炎评分规则 |
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| `scoring/default_percentage.md` | `scoring` | 标准资产 | 百分制评分输出约束 |
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| `scoring/default_five_point.md` | `scoring` | 标准资产 | 五分制评分输出约束 |
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| `report/evaluation_report.md` | `report` | 标准资产 | 评价报告整理规则 |
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| `knowledge/guideline_search_query.md` | `knowledge` | 标准资产 | 评分指南检索查询生成 |
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| `polish/doctor_question_polish.md` | `polish` | 保留 | 后续医生提问润色 |
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| `hint/novice_hint.md` | `hint` | 保留 | 早期提示模板 |
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## 5. Markdown 模板字段规范
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所有新增模板使用同一结构：
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```markdown
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template_code: novice_case_hint
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agent_type: hint
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version: v1
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scene: practice
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model_type: fast
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output_format: json
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# Role
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# Task
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# Inputs
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# Rules
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# Output Format
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# Safety Boundaries
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```
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## 6. Patient Agent 运行规则
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输入：
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- `case_base` 基础病例。
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- `traditional_case` 或 `teaching_case` 扩展信息。
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- runtime memory 最近对话。
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- 已申请检查结果。
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- 医学生最新问题。
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约束：
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- 只扮演患儿家属或 AI 病人。
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- 每次回答 1-3 句话。
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- 不输出 JSON、Markdown、思考过程。
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- 不主动泄露未被问到的隐藏信息。
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- 不给诊断或治疗方案。
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- 不编造检查结果。
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## 7. Hint Agent 运行规则
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调用入口：`POST /api/v1/sessions/{session_id}/hints`。
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输入 JSON：
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```json
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{
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"case": {},
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"session": {},
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"conversation_summary": [],
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"ordered_results": [],
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"last_user_message": ""
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}
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```
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输出 JSON：
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||
```json
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{
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"hints": [],
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"missing_dimensions": [],
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"next_questions": [],
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"recommended_orders": []
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||
}
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```
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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。
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## 8. Scoring Agent 运行规则
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评分上下文拼接顺序固定：
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1. 病例基础信息：`case_base`。
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2. 模式扩展信息：`traditional_case` 或 `teaching_case`。
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3. 基础评分规则：`scoring_rule`。
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4. 指南检索结果：`knowledge_chunks`，未命中时为空数组。
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5. 用户作答情况：runtime memory、`training_order`、`training_submission`。
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6. 输出格式约束：百分制或五分制。
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Scoring Agent 必须输出结构化 JSON：
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```json
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{
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"score_type": "percentage",
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"total_score": 82,
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"dimension_scores": [],
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"errors": [],
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"improvement_plan": [],
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"evidence_summary": [],
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"guideline_refs": [],
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||
"overall_comment": ""
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}
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```
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`ReportAgent` 只做字段校验和整理，不重新评分。
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## 9. 安全边界
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- 本系统只用于医学教学训练，不替代真实临床诊疗。
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- 检查结果只来自数据库。
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- LLM 不接收真实患者身份信息。
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- 历史记录只保存完整训练后的评价结果。
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- 未完成训练不会生成长期聊天历史。
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