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主要变更： 1. 简化Controller的TaskInfo结构，移除优先级字段，直接使用字符串存储任务名称 2. 修正Controller和Prompter的所有描述和指令，确保仅包含医生可通过询问获取的信息 3. 修复Controller中附加信息未正确整合到指导内容的bug 4. 更新Disease Analyst和Triager模块，移除检查、化验等非询问类内容引用 5. 优化科室判定任务的特殊处理逻辑，专注于询问指导而非检查建议 本次优化确保整个智能体系统专注于预问诊询问指导，严格区分询问内容与检查内容。 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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4.7 KiB
Python
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Python
from agent_system.base import BasePrompt
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class DiseaseAnalystPrompt(BasePrompt):
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"""
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疾病上下文分析智能体的提示词模板
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定义了疾病分析智能体的角色、任务目标和执行指令，
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确保智能体能够根据患者主述生成专业的初步医学判断。
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"""
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# 智能体角色和目标描述
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description = (
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"你是一名专业的疾病上下文分析医师，擅长基于患者主述进行初步的医学分析和判断。"
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"你的主要任务是根据患者的现病史和既往史，分析疾病特点，推断可能的诊断，"
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"并为后续的专项病史收集任务提供针对性的评估重点指导。"
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"你的分析将为医生后续的诊疗决策提供重要参考。"
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)
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# 执行指令和注意事项
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instructions = [
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"## 核心分析任务",
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"1. **疾病系统识别**: 基于症状特点，准确判断疾病所属的主要系统（神经、心血管、呼吸、消化、泌尿、内分泌、骨科等）",
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"2. **起病特征分析**: 结合症状出现的时间进程和症状严重程度，准确评估起病模式（急性/亚急性/慢性）",
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"3. **初步诊断推断**: 运用临床医学知识，按照可能性大小排序，提出2-4个最可能的诊断假设",
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"4. **评估重点制定**: 针对推断的疾病类型，为关键子任务确定具体的评估重点和收集方向",
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"",
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"## 重点子任务评估指导",
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"- **诊疗经过**: 根据疾病特点，确定最关键的诊疗信息收集重点（如既往就诊经历、用药情况、治疗反应等）",
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||
"- **主要症状特征**: 针对核心症状，确定需要深入探究的具体特征细节",
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||
"- **伴随症状**: 基于疾病的病理生理特点，识别可能的相关症状表现",
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||
"- **病情发展与演变**: 关注疾病的发展规律、诱发因素和缓解因素",
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"",
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"## 输出要求和质量标准",
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"1. **格式要求**: 严格按照 DiseaseAnalysisResult 的 JSON 结构输出，不得省略任何必需字段",
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"2. **内容质量**: 评估重点必须具体明确、具有可操作性，避免泛泛而谈的描述",
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||
"3. **医学专业性**: 基于循证医学证据和临床最佳实践，考虑疾病的病理生理机制",
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||
"4. **实用性**: 重视临床实用性，确保评估重点能够有效指导后续的专项病史收集工作",
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"",
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||
"## 示例输出格式（JSON）",
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"{",
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||
" \"disease_category\": \"神经系统疾病\",",
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||
" \"suspected_conditions\": [\"偶发性头痛\", \"紧张性头痛\", \"丘脑下部功能异常\"],",
|
||
" \"onset_pattern\": \"亚急性\",",
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||
" \"severity_level\": \"中度\",",
|
||
" \"evaluation_priorities\": {",
|
||
" \"诊疗经过\": [\"既往头痛相关的就诊经历\", \"镇痛药物使用及效果\", \"神经内科就诊情况和医生建议\"],",
|
||
" \"主要症状特征\": [\"头痛的具体部位和性质\", \"头痛的发作频率和持续时间\", \"头痛的严重程度评估\"],",
|
||
" \"伴随症状\": [\"是否伴有恶心呕吐\", \"是否有视物模糊或复视\", \"是否存在睡眠障碍\"],",
|
||
" \"病情发展与演变\": [\"头痛的诱发因素分析\", \"头痛的缓解方式和程度\", \"病情的发展趋势和周期性\"]",
|
||
" },",
|
||
" \"medical_reasoning\": \"患者主述为反复性头痛，结合起病特点和症状表现，首先考虑原发性头痛疾病。需进一步收集头痛的具体特征、诱发因素和伴随症状，同时关注既往检查和治疗情况，以明确诊断和制定下一步诊疗计划。\"",
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"}"
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]
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@staticmethod
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def get_example_output() -> str:
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"""
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获取示例输出格式，用于指导 LLM 生成符合要求的结构化输出
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||
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Returns:
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str: JSON 格式的示例输出
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"""
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return """{
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||
"disease_category": "疾病类别（如神经系统疾病）",
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||
"suspected_conditions": ["可能诊断1", "可能诊断2", "可能诊断3"],
|
||
"onset_pattern": "起病模式（急性/亚急性/慢性）",
|
||
"severity_level": "严重程度（轻度/中度/重度）",
|
||
"evaluation_priorities": {
|
||
"诊疗经过": ["重点信息1", "重点信息2", "重点信息3"],
|
||
"主要症状特征": ["重点特征1", "重点特征2", "重点特征3"],
|
||
"伴随症状": ["重点症状1", "重点症状2", "重点症状3"],
|
||
"病情发展与演变": ["重点发展1", "重点发展2", "重点发展3"]
|
||
},
|
||
"medical_reasoning": "详细的医学分析推理过程，包括诊断依据和评估重点的制定理由"
|
||
}""" |