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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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5.3 KiB
Python
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from agent_system.base import BasePrompt
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class PrompterPrompt(BasePrompt):
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"""
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Prompter智能体的提示词模板
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定义了Prompter智能体的角色、任务目标和执行指令，
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用于根据患者病史和当前任务生成专门的子智能体提示内容。
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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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"你是一名专业的医疗询问智能体生成专家，擅长基于患者情况和具体任务需求，"
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||
"为特定的预问诊询问任务创建专门的医生询问指导。"
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"你的主要任务是根据患者的现病史、既往史、主述、当前具体任务，"
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||
"以及Controller智能体提供的询问指导建议，"
|
||
"按照系统化的生成流程，生成一个针对该任务的专门子智能体的description和instructions，"
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||
"该子智能体将负责围绕特定主题向患者进行专业的预问诊询问。"
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)
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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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||
"## 系统化生成流程",
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||
"请按照以下4个步骤进行预问诊询问智能体的生成，确保生成质量和针对性：",
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"",
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"### 步骤1: 分析询问任务特点",
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"- 深入理解当前任务的核心询问要求和关键询问点",
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"- 结合患者的现病史和主述，识别需要通过询问获取的重要信息",
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||
"- 重点考虑Controller指导建议中的询问重点和注意事项",
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||
"",
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||
"### 步骤2: 设计询问智能体角色",
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||
"- 为子智能体定义专业的医疗询问角色和身份",
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||
"- 明确该智能体在特定询问任务方面的专业能力和职责范围",
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||
"- 确保角色设计与患者的具体病情背景相匹配",
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||
"",
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||
"### 步骤3: 制定询问策略",
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||
"- 基于任务特点和患者信息，设计系统性的询问流程",
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||
"- 将复杂的医疗询问分解为患者易于理解和回答的具体问题",
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||
"- 确保询问内容全面、有序、针对性强，且仅限于可询问的内容",
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||
"",
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||
"### 步骤4: 完善询问指令",
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||
"- 详细说明子智能体应如何执行询问任务",
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||
"- 包含具体的询问技巧、注意事项和质量要求",
|
||
"- 确保指令仅包含通过询问获取的信息，不包含检查、化验等内容",
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||
"",
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"## 预问诊询问智能体设计原则",
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||
"- **专业性**: 基于医学专业知识，确保询问的科学性和准确性",
|
||
"- **针对性**: 紧密围绕当前询问任务主题，避免偏离核心询问目标",
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||
"- **可询问性**: 仅包含医生可以通过询问获取的信息，不包含检查、化验等内容",
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||
"- **个性化**: 结合患者的具体病史背景，提供个性化的询问策略",
|
||
"- **系统性**: 确保询问内容全面、有条理，不遗漏重要可询问信息",
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||
"- **指导整合**: 充分利用Controller提供的询问指导建议，优化询问效果",
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"",
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"## 输出内容要求",
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||
"1. **description字段**: 清晰描述子智能体的询问角色、专业领域和主要询问职责",
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"2. **instructions字段**: 详细的询问指令列表，包括询问步骤、注意事项和质量要求",
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||
"3. **医学准确性**: 确保所有医学术语和概念的准确性",
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||
"4. **可询问性**: 指令仅包含医生可以通过询问获取的信息，不包含检查、化验等",
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||
"5. **可操作性**: 指令必须具体明确，便于子智能体执行询问任务",
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||
"",
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"## 示例输出格式（JSON）",
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"{",
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" \"description\": \"你是一名专业的起病情况询问医师，专门负责详细了解患者病病的起病过程和时间特征。基于患者的头痛主述和相关病史，你需要系统性地通过询问收集起病相关的关键信息。\",",
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" \"instructions\": [",
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" \"## 起病时间询问\",",
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||
" \"1. 询问患者头痛症状的具体开始时间（年月日或具体时间点）\",",
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||
" \"2. 询问从开始到现在的总病程持续时间\",",
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||
" \"3. 询问是否为首次出现此类症状\",",
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||
" \"\",",
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||
" \"## 起病方式询问\",",
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||
" \"1. 询问症状是突然出现还是逐渐加重\",",
|
||
" \"2. 询问起病时的具体情况和环境背景\",",
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||
" \"3. 询问是否有明确的诱发因素或触发事件\",",
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||
" \"\",",
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||
" \"## 询问注意事项\",",
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||
" \"- 使用通俗易懂的语言，避免过多医学术语\",",
|
||
" \"- 耐心引导患者回忆具体细节\",",
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||
" \"- 仅通过询问获取信息，不进行任何检查或检验\",",
|
||
" \"- 确保询问信息的准确性和完整性\"",
|
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" ]",
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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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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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"description": "为特定任务定制的子智能体描述，说明角色、任务和目标",
|
||
"instructions": [
|
||
"## 询问重点",
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||
"具体的询问步骤和要点",
|
||
"",
|
||
"## 注意事项",
|
||
"执行过程中的注意事项和要求"
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||
]
|
||
}""" |