各位来宾，各位技术同仁，大家好！ 今天，我将带领大家深入探讨一个充满挑战但也极具潜力的领域——“医疗预问诊 Agent”的构建。在当前的医疗体系中，患者获取初步健康建议、理解自身症状并决定下一步行动往往面临诸多不便。一个智能的预问诊 Agent，能够通过严谨的逻辑，从用户描述的症状出发，结合庞大的医学知识库，逐步推导出鉴别诊断建议，无疑将极大地提升医疗服务的可及性和效率。 我们将以一个编程专家的视角，从零开始，一步步解构这个复杂系统。我将详细阐述其核心逻辑、技术选型、数据结构以及关键代码实现。请大家做好准备，我们将踏上一段知识与代码并行的旅程。 核心架构：从症状到诊断的严谨逻辑链 构建一个医疗预问诊 Agent，其核心在于建立一个从非结构化症状描述到结构化鉴别诊断的严谨逻辑链。这个链条并非线性单向，而是包含迭代、反馈和澄清的过程。我们可以将其抽象为以下几个主要阶段： 症状输入与自然语言理解（NLU）： Agent 接收患者输入的自由文本症状描述，并将其转化为结构化的、标准化的医学概念。 医学知识库构建与检索： Agent 需要一个庞大且结构化的医学知识库，以便根据提取的症状进行高效、准 …