多智能体 AI 的数字基础设施
将专门智能体与 AI 模型、参考知识、记忆及业务软件相连接。工作流组织文档准备、行政事务及后续跟进,并为每个项目明确访问权限和确认环节。
研究方向:“Multi-Agent AGI”,面向通用人工智能。这是发展目标;目前介绍的系统以专门智能体为基础。
MEDICALCITY · 专注医疗健康的 AI 工厂
医疗健康是我们的起点。MEDICALCITY 设计、开发并部署协助医疗卫生专业人员的多智能体系统。健康、饮食、居住和出行指引待探索的需求。平台通过数字基础设施连接知识、业务工具及人工确认环节;实体执行接口在单独的机器人试点中开发。
面向医疗卫生团队
医护人员 · 医疗秘书 · 行政团队 · 医疗卫生机构 · 医生
生活的四大支柱
针对每项需求,我们明确需要连接的信息、工具和人工确认环节。涉及饮食、居住和出行的应用,仍需与团队共同明确并逐步开发。
连接参考文档、档案管理工具及负责审阅的专业人员,并按项目明确访问权限。
先明确餐食需求的信息来源、团队指令和核对流程,再开发所需连接。
明确住宅入住申请的参考材料、后续跟进工具,以及负责确认信息的人员。
明确出行相关文件、联系人员及核对环节,以便与团队工具连接。
团队明确来源、限制条件和审核环节。智能体负责准备;相关负责人核对、修正并决定后续行动。
这些角色围绕医疗卫生工作相互配合。在项目界定阶段确认功能、连接方式和责任;实体执行属于独立试点,并指定操作人员。
团队明确需求、可使用的信息及审批负责人。医疗决策和签名仍由具备相应权限的专业人员负责。在机器人试点中,操作人员授权并监督每项实体任务。
文书、行政和协调智能体协助准备文档、申请材料及后续跟进。在试点范围内,也可拟定机器人任务单及报告,供人工审核。
根据硬件和场地条件,探索明确范围内的实体任务。操作人员检查条件并决定是否启动;停止和接管措施须在试验前验证。 拟议任务不涉及护理操作或与人员的身体接触。
从数字工作到实体执行
平台连接 AI 工厂开发的两类基础设施:智能体的数字基础设施,以及机器人物理执行接口。业务软件仍是团队使用的工具;各项目分别明确连接方式、权限和执行反馈。
将专门智能体与 AI 模型、参考知识、记忆及业务软件相连接。工作流组织文档准备、行政事务及后续跟进,并为每个项目明确访问权限和确认环节。
研究方向:“Multi-Agent AGI”,面向通用人工智能。这是发展目标;目前介绍的系统以专门智能体为基础。
准备机器人连接、操作人员监督机制及执行反馈。每个试点都需确认硬件能力、允许的任务、场地条件以及停止或人工接管的方式。
机器人:试点准备中。无人机:更长期的发展方向。各项目的范围、时间安排及服务条件仍需确认。
AI 草稿不会触发任何实体动作。如果信息缺失或条件未满足,任务须等待澄清及人工决策。
协作示例
准备行政申请材料时,智能体可以根据您提供的信息和官方所需材料清单分工协作。此示例需按约定的实施范围调整。
说明要准备的申请材料、可使用的信息来源、预期结果,以及负责审阅的专业人员。
将提供的文件与参考清单对照,列出已有、缺失或需要核对的材料。
根据提供的信息拟写草稿,区分已有信息与待补充要点。
汇集已准备的材料、待解决的问题和供团队参考的跟进建议。
您审阅、修改并决定下一步。如果信息缺失或存在矛盾,应先澄清再提交。草稿可能包含错误;准备材料并不保证申请会获批。
查看工作流程根据您的工作和工具,与相关人员共同确定责任分工和工作条件。
选择可使用的文档、指令和清单,并与负责的专业人员核实其日期和版本。明确哪些来源引用应随草稿保留,以便核对。
核实可行的工具连接、必要的数据、授权访问范围,以及适合当前业务的托管和保密要求。
指定负责人,明确需要批准的操作及需保留的记录,并说明如何修改结果、暂停任务或由人接手。
AI 工厂明确组件、信息交换及人工确认环节。BAYON、业务软件及机器人接口各自的角色,需在项目范围内明确并测试。
在 MEDICALCITY 架构中,BAYON 承担数据和规则的共同参考库角色。项目需明确获准使用的来源、版本、工作记忆及采用的功能。
连接工作流所需的模型、智能体技能和应用。逐项核实信息交换、兼容性、访问权限、托管和保密要求。实施前确认可用的集成方式。
针对试点,明确经核实的任务单如何转为操作人员授权的任务,以及结果如何反馈给团队。现场试验前,测试硬件限制、停止机制、信息缺失处理及人工接管。
与团队共同对照日常做法评估各项范围:质量、错误、修改,以及准备、审阅和适用时的监督总耗时。事先商定继续、调整或停止的标准。实施前确认功能和服务条件;机器人试点另行约定。
从一项与健康、饮食、居住或出行相关的任务开始。共同明确测试范围内需要连接的信息来源、工具及人员。AI 工厂界定并开发系统;工作流页面展示准备内容及人工确认方式。机器人试点均单独界定范围。