开源！智能体中医问诊，AI彻底颠覆中医问诊，国宝发扬光大！

源代码

https://www.gitcc.com/obra/zy-agent

智能体中医问诊系统（Zy-Agent）：AI赋能传统中医的开源解决方案

一、系统背景与意义

在中医领域，传统问诊依赖于医生的个人经验和感官判断，存在主观性强、标准化程度低等问题。随着人工智能技术的快速发展，智能体中医问诊系统应运而生，旨在通过AI技术赋能传统中医，实现精准辨证与个性化诊疗。Zy-Agent作为开源解决方案，不仅降低了技术门槛，还促进了中医信息化、智能化的发展，为中医的传承与创新提供了有力支持。

二、系统架构与技术特点

1. 多智能体分工协作：

• Zy-Agent采用多智能体分工协作模式，每个智能体负责不同的任务，如意图识别、知识检索、辨证分析、古籍检索、药材查询等，确保系统能够高效、准确地完成问诊流程。
• 后端采用FastAPI + LangGraph的组合，FastAPI负责API层的高性能，而LangGraph则负责编排多个AI智能体的协作流程，让不同职责的Agent各司其职、协同工作。

2. 知识检索与图/向量存储：

• 系统具备强大的知识检索能力，能够调用中医古籍、医案库、药材数据库等海量资源，确保回答有典可依、有据可查。
• 通过图/向量存储技术，系统能够高效地存储和检索中医知识，提高辨证分析的准确性和效率。

3. 辨证分析与个性化诊疗：

• 根据用户描述的症状、体征，结合中医辨证理论，系统能够分析证候类型（如阴虚、阳虚、气虚、血瘀等），并给出个性化的诊疗建议。
• 系统支持智能组方、智慧方解、智慧评价和中西医融合核心功能，确保组方有效性、合理性和安全性。

4. 开源与可扩展性：

• Zy-Agent提供完整的源代码，用户可以根据自己的需求进行二次开发和定制，满足不同场景下的应用需求。
• 系统支持多种大语言模型API，如OpenAI、Claude等主流模型，以及国产模型，方便用户根据实际需求进行选择和配置。

三、系统功能与应用场景

1. 智能问诊：

• 用户可以通过对话式的交互界面，自然地描述自己的症状和感受，系统能够模拟老中医的思维进行多轮交互式问诊，全面了解患者的病情、症状等关键信息。

2. 辨证分析：

• 系统根据用户描述的症状、体征，结合中医辨证理论，分析证候类型，并给出详细的辨证结论和诊断报告。

3. 古籍检索与药材查询：

• 系统能够从《伤寒论》《黄帝内经》《金匮要略》等经典中医典籍中检索相关条文和论述，作为诊断依据。
• 提供中药材的性味归经、功效主治、配伍禁忌等知识，帮助用户理解方药逻辑。

4. 养生建议与日常保健：

• 结合中医养生理论，系统能够给出饮食调理、作息建议等日常保健方案，帮助用户保持健康状态。

5. 应用场景：

• 中医诊疗机构
  
  ：作为医生的“超级助手”，提升诊疗效率和准确性。
• 科研与教学
  
  ：作为辅助工具，帮助学生直观地理解中医辨证论治的思维过程。
• 院内/企业知识库问答
  
  ：部署为内部知识库问答系统，帮助员工快速查询中医知识和诊疗规范。
• 个人健康管理
  
  ：作为个人的“终身中医健康管家”，提供个性化的健康管理服务。

四、系统优势与局限性

1. 优势：

• 技术融合创新
  
  ：将传统中医的辨证论治思维与现代大语言模型、多智能体编排技术深度结合，实现智能化问诊与诊疗。
• 数据资源丰富
  
  ：系统能够调用海量中医古籍、医案库、药材数据库等资源，确保回答的准确性和权威性。
• 开源与可扩展性
  
  ：提供完整的源代码和多种大语言模型API支持，方便用户进行二次开发和定制。

2. 局限性：

• 生产环境配置复杂
  
  ：在生产环境中使用时，需要自行完成安全、合规与模型网关配置。
• AI建议仅供参考
  
  ：AI只能提供参考建议，不能替代专业医生的诊断。因此，在实际应用中，需要将AI诊断结果与医师经验相结合，发挥“1+1>2”的作用。

开源！智能体中医问诊，AI彻底颠覆中医问诊，国宝发扬光大！

源代码

https://www.gitcc.com/obra/zy-agent