（一）超个性化智能理财顾问

场景描述： 普通投资者希望获得专业、低门槛的理财指导。 智能体应用： 动态风险画像：通过分析用户的交易行为、资产配置、风险问卷和甚至社交动态，构建动态更新的风险偏好模型。 自动化资产配置：根据用户画像和市场行情，自动为其推荐或执行投资组合方案（如基金、股票、债券的比例），并定期进行再平衡。 市场解读与教育：用通俗易懂的语言解读复杂的市场事件，并告知其对用户持仓的潜在影响，提供投资教育内容。 参考案例： 广发基金：“AiFa”智能理财秘书，7×24小时在线

（六）医疗质量与安全控制器

场景描述： 保障医疗流程的规范性和患者安全。 智能体应用： 流程合规性检查：自动检查诊疗过程是否符合临床路径和质控标准。 智能审方：在药师审核前，先由智能体对处方进行前置审核，提高效率和准确性。

（五）医院运营管理智能体

场景描述： 医院床位、设备、人员等资源的调度。 智能体应用： 智能床位管理：预测各科室的出院和入院需求，动态优化床位分配，缩短患者等待时间。 医疗资源调度：优化手术室排程、医疗器械流转和药品库存管理，减少闲置和短缺。 院内感染监控：自动分析各类数据，实时监测和预警潜在的院内感染暴发，并追溯源头。

（四）医生效率工具

场景描述： 医生处理繁重的文书工作和信息检索。 智能体应用： 智能病历书写：根据医患对话录音或关键信息，自动生成符合规范的门诊病历、入院记录、手术记录等，医生只需修改确认即可。 文献与研究助手：医生提出一个临床问题，智能体可快速检索全球最新的相关文献、临床试验，并提炼核心结论，助力科研与精准医疗。 参考案例： 门诊场景：AI辅助智能语音病历系统 面向门诊场景，提供门诊语音病历生成、外院报告AI辅助识别、门诊病历AI辅助解析等关键能力，有效解决医生疲于门诊病历记录、患者外院资料录入麻烦、上报数据质量不高等诸多问题。 门诊语音病历生成 外院报告AI辅助识别 住院场景：AI辅助智能病历生成系统 面向住院场景，实现多种住院病历的生成：鉴别诊断、阳性报告总结、术前评估、手术记录语音录入、阶段小结、出院小结等。同时，按专科构建本地知识库，为医生生成符合临床传承和个人书写习惯的病历文书。 出院小结（预生成） 阳性报告总结 质控场景：AI辅助智能病历质控系统 面向临床病历书写和病历质量管理多场景，将AI辅助智能质控与传统规则质控相结合，依托大模型对医疗文书和病历书写规范的强大理解分析能力，实现深度病历内涵质控。在自然语言质控点的框架下，病历书写规范、病历评分标准即AI质控点，人工抽查的真实问题即AI质控点，让机器质控高度接替质控人员的工作。在临床端，医生不仅能够得到科学合理的质控建议，还能够了解AI的分析过程，加强对临床的干预和宣贯。整体上实现从“事后审查”到“事中干预”的转变，促使病历质量管理效能提升。 自然语言质控点知识库 医生端交互 AI质控结果清单 04 科研场景：AI辅助智能科研专病平台 面向科研场景，基于大模型自然语言分析和图片识别能力，提取标准化的科研数据。依托AI识别，医生可以按早期设想完成智能纳排预筛，持续探索专病研究方向，并在实践中迭代改进。 智能纳排预筛 异构数据结构化解析-肺功能报告

（三）临床决策支持系统

场景描述： 医生进行疾病诊断和制定治疗方案。 智能体应用： 辅助诊断：分析患者的电子病历、影像学报告（X光、CT）、病理切片和基因组数据，基于最新的医学文献和临床指南，为医生提供鉴别诊断建议，提示可能被忽略的疾病。 治疗方案推荐：结合患者的具体情况，推荐个性化的、基于循证医学的治疗方案（如用药选择、手术方式、放疗靶区），并对比不同方案的优劣。 医疗安全哨兵：实时监测医嘱，预警药物相互作用、过敏史冲突、剂量错误等潜在风险。 参考案例： 大语言模型(LLM)智能体框架的高层概述 在20个现实临床病例的验证中，该AI代理系统能够有效调用相关工具，处理多模态数据，准确达成临床决策。与传统的GPT-4模型相比，集成后的AI代理将决策准确率从30.3%提升至87.2%。此外，系统还能引用相关医学指南，确保治疗方案的科学性与准确性。 智能体在患者病例评估中的流程细节 Llama - 370B、Mixtral 8x7B(均为开放权重模型)和GPT - 4 (专有模型)的工具使用基准测试

（二）诊疗全程智能助手

场景描述： 患者从就诊到康复的全过程。 智能体应用： 智能预问诊：在医生接诊前，通过多轮对话详细收集患者的主诉、现病史、既往史等信息，生成结构化的病历初稿，供医生核实，节省问诊时间。 虚拟陪诊师：在医院内为患者提供导航，指引其去往下一个检查科室，并解释检查注意事项。 治疗方案解读与依从性促进：用通俗易懂的语言向患者解释复杂的治疗方案、手术风险和用药说明，确保患者充分理解并配合治疗。 参考案例： 贵阳朗玛信息：C端-小程序39AI全科医生界面

（一）个人健康管家

场景描述： 慢性病（如高血压、糖尿病）患者、亚健康人群或普通人的日常健康管理。 智能体应用： 个性化健康计划：根据用户的基因组学、生活习惯、可穿戴设备（如智能手表）数据，制定个性化的饮食、运动和睡眠方案。 用药提醒与依从性管理：不仅提醒服药，还能解释为何需要按时服药，并跟踪用药依从性，向医生或家属反馈。 异常预警与主动干预：分析连续监测的生理数据（如心率、血糖），在发现异常趋势时主动发出警报，并建议“联系医生”或“调整生活方式”。 智能问答与导诊：解答健康常识问题，并根据症状描述，初步判断可能的方向，推荐合适的科室。 参考案例： 个人健康智能体（PHA）的协作架构

（八）跨域数据查询与分析

场景描述： 需要核查某个企业或个人的跨领域信息以进行精准服务或监管。 智能体应用： 在确保数据安全和隐私的前提下，智能体被授权后，可以作为一个“安全信使”，向税务、社保、市监等多个部门的数据系统发起查询请求，并整合结果，生成一个完整的“用户画像”，而无需将原始数据归集到一个地方。

（七）“一件事一次办”流程引擎

场景描述： 办理“退休”、“新生儿出生”等涉及多个部门的关联事项，用户只需申请一次，即可办成整件事。 智能体应用： 智能体作为“总调度师”，根据用户申请，自动拆解任务，在后台不同部门的系统间流转数据和文书，统一向用户反馈进度和结果。 参考案例： 全国推行的“一件事一次办”改革，其技术核心正是依靠智能流程引擎（智能体的前身）来实现跨部门协同。例如，办理“企业开办”，用户一次提交，智能系统即可将数据同步推送给市场监管、税务、社保、公积金、公章刻制等多个部门。

（六）政策分析与决策支持

场景： 制定某项产业政策或区域规划，以及就相关政策进行解读。 智能体应用： 智能体可以快速分析海量的社会经济数据、学术文献、网络舆情和兄弟省市政策，生成综合分析报告，模拟政策实施后的潜在影响和效果，为科学决策提供数据支撑，相关咨询机构通过政策解读的智能体日常开展政策解读与普及的宣讲工作。 参考案例： 将政策文本复制到对话框中，经过大模型运行即可生成智能体解读的宣传视频 上传一张背景图，再输入政策原文的链接地址，即可生成一段政策解读的宣传视频