对话式健康智能体：一种个性化的 LLM 驱动智能体框架

对话式健康智能体（CHAs）是提供医疗服务的交互式系统，例如辅助与诊断。当前的 CHAs，尤其是那些利用大语言模型（LLMs）的系统，主要关注对话方面。然而，它们提供的智能体能力有限，具体缺乏多步问题解决、个性化对话以及多模态数据分析能力。我们的目标在于克服这些局限。我们提出 openCHA，一个开源的 LLM 驱动框架，用以赋能对话式智能体为用户医疗查询生成个性化响应。该框架使开发者能够将外部来源（包括数据源、知识库与分析模型）集成到其基于 LLM 的方案中。openCHA 包含一个编排器，用于规划并执行动作以从外部来源收集信息，这些信息对于构建对用户询问的响应至关重要。它促进了知识获取、问题解决能力、多语言与多模态对话，并推动了与各类 AI 平台的互动。我们通过两个演示与四个用例展示了该框架在处理复杂医疗任务上的能力。此外，我们将 openCHA 作为开源项目通过 GitHub 向社区发布。