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医疗助手agent系统

医疗助手Agent系统 2025.12 - 2026.4 核心技术栈：  模型与训练：Qwen3.5-9B、医疗 VLM、SFT + GSPO、多维度复合奖励、easyr1  检索与推理：MedEmbed、RAG、Milvus、Mem0、双层记忆机制 项目背景：传统单Agent医疗问答系统存在响应效率低、复杂问题分析不全面、多轮对话上下文理解能力弱等问题。 面对多症状、多维度的医疗咨询时，回答准确性与稳定性不足；同时缺乏长效记忆机制，无法连贯理解用户意图，难以 满足实际医疗场景下高效、可靠、安全的智能问答需求  ...