实战：用 LangGraph 构建价值百万的医疗 AI 智能体
MaryamMiradi · x · 2026-08-11
作者探讨了如何构建高价值的医疗 AI 智能体管道，以解决医疗 AI 部署难的痛点（如医生不信任黑盒、数据清洗耗时等）。
作者基于相关论文，使用 LangGraph 和 Python 复现了一个包含多个辅助智能体的系统。教程详细介绍了核心组件：
- Agent 1 (File Reader)：自动读取各类格式文件并分发。
- Agent 2 (Privacy Guard)：自动识别并脱敏患者隐私信息（如姓名、ID等），甚至能遮挡医疗图像中的敏感文字。
- Agent 3 (Data Reader)：负责后续的数据处理与分析。
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