TxAgent 是什么？

TxAgent 是由哈佛醫學院開發的一款人工智能治療智能體，可以通過多步驟推理和實時生物醫學知識檢索，結合 211 種工具的工具箱，為患者提供個性化的治療建議。它能夠分析藥物相互作用、禁忌癥，并根據患者的個體特征（如年齡、遺傳因素和疾病進展）制定治療策略。

TxAgent功能

• 多步驟推理：TxAgent 可以在分子、藥代動力學和臨床層面評估藥物相互作用，并根據患者的共病和并發用藥情況識別禁忌癥。

• 實時知識檢索：它能夠從多個生物醫學來源檢索和綜合證據，通過迭代推理優化治療建議。

• 工具調用與決策支持：TxAgent 會根據任務目標選擇合適的工具，并執行結構化函數調用，以解決需要臨床推理和跨源驗證的治療任務。

• 個性化治療方案：它可以根據患者的年齡、遺傳因素和疾病進展等個體特征定制治療策略。

• 透明的推理軌跡：TxAgent 會生成自然語言響應，并提供詳細的推理軌跡，說明其決策過程的每一步。

TxAgent 的能力

• 知識錨定：通過工具調用獲取經過驗證的知識，并基于此提供輸出。

• 目標導向的工具選擇：使用 ToolRAG 模型從 ToolUniverse 中選擇并應用最適合的工具。

• 多步推理解決問題：通過多次迭代思考和函數調用解決復雜任務或處理工具的意外響應。

• 利用持續更新的知識庫：通過工具訪問持續更新的數據庫，解決超出 TxAgent 內置知識范圍的問題。

性能表現

• TxAgent 在多個基準測試中表現優異，覆蓋了 3,168 個藥物推理任務和 456 個個性化治療場景：

• 在開放式藥物推理任務中，準確率達到 92.1%，比 GPT-4o 高出 25.8%。

• 在結構化多步推理中，超越了 DeepSeek-R1（671B）。

• 在藥物名稱變體和描述的泛化能力上，保持了<0.01 的方差，超過現有工具使用 LLM 超過 55%。

TxAgent應用

• 藥物推理任務：TxAgent 在多個基準測試中表現優異，涵蓋 3,168 個藥物推理任務和 456 個個性化治療場景。

• 臨床決策支持：它能夠為醫生提供精準的治療建議，降低不良事件的風險，改善治療決策。

• 藥物相互作用分析：通過調用外部數據庫和機器學習模型，TxAgent 可以評估藥物之間的相互作用。

• 個性化治療調整：例如，根據患者的肝功能狀態調整藥物劑量。

使用方法

1. 安裝依賴：

推薦使用 H100 GPU，內存需大于 80GB。

• 安裝 ToolUniverse：

pip install tooluniverse

• 安裝 TxAgent：

pip install txagent

2. 運行示例：

• 運行示例代碼：

python run_example.py

• 運行 Gradio 演示：

python run_txagent_app.py

3. 預訓練模型：預訓練模型權重可在 HuggingFace 上找到。

4. 工具箱（ToolUniverse）：TxAgent 的核心組件，包含 211 種工具，涵蓋自 1939 年以來所有美國 FDA 批準的藥物。