科学研究与医疗

class LiteratureReviewAgent:
    """自动化文献综述 Agent"""
    
    async def review(self, topic: str, scope: dict):
        # 1. 搜索相关论文
        papers = await self.search_papers(
            topic, 
            databases=["arxiv", "pubmed", "ieee"],
            year_range=scope.get("years", [2020, 2025]),
            max_papers=100
        )
        
        # 2. 筛选高质量论文
        filtered = await self.screen_papers(papers, criteria={
            "relevance": 0.7,
            "citation_count": 10,
            "journal_impact": 3.0
        })
        
        # 3. 提取关键信息
        summaries = []
        for paper in filtered:
            summary = await self.extract_key_info(paper)
            summaries.append(summary)
        
        # 4. 识别研究趋势和空白
        trends = await self.analyze_trends(summaries)
        gaps = await self.identify_gaps(summaries)
        
        # 5. 生成综述报告
        report = await self.generate_report(
            topic, summaries, trends, gaps
        )
        
        return {
            "report": report,
            "papers": filtered,
            "trends": trends,
            "research_gaps": gaps,
            "bibliography": self.format_bibliography(filtered)
        }

Agent 辅助实验设计流程：

1. 理解研究问题
   - 明确假设和变量
   - 确定实验类型（对照/随机/双盲）

2. 文献参考
   - 搜索类似研究的实验方法
   - 提取最佳实践

3. 方案设计
   - 样本量计算
   - 随机化策略
   - 控制变量设计
   - 统计方法选择

4. 预注册文档
   - 生成实验预注册文档
   - 包含假设、方法、分析计划

5. 数据分析计划
   - 选择适当的统计检验
   - 效应量和置信区间
   - 多重比较校正

class ResearchAnalysisAgent:
    """科研数据分析 Agent"""
    
    async def analyze(self, data, hypothesis: str):
        # 1. 数据探索和清洗
        eda_code = await self.generate_eda_code(data)
        eda_result = self.sandbox.execute(eda_code)
        
        # 2. 统计检验
        test_code = await self.llm.generate(f"""
            研究假设: {hypothesis}
            数据描述: {eda_result.summary}
            
            请编写 Python 代码进行以下统计分析：
            1. 描述性统计
            2. 适当的假设检验（根据数据类型选择）
            3. 效应量计算
            4. 可视化（箱线图、散点图等）
            
            使用 scipy.stats 和 statsmodels。
        """)
        
        results = self.sandbox.execute(test_code)
        
        # 3. 结果解读
        interpretation = await self.llm.generate(f"""
            统计结果: {results}
            研究假设: {hypothesis}
            
            请解读：
            1. 结果是否支持假设？
            2. 效应量的实际意义
            3. 可能的局限性
            4. 后续研究方向建议
            
            使用学术论文的严谨风格。
        """)
        
        return interpretation

class MedicalLiteratureAgent:
    """医学文献检索 Agent"""
    
    async def answer_clinical_question(self, question: str):
        """回答临床问题（基于循证医学）"""
        
        # 1. 构建 PICO 查询
        pico = await self.llm.generate(f"""
            将以下临床问题分解为 PICO 格式：
            问题: {question}
            
            P (Patient): 患者特征
            I (Intervention): 干预措施
            C (Comparison): 对照
            O (Outcome): 结局指标
        """)
        
        # 2. 分级检索证据
        # 优先检索高质量证据源
        evidence = []
        
        # Level 1: 系统评价和 Meta 分析
        evidence.extend(await self.search_cochrane(pico))
        
        # Level 2: 随机对照试验
        if len(evidence) < 3:
            evidence.extend(await self.search_pubmed(pico, "RCT"))
        
        # Level 3: 观察性研究
        if len(evidence) < 5:
            evidence.extend(await self.search_pubmed(pico))
        
        # 3. 证据综合
        summary = await self.llm.generate(f"""
            基于以下证据，回答临床问题：
            
            问题: {question}
            证据（按质量排序）:
            {format_evidence(evidence)}
            
            请给出：
            1. 结论
            2. 证据等级
            3. 临床建议
            4. 注意事项
        """)
        
        return summary

Agent 在药物研发中的应用：

1. 靶点发现
   - 文献挖掘潜在药物靶点
   - 基因表达数据分析
   - 蛋白质相互作用网络分析

2. 药物筛选
   - 虚拟筛选（分子对接模拟）
   - 文献中的已知活性化合物
   - ADMET 性质预测

3. 临床试验设计
   - 患者入组标准优化
   - 终点指标选择
   - 统计分析方案

4. 安全性分析
   - 不良反应信号检测
   - 药物相互作用预测
   - 文献中的安全性报告分析