TxAgent：用于治疗推理和个性化药物治疗方案制定的AI智能体

TxAgent 是什么？

TxAgent 是由哈佛医学院开发的一款人工智能治疗智能体，可以通过多步骤推理和实时生物医学知识检索，结合 211 种工具的工具箱，为患者提供个性化的治疗建议。它能够分析药物相互作用、禁忌症，并根据患者的个体特征（如年龄、遗传因素和疾病进展）制定治疗策略。

TxAgent功能

• 多步骤推理：TxAgent 可以在分子、药代动力学和临床层面评估药物相互作用，并根据患者的共病和并发用药情况识别禁忌症。

• 实时知识检索：它能够从多个生物医学来源检索和综合证据，通过迭代推理优化治疗建议。

• 工具调用与决策支持：TxAgent 会根据任务目标选择合适的工具，并执行结构化函数调用，以解决需要临床推理和跨源验证的治疗任务。

• 个性化治疗方案：它可以根据患者的年龄、遗传因素和疾病进展等个体特征定制治疗策略。

• 透明的推理轨迹：TxAgent 会生成自然语言响应，并提供详细的推理轨迹，说明其决策过程的每一步。

TxAgent 的能力

• 知识锚定：通过工具调用获取经过验证的知识，并基于此提供输出。

• 目标导向的工具选择：使用 ToolRAG 模型从 ToolUniverse 中选择并应用最适合的工具。

• 多步推理解决问题：通过多次迭代思考和函数调用解决复杂任务或处理工具的意外响应。

• 利用持续更新的知识库：通过工具访问持续更新的数据库，解决超出 TxAgent 内置知识范围的问题。

性能表现

• TxAgent 在多个基准测试中表现优异，覆盖了 3,168 个药物推理任务和 456 个个性化治疗场景：

• 在开放式药物推理任务中，准确率达到 92.1%，比 GPT-4o 高出 25.8%。

• 在结构化多步推理中，超越了 DeepSeek-R1（671B）。

• 在药物名称变体和描述的泛化能力上，保持了<0.01 的方差，超过现有工具使用 LLM 超过 55%。

TxAgent应用

• 药物推理任务：TxAgent 在多个基准测试中表现优异，涵盖 3,168 个药物推理任务和 456 个个性化治疗场景。

• 临床决策支持：它能够为医生提供精准的治疗建议，降低不良事件的风险，改善治疗决策。

• 药物相互作用分析：通过调用外部数据库和机器学习模型，TxAgent 可以评估药物之间的相互作用。

• 个性化治疗调整：例如，根据患者的肝功能状态调整药物剂量。

使用方法

1. 安装依赖：

推荐使用 H100 GPU，内存需大于 80GB。

• 安装 ToolUniverse：

pip install tooluniverse

• 安装 TxAgent：

pip install txagent

2. 运行示例：

• 运行示例代码：

python run_example.py

• 运行 Gradio 演示：

python run_txagent_app.py

3. 预训练模型：预训练模型权重可在 HuggingFace 上找到。

4. 工具箱（ToolUniverse）：TxAgent 的核心组件，包含 211 种工具，涵盖自 1939 年以来所有美国 FDA 批准的药物。