摘要
针对复杂临床决策中模型难以在正确推理步骤选择并应用恰当程序性知识的问题，本文提出 TARSE 框架。该方法将临床问答建模为代理问题，利用可检索的“技能”（如指南、协议）和“经验”（已验证的推理轨迹）两大资源。测试时，代理从 curated 库中检索相关项，执行轻量级测试时适应以对齐中间推理逻辑。实验表明，显式分离并检索技能与经验，能有效提升医疗代理的可靠性，优于现有 RAG 及提示方法。
AI 推荐理由
论文核心在于构建技能库并在测试时检索复用临床程序性知识，直接对应技能学习主题。
研究机构
中国机构1
中国机构2
中国机构3
中国机构4
中国机构5
中国机构6
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