Asclepius：面向长程临床医疗 Agent 的自适应 Harness 框架
英文标题：Asclepius: An Adaptive Harness for Long-Horizon Clinical Agents
当前大语言模型（LLM）Agent 的基准测试多集中在短程、单一任务轨迹上，但实际部署往往需要 Agent 在资源竞争下连续运行数小时，暴露出截然不同的系统失效模式。为此，研究团队提出 Asclepius 框架，并基于临床环境模拟器（Clinical Environment Simulator, CES）让 Agent 应对复杂的长期医疗管理任务。该研究揭示了动态长程环境下 Agent 稳定运行的瓶颈，为自主医疗 Agent 及复杂长程任务 AI 的工程化落地与基准评测提供了重要参考。
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中文
摘要
大语言模型（LLM）Agent 目前主要在短程、单任务轨迹上进行基准评测，然而在实际部署中，系统往往需要在资源竞争的环境下连续运行数小时，从而暴露出完全不同类别的失效问题。我们采用临床环境模拟器（Clinical Environment Simulator, CES），让 Agent 在其中管理……
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