医疗预约代理（LLM+MCP）
对话 医疗预约助理 使用a 大型语言模型（Claude） 用于意图提取和a 确定性Python后端 为了确保可靠的执行。
该项目演示了如何通过明确分离LLM来安全地集成到实际系统中 理解（法学硕士） 从 执行（后端逻辑）.
______________________________________________________________________
这个项目做什么
该代理允许用户以自然语言进行交互，以执行与医疗预约相关的任务。
患者能力
- 与医生预约医疗
- 通过后续问题提供缺失的细节
- 通过电子邮件接收预订确认
- 使用约会ID检索约会详细信息
医生能力
- 查看特定日期的每日日程安排
- 通过电子邮件接收每日日程安排
架构概述
用户输入 ↓ 克劳德（意图和有效载荷提取） ↓ MCP代理 ↓ 确定性核心逻辑 ↓ PostgreSQL数据库 ↓ 电子邮件通知服务
文件结构
博士_申请/ │ ├── 后端/ │ ├── agent.py │ ├── core.py │ ├── llm_parser.py │ ├── llm_router.py │ ├── prompts.py │ ├── 数据库.py │ ├── 电子邮件服务.py │ ├── run_agent_once.py#命令行界面入口点 │ └── init.py |----前端#未准备 |----requirement.txt |----README.md
技术栈
- Python 3.12
- API人类克劳德
- 主控程序
- PostgreSQL
- SQLAlchemy
- SendGrid（电子邮件）
阿卡 B.技术CSE（数据科学） Brainware大学 对应用人工智能、RAG、代理人工智能感兴趣