DeepTCM1.0：基于通用大语言模型的多专家智能体用于解析中药复方机制

# DeepTCM1.0：基于通用大语言模型的中药复方机制解析多专家AI智能体
来源：https://arxiv.org/abs/2608.18103
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> 摘要：背景：阐释中药复方的作用机制是中药现代化的核心挑战。传统方法，包括数据挖掘与网络药理学，难以实现中医理论与现代科学研究的深度融合。此外，直接使用通用人工智能大语言模型进行问答，因其对中医理论框架适配不足且易产生推理幻觉而存在局限。因此，亟需开发符合中医整体原则的智能分析方法。目标：建立一个整合中医经典理论与现代生命科学的多专家智能体框架，以实现对中药复方系统化、可解释的机制分析，并以桂枝汤作为代表性验证案例。方法：基于通用大语言模型DeepSeek V3.2构建DeepTCM1.0框架。该框架采用三层协作架构与三轮迭代质控工作流，模拟11个跨学科智能体的协作分析过程。框架从中医经典理论与现代科学研究双重视角，应用于桂枝汤的机制阐释。通过双盲五维评分、组内相关系数可靠性检验、Mann-Whitney U检验及效应量分析对框架性能进行全面评估。评估采用四个独立大语言模型作为评分者，对五份匿名化报告各进行五轮重复评分，共获得100次独立评分评估。

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来自：Fan Song \[查看邮件 (https://arxiv.org/show-email/0d5c6bd1/2608.18103)\] **\[v1\]** 2026年6月10日 周三 03:05:21 UTC (1,568 KB)