
医疗 Agent 最全图谱:AI 如何填补万亿美金“效率黑洞”
医疗 Agent 最全图谱:AI 如何填补万亿美金“效率黑洞”Healthcare 是美国最大的行业之一,支出占 GDP 的 17%,雇佣 1/10 的美国劳动力。它也极其低效,美国每年 4.5 万亿美元的医疗支出中,有高达 25%,也就是 1.1 万亿美元被视为无效或可避免的浪费。在某些情况下,healthcare 从业者用于保险账单处理的时间成本可能占账单收入的 1/7。
Healthcare 是美国最大的行业之一,支出占 GDP 的 17%,雇佣 1/10 的美国劳动力。它也极其低效,美国每年 4.5 万亿美元的医疗支出中,有高达 25%,也就是 1.1 万亿美元被视为无效或可避免的浪费。在某些情况下,healthcare 从业者用于保险账单处理的时间成本可能占账单收入的 1/7。
近年来,图形用户界面(GUI)自动化技术正在逐步改变人机交互和办公自动化的生态。然而,以 Robotic Process Automation(RPA)为代表的传统自动化工具通常依赖固定脚本进行操作,存在界面变化敏感、维护成本高昂、用户体验欠佳等明显问题。
随着AI Agent 在工作场所日益普及,个人可能会与之紧密协作。波士顿咨询集团报告指出,未来五年内,AI Agent 市场预计将以45%的复合年增长率扩张。
Agent 即一系列自动化帮助人类完成具体任务的智能体或者智能助手,可以自主进行推理,与环境进行交互并获取环境以及人类反馈,从而最终完成给定的任务,比如最近爆火的 Manus 以及 OpenAI 的 o3 等一系列模型和框架。
随着大模型加速渗透核心行业,其安全可控性正从技术议题升级为产业落地的先决条件。
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我最近真的是爱上n8n了,用起来贼爽 熟练之后,3分钟内就可以搞定一个简单的功能。
编程智能体,几乎成为了 2025 年最热门的话题之一。不管是学术机构还是工业界,都在寻找更高效的落地路径。
知名 Go 大佬 Thorsten Ball 最近用 315 行代码构建了一个编程智能体,并表示「它运行得非常好」且「没有护城河」(指它并非难以复制)。
当前,多模态大模型驱动的图形用户界面(GUI)智能体在自动化手机、电脑操作方面展现出巨大潜力。然而,一些现有智能体更类似于「反应式行动者」(Reactive Actors),主要依赖隐式推理,面对需要复杂规划和错误恢复的任务时常常力不从心。