在我们团队的架构方案中，后端核心是一个基于 ReAct 框架的单智能体（Single-Agent），负责从自然语言主诉中提取药物实体，调用本地医药知识图谱（Graph RAG）进行冲突检测，最终输出结构化的决策结果。这套 AI 决策链路的设计已经相当完善。如果 AI 的决策结果无法被医生或患者准确感知，那整套系统的医疗价值就会大打折扣。在普通 Web 应用里，前端的职责通常是"展示后端给的数据"。

在我们团队的架构方案中，后端核心是一个基于 ReAct 框架的单智能体（Single-Agent），负责从自然语言主诉中提取药物实体，调用本地医药知识图谱（Graph RAG）进行冲突检测，最终输出结构化的决策结果。这套 AI 决策链路的设计已经相当完善。如果 AI 的决策结果无法被医生或患者准确感知，那整套系统的医疗价值就会大打折扣。在普通 Web 应用里，前端的职责通常是"展示后端给的数据"。