基于LLM的代理的兴起展示了其在任务规划中具有巨大的革命潜力，引起了广泛关注。鉴于这些代理将被集成到高风险领域中，确保其可靠性和安全性至关重要。

​全球急诊科患者访问量的增加对高效的临床管理，特别是临床分诊，提出了重大挑战。传统上由人类专业人员管理的临床分诊容易受到显著的变异性影响，并且工作负荷高。尽管大型语言模型（LLMs）展示了有前景的推理和理解能力，但由于临床分诊任务的。

基于LLM的代理的兴起展示了其在任务规划中具有巨大的革命潜力，引起了广泛关注。鉴于这些代理将被集成到高风险领域中，确保其可靠性和安全性至关重要。

基于LLM的代理的兴起展示了其在任务规划中具有巨大的革命潜力，引起了广泛关注。鉴于这些代理将被集成到高风险领域中，确保其可靠性和安全性至关重要。