项目简介

Health Agents Collective 是一个隐私优先、面向医疗应用构建的多智能体AI系统。它利用Google的A2A（Agent-to-Agent）协议和Pydantic AI框架，实现了患者分诊、FHIR数据集成和智能体协调等核心功能。系统中的每个微智能体都能独立运行，并通过JSON-RPC协议与大语言模型客户端通信，提供标准化的上下文信息和功能。

主要功能点

医疗专用多智能体架构: 系统中的每个功能模块（如FHIR数据处理、患者分诊、任务协调）都作为一个独立的Starlette微智能体运行，支持本地、远程或容器化部署，具有高度灵活性和可伸缩性。
动态智能体协调: 核心协调智能体能够实时发现并编排其他专业智能体的功能和工具，从而处理复杂的医疗查询和工作流，提供综合的响应。
LLM提供商无关: 支持任何兼容OpenAI API的大语言模型（如OpenAI、Anthropic、Google Vertex等），方便集成到现有LLM生态。
100% 本地运行: 敏感的医疗数据在本地处理，除非用户明确允许发送给LLM提供商，否则数据不会离开本地机器，确保了高度隐私和安全。
可扩展性: 允许开发者以极低的成本（例如，只需不到100行代码）快速创建和注册新的智能体，新智能体注册后即可被其他智能体发现和利用。
FHIR R4合规: 完全遵守HL7 FHIR R4标准，确保医疗数据交换的互操作性和规范性。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/micklynch/health-agents-collective.git
cd health-agents-collective

创建并激活虚拟环境，安装依赖:

uv sync
# 或者使用 pip:
# pip install -e .
source .venv/bin/activate

配置环境变量: 复制示例配置文件，并编辑 '.env' 文件，填入你的API密钥和FHIR服务器URL。

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，例如：
# OPENROUTER_API_KEY=your-openrouter-api-key
# FHIR_SERVER_URL=http://your-fhir-server:8080/fhir

运行应用程序:
```
python app.py
```

服务器配置

本项目中的FHIR智能体（FHIR Agent）实现了一个MCP服务器，负责与FHIR服务器交互并暴露相关工具。为了让MCP客户端能够连接并使用此FHIR MCP服务器，需要配置以下信息：

服务器名称 (name): 'FHIR-MCP'
启动命令 (command): 'python' （用于启动Python解释器）
启动参数 (args): '["-m", "src.mcp_handler.fhir_mcp_main"]' （指定运行 'fhir_mcp_main' 模块）
环境变量 (env):
- 'FHIR_SERVER_URL': 你的FHIR服务器的基准URL（例如 'http://your-fhir-server:8080/fhir'）
- 'FHIR_VERSION': FHIR版本，默认为 'R4'
传输协议 (transport): 'stdio' （通过标准输入输出进行通信）

基本使用方法

系统启动后，将进入交互模式。你可以在命令行界面中输入自然语言请求：

启动所有智能体: 在项目根目录运行 'python app.py'。系统将启动分诊智能体、FHIR智能体和协调智能体。
在交互模式下提问: 当看到 '💬 What would you like to do today?' 提示时，输入你的医疗查询或请求。
- 患者分诊评估: '"I have a patient with chest pain and shortness of breath"' (我有一个病人，胸痛并呼吸急促)
- FHIR数据检索: '"Find patient data for John Smith, age 45"' (查找45岁John Smith的病人数据)
- 查询可用智能体: '"What agents are available?"' (有哪些智能体可用?)
- 系统信息: '"How does this system work?"' (这个系统如何工作?)
查看结果: 协调智能体将自动识别最佳的专业智能体来处理你的请求，并将返回处理结果。输入 '/quit' 退出交互模式。

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服务器配置

基本使用方法

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