Исследователи разработали HealthClaw, архитектуру агента с открытым исходным кодом, предназначенную для обновления поддержки по мере изменения привычек, предпочтений, показателей и рисков человека со временем. Она разделяет общие правила безопасности и медицинские знания от частной долговременной памяти, содержащей факты профиля, повторно используемые процедуры и эпизодические следы.
- Оценивалась на синтетическом годовом бенчмарке и девяти задачами биомедицины по 200 случаев; HealthClaw увеличила точность ответов с 0,2% до 45,7% в ходе 900 зондов долгосрочной поддержки.
- Контекст, доступный на стороне промпта, был на 71,7% меньше, чем при использовании полного исторического контекста.
- В 100 тестах на конфиденциальность он продемонстрировал более высокое качество ответов с учетом конфиденциальности и меньшее количество небезопасных раскрытий по сравнению с базовыми моделями.
- По биомедицинским задачам средний абсолютный прирост основной метрики составил 27,0 процентных пункта, причем семь приростов остались статистически значимыми после коррекции на ложное обнаружение.
Эти офлайн-бенчмарки поддерживают управляемую, самообучающуюся память для агентов долгосрочного управления личным здоровьем, хотя клиническая эффективность требует проспективной оценки.