人工智慧代理人(AI agents)正快速改變我們對醫療的想像。過去臨床決策支援多依賴專家系統與規則式邏輯，如今檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)與多代理架構，展現出更靈活的推理能力。雖然目前尚無軟體真正進入臨床日常，多數仍停留在實驗室與專利階段，但來自研究機構與開源社群的成果，已揭示醫療未來的新方向。

例如，Stanford 的 Costorm 展現多代理協作於醫學討論與研究推理的潛力；MedRAX agent 結合胸腔 X 光判讀與多任務模型，進行圖像推理解釋；MDAgents 則嘗試建立醫療專屬的多代理多輪協作平台。除此之外，微軟的 AutoGen 與 LangChain-Hub 的醫療模組，能讓多個代理人分工合作，模擬不同專科醫師、病患，甚至跨領域顧問，共同組成「multi-agent orchestra」的新型態決策模式。

更進一步，代理人已開始結合操作層面的軟體介面(MCP, Model Context Protocol)，如何避免重複錯誤與確保穩定性成為新的挑戰。而最新的 Gemini Robotics 1.5，更將 AI agents 帶入物理世界，開啟醫療機器人結合代理系統的可能性。

這些探索帶來一個核心啟示：未來醫療決策不再只是醫師的單向判斷，而將是人與 AI、多代理人與病患共同參與的互動過程。本演講將透過上述案例，帶領大家重新思考醫療的世界觀，並展望近未來 AI 帶來的可能性。