在医疗与生命科学（HCLS）领域，基于基础模型的 AI 智能体常出现一种问题：它们能引用正确的指南，却将决策框架错误地套用。AWS Machine Learning Blog 发布文章，分享了 38 个开源智能体技能（agent skills），覆盖 11 个 HCLS 领域，以填补这一差距。
文章提供了安装步骤、三个实际用例，以及一项包含 410 个提示词的评估。评估结果显示，这些技能的胜率为 70% 至 86%。
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在医疗与生命科学（HCLS）领域，基于基础模型的 AI 智能体常出现一种问题：它们能引用正确的指南，却将决策框架错误地套用。AWS Machine Learning Blog 发布文章，分享了 38 个开源智能体技能（agent skills），覆盖 11 个 HCLS 领域，以填补这一差距。
文章提供了安装步骤、三个实际用例，以及一项包含 410 个提示词的评估。评估结果显示，这些技能的胜率为 70% 至 86%。