From Given to Gathered Evidence: Agentic Learning for Longitudinal Medical Reasoning
从给定证据到主动采集证据：纵向医疗推理的智能体学习
🧭 Agent 工具调用与证据采集强化学习
Durham University · DAMO Academy, Alibaba Group · Hupan Laboratory · University of the Chinese Academy of Sciences
提出 CASE 角色化临床智能体与训练框架，将证据寻求策略蒸馏到 8B VL 模型，纵向医学基准超越 GPT-5.4 与 Claude Opus 4.8
📌 工作参考价值（4 点）
- 信息获取型 Agent 的环境设计：不要把用户/商品/内容/广告记录一次性塞进大 context，而是将不同数据源组织成可查询工具（历史订单、点击序列、画像、素材、库存/物流等），让策略模型自主决定“看哪个来源、看多细、是否回看”。这更适配需要跨多证据推理的选品归因、活动复盘、商品冷启动与客服工单诊断。
- 训练框架可复用：先 SFT 蒸馏 frontier 模型的多轮工具调用轨迹，再做 on-policy RL + 特权自蒸馏 + rubric-based LLM 反馈；关键是不规定工具调用顺序，只奖励最终结论质量与证据引用合理性。比固定 pipeline 更适合搜索推荐的动态环境。
- 评测结构化：以真实结果（如 ICD-10 诊断）生成问题，让 Agent 在患者环境中主动取数；业务上可由真实成交/退货/投诉/复购结果构造诊断性问题，评估 Agent 的证据检索与归因能力，而不是只看预测 AUC。
- 8B 紧凑策略模型 + 对齐过的评估条件能超过大体量 frontier 模型，说明把前端交互策略训练好，中小模型在特定业务环境中具备落地性价比。