目的：开发和表征CLEAR-Med ，这是一种用于结构化临床数据的自然语言分析的双代理框架，将基于SQL的调用与独立验证分开。方法： CLEAR-Med使用一个代理将问题转换为可执行的结构化查询语言（ SQL ） ，保留执行的查询和数据库结果，并生成草稿。确定性检查和

---
**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文，可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://arxiv.org/abs/2609.34039v1)获取最准确的信息。

---
🔗 **原文链接**: [Large Language Models for Structured Clinical Data Analysis:](https://arxiv.org/abs/2609.34039v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
> 本文由小九AI技术站翻译整理，内容版权归原作者所有。
👤 作者: Erfan D. Dehkalani, Seetha Shankaran, Abbot R. Laptook, C. Michael Cotten, P. Ellen Grant, Yangming Ou

---
🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
建议先读中文摘要判断是否相关，再看全文细节。
Agent是2026年最卷的方向，没有之一。这篇文章的实操经验够硬。
建议收藏，做Agent开发的时候拿出来翻翻。

你对这个话题有什么看法？欢迎在评论区讨论 💬

> _转载自 ArXiv cs.AI，内容版权归原作者所有_

---
⏱️ 2026-09-29 13:01