First-Aid Buddy：基于多智能体架构的智能急救助手系统

First-Aid Buddy是一款融合大语言模型、RAG检索增强生成和实时API的多智能体急救辅助系统。其核心创新在于分诊评估与急救指导双代理架构，能为用户提供本地化、多语言的紧急医疗指导，定位为专业医疗帮助的辅助工具而非替代品。

在突发医疗紧急情况下，普通大众往往缺乏专业急救知识，危急时刻易手足无措。First-Aid Buddy针对此痛点开发，利用AI技术将专业急救知识转化为可执行步骤指导。项目采用Python和Streamlit构建，核心创新为双智能体架构（分诊评估+急救指导），集成地理位置服务、视频教程检索和多语言翻译功能，实现"随时随地、个性化"的急救支持。

系统分为用户交互层、智能代理层和外部服务层。核心双智能体协作机制：

• 分诊代理：基于ESI标准对症状进行1-5级严重程度评估，决定后续流程（轻微情况自助指导/严重情况建议呼叫急救+附近医院信息）；
• 急救代理：并行执行RAG检索圣约翰救护手册、搜索YouTube认证急救视频、查询附近医疗机构信息。 技术栈选型：前端Streamlit，大模型Groq Cloud的llama-3.3-70b-versatile，向量检索FAISS+all-MiniLM-L6-v2，关键词检索BM25，地理服务OpenStreetMap的Overpass API和Nominatim。

• 智能分诊评估：基于ESI国际标准分级，确保建议匹配情况；
• 基于RAG的权威知识检索：以圣约翰救护手册为知识库，通过向量+BM25索引检索，避免大模型幻觉；
• 实时地理位置服务：对ESI评分>2的情况，调用定位查询附近医院，显示本地急救电话（支持多国）；
• 多语言支持：自动检测和翻译用户语言，降低使用门槛；
• 视频教程检索：集成YouTube Data API，获取认证频道的可视化急救教程。

知识库包含ESI分诊手册（训练分诊代理）和圣约翰救护急救手册（RAG检索源）。首次启动时自动处理PDF文档：提取文本（必要时用OCR），构建FAISS向量索引和BM25关键词索引并持久化存储，提升后续启动速度。

应用场景：家庭急救（处理割伤/烫伤等）、户外应急（远离医疗机构时）、旅行辅助（本地化急救信息）、急救培训（辅助学习）。社会价值为专业医疗到达前提供及时指导，明确定位为辅助工具，危急时需拨打当地急救电话。

部署步骤：

1. 克隆代码库安装Python依赖；
2. 安装Tesseract OCR引擎；
3. 配置API密钥（Groq/YouTube/Serper等）；
4. 放置PDF知识库到指定目录；
5. 运行Streamlit应用。 首次启动构建索引耗时，后续启动直接使用已构建索引，响应迅速。

项目展示多智能体架构在垂直领域的潜力，通过任务分解实现精准可靠服务；RAG技术解决专业领域大模型幻觉问题。该模式可推广到法律咨询、技术支持等领域；未来可整合图像识别能力，通过上传伤情照片获得更精准评估指导。