Robô Lingxi X2 da AgiBot processou 46.686 solicitações de pacientes em hospital de Pequim
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Robô Lingxi X2 da AgiBot processou 46.686 solicitações de pacientes em hospital de Pequim

O robô Lingxi X2 da AgiBot tornou-se um funcionário permanente no balcão de orientação do Hospital Universitário Popular de Pequim, em Pequim. Este projeto foi realizado em colaboração com o aplicativo de saúde Afu da Ant Group.

Neste balcão, o Lingxi X2 utiliza um assistente médico baseado no aplicativo Afu, que funciona com um grande modelo médico da Ant Group. O robô responde a perguntas padrão usando uma voz e gestos humanoides, assumindo solicitações repetitivas que geralmente sobrecarregam o pessoal que trabalha nos balcões no vibrante vestíbulo do hospital.

De acordo com os dados das empresas, até 30 de setembro, o robô operou por 66 dias úteis no balcão de navegação para pacientes ambulatoriais e realizou 46.686 interações. Isso corresponde a aproximadamente 707 interações por dia, com um pico diário de 1.420.

A funcionalidade do robô inclui direcionar pacientes para o departamento correto, explicar procedimentos de visita, responder a perguntas sobre políticas de seguro médico e fornecer instruções dentro do hospital. O sistema também está integrado a uma base de conhecimento privada do hospital, permitindo-lhe fornecer respostas padronizadas baseadas nas informações internas da instituição, e não em dados gerais.

É importante notar que o papel do robô é de navegação, e não de prestação de cuidados médicos. Ele apoia os funcionários no balcão com perguntas básicas, mas não se ocupa de diagnóstico ou tratamento de pacientes. As empresas descrevem esta implementação como uma pesquisa conjunta de serviços médicos inteligentes, planejando usar a experiência de interação e operação em ambiente hospitalar para criar um modelo escalável.

O Lingxi X2 é um humanóide de tamanho médio da AgiBot, desenvolvido para locais com alta necessidade de interação, onde uma aparência compacta e acessível é mais importante do que manipulações pesadas. O vestíbulo do hospital corresponde a este perfil: há alto tráfego de visitantes, muitas perguntas repetitivas e necessidade de respostas rápidas e consistentes.

A implantação do robô no hospital complementa os esforços da AgiBot para entrar em funções de serviço público, seguindo programas anteriores em campi e parques temáticos. Para a Afu, isso significa levar o assistente médico da Ant Group da tela do telefone para a presença física no ponto de contato inicial com os pacientes.

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A Purple Mountain Laboratories lançou a plataforma AXP, projetada para comunicação entre agentes de inteligência artificial (IA), que opera com base em redes determinísticas. A apresentação desta plataforma ocorreu em 16 de outubro na Décima Conferência sobre o Desenvolvimento de Redes Futuras em Nanjing. China Mobile, Jiangsu Future Network Group e Jiangsu Future Networks Innovation Institute participaram do desenvolvimento.

Os desenvolvedores posicionam o AXP como a primeira plataforma do setor para conexão de agentes construída sob os princípios de redes determinísticas, embora essa afirmação ainda não tenha sido verificada independentemente. Uma rede determinística implica a capacidade da rede de garantir uma entrega de tráfego limitada e previsível dentro de uma área definida, ao contrário do comportamento padrão das conexões de internet comuns, baseado no melhor esforço.

O AXP aplica este conceito a um número crescente de agentes de software que precisam encontrar e chamar uns aos outros em diferentes organizações e regiões. De acordo com um comunicado oficial, a plataforma é capaz de registrar até um milhão de agentes e suportar simultaneamente 100.000 agentes ativos.

A plataforma realiza o planejamento conjunto de recursos computacionais e de rede, executa conversões entre vários protocolos usados por agentes heterogêneos, detecta falhas e faz a comutação em poucos segundos. Além disso, ela resolve endereços semânticos, permitindo encontrar um agente por sua funcionalidade em aproximadamente cem milissegundos.

Operando no CENI, um local experimental nacional de grande escala da China para redes futuras, a equipe relatou que o AXP implementou com sucesso o endereçamento de agentes de alta precisão em diferentes domínios a uma distância superior a 4000 quilômetros e reduziu o tempo de execução de tarefas ponta a ponta em mais de 20%, embora o nível básico para essa comparação não tenha sido especificado.

Os materiais apresentados não especificam quais protocolos de agentes o AXP converte. Também não foi revelada informação sobre o suporte a padrões abertos amplamente utilizados, como Model Context Protocol (MCP) ou Agent2Agent (A2A), nem foi dada uma explicação para o acrônimo AXP.

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