研究者提出DAS框架，以共享推理轨迹替代数据聚合

Haoyuan Li、Mathias Funk 和 Aaqib Saeed 在一篇 Perspective 文章中提出去中心化智能体系统（DAS）框架，主张医疗 AI 从聚合数据转向聚合经验：分布在各医疗机构的 AI 智能体共享抽象化的推理轨迹，而不是原始数据或模型参数。 与在同类架构间平均数值梯度的联邦学习不同，DAS 交换的是由观察、假设、工具调用和结果反馈构成的结构化临床推理记录。文章还讨论了该框架的架构原则、部署考量、治理要求与关键开放挑战。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。