GxP-Agent：用 LLM 智慧體為臨床試驗編程構建可靠的流程 DAG 拓撲

研究團隊在 arXiv 上發表論文介紹 GxP-Agent，一個專為臨床試驗編程設計的多智慧體系統。臨床試驗編程涉及將研究協議轉化為符合 CDISC 標準的分析就緒數據集，是監管提交中的瓶頸。論文指出，現有的單次 LLM 程式碼生成方法在此任務上表現不佳，五個前沿模型進行的十一次單次嘗試均無法生成有效的受試者級分析數據集。

GxP-Agent 通過將監管流程排序編碼為有向無環圖（DAG）來解決這一問題，將龐大的數據集生成任務分解為 15 個特定領域的節點。這些節點由具備製藥知識背景的工作智慧體執行，配備驗證閘門和條件重試機制。系統採用 Claude Sonnet 4.6 作為執行引擎。

研究團隊在 CDISC-Bench 基準上測試該系統。CDISC-Bench 是一個基於執行結果的新基準，從 FDA 試點提交資料 CDISCPilot01 建立，包含 254 名受試者和 49 個真實參考 ADSL 變數。GxP-Agent 在三次獨立運行中達到 100% 結構匹配率（49/49 變數、254 條正確記錄），而現有最佳檢索增強方案的匹配率為 59.2%。