OmniTools 5月10日消息，Hugging Face 5月9日消息，OncoAgent研究团队发布技术预印本，介绍一款开源、隐私优先的肿瘤学临床决策支持系统。该系统采用双层微调大语言模型架构（Tier 1为9B参数速度优化模型，Tier 2为27B参数深度推理模型），均基于QLoRA在AMD Instinct MI300X硬件上完成训练，使用包含266,854例真实与合成肿瘤病例的OncoCoT数据集。
系统集成LangGraph构建的8节点多智能体拓扑，支持复杂度路由、四阶段Corrective RAG检索（覆盖70余份NCCN与ESMO指南）、三层反射式安全验证环及严格零PHI（患者健康信息）策略。所有组件均可本地化部署，不依赖云端API。
OncoAgent已实现每例查询的全程可审计状态追踪、按患者隔离的记忆管理，以及低于0.10余弦距离阈值的抗幻觉检索保障。完整代码与模型已在Hugging Face开源。