Bouw een AgentGPT-agent voor geautomatiseerd beheer van kennisbases
description
Maakt continue en geautomatiseerde onderhoud van kennisbases mogelijk, waardoor informatie actueel en goed georganiseerd blijft zonder handmatige inspanning. Dit verbetert de efficiëntie, vermindert fouten en verhoogt de toegankelijkheid tot betrouwbare data, beter dan handmatige of minder gespecialiseerde automatiseringsmethoden.
prompt
Help me een AgentGPT-agent te bouwen die het beheer van mijn kennisbase automatiseert voor het domein: <voer je kennisdomein in>. Leg uit hoe ik de agent kan configureren om verouderde informatie te herken ...
try_prompt
generate_helper
disclaimerOnPageApi
tags
ai_answers
provider: openai
model: gpt-4.1-nano
Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze gids om een AgentGPT-agent te bouwen voor het beheer van je kennisbasis in het domein Zorgprotocollen:
**1. Doelstelling definiëren:**
- De agent moet verouderde informatie identificeren.
- Updates voorstellen voor verouderde of incomplete gegevens.
- Content organiseren voor gemakkelijke toegang en consistentie.
**2. Kernfuncties en actietypes:**
**a. Verouderde informatie herkennen**
- Actie: Analyseer de inhoud op basis van publicatiedatum, bronvermelding, en inhoudsveranderingen.
- Voorbeeld prompt:
*"Controleer alle zorgprotocollen en markeer documenten die ouder zijn dan 2 jaar of waarvan de bron niet recent is geverifieerd."*
**b. Updates voorstellen**
- Actie: Bied suggesties voor nieuwe informatie of wijzigingen op basis van recente richtlijnen of wetenschappelijke publicaties.
- Voorbeeld prompt:
*"Voorstel updates voor protocollen over infectiepreventie op basis van de nieuwste richtlijnen van het RIVM van 2023."*
**c. Content organiseren**
- Actie: Categoriseer documenten op thema, urgentie of relevantie.
- Voorbeeld prompt:
*"Organiseer de protocollen in categorieën zoals spoedgevallen, infectiepreventie, medicatiebeheer, en markeer verouderde documenten."*
**3. Configuratie voor nauwkeurigheid en updatefrequentie:**
**a. Nauwkeurigheid**
- Stel de agent in om bronnen te verifiëren met betrouwbare databases en officiële richtlijnen.
- Gebruik prompts die de agent vragen om bronvermeldingen en publicatiedata te controleren.
**b. Updatefrequentie**
- Plan regelmatige scans, bijvoorbeeld wekelijks of maandelijks, afhankelijk van de dynamiek van de informatie.
- Voorbeeld:
*"Voer een maandelijkse controle uit op de kennisbasis en stel wijzigingen voor waar nodig."*
**4. Voorbeeld van een volledige agentconfiguratie:**
```plaintext
1. Inspecteer alle documenten op verouderingscriteria (ouder dan 2 jaar of niet recent geverifieerd).
2. Voor documenten die verouderd zijn, markeer ze en stel een update voor gebaseerd op de nieuwste richtlijnen.
3. Organiseer de content in categorieën zoals spoedgevallen, infectiepreventie, medicatiebeheer.
4. Controleer bronnen en bevestig de betrouwbaarheid van de informatie.
5. Plan automatische scans en rapportages maandelijks.
```
**5. Implementatie tips:**
- Gebruik API-integraties met betrouwbare bronnen zoals RIVM, WHO, of andere medische databanken.
- Configureer de prompts en regels in AgentGPT zodat ze automatisch worden uitgevoerd volgens je planningschema.
- Test de agent met een subset van je data en pas de prompts aan voor betere resultaten.
Met deze aanpak automatiseer je effectief het beheer van je kennisbasis in Zorgprotocollen, waarbij verouderde informatie wordt opgespoord, geüpdatet en georganiseerd.
provider: deepseek
model: deepseek-chat
Absoluut. Hier is een gedetailleerde uitleg in het Nederlands over het bouwen en configureren van een AgentGPT-agent voor het beheer van een kennisbase over Zorgprotocollen.
### Overzicht: De Rol van de Agent
De agent fungeert als een automatische, intelligente redactie- en kwaliteitsmanager. Zijn primaire taak is niet om zelf medische protocollen te schrijven (dat blijft de verantwoordelijkheid van menselijke experts), maar om de enorme hoeveelheid informatie te doorzoeken, te analyseren, problemen te signaleren en menselijke experts van voorstellen en samenvattingen te voorzien.
---
### Stap 1: Configuratie van de Agent - Doelen en Vaardigheden (Skills)
Eerst moet je de agent een duidelijke **Doelstelling** (Goal) en een set **Vaardigheden** (Skills) geven.
**Doelstelling (Goal):**
"Fungeer als een automatische beheerder voor de kennisbase 'Zorgprotocollen'. Je hoofddoel is de nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en actualiteit van alle protocollen te waarborgen. Identificeer verouderde informatie, stel concrete updates voor op basis van de nieuwste richtlijnen, en organiseer content logisch en consistent."
**Kernvaardigheden (Skills) die je de agent moet geven:**
1. **Webonderzoek (Web Browsing):** Cruciaal. De agent moet externe bronnen kunnen raadplegen (zoals websites van de Federatie Medisch Specialisten (FMS), Zorginstituut Nederland, RIVM, of internationale bodies zoals WHO) om de laatste standaarden te controleren.
2. **Code-uitvoering (Code Execution):** Om scripts te draaien die de kennisbase analyseren (bijv. zoeken naar documenten ouder dan X jaar).
3. **Geheugen (Memory):** Om te onthouden welke protocollen recent zijn gecontroleerd en wat de uitkomsten waren.
---
### Stap 2: Hoe de Agent Verouderde Informatie Herkent
De agent gebruikt een combinatie van criteria om veroudering te signaleren:
1. **Datum-check:** De meest voor de hand liggende. De agent zoekt naar metadata (aanmaakdatum, laatst gewijzigd).
* **Voorbeeld actie:** `Voer een Python script uit dat alle PDF- en DOCX-documenten in de map "Protocollen" inventoryseert en een lijst retourneert van bestanden waarvan "Laatst gewijzigd" ouder is dan 2 jaar.`
2. **Bronnen-Crosscheck:** De agent vergelijkt de inhoud van een protocol met de meest recente versies van de officiële richtlijnen online.
* **Voorbeeld actie:** `Browse naar de richtlijnendatabase van de FMS en zoek de laatste versie van de "Richtlijn Cardiovasculair Risicomanagement". Vergelijk de aanbevolen behandelwaarden (bijv. voor LDL-cholesterol) met die in ons intern protocol "PROTO-045_CVRM.pdf". Meld eventuele discrepanties.`
3. **Sleutelwoordscan:** De agent zoekt naar termen die duiden op verouderde praktijken.
* **Voorbeeld actie:** `Analyseer het tekstbestand van "PROTO-018_DiabetesType2". Zoek naar sleutelzinnen zoals "streefwaarde HbA1c is 7.0%" of de vermelding van medicijn "pioglitazon" als eerste keus. Controleer of deze overeenkomen met de huidige NHG-Standaard.`
---
### Stap 3: Hoe de Agent Updates Voorstelt
De agent stelt geen wijzigingen direct door, maar genereert een helder **revisie-voorstel** voor een menselijke expert.
**Voorbeeld van een agentactie gericht op nauwkeurigheid:**
* **Actie:** `Na crosscheck met de richtlijn "Hartfalen" van de Nederlandse Vereniging voor Cardiologie: ons protocol noemt nog het exclusieve gebruik van ACE-remmers. De huidige richtlijn adviseert ARNI's (Sacubitril/Valsartan) voor een bepaalde patiëntengroep.`
* **Voorstel:** `Stel een update voor voor sectie 4.2 van "PROTO-012_Hartfalen": "Overweeg bij patiënten met chronisch hartfalen NYHA-klasse II-III die ondanks een ACE-remmer, bètablokker en MRA nog steeds klachten hebben, over te stappen op een ARNI (Sacubitril/Valsartan), tenzij gecontra-indiceerd." [Bron: Richtlijn Hartfalen 2023, pagina 21].`
---
### Stap 4: Hoe de Agent Content Effectief Organiseert
De agent zorgt voor consistentie en vindbaarheid.
1. **Metadata-beheer:**
* **Voorbeeld actie:** `Controleer of alle protocollen in de kennisbase de volgende metadata bevatten: Auteur, Versienummer, Datum laatste revisie, Gebaseerd-op-richtlijn (met versie). Genereer een rapport van ontbrekende metadata.`
2. **Tagging en Categorisering:**
* **Voorbeeld actie:** `Analyseer de inhoud van het nieuwe document "Beleid bij Nieuwe Antistolling.pdf" en wijs automatisch tags toe zoals: "Cardiologie", "Farmacotherapie", "NOAC's", "BLOEDINGSPROTOCOL".`
3. **Samenvoegen van Dubbele Content:**
* **Voorbeeld actie:** `Identificeer twee documenten: "Hygiëne_Isolatiekamer.pdf" en "Protocol_Isolatieverpleging.docx". Analyseer de inhoud. Als er significante overlap is, stel dan voor om deze samen te voegen tot één "Masterprotocol Isolatie" om consistentie te bevorderen.`
---
### Voorbeelden van Agentacties per Focusgebied
#### Gericht op Nauwkeurigheid:
* **Actie 1 (Crosscheck):** `Vergelijk de doseringen van chemotherapie in ons protocol "PROTO-101_CAP" met de actuele berekeningen in de landelijke "Richtlijn Niet-kleincellig longcarcinoom". Flag alle afwijkingen groter dan 5%.`
* **Actie 2 (Consistentie):** `Scan alle protocollen op de beschrijving van "Handhygiëne". Zorg ervoor dat alle beschrijvingen overeenkomen met de meest recente versie van het basisprotocol "HYG-001_Handhygiëne". Stel standaardzinnen voor om overal in te voegen.`
#### Gericht op Updatefrequentie:
* **Actie 1 (Geplande Review):** `Elke maandag om 09:00: Run een script dat een lijst genereert van de 10 protocollen die het langst niet zijn geüpdatet. Prioriteer deze lijst op basis van het aantal keer dat het protocol de afgelopen maand is geraadpleegd.`
* **Actie 2 (Trigger-based Review):** `Monitor de websites van het RIVM en het FMS op publicaties met de term "addendum" of "herziening". Wanneer een nieuwe herziening wordt gevonden van een richtlijn waar wij een protocol voor hebben, markeer dan direct het bijbehorende protocol als "Revisie Nodig" en stuur een alert naar de verantwoordelijke medisch specialist.`
### Belangrijke Afsluitende Opmerking:
**De agent is een krachtige assistent, geen vervanging.** Zorgprotocollen gaan over patiëntveiligheid. Elke wijziging die door de agent wordt voorgesteld, **moet** worden beoordeeld en goedgekeurd door een gekwalificeerde medisch professional voordat deze in de live kennisbase wordt doorgevoerd. De kracht van de agent schuilt in het automatiseren van het *vinden* en *voorstellen*, niet in het autonoom *doorvoeren* van medische wijzigingen.