研究人员开发了VetClaw，一个专为早期兽医疾病筛查设计的、跨边缘和云环境运行的多模态代理系统。该系统利用边缘设备上的摄像头捕捉图像和症状描述，然后由服务器托管的视觉-语言模型进行处理，以实现零样本疾病分类。VetClaw将由OpenClaw管理的代理交互（用于边缘的调度和用户服务）与由LangGraph处理的工作流编排（用于状态管理、模型调用和安全检查）分离开来。初步结果表明，与仅图像预测相比，多模态输入显著提高了分类性能，将该系统转变为一个协调的、安全意识强的诊断工具。 AI
影响 该系统展示了一种将边缘和云AI集成到专业诊断任务中的新颖方法，可能影响其他领域类似代理系统的开发。
排序理由 该条目描述了一个新的研究系统及其技术细节，符合研究类别。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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