很多临床/转化研究团队把“文献综述”当作一篇文章的前置动作：先检索、再阅读、再写段落。但到了 2026 年，这个做法越来越跟不上现实——论文数量暴涨、结局指标口径不一、同一主题证据更新太快。更关键的是：临床研究需要的不是“写得顺的综述”，而是可追溯、可复核、可持续更新的证据资产，能直接服务方案设计、样本量与终点选择、研究假设边界、以及与伦理/监管/HTA 的沟通。
把文献工作从“写作导向”转成“证据导向”，本质上是把它做成一条Evidence Pipeline（证据流水线）：每一步都有输入/输出标准、证据定位、审计记录，最后产出结构化证据表与可更新的结论，而不是一段段难以复用的文字。
证据流水线的目标很明确：把“文献”加工成“证据单元”（evidence unit），让你随时回答这类问题：
这类流程在循证合成领域并不新，但近年 AI/agent 工具让“自动化”的可操作性陡增，同时也带来透明性与可复现性的风险，因此不少研究组织开始强调最佳实践与治理框架的重要性。你可以把它理解为：能更快，但必须更可审计。Source
下面这张图直观展示了“自动化文献综述/证据合成”的典型管线：从大规模检索开始，经历筛选、抽取、综合等步骤，逐步把非结构化文本变成结构化结果与可复核产物。
不要让 agent 直接给结论，而是让它交付可复现检索资产：检索式（含 MeSH）、数据库/时间范围、过滤条件、命中数量、去重策略、以及“为什么要这样检索”的解释。
这里的价值在于：你把“检索”从个人经验变成团队资产；未来复审或投稿答辩时，别人能完整复跑。
agent 非常适合做三件事：去重、主题聚类、把候选文献按研究设计/人群/干预分桶。但要警惕把“黑箱纳排”当作系统综述的核心，因为那会伤害透明性与方法学目的；更稳妥的是让 agent 做“分桶+证据定位+疑点提示”，最终纳排由研究者签字确认。Source
这是“证据流水线”最关键的一步：把每篇论文抽成一行证据记录。建议强制字段化输出，例如：
如果 agent 做不到“证据定位”，那它的抽取就不具备科研可用性。
偏倚风险评估（如随机化、盲法、失访、选择性报告、混杂）仍然需要人类判断，但 agent 可以把“需要你关注的点”提前标出来，把你从全文里解放出来。循证自动化工具的共同警惕点是：自动化提升速度，但若牺牲准确性与可复现性，反而会让后续审查成本更高。Source
综合不是“把摘要拼起来”，而是把证据表变成可解释的结论：
这里很适合“多 agent 分工”：一个做统计口径核对、一个做异质性解释草稿、一个专门找反例与证据冲突。但必须保留可审计证据链，否则容易出现“看似合理但引用错位”的风险。
从近期医学领域关于 agent 的综述研究来看，agent 系统通常能在临床相关任务上比基础 LLM 更好，尤其是在“证据检索、计算、信息抽取”这类离散且可验证的任务上；同时，研究也强调真实世界验证不足、合成数据较多、应把架构复杂度与任务复杂度匹配，避免过度工程化。Source
一句话总结：证据流水线不是为了把综述写得更快，而是为了把证据做得更“可复用、可追溯、可持续更新”。
【1】临床医学 AI agents 系统综述（性能提升、任务-架构匹配、验证不足）：AI Agents in Clinical Medicine: A Systematic Review；https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12407621/ 【2】医疗健康 agentic AI 领域 scoping review（原型多、试点少、临床结局不足）：Artificial intelligence agents in healthcare research: A scoping review；https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12890167/ 【3】证据综合自动化工具与最佳实践概览（强调透明与可复现）：Systematic Reviews and Evidence Syntheses: Automation & AI；https://subjectguides.lib.neu.edu/systematicreview/automation
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