认知行为疗法（CBT）是抑郁症的一线证据治疗，但临床医生在会前准备、会后记录以及跨会话的认知病理追踪上耗时较多，限制了规模化应用。本文提出面向临床的 AI 决策支持系统，将多代理 CBT 框架（MACBT）与专用的纵向记忆模块（CD Memory）结合。MACBT 将 CBT 的五个阶段——评估、苏格拉底式提问、认知重构、行为实验、治疗监测——映射为五个协作代理，彼此共享信息。CD Memory 记录每次会话中的认知扭曲类型、出现频次、严重程度以及重构效果，并在会前生成病理报告和干预优先级建议。我们利用双角色大语言模型模拟构建中文 CBT 对话语料库，以此对 Qwen3-14B 主干模型进行监督微调和直接偏好优化。通过 GPT-4 评审，MACBT 在专业性（得分 2.62）和临床真实性（得分 2.25）上优于 MeChat、SoulChat、PsyChat 和 CPsyCounX。加入记忆模块后，整体会话质量提升 12.6%，跨会话连续性、干预进展和个性化的平均得分为 2.29。
点评：该系统在保持 CBT 治疗流程完整性的同时，引入跨会话记忆，实现了更高的临床实用性和个性化水平，展示了多代理与长期记忆结合的潜力。