大型语言模型在临床推理方面展现出潜力，但精神科访谈需要在对话中动态引导，相关交互评估研究仍然不足。我们提出 PsyCIDRA，一个将自由形式精神科访谈与诊断推理相连接的双代理框架。
访谈代理通过工具保持工作笔记、加载专家编写的访谈技巧，并检索 ICD‑11 条目以指导提问。完成访谈后，诊断推理代理接收完整的访谈记录，输出诊断假设并列出支持证据、冲突证据和缺失证据；若无假设得到充分支持，则不给出最终结论。
我们使用 PsyCPG 生成的患者画像进行模拟评估。四种模型在 53 例评估病例上相较于直接提示实现了更高的诊断一致性。对 81 例未见过的模拟病例，rank‑1 准确率为 60.5%，而直接提示为 51.9%。在对 101 名人类参与者的盲测中，PsyCIDRA 在是否提出诊断假设上与心理学家达成一致的比例为 79.6%，显著高于直接提示的 65.4%。
这些结果表明，LLM 代理能够通过自由对话协助精神科评估。本文同时考察了诊断推理、访谈质量和安全性，为理解精神科访谈代理的能力与局限提供了实证依据。
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