Sebuah platform kebugaran dan nutrisi terintegrasi yang menyediakan pembinaan yang dipersonalisasi, perencanaan makan, dan manajemen latihan dengan rekomendasi berbasis AI serta sistem pembinaan multi-agen.
Mari diskusikan bagaimana kami dapat mewujudkan visi Anda dengan tingkat keahlian dan dedikasi yang sama.
MicrocosmWorks membangun mesin kepelatihan Raeda AI menggunakan rekayasa prompt LLM dengan beberapa agen AI khusus: agen pelatih kebugaran yang merancang rencana latihan berdasarkan tujuan pengguna dan kemampuan fisik, agen nutrisi yang membuat rencana makan dengan mempertimbangkan pembatasan diet dan target makronutrien, serta agen kesejahteraan yang mengoordinasikan di kedua domain tersebut. Pengambilan database vektor melalui Pinecone mendasari rekomendasi pada nutrisi dan ilmu olahraga berbasis bukti.
MicrocosmWorks menerapkan Raeda AI di Amazon ECS dengan Fargate dan instans EC2 untuk penskalaan yang fleksibel, dengan Redis untuk caching sesi dan pra-komputasi respons. Arsitektur ini menggunakan AWS Amplify untuk frontend, PostgreSQL untuk data pengguna, dan basis data vektor Pinecone untuk pencarian semantik di seluruh pengetahuan kebugaran dan nutrisi. Kombinasi ini memungkinkan waktu respons AI di bawah satu detik bahkan selama penggunaan puncak sambil menjaga biaya infrastruktur tetap terkendali.
MicrocosmWorks mengimplementasikan mesin perencanaan makan berbasis batasan yang mempertimbangkan alergi yang ditentukan pengguna, preferensi diet (vegan, keto, Mediterania, dll.), target kalori, dan rasio makronutrien sebagai masukan. Agen AI menghasilkan rencana makan mingguan dengan daftar belanjaan, pilihan substitusi, dan instruksi persiapan, semuanya didasarkan pada data nutrisi yang diambil dari database vektor Pinecone. Rencana secara otomatis menyesuaikan berdasarkan umpan balik pengguna dan pelacakan kemajuan.
MicrocosmWorks merancang lapisan integrasi data Raeda AI untuk mengambil data aktivitas dari perangkat sandang kebugaran dan aplikasi kesehatan, menggunakan data waktu nyata ini untuk menyempurnakan rekomendasi intensitas latihan dan target kalori. Integrasi Twilio memungkinkan dorongan dan pengingat pembinaan berbasis SMS, sementara backend Node.js mengagregasi data dari berbagai sumber ke dalam profil kesehatan pengguna yang terpadu yang menjadi acuan agen AI untuk personalisasi.
MicrocosmWorks mengembangkan Raeda AI selama kira-kira 14-20 minggu, mencakup sistem AI multi-agen, penyiapan basis data vektor, infrastruktur AWS, frontend yang berhadapan dengan pengguna, dan antarmuka responsif seluler. Dengan tarif MicrocosmWorks $20-$45/jam, platform kebugaran dan nutrisi AI serupa biasanya berharga antara $25.000-$55.000 tergantung pada jumlah agen AI, ukuran basis pengetahuan, dan persyaratan integrasi.