Sebuah platform kecergasan dan pemakanan bersepadu yang menyediakan bimbingan peribadi, perancangan hidangan, dan pengurusan senaman dengan pengesyoran AI-driven dan sistem bimbingan multi-agent.
Mari bincangkan bagaimana kami boleh merealisasikan visi anda dengan tahap kepakaran dan dedikasi yang sama.
MicrocosmWorks membina enjin bimbingan Raeda AI menggunakan LLM prompt engineering dengan berbilang agen AI khusus: agen jurulatih kecergasan yang mereka bentuk pelan senaman berdasarkan matlamat pengguna dan keupayaan fizikal, agen pemakanan yang membuat pelan makan mempertimbangkan sekatan diet dan sasaran makronutrien, dan agen kesejahteraan yang menyelaras merentasi kedua-dua domain. Vector database retrieval melalui Pinecone mengasaskan cadangan dalam sains pemakanan dan senaman berasaskan bukti.
MicrocosmWorks telah menggunakan Raeda AI pada Amazon ECS dengan Fargate dan instans EC2 untuk penskalaan fleksibel, dengan Redis untuk caching sesi dan pra-pengiraan respons. Seni bina ini menggunakan AWS Amplify untuk bahagian hadapan (frontend), PostgreSQL untuk data pengguna, dan pangkalan data vektor Pinecone untuk carian semantik merentasi pengetahuan kecergasan dan pemakanan. Gabungan ini membolehkan masa respons AI di bawah satu saat walaupun semasa penggunaan puncak sambil mengekalkan kos infrastruktur yang terkawal.
MicrocosmWorks mengimplementasikan enjin perancangan hidangan berasaskan kekangan yang mengambil alahan yang ditentukan pengguna, pilihan diet (vegan, keto, Mediterranean, dll.), sasaran kalori, dan nisbah makronutrien sebagai input. Ejen AI menjana rancangan hidangan mingguan dengan senarai barangan runcit, pilihan penggantian, dan arahan penyediaan, semuanya berdasarkan data nutrisi yang diambil daripada pangkalan data vektor Pinecone. Rancangan disesuaikan secara automatik berdasarkan maklum balas pengguna dan penjejakan kemajuan.
MicrocosmWorks mereka lapisan integrasi data Raeda AI untuk mengambil data aktiviti daripada peranti boleh pakai kecergasan dan aplikasi kesihatan, menggunakan data masa nyata ini untuk memperhalusi cadangan intensiti senaman dan sasaran kalori. Integrasi Twilio membolehkan dorongan dan peringatan bimbingan berasaskan SMS, manakala bahagian belakang Node.js mengagregatkan data daripada pelbagai sumber menjadi profil kesihatan pengguna yang bersatu yang dirujuk oleh agen AI untuk penyesuaian.
MicrocosmWorks membangunkan Raeda AI selama lebih kurang 14-20 minggu, meliputi sistem AI multi-agen, persediaan vector database, infrastruktur AWS, frontend yang menghadap pengguna, dan antara muka responsif mudah alih. Dengan kadar MicrocosmWorks sebanyak $20-$45/jam, platform kecergasan dan pemakanan AI yang serupa biasanya berharga antara $25,000-$55,000 bergantung pada bilangan agen AI, saiz pangkalan pengetahuan, dan keperluan integrasi.