Isang pinagsamang fitness at nutrition platform na nagbibigay ng personalized na coaching, pagpaplano ng pagkain, at pamamahala ng workout na may mga rekomendasyong hinimok ng AI at multi-agent coaching system.
Pag-usapan natin kung paano namin maipapatupad ang iyong bisyon na may parehong antas ng kasanayan at dedikasyon.
Binuo ng MicrocosmWorks ang coaching engine ng Raeda AI gamit ang LLM prompt engineering na may maraming specialized na AI agents: isang fitness coach agent na nagdidisenyo ng workout plans batay sa mga layunin ng user at pisikal na kakayahan, isang nutrition agent na lumilikha ng meal plans isinasaalang-alang ang dietary restrictions at macronutrient targets, at isang wellness agent na nagko-coordinate sa parehong domain. Ibinabase ng Vector database retrieval via Pinecone ang mga rekomendasyon sa evidence-based nutrition at exercise science.
Inilagay ng MicrocosmWorks ang Raeda AI sa Amazon ECS kasama ang Fargate at mga instance ng EC2 para sa flexible na pag-iskala, na may Redis para sa session caching at response pre-computation. Ang arkitektura ay gumagamit ng AWS Amplify para sa frontend, PostgreSQL para sa data ng user, at Pinecone vector database para sa semantic search sa iba't ibang kaalaman sa fitness at nutrisyon. Ang kombinasyong ito ay nagbibigay-daan sa sub-second na oras ng pagtugon ng AI kahit sa mga panahon ng pinakamataas na paggamit habang pinapanatili ang manageable na gastos sa imprastraktura.
Ang MicrocosmWorks ay nagpatupad ng isang constraint-based meal planning engine na kumukuha ng mga allergy na tinukoy ng user, mga dietary preference (vegan, keto, Mediterranean, etc.), mga caloric target, at macronutrient ratios bilang inputs. Ang AI agent ay bumubuo ng lingguhang mga plano ng pagkain na may mga listahan ng grocery, mga opsyon sa pagpapalit, at mga tagubilin sa paghahanda, lahat ay nakabatay sa nutritional data na kinukuha mula sa Pinecone vector database. Awtomatikong umaangkop ang mga plano batay sa user feedback at progress tracking.
Idinisenyo ng MicrocosmWorks ang data integration layer ng Raeda AI upang kumuha ng data ng aktibidad mula sa fitness wearables at health apps, gamit ang real-time data na ito upang pinuhin ang mga rekomendasyon sa workout intensity at caloric targets. Ang integrasyon ng Twilio ay nagbibigay-daan sa SMS-based coaching nudges at mga paalala, habang pinagsasama-sama naman ng Node.js backend ang data mula sa maraming pinagmulan sa isang pinag-isang user health profile na ginagamit ng mga AI agents para sa personalization.
Binuo ng MicrocosmWorks ang Raeda AI sa loob ng humigit-kumulang 14-20 linggo, na sumasaklaw sa multi-agent AI system, pag-setup ng vector database, AWS infrastructure, user-facing frontend, at mobile-responsive interfaces. Sa mga rate ng MicrocosmWorks na $20-$45/oras, ang isang katulad na AI fitness at nutrition platform ay karaniwang nagkakahalaga sa pagitan ng $25,000-$55,000 depende sa bilang ng mga AI agents, laki ng knowledge base, at mga kinakailangan sa integration.