MicrocosmWorksІнновації та архітектура цифрового космосу
Про насКонтакт
MicrocosmWorksІнновації та архітектура цифрового космосу

Надаємо IT-рішення, які мають значення. Ми захоплені технологіями, безпекою та допомогою бізнесу зростати завдяки надійній, інноваційній IT-інфраструктурі.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

Центр зростання AI

AI HubІнновації для стартапівПрискорювач для підприємств

Рішення

Всі рішенняДодатки для здоров'я та фітнесуAI відео платформаРозробка AI агентів

Ресурси

ІнсайтиГалузеві ПосібникиШаблони ВикористанняАрхітектурні ШаблониКейси

Компанія

Про НасКонтактНаша Робота

Послуги

Цифровий КонсалтингХмарна ІнфраструктураРозробка SaaSРозробка AIВідео Технології
Розробка ERPНалаштування ZohoРозробка OdooІнтеграція SalesforceРозробка Користувацьких CRM
Інтеграція QuickBooksРішення IoTРозробка Блокчейну
Консалтинг з КібербезпекиІТ Підтримка - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Усі права захищено.

Політика КонфіденційностіУмови Обслуговування
Назад до Кейсів
Fitness CoachingОпубліковано June 22, 2026 · Оновлено June 22, 2026

ШІ-керований Фітнес-коучинг з Багатоагентним Інтелектом

Компанія у сфері фітнес-технологій хотіла створити інтелектуальну коучингову платформу, яка надає персоналізовані рекомендації щодо тренувань та харчування завдяки спеціалізованим AI-агентам, які розуміють контекст та історію користувача.

Обговоріть Ваш Проєкт
ai-fitness-coaching-multi-agent.webp
Fitness Coaching
Domain
15
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Виклик

Загальні AI-чатботи не могли забезпечити спеціалізований, контекстно-орієнтований коучинг, який був потрібен фітнес-клієнтам:

  • Питання щодо фітнесу (форма виконання вправ, вибір вправ) вимагали іншої експертизи, ніж питання щодо харчування
  • AI потрібно було запам'ятовувати минулі розмови, травми, вподобання та прогрес
  • Соціальні сценарії (харчування поза домом, вечірки) вимагали інших дієтичних порад, ніж підготовка їжі
  • Тренерам потрібні були інструменти для створення та управління клієнтськими програмами у великих масштабах

Наше Рішення

Ми створили багатоагентну фітнес-коучингову платформу, де спеціалізовані AI-агенти обробляють різні домени (харчування, загальна фізична підготовка, соціальні сценарії) зі стійкою пам'яттю.

Архітектура

  • Сервіс AI-агентів: Python/FastAPI з OpenAI GPT-4
  • Довготривала пам'ять: векторна база даних Pinecone для збереження контексту AI
  • Короткочасна пам'ять: Redis для розмовного контексту в межах сесій
  • Backend API: NestJS з PostgreSQL/TypeORM
  • Мобільний додаток: React Native/Expo з управлінням станом Zustand
  • Веб-додатки: React 18 з Redux Toolkit та Ant Design
  • Автентифікація: Firebase Admin SDK + Google OAuth + OTP

Багатоагентна Система

  1. Агент Класифікації - Аналізує вхідні повідомлення та направляє їх до відповідного спеціаліста
  2. Агент Харчування - Обробляє питання дієти, планування харчування, розрахунок калорій
  3. Агент Загальної Фітнесу - Надає рекомендації щодо вправ, поради щодо форми, коригування програм
  4. Соціальний Агент - Стратегії харчування поза домом, дієтичні поради для конкретних подій
  5. Планувальник Подальших Дій - Автоматизовані перевірки на основі контексту розмови

Основні Особливості

  1. Інтелектуальна Маршрутизація - Агент класифікації направляє запити до спеціалістів за доменами
  2. Постійна Пам'ять - Pinecone зберігає довгостроковий контекст (травми, вподобання, цілі)
  3. Контекст Сесії - Redis підтримує хід розмови в активних сесіях
  4. Автоматизовані Подальші Дії - Заплановані перевірки на основі коучингових розмов
  5. Мультиплатформеність - Мобільні (React Native), Веб (React), Адмін-панелі
  6. Інструменти Тренера - Бібліотека вправ, шаблони тренувальних планів, управління клієнтами

Результати

Персоналізація: Контекстно-орієнтовані відповіді з використанням історії розмов та профілю користувача
Доменна Експертиза: Спеціалізовані агенти надавали глибші знання за темою
Залученість: Автоматизовані подальші дії покращили дотримання рекомендацій клієнтами

Технологічний Стек

PythonFastAPIOpenAI GPT-4PineconeRedisNestJSPostgreSQLTypeORMReact NativeExpoReactRedux ToolkitAnt DesignFirebase

caseStudyDetail.more Кейси

Ознайомтесь з іншими нашими технічними впровадженнями

Fitness Coaching

Комплексна платформа для відстеження фітнесу та харчування

Фітнес-професіонали та їхні клієнти потребували уніфікованої платформи для управління тренувальними програмами, відстеження споживання поживних речовин, моніторингу прогресу та спілкування, замінюючи розрізнені електронні таблиці та месенджери.

Читати Кейс
AI Accounting

Обробка рахунків-фактур за допомогою AI, OCR та інтеграції з QuickBooks

Середній бізнес, який щомісяця обробляє сотні рахунків-фактур від постачальників, потребував усунення ручного введення даних шляхом автоматичного вилучення даних рахунків-фактур за допомогою AI/OCR та їх прямої синхронізації з QuickBooks для ведення бухгалтерського обліку та відстеження платежів.

Читати Кейс

Готові Трансформувати Свій Бізнес?

Давайте обговоримо, як ми можемо застосувати подібні рішення для ваших завдань.

Зв'язатися з НамиcaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Масштабованість: AI-коучинг дозволив тренерам ефективніше керувати більшою кількістю клієнтів
Zustand
Video Encoding

Вставка реклами на стороні клієнта (CSAI) з парсингом маркерів SCTE-35 та інтеграцією багатоплатформного плеєра

Платформа потокового відео потребувала впровадження вставки реклами на стороні клієнта (CSAI) для веб-, мобільних програм та програм для підключених телевізорів — що забезпечує персоналізований рекламний досвід на рівні пристрою з повною підтримкою взаємодії з рекламою (натискні оверлеї, супутні банери, кнопки пропуску), який не може забезпечити вставка на стороні сервера.

Читати Кейс

Часті запитання

MicrocosmWorks побудувала багатоагентну систему, де спеціалізовані агенти відповідають за різні коучингові обов'язки: агент з біомеханіки розробляє вправи на основі рухових патернів та історії травм, агент з харчування створює плани харчування, узгоджені з тренувальними цілями, агент з відновлення відстежує сигнали втоми та коригує інтенсивність, а агент-оркестратор координує всі рекомендації в узгоджений тижневий план. Ця архітектура забезпечує цілісний коучинг, що враховує взаємозалежності між тренуваннями, харчуванням та відновленням, які один LLM промпт не може належним чином збалансувати.

Так, MicrocosmWorks інтегрувала платформу з API Apple Health, Google Fit, Garmin та Fitbit для отримання даних у реальному часі та історичних даних, включаючи варіабельність серцевого ритму, якість сну, кількість кроків та метрики завершення тренування. Агент відновлення використовує ці біометричні дані для автоматичного коригування інтенсивності наступного тренування, пропонування днів відпочинку, коли HRV вказує на накопичену втому, та зміни часової шкали плану тренувань, не вимагаючи від користувача вручну повідомляти про своє самопочуття.

MicrocosmWorks впровадила базу даних медичних протипоказань, до якої звертається агент з біомеханіки при розробці вибору вправ, автоматично замінюючи вправи, що передбачають обмежені моделі рухів, на безпечні альтернативи, які тренують ті ж групи м'язів. Користувачі вводять свої стани під час реєстрації, і система позначає будь-яке призначення вправ, що суперечить заявленим обмеженням, перш ніж надати його користувачеві, з чітким застереженням, що коучинг AI не замінює поради медичного фахівця.

MicrocosmWorks розробила кожного агента як безстатевий мікросервіс, який отримує контекст користувача з бази даних профілів під час запиту, що дозволяє горизонтальне масштабування, де тисячі коучингових сесій працюють паралельно без погіршення якості. Система кешує часто генеровані компоненти плану і використовує генерацію на основі шаблонів для типових сценаріїв, зберігаючи повний LLM-інференс для персоналізованих коригувань, що дозволяє знизити обчислювальні витрати на одного користувача, підтримуючи при цьому якість коучингу.

MicrocosmWorks розробляє платформи для AI-тренувань з фітнесу за ціною $25-$45 за годину, причому повнофункціональна платформа, що включає багатоагентну оркестрацію, інтеграцію з носійною електронікою, планування харчування та відстеження прогресу, зазвичай вимагає 4-6 місяців розробки. Вартість LLM-висновку на одного користувача в продакшені в середньому становить $0.10-$0.30 на місяць завдяки оптимізації кешування багатоагентних систем, що робить можливим пропонувати AI-тренування за ціною передплати $10-$30 на місяць зі здоровою маржею.