HiMe：面向可穿戴设备健康洞察的实时自托管个人智能体平台

智能手表等可穿戴健康信号分析的传统方法受制于僵化的分析框架与有限的个性化。LLM智能体的兴起为个人健康智能体分析创造新机会：健康洞察可以自适应、情境化地生成。但目前尚无能在保护隐私的同时实时处理个人健康数据的开源本地部署平台。我们提出HiMe，一个本地可部署、隐私优先的智能体平台，与跨广泛可穿戴设备的实时健康数据生态完全兼容。HiMe遵循三条设计原则：数据库被当作一等组件；有效性与效率联合优化以达成低成本帕累托最优平衡；数据实时处理、同时长期建模用户。这些原则共同使个人利用个人健康智能体进行持续、个性化的健康监测以改善福祉成为现实。