ShanLiangRen：受营养约束的个性化每日膳食 Agent

膳食营养规划在慢性病管理和保持健康身体方面发挥着重要作用。在应用中，必须同时满足个性化约束和合理的多维营养目标。这两个方面经常发生冲突，并且用户约束随着反馈而变化，导致通用指南和可执行计划之间存在巨大差距。为了弥补这一差距，我们首先提出个性化完全量化的多目标饮食计划问题（MDP）。为了解决MDP，我们开发了营养品智能体，善粮人。该系统首先将膳食规格、营养数据、用户属性和自然语言要求转化为个性化的约束规划实例。然后，它采用精确的检索增强生成方法，从大规模成分和配方空间中缩小可行的候选集。最后，它采用帕累托原则指导的细化，其中 LLM 在确定性营养计算和约束验证的反馈下迭代修改候选计划。该系统输出具有明确成分和份量的完全量化的膳食计划，以及显示约束满意度和营养区间达到情况的营养合规性报告。我们已经将该系统以微信程序“善良人”的形式在线发布。演示视频可在 https://www.youtube.com/watch?v=652OtY5VlGA. 获取