Zeno
zenoapp.ioNền tảng thể chất và thói quen Zeno
Backend cho ứng dụng di động và frontend demo của nền tảng thể chất, dinh dưỡng và thói quen dùng AI, với giáo án sinh ra được kiểm soát bằng ngưỡng tin cậy.
Thách thức
Giáo án tập luyện và dinh dưỡng do AI sinh ra tác động lên cơ thể thật, nên một kết quả có độ tin cậy thấp không được phép đến tay người dùng.
Bối cảnh
Giáo án tăng tiến và mục tiêu calo là lời khuyên mà người dùng thực hiện bằng cơ thể. Một bộ sinh nội dung tổng quát có thể chấp nhận được khi đầu ra là bản nháp; không chấp nhận được khi đầu ra là tuần tập tiếp theo.
Chúng tôi đã xây gì
Backend NestJS trên MikroORM với PostgreSQL chạy trên AWS RDS, chia module theo từng mảng gồm sức mạnh, dinh dưỡng, thiền, thở và nhịn ăn. Định tuyến đa nhà cung cấp trải qua Claude 3 Haiku, OpenAI và Gemini. Firebase JWT lo xác thực, gói Pro kiểm soát quyền truy cập, AWS SQS xử lý theo sự kiện, và Jest cùng supertest phủ các bộ kiểm thử. Frontend demo là Next.js 16 và React 19 trên Tailwind 4, triển khai trên Vercel.
Điều gì thay đổi
Giáo án do AI sinh ra được giữ lại sau ngưỡng tin cậy 85% trước khi đến tay người dùng.
Ràng buộc và quyết định
Ngưỡng tin cậy là quyết định sản phẩm định hình kiến trúc: khâu sinh nội dung phải tách được khỏi khâu bàn giao để một kết quả độ tin cậy thấp bị giữ lại thay vì hiển thị kèm lời cảnh báo. Định tuyến qua ba nhà cung cấp tồn tại để giữ ngưỡng đó khả thi ở mức chi phí chấp nhận được cho mỗi lần sinh.
Kết quả đo lường được
Ngưỡng tin cậy 85% kiểm soát giáo án do AI sinh ra
Module theo từng mảng gồm sức mạnh, dinh dưỡng, thiền, thở và nhịn ăn
Định tuyến đa nhà cung cấp qua Claude 3 Haiku, OpenAI và Gemini
Nền tảng công nghệ
Mức độ phù hợp
Được thiết kế cho Zeno, nơi AI Agent cần vận hành như một hệ thống đáng tin cậy thay vì một bản thử nghiệm mong manh.
Bạn cần một hệ thống tương tự?
Nếu dự án này tương đồng với quy trình hiện tại, hãy bắt đầu bằng cuộc trao đổi có phạm vi về ràng buộc, thời gian và nhu cầu tích hợp.