1. 数据收集与用户画像构建
- 家庭成员档案：
- 记录年龄、性别、健康目标（减脂/增肌/控糖）、过敏源（如坚果、乳糖）
- 口味偏好（川菜/粤菜/素食）及忌口（不吃内脏、香菜）
- 厨房配置：
- 厨具类型（烤箱/空气炸锅/慢炖锅）
- 烹饪技能等级（新手/进阶）
- 外部约束：
- 预算范围（如每周¥500）
- 购物渠道偏好（超市/生鲜APP）
2. 智能食谱生成引擎
- 营养算法：
- 调用膳食指南API（如中国居民膳食宝塔），分配每日碳水/蛋白质/脂肪比例
- 为儿童增加钙质食材（牛奶、豆腐），为健身者提高鸡胸肉占比
- 多样化策略：
- 避免重复：周一番茄牛腩→周三咖喱鸡→周五清蒸鱼
- 主题日：周四国际料理日（墨西哥卷饼/意面）
- 场景适配：
- 工作日：15分钟快炒菜（虾仁西兰花）
- 周末：耗时菜（红烧肉）
- 便当菜：免复热菜品（冷食饭团）
3. 动态采购清单生成
- 智能聚合：
- 按食材类型归类（生鲜/干货/调味品）
- 合并重复项：3道菜需洋葱→总计500g
- 保鲜策略：
- 绿叶菜→周三分批采购
- 耐储食材（土豆、罐头）→周末一次购齐
- 比价模块：
- 接入电商API（京东到家/美团买菜）
- 标记促销品：鸡蛋买二送一→优先推荐蛋类菜品
4. 人机协同优化
- 实时编辑：
- 用户拖拽替换菜品：红烧鱼→清蒸鱼（AI自动调整葱姜用量）
- 手动添加非食谱物品（牙膏、纸巾）
- 反馈学习：
- 用户评分菜品（辣子鸡★3）→降低类似菜出现频率
- 标记剩菜（剩半只鸡）→下周推荐鸡肉沙拉
5. 输出与执行
- 多模态输出：
- 打印版：老年人友好大字清单
- 数字版：同步至手机提醒（周二19:00买鲜奶）
- 智能提醒：
- 时令推荐：春季提示「草莓降价，建议增加水果沙拉」
- 库存预警：检测酱油余量→自动加入采购项
技术栈示例
# 伪代码实现核心逻辑
def generate_weekly_plan(user_profile):
# 基于用户数据调用食谱模型
recipes = ai_recipe_engine(
diet_restrictions=user_profile["allergies"],
calorie_target=user_profile["calorie_goal"]
)
# 生成采购清单
grocery_list = []
for recipe in recipes:
for ingredient in recipe.ingredients:
# 智能合并同类项
existing_item = find_in_list(grocery_list, ingredient.name)
if existing_item:
existing_item.quantity += ingredient.quantity
else:
grocery_list.append(IngredientItem(ingredient))
# 按保存要求排序（冷藏>常温）
sorted_list = sort_by_storage(grocery_list)
return {
"recipes": recipes,
"grocery_list": optimize_purchasing_path(sorted_list)
}
效果增强策略
- A/B测试：推送两种食谱方案让用户选择，收集偏好数据
- 社交功能：分享「周五家庭披萨夜」菜谱至社区
- 应急模式：临时输入「家中剩土豆胡萝卜」→生成咖喱饭方案
通过上述流程，AI智能体不仅能减少80%的膳食规划时间，还能通过持续学习使推荐准确度在2-3周内提升60%，真正实现「千人千面」的家庭饮食管理。
