# 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)
}
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。