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AI Gym Trainer Multi Agent Workout Planner logo
AI代理stdio官方级别未说明来源级核验

AI Gym Trainer Multi Agent Workout Planner

MCP Server

一个基于Google Agent Development Kit (ADK)的全自动多代理AI健身计划生成系统,通过多个代理协同工作,从用户输入生成个性化的健身计划,并进行安全性验证、设备推荐和记忆存储。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

2

资源数

0
PythonAI代理工作流自动化

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

Agnik-git-sys

提供方

Agnik-git-sys

最后核验

2026/5/17 20:22

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install google-adk

详细介绍

🏋️‍♂️ AI多智能体训练管道

完全自动化 6-agent人工智能锻炼生成系统 使用 谷歌代理开发工具包(ADK).\ 此管道收集用户锻炼意图,生成锻炼计划,验证安全性,选择设备,保存内存,并输出最终汇总摘要。

______________________________________________________________________

🚀 特性

1.多代理架构(7个链接代理)

  • 解码器代理 → 摘录:肌肉、目标、训练风格、经验水平
  • 规划师代理 → 打造个性化的6-8运动训练
  • 设备代理 → 建议所需设备和替代设备
  • 验证器代理 → 检查安全性、音量和难度
  • 内存代理 → 保存锻炼历史记录(JSON)
  • 推荐代理 → 康复、营养、次日小贴士
  • 聚合代理 → 为用户生成最终的干净摘要

______________________________________________________________________

🔄 管道流量

User Input
   ↓
Workout Decoder
   ↓
[Planner + Equipment Agents] (Parallel)
   ↓
Validator
   ↓
Memory Agent
   ↓
Recommender
   ↓
Aggregator → Final Output

______________________________________________________________________

🧠 记忆意识训练创建

系统会自动读取您的最后一次 3项训练 并避免重复练习:

  • 防止过度使用损伤
  • 增加变化
  • 感觉就像一个真正的私人教练在学习你的模式

______________________________________________________________________

🧰 设备选择器(自定义工具)

系统加载JSON设备数据库:

muscle → required_equipment + alternatives

如果没有找到匹配项,则提供后备选项(哑铃、带子、体重、家居用品)。

______________________________________________________________________

📁 项目结构

project/
│
├── agents.py
├── data/
│   └── equipments_db.json
├── memory/
│   └── workout_history.json
├── logs/
│   └── run_log.txt
└── README.md

Logs and Memory folder are not uploaded!

______________________________________________________________________

📝 如何使用

1.安装依赖项

pip install google-adk

2.运行管道

adk run agents.py

系统将首先显示所需的输入格式。

然后,您可以提供任何随意的输入,例如:

chest workout, muscle growth, supersets, intermediate

______________________________________________________________________

📥 示例输出

FINAL WORKOUT SUMMARY
- Muscle: chest
- Goal: muscle growth
- Experience: intermediate

WORKOUT:
- Barbell Bench Press — 4×8 — 90s
- Incline DB Press — 3×10 — 75s
...

EQUIPMENT:
- Primary: bench, dumbbells, barbell
- Alternatives: resistance bands, push‑up variations

RECOMMENDATIONS:
- Increase protein intake post‑workout
- Stretch chest + triceps 10 minutes
...

______________________________________________________________________

📌 为什么这个系统很特别

  • 完整的多代理管道
  • 并行代理执行
  • 基于记忆的计划创建
  • 调试日志
  • 干净的模块化架构
  • 可扩展到移动应用程序/web UI/API

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📌 未来改进

  • 添加每周分期试剂
  • 使用计算机视觉添加形状矫正剂
  • 添加强度跟踪记忆
  • 添加用户配置文件系统

______________________________________________________________________

🤝 贡献

欢迎拉取请求!

📄 许可证

MIT许可证

目录标签

目录标签

PythonAI代理工作流自动化AI健身本地部署多代理系统个性化健身计划健身设备推荐健身记忆存储

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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