请求进入 [diagnostics.js](/Users/krum5539/Documents/SilverFit-Coach/src/server/routes/diagnostics.js)，深度模式会调用 [deepCourseAgent.js](/Users/krum5539/Documents/SilverFit-Coach/src/server/services/deepCourseAgent.js)。

但在调用 EdgeOne 前，系统先执行 [courseOptimizer.js](/Users/krum5539/Documents/SilverFit-Coach/src/server/services/courseOptimizer.js)：

因此，EdgeOne 接收到的不是原始课程数据本身，而是：

原始课程上下文 + 已确定的本地安全规则结果

模型只能补充解释和候选调整，不能把红灯改成绿灯。

协调器并行发起三个 EdgeOne 请求：

检查血压、疼痛、慢病、BFR、律动机、异常停止条件和可能遗漏的风险。

分析课程结构、动作替代、组次、休息、负荷、RPE和渐进条件。

设计训练中观察点、课后追踪问题，以及下一轮推理需要补充的数据。

 并行执行。单个专家失败时，其他成功结果仍可进入综合阶段，并标记为部分完成。

本地规则结果
+ 原始课程数据
+ 三个专家输出

服务端会验证所有字段。正常执行需要四次模型调用：

主 Agent 输出校验失败时允许纠正一次，因此硬上限是五次调用。

所有模型请求统一经过 [aiModelGateway.js](/Users/krum5539/Documents/SilverFit-Coach/src/server/services/aiModelGateway.js)。

AI_PROVIDER=edgeone
AI_GATEWAY_BASE_URL=https://ai-gateway.edgeone.link/v1
AI_GATEWAY_MODEL=@makers/deepseek-v4-flash
AI_GATEWAY_COURSE_MODEL=@makers/deepseek-v4-flash
AI_GATEWAY_THINKING=enabled
AI_GATEWAY_REASONING_EFFORT=high
AI_REQUEST_TIMEOUT_MS=120000

POST https://ai-gateway.edgeone.link/v1/chat/completions

 不会展示或保存，系统只使用最终 

它不保存完整 Prompt，但课程优化业务记录会保存提交的会员和课程上下文，因此仍属于需要保护的健康数据。

会员资料
→ 本地规则
→ 多 Agent 推理
→ 教练审核
→ 生成训练方案
→ 执行课程
→ 会员课后反馈
→ 教练评分
→ Agent 评分趋势
→ 下一次课程推理

EdgeOne Makers 案例 Showcase - SilverFit

人工智能

云计算

后端

SilverFit-Coach系统采用多层安全机制，先执行本地安全规则检查血压、疼痛等指标，再通过三个专家并行复核课程安全、设计和反馈。主Agent综合结果生成教练沟通要点，所有AI请求经过EdgeOne网关处理。系统记录完整审计日志，形成从会员资料到课后反馈的智能训练闭环，确保安全性和可追溯性。

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