大家好！我是瓜哥。前互联网技术副总裁，现在带队死磕 AI 编程。
在刚结束的技嘉 ATOM 桌面 AI 超算黑客松上。
我和队友(小杜、小谢)花了 48 小时，做了一个看似极其 “唱反调” 的项目。
一个全本地运行的家庭用药执行助理 med-agent。
全屏播放，效果更好
说实话，现在绝大多数 AI 产品都在追求智能体的通用能力，让模型自由对话、发散推理。
但在老年人吃药这个场景下，自由发散往往意味着 危险的幻觉。
为了尽可能消除大模型幻觉，我们刻意把它的核心流程设计得处处受限。
今天我就来聊聊，我们是怎么思考和设计这个 Agent 的。
01 | 老年人真正需要什么样的用药工具？
都知道当下，智能手机和互联网已全面普及，叠加进入老龄化社会。
传统瞄向瞄向年轻人的创业方向，已非常饱和；但是真正为老年人，还做得很好的 AI 应用，在市场上并不多。
所以，我们的第一个命题，面向这个群体，定位痛点和解决方案。
① 痛点分析：看不清、记不住、拿不准
在刚立项的时候，我们就在一起讨论，家里老人吃药最头疼的是什么？
其实就三件事：
- 说明书字太小 看不清
- 早晚剂量复杂 记不住
- 手里的白色药片 拿不准
市面上的医疗 App 很多，但那密密麻麻的菜单和表单，老年人根本搞不懂。
说人话，他们需要的不是一个高深莫测的炫技应用，而是一个能看懂药盒、到点准时喊人吃药的私人小助手。
② 边界划分：不做医生，只做严格的执行者
说实话，医疗 AI 的底线就是绝不能越俎代庖。
我们给产品划了一条铁律：不诊断、不开药、不擅自改处方。
在这个系统里，大模型的 决策权 被我们完全剥离了。
它退化成了一个纯粹的看图读字工具，所有规则必须严格来自用户拍下的实物处方。
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02 | 核心交互：语音为主/大字卡片为辅
对老年人来说，打字和阅读是很大门槛，所以UI和功能的设计，应该尽可能的简化。
我们的解决方案是：所有的指令下发都采用语音方式输入，本地运行的asr模型，负责语音的识别和文字转化。
解决了信息输入的问题，另外一个更重要的考量：结果如何输出？
传统的模型回复默认是文字的，这对老年来说很不友好。
一个默认将手机外放音量拉满的 “语音播报” 功能，成为了我们的解决方案。
产品的整个闭环交互设计，全程都使用语音输入和语音播报，这是产品的核心交互设计。
*当然针对视力较好的老年人，我们依然保留的大字卡片和执行明细查看的入口。*
① 砍掉页面跳转，降低交互负载
为了让不懂智能手机的老人也能用，我们把复杂的页面跳转 彻底删光了。
借助 Vite 和 React，我们将整个应用拍扁成一条顺流而下的时间线。
用户打开页面，除了输入框就是对话流，再也不用担心找不到返回按钮。
下面是我们项目和传统医疗工具的直观对比：
② 业务流卡片化：内嵌在对话中的确权机制
在纯聊天界面里，怎么搞定复杂的业务流程？
我们的做法是万物皆卡片。
用户拍下药盒后，模型提取的信息会立马变成一张带按钮的确认卡片。
不管是计划生成还是库存扣减，都在对话框里当场完成闭环，完全不需要离开当前聊天界面。
③ 适老化的无感反馈设计
为了帮视力不好的老人把关，我们在前端做了很多细节。
拍照入口退缩使用了极具兼容性的 <input capture>原生标签。
系统提醒则配合 SSE 通道实现了端到端的自动语音播报。
对于提取不确定的字段，界面还会用醒目的颜色高亮提示，通过双重强化避免误操作。
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03 | 业务逻辑：绝不让模型自作主张
① AI 的提案与人类的最终裁决
怎么防止 Agent 在调用工具时背着人类乱改数据库？
我们在代码底层装了一道 两段式确认。
模型调用工具时，第一段永远只能生成一份 待确认草稿，语音播报并抛出一张卡片。
必须等用户亲口语音确认或亲手按下确认按钮、传入 Token 后，系统才会执行真正的落库。
② 三层级联复核：断网环境下的证据降级设计
为了保障 “吃对药”，我们设计了三层证据级联复核，而且全本地离线。
用户服药拍照时，系统优先扫药品条码，这是确定性最高的 一品一码 基石。
如果条码解不出，系统会自动降级让 VLM 读取药盒文字。
要是连文字都模糊，才会比对预存的药品数据库，进行检查修正。
最终，在48小时时间内，终于是交付了一个能完整闭环的 MVP 版本。
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写在最后
这 48 小时的黑客松，最大的感受是：做用药管理 AI 产品，重点不在于让模型表现得有多聪明。真正的技术关键，是在极其简化的交互下，用坚固的代码防线把模型限制在安全边界之内。
另，本次活动更重要的收获：与两位志同道合的小伙伴，可以聚在一起搞出点有意思的东西来。一次愉快的参赛之旅。
最后，整个项目可复盘分享的内容较多，这篇重点介绍产品的定位和功能，接下来给大家带来：
1. 关于产品的技术解析，包括技术架构、技术栈、Agent 能力实现
2. 在本地 128G 显存里如何部署 4 个模型，以及模型部署实测分享
欢迎大家点个关注，明日继续更新~
能看到这里的，都是对效率有极致追求的硬核玩家。不妨点个 「关注」 和 「在看」，给我继续更新一点支持。后续开发篇、部署篇、变现篇，会一篇篇写出来。
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图文48小时黑客松：我们是如何给老年人设计 “零门槛” 用药助理的？