本文介绍了智能居家养老系统中两个核心AI Agent的设计与实现：健康陪诊Agent和健康干预Agent。健康陪诊Agent作为24小时全科问答入口，提供养生咨询、症状初步判断和就医引导；健康干预Agent则基于个人健康档案生成个性化饮食、运动和作息方案。文章详细阐述了Prompt设计策略，包括角色定义、安全边界和结构化输出引导，并介绍了Spring Boot服务层的统一架构实现，包含同步和流式响

本文介绍了会话持久化开发中的文件存储层设计与实现。针对老年健康AI助手项目中对话上下文丢失的问题，提出了基于JSON文件的持久化方案。文章分析了需求背景（需要保存多轮对话上下文），对比了数据库与文件存储的优缺点，最终选择JSON文件作为存储介质。详细设计了数据模型，包括单条消息结构(ChatMessage)和会话容器(ChatSession)，并给出了文件存储目录结构和示例JSON文件。技术实现上

本文介绍了情感陪伴 Agent 的开发过程，针对老年人孤独感和就医焦虑问题提供两种服务模式：心理慰藉和陪诊助手。技术方案采用 Spring MVC 的 SseEmitter 实现流式响应，通过异步线程池处理 DeepSeek API 的 SSE 流式数据，实现了低延迟的逐字显示效果。文章详细阐述了技术选型理由、架构设计思路，并提供了核心代码实现，包括双模式 Prompt 设计和端到端流式传输方案。

用技术对抗遗忘，用代码传递温度。这个项目对我而言，不仅仅是一次全栈架构、LLM 对接与复杂数据可视化的技术练兵，更是一次探索科技向善的宝贵实践。期待我们的《智能居家养老健康守护系统》在最终答辩时，能交出一份令人惊艳的答卷。