这个项目能做什么

小宠营养师是面向宠物主人的 AI 饮食评估系统，核心设计是 Agent 与 Engine 严格分层：LangGraph ReAct Agent 负责理解、追问、调度和解释，纯 Python 营养引擎完成 RER/MER、修正 Atwater、AAFCO 查表、Ca:P、疾病约束和过敏原冲突等计算，所有数据带 source/version/review_date 出处。 系统提供 8 个职责单一的工具，包括 USDA 查表、能量需求计算、综合营养评估、Qwen3-VL 商品粮包装 OCR 识别、宠物档案管理和长记忆写入。记忆系统分三层：MySQL 跨线程持久化档案与事实、SQLite checkpoint 保存单线程 AgentState、超过 30 条消息时进行 LLM 摘要压缩。 后端采用 FastAPI 与 SQLAlchemy 异步架构，前端为 Vue 3 + Pinia + Vite，通过 SSE 流式返回思考、工具调用和评估报告。系统强制 JWT 鉴权与数据隔离，无匿名访问路径。项目包含 119 个测试用例，覆盖引擎单元测试、工具签名和 graph smoke 测试。 该项目适合需要可解释、可追溯垂直领域 Agent 的开发者参考，展示了 LLM 不参与数值计算、工具参数通过 RunnableConfig 注入防止身份伪造等工程实践。