让 AI 走进物理世界，用科技赋能慢病管理
2026年，甜星在线与清华大学计算机系学生科协联合开展公益项目“SWEETIE AGENT”，开发“血糖洞察助手”并在首届“驯龙峰会”上公开发布宣讲。
项目与血糖管理软件“守糖卫士”“NS FOLLOW”集成，面向社群约2万个糖宝家庭，探索 AI 在日常血糖管理中的应用。本次发布公共小程序与开源代码，让用户能够体验，也让开发者共同参与完善。
需要的，从不只是一个答案
“帮我看看，为什么最近早上的血糖总是不太稳定？”
回答这句话，需要先找到近期记录，结合胰岛素、饮食与运动信息，辨认变化，再查阅相关资料。真正耗费精力的，往往是把分散的信息联系到自己的生活。
对1型糖尿病患者和照护者来说，这样的工作每天都在发生。数据不断积累，理解数据所需的时间与注意力却很有限。
SWEETIE AGENT 希望承担其中可以交给工具的工作。
Agent 能够围绕用户的目标安排步骤，读取可用数据、查询知识、调用工具，并根据结果继续分析。用户可以从一个具体困惑出发，逐步获得有依据的解释，以及值得进一步讨论的方向。
它的价值，在于减少从“发现问题”到“理解情况”之间的负担，让人把精力留给重要的判断。
从一个问题，看懂 Agent 如何工作
仍然从“最近早上的血糖不太稳定”说起。
先看记录
Agent 读取可用数据，整理相关时段的血糖变化，并结合已有的胰岛素、饮食与运动记录。缺少哪些信息，也会明确指出。
再找线索
围绕反复出现的波动，Agent 查询相关知识，解释值得关注的因素，并区分已经观察到的现象与尚待确认的原因。
随着信息补充，继续分析
用户提供新的记录或提出追问后，Agent 更新分析，整理后续需要关注的问题，为用户与照护者、专业人员的沟通提供参考。
进一步，把方案转化为待审核的操作提示
在测试环境中，Agent 可根据用户使用的胰岛素泵型号、是否接入闭环系统及其支持的接口，将候选方案整理成具体操作步骤，标明拟调整的项目、依据与待确认事项，供审核后决定是否执行。
图1：“提问—整理记录—分析解释—生成待审核操作提示”
这个过程背后，模型负责理解与规划，工具负责数据处理和专业计算；每一步的结果，都成为下一步的依据。
涉及参数调整或设备操作时，还需要增加验证环节。我们首先在安全的测试环境中，探索“方案生成—生理仿真—结果审查—人工确认—受控操作”的流程。
图2：测试环境中的仿真评估与人工确认流程
公共平台与开源代码
公共平台｜从日常问题开始体验
“血糖洞察助手”为用户提供直接的体验入口，将知识查询与血糖分析带入具体的使用场景。首批功能及数据接入方式，以发布版本说明为准。
我们希望通过真实使用中的反馈，发现哪些解释还不够清楚、哪些步骤仍然繁琐，让产品的改进落在实际需求上。
开源代码｜一起完善从数据到行动的链路
本次开源整合了数据接入、Agent 编排、知识与工具调用，以及测试环境中的仿真验证和受控操作代码，为开发者提供贯通整个流程的基础。
我们期待更多开发者在此基础上复现流程、适配设备、扩展应用场景，也共同发现问题、完善评测，让每个环节的能力与局限都能接受检验。具体开放范围及部署方式，见代码仓库：sweet-agent-skill
“指尖轻触、轻松控糖”是我们的愿景。我们希望，未来的血糖管理能够减轻紧盯数据的疲惫与反复判断的负担，让糖友与家人拥有更多不被疾病占据的时间，安心学习、工作，享受生活。我们将为此持续努力，直至1型糖尿病被彻底攻克。
在此，特别感谢清华大学计算机系学生科协为本项目提供的支持与帮助。
当科技与善意携手，星星之火，可以燎原！