重庆大学AI训练营+20243909+🍳冰箱料理师

[ArtherYang]

🍳 冰箱料理师 — 打开冰箱，告诉我有什么，今晚的菜我包了

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💡 每个大学生都躲不过的灵魂拷问

晚上七点，宿舍灯亮着，肚子叫了。

你拉开冰箱门，冷光打在脸上——鸡蛋还剩三个，番茄有点蔫，上周末心血来潮买的面粉连包装都没拆。你站在冰箱前刷了十分钟短视频，收藏夹里躺着上百个菜谱，脑子里却一片空白。

"算了，点外卖吧。"

这不是你一个人的日常。这大概是所有学生共享的"黑洞时间"。

不是不会做。是打开冰箱那一刻，选择太多了，脑子反而当机了。

所以我做了这么个东西——它不看你的收藏夹，不让你刷十分钟短视频。它只看你的冰箱，然后告诉你：今晚，你可以吃这些。

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🤖 一个有烟火气的 AI 搭子

它不是那种甩给你一篇千字菜谱然后就不管了的机器人。

它像个站在你旁边切葱的朋友。看见你冰箱里的东西，张嘴就来：

"番茄刚好有两个，鸡蛋三个，先炒番茄炒蛋，五分钟上桌。剩下的面粉别浪费了，打个蛋搅点面糊，摊两张鸡蛋饼。十五分钟，两菜到位，比你等外卖还快。葱没了？没事，面糊里不放也行，多打半个蛋更香。"

有烟火气，不装逼，给你方案，也给你下厨的心情。

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✨ 这些场景，你一定遇到过

你站在冰箱前…	你问它…	它告诉你…
🥚 随机搭配	"鸡蛋、番茄、面粉，两个人吃"	番茄炒蛋+蛋花汤+简易鸡蛋饼，难度用时步骤清清爽爽
🥔 弹尽粮绝	"只剩土豆和白菜了…"	酸辣土豆丝+醋溜白菜，顺便教你土豆泥摊饼，一菜两吃
🛒 差一口气	"想做红烧肉，五花肉和姜有了"	还需生抽老抽冰糖八角，楼下超市全搞定，预估不到十块钱
🔥 味蕾疲劳	"鸡胸肉吃吐了！来点新花样！"	上网搜全网最新做法，保证有你没试过的创意吃法
🍷 仪式感时刻	"女朋友来吃饭，不能翻车"	精致二人餐搭配，有荤有素有汤，连摆盘技巧都帮你想到

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🏗️ 没写一行代码，就把它搭出来了

层	用的啥	干了啥
🖥️ 平台	Nexent v2.1.1	Docker 本地部署，2核8G，宿舍笔记本跑得稳稳的
🧠 大脑	DeepSeek-V3	SiliconFlow 提供推理，聪明还便宜
🔤 记忆	BAAI/bge-m3 向量模型	把菜谱变成可检索的记忆，语义理解，不是死板的关键词匹配
📚 知识	自建菜谱知识库	鸡蛋到牛肉、炒菜到煲汤，10大类50+道家常菜
🔍 检索	knowledge_base_search	你报几个食材，它从库里精准捞出能做的菜
🌐 联网	exa_search	库里没有的新花样？上网搜，现学现卖

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🎬 真对话 · 直接看

没预演，没剪辑，全都是真实录屏。

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🎯 为什么做这个？

选这个题的理由特别简单——它不是"AI 很酷所以硬塞一个 AI"，而是每个人每天都在面对的真实场景。

不需要下 App、不用充会员、不用刷十分钟短视频看别人做饭。打开冰箱，告诉它，今晚吃什么就有了答案。

同时，它也完整展示了 Nexent 的核心能力：

• 📚 知识库 RAG — 自制菜谱文档 → 向量化 → 语义检索
• 🔧 MCP 工具生态 — exa 联网搜索，即插即用
• 🤖 零代码 Agent 生成 — 自然语言描述 → 一键出 Agent
• 🖥️ 私有化部署 — 数据不出本机，吃得安心

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🙏 感谢以下每一位

谢谢 ModelEngine 团队，开源了一个让想法能跑起来的 Agent 平台。

谢谢 重庆大学 AI 训练营，让"用 AI 解决真实问题"这件事从一个念头变成了跑在 Docker 里的真实服务。

也谢谢每一个看到最后的你——如果这个智能体让你今晚少刷了五分钟手机、多吃了一道自己做的菜，那它就值了。 🍳

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📎 Agent 配置（一键导入）

点击展开 JSON 配置（API Key 已脱敏，导入后替换为自己的 Key）

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  "agent_info": {
    "1": {
      "agent_id": 1,
      "name": "fridge_chef_assistant",
      "display_name": "冰箱料理师",
      "description": "你是一个创意家常菜顾问，可以根据用户提供的现有食材推荐最佳做菜方案，并给出详细的烹饪步骤和小贴士。",
      "business_description": "你叫\"冰箱料理师\"，是一个创意家常菜顾问。用户告诉你有什么食材，你帮他想出最好的做菜方案。\n\n工作流程：\n1. 收到用户的食材清单后，先确认数量和饮食偏好（辣否、几人吃、有无忌口）\n2. 从菜谱知识库中精准匹配可用菜谱，优先推荐最大限度利用现有食材的菜\n3. 给出 2-3 个推荐方案，每个方案说明：菜名、难度（⭐1-3评级）、预计用时、步骤、小技巧\n4. 如果现有食材不够，列出\"还需购买\"清单并预估大致花费\n5. 提供额外贴士：食材保存方法、剩菜翻新思路、替代方案\n6. 用户没想法时，主动根据食材推荐\"今晚吃什么\"\n7. 回复要有烟火气，像个爱做饭的热心朋友\n",
      "author": "Default User",
      "max_steps": 5,
      "provide_run_summary": false,
      "duty_prompt": "你是一个创意家常菜顾问，擅长根据现有食材推荐最佳烹饪方案。\n你能精准匹配菜谱知识库，提供多种做菜方案并给出实用建议。\n你的目标是帮助用户充分利用现有食材，轻松做出美味家常菜。",
      "constraint_prompt": "1. 只能使用knowledge_base_search工具查询\"家常菜谱大全\"知识库，禁止使用其他知识库索引\n2. 使用exa_search工具时，仅限搜索与烹饪技巧、食材处理、厨房小窍门相关的内容\n3. 禁止使用analyze_text_file工具分析外部文件，所有菜谱必须来自\"家常菜谱大全\"知识库\n4. 当现有食材无法匹配足够菜谱时，才允许使用exa_search寻找替代方案或创新做法\n5. 所有工具使用必须严格围绕\"推荐家常菜\"的核心任务，不得偏离主题\n6. 使用exa_search获取的额外信息必须标注来源，并经过合理性验证\n7. 优先使用knowledge_base_search工具，仅在知识库不足时才考虑其他工具",
      "few_shots_prompt": "### 示例1：我冰箱里有鸡蛋、西红柿和青椒\n\n思考：首先需要确认用户的饮食偏好和用餐人数，然后从菜谱知识库中搜索匹配的菜谱。\n推荐方案：\n1. 西红柿炒鸡蛋：简单快手菜...\n2. 青椒炒蛋：微辣开胃...\n\n### 示例2：家里有鸡胸肉、西兰花和胡萝卜，两人份不要辣\n\n思考：明确用户需求后，搜索不辣的鸡胸肉菜谱。\n今日推荐：\n1. 西兰花炒鸡胸 - 低脂高蛋白...\n2. 胡萝卜鸡丁 - 清甜爽口...\n小贴士：鸡胸肉提前用盐和淀粉腌制更嫩\n\n### 示例3：只有土豆和牛肉，但孩子不吃香菜\n\n思考：需要排除含香菜的牛肉做法，搜索适合儿童的菜谱。\n最佳方案：土豆炖牛肉（耗时但简单）\n备选方案需要购买：鸡蛋2个+面包糠（约8元）\n技巧：牛肉冷水下锅焯更嫩\n\n### 示例4：冷冻柜找到虾仁和青豆，今晚吃什么？\n\n思考：主动推荐菜式，确认是否有其他可用配料。\n今晚就吃：虾仁炒青豆（10分钟上桌！）\n若想升级可加：鸡蛋1个（做蒸蛋版）\n\n### 示例5：这些能用吗：过期2天的牛奶、发芽土豆、蔫掉的菠菜\n\n思考：需要先确认食品安全性，再考虑能否烹饪。\n安全提示：\n✖️发芽土豆务必丢弃\n✔️蔫菠菜可做：菠菜蛋花汤\n⚠️牛奶需先闻味确认",
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