Health Agent Twin

产品需求文档 PRD v2.0

产品定义：一个健康结果优先的智能 Agent 画布。它根据用户的健康数据、当前情境、长期偏好和可控记忆，动态生成今日摘要、洞察、行动和报告；在关键健康风险上，始终以用户真实健康和用户代理权为最高优先级。

面向用户的一句话：它不是让你更依赖 App，而是让你更理解自己的身体。

第 0 章：产品价值观与优化目标

这是整份文档最重要的章节。所有功能设计、排序策略、交互决策，必须以本章为最终裁判。

0.1 我们在优化什么

Health Agent Twin 的北极星不是使用时长、DAU 或点击率。

我们优化的是：用户是否更理解自己的身体，并形成可持续的健康行为。

当两个目标发生冲突时，优先级排序如下：

用户真实健康  >  用户代理权  >  可信关系  >  个性化体验  >  Engagement

任何以提升 Engagement 为由降低健康优先级的设计决策，都需要在评审时明确说明理由并经过额外审批。

0.2 三条不可妥协的产品原则

原则一：重要健康信息不可被个性化隐藏 展示方式可以个性化（语气、密度、位置），但 ELEVATED 及以上的健康风险信号，不能因为用户"不喜欢看"而被算法隐藏。

原则二：用户拥有代理权 用户可以在任何关键页面选择"帮我判断"（代理模式）或"我自己探索"（探索模式），这不是设置项，而是随时可切换的页面状态。

原则三：可信关系优先于拟人依赖 分身感来自"它记住的东西是准确的、可控的、可撤销的"，而不来自过度拟人化。系统不制造"AI 真正理解我、关心我"的错误预期。

0.3 产品承诺

我们不追求用户更多地打开 App。
我们追求用户每次打开 App，都能更清晰地了解自己身体发生了什么。
我们追求用户最终不再需要频繁依赖 App，因为他们已经形成了更好的健康直觉。

第 1 章：产品形态与核心空间

1.1 产品形态定义

Health Agent Twin 是由云端健康 Agent 驱动的动态健康画布，不是：

• 固定首页填充不同数据的健康仪表盘
• 以对话为主界面的聊天机器人
• 功能模块堆砌的健康工具集

产品的核心循环：

用户状态 + 用户意图 + 用户记忆 + 健康数据
        ↓
Agent 判断此刻用户最需要什么（健康需要 > 个人偏好）
        ↓
返回个性化 UI Schema
        ↓
前端渲染成此刻专属页面
        ↓
用户交互（点击、忽略、反馈、追问）
        ↓
写入偏好、记忆、行为画像
        ↓
下一次体验更贴合用户，且更有健康价值

1.2 四个核心空间

App 由四个核心空间构成，每个空间是动态画布，而非固定页面。

空间一：今日 Today

核心问题：今天我身体怎么样？为什么？我该做什么？

目标不是展示所有数据，而是给出今天最重要的 1-3 件事。

页面结构（由 Agent 编排，顺序因人而异）：

[今日结论卡]     — 一句话定性，避免术语堆砌
[为什么卡]       — 个性化展示判断依据
[关键证据卡]     — 按用户偏好：简洁 / 图表 / 数据链
[今日行动卡]     — 低门槛、可完成的 1-3 个行动
[分身记忆提示]   — 相关的已确认模式（可选，非干扰）

代理模式示例（焦虑型睡眠关注用户）：

今天重点：恢复偏低，优先补睡

今天这样判断的原因：
昨晚睡眠少于目标 48 分钟，HRV 较你的基线下降 18%。
这个组合在你过去 3 次出现时，次日精力通常较差。

今天建议只做 2 件事：
1. 午后轻散步 15 分钟
2. 今晚 23:00 前放下手机

探索模式示例（数据探索型用户）：

今日数据摘要
睡眠：5h52m（目标 7h，差 68min）
HRV：42ms（个人基线 51ms，↓18%）
静息心率：67bpm（个人基线 63bpm，↑6%）

查看 7 日趋势 / 与上周对比 / 原始数据 / 问 Agent

空间二：洞察 Insight

核心问题：我最近发生了什么变化？这些变化意味着什么？

定位是变化解释中心，不是图表展示中心。Agent 决定哪些变化值得解释，按健康价值排序呈现。

页面结构：

[最重要变化]    — Agent 判断的最值得关注变化
[变化原因]      — 可能的解释（注明置信度）
[证据链]        — 可展开，按偏好展示深度
[是否需要行动]  — 行动建议或「暂时观察」
[历史对比]      — 用户常用的时间区间

空间三：行动 Action

核心问题：今天我能做什么来改善？

定位是行为改变入口，不是建议列表。Agent 根据用户历史完成率、当前健康状态、偏好，生成最可能完成的行动，而非最"理想"的行动。

行动设计原则：

• 每次最多推荐 3 个行动
• 每个行动必须有具体时间、具体方式
• 展示该行动推荐的原因（为什么是你，为什么是今天）
• 每个行动支持：已完成 / 太难了 / 不适合今天 / 换一个
• 所有反馈实时写入 User Twin

空间四：分身 Twin

核心问题：它如何越来越理解我？我如何管理这段关系？

这是产品护城河页面，让用户看见 Agent 的成长过程，并保持对"关系"的掌控权。

页面结构（5 个模块）：

[健康关注全貌]      — 当前画像的可视化摘要
[已确认的模式]      — 用户已验证的健康规律
[正在观察的模式]    — 候选记忆 + 学习进度
[已根据反馈调整]    — Change Log，可见可审计
[我来管理]          — 记忆编辑 / 偏好设置 / 调教入口

第 2 章：用户意图系统

2.1 意图分类

8 类一级意图

意图来源优先级

1. 用户主动输入（最高优先级）
2. 健康事件触发（ECG 可用、异常信号）
3. 情境推断（时间、距上次使用时长）
4. 长期行为偏好推断
5. 兜底规则（新用户 → TODAY_STATUS）

2.2 冷启动意图采集

冷启动是一级产品问题。 Day 1 的体验决定有没有 Day 100。

Onboarding 只问 3 个问题

不做问卷，只做意图声明，立即影响当天 UI 编排：

问题 1：你现在最想关注什么？
[睡眠质量] [心脏状态] [恢复状态] [运动表现] [整体健康]

问题 2：你希望我怎么解释？
[一句话总结] [适度解释] [给我证据和数据]

问题 3：你希望我怎么提醒你？
[只在重要变化时] [每天给我摘要] [尽量少打扰]

用户选择后，首页必须即时反映选择。这是冷启动阶段最强的个性化感知。

冷启动期的诚实表达

Day 1-7（人群先验期），系统应明确告知：

我还在了解你。现在展示的洞察基于通用健康规律，
使用 7 天后会逐步切换到你的个人基线。

禁止在 Day 1 说：「我发现你睡眠不足会影响 HRV。」——因为还没有个人证据。

允许在 Day 1 说：「对大多数人来说，睡眠少于 6.5 小时与次日 HRV 下降相关。你的个人规律需要几天数据来确认。」

第 3 章：用户健康分身 (User Twin)

3.1 User Twin 五层画像

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{
  "userId": "u_123",
  "healthFocus": {
    "domainWeights": {
      "SLEEP": 0.45,
      "RECOVERY": 0.30,
      "HEART": 0.25
    },
    "confidence": "medium",
    "dataAge_days": 14
  },
  "preference": {
    "explanationDepth": "SIMPLE",
    "actionPreference": "SMALL_STEPS",
    "uiPreference": "SUMMARY_FIRST",
    "notificationTolerance": "LOW",
    "anxietyProne": true,
    "preferredSummaryTime": "morning",
    "agencyDefault": "AGENT_GUIDED"
  },
  "behavior": {
    "clickThroughRates": { "SLEEP_CARD": 0.72, "TREND_CHART": 0.31 },
    "actionCompletionRates": { "LIGHT_WALK": 0.68, "BREATHING": 0.45 },
    "avgDwellTimes": { "TODAY_TAB": 95, "INSIGHT_TAB": 38 },
    "fatigueCounts": { "HEART_RATE_ALERT": 5 },
    "detailPreferenceScore": 0.28,
    "anxietyScore": 0.71
  },
  "goal": {
    "activeGoals": ["IMPROVE_SLEEP", "REDUCE_FATIGUE"],
    "goalStartAt": "2025-04-01"
  },
  "risk": {
    "sensitivity": "HIGH",
    "flaggedConditions": [],
    "requiresEscalation": false
  }
}

3.2 画像更新策略

安全锁定域（禁止在线自动修改）：

• 健康风险分级阈值
• 医疗边界规则
• ECG 异常判断逻辑
• HITL 触发条件
• 安全提示文案

第 4 章：记忆系统

4.1 记忆生命周期

原始信号（健康事件 + 行为事件）
    ↓
候选记忆生成（每晚离线管道）
    ↓
置信度评估（证据数量 / 相关系数）
    ↓
[置信度 < 0.5] → 继续观察
[置信度 ≥ 0.5 且证据充分] → 推送 LearningCard
    ↓
用户确认流程
    ↓
[准确] → CONFIRMED，参与 UI 编排
[不准确] → REJECTED，降低同类候选权重
[先别记住] → 暂停 7 天
[删除] → 软删除，永不推荐
    ↓
长期使用：定期复核置信度，低置信度记忆自动降级

4.2 记忆五种状态

4.3 记忆文案准则（Memory Copywriting Guideline）

核心原则：数据人格化，而非强拟人化。

4.4 分身 Twin 页记忆展示结构

已确认的模式（N 条）
├── [模式内容] [置信度 87%] [数据来源：过去 14 天]
│   [纠正] [删除] [了解更多]

正在观察（N 条）
├── [观察内容] [进度：已观察 4/7 次] [████░░░]
│   [停止观察]

已根据你的反馈调整（Change Log）
├── 2025-05-03 减少夜间心率提醒频率（来自你的反馈）
├── 2025-04-28 健康解释改为简洁模式（来自你的反馈）
└── 2025-04-21 取消"咖啡因提醒"推送（来自你设置）

第 5 章：核心排序架构

这是当前版本最重要的架构升级。排序引擎不再是单一的 Personalization Ranking，而升级为两层结构，中间加入 Health Outcome Policy Engine。

5.1 新排序链路

Insight Candidates（洞察候选集）
    ↓
Layer 1: Health Need Scorer（健康必要性评分）
    ↓
Layer 2: Health Outcome Policy Engine（健康结果策略引擎）
    ↓
Layer 3: Experience Fit Scorer（体验适配评分）
    ↓
Layer 4: Safety Guard（安全防护）
    ↓
Layer 5: UI Orchestration（UI 编排输出）

5.2 Layer 1：健康必要性评分

决定「该不该展示」，不受用户偏好影响。

HealthNeedScore =
  clinical_relevance     * 0.30  // 与健康判断的相关性
+ deviation_from_baseline * 0.20  // 偏离个人基线程度
+ persistence_score       * 0.15  // 持续出现天数
+ risk_level_score        * 0.20  // 安全分级权重
+ actionability_score     * 0.15  // 是否有可执行行动

5.3 Layer 2：Health Outcome Policy Engine

这是健康产品与内容推荐产品的本质区别所在。

处理四类冲突场景：

焦虑用户的正确策略（修正原文档中「焦虑用户首屏不展示高风险卡」的错误设计）：

ELEVATED 焦虑用户文案示例：

❌ 错误：你的心率异常升高，需要重点关注。

✅ 正确：今天有一个值得复查的心率变化。
多数情况下这不一定代表严重问题，但因为它连续出现了 3 天，
我建议你先完成一次静息复测。如果同时出现胸闷、胸痛或呼吸困难，
请及时就医。

5.4 Layer 3：体验适配评分

决定「怎么展示、放在哪里、用什么语气」，在 HealthNeedScore 保证的内容集合内优化。

ExperienceFitScore =
  user_interest            * 0.25  // 用户历史兴趣
+ preferred_format_match   * 0.20  // 是否符合展示偏好
+ attention_context_match  * 0.20  // 当前注意力情境匹配
+ emotional_tolerance      * 0.20  // 情绪耐受度匹配
+ novelty_without_fatigue  * 0.15  // 新颖且不重复

5.5 排序硬约束（优先级高于所有评分）

约束 1：Safety Level = CRITICAL → 强制置顶，不受任何偏好影响
约束 2：Safety Level = ELEVATED → 必须在前 3 位，语气可个性化
约束 3：Health Need Score > 0.8 → 不可被疲劳惩罚推出当屏
约束 4：同类型卡片最多连续 2 张（防止信息茧房）
约束 5：首张卡片必须是「今日结论」或「最重要健康变化」
约束 6：焦虑用户 ELEVATED 以上内容，必须先展示安抚性框架

第 6 章：代理权设计（Agency Design）

6.1 两种模式定义

代理模式（Agent-Guided）

Agent 是导演，用户是读者。适合：普通 C 端用户、时间有限者、健康意识一般者。

特征：

• 少图表，多结论
• 少术语，多口语
• Agent 主动排序，用户接受结果
• 强行动建议，降低决策门槛

探索模式（Self-Explore）

Agent 是工具，用户是导演。适合：数据探索型用户、健康意识强者、专业背景用户。

特征：

• 更多图表和原始数据
• 可自选时间范围
• 可查看证据链和基线对比
• 可导出报告
• Agent 回答问题，不主动推荐

6.2 模式切换交互规范

切换入口：不放在设置页，而是在关键内容页面顶部常驻。

今日页顶部右侧：[帮我总结 ✓] [自己看]
洞察页顶部右侧：[帮我解释 ✓] [自己探索]
行动页顶部右侧：[给我建议 ✓] [我来选]

模式切换是会话级，不是账户级：用户今天早上用代理模式，下午有时间可以切换探索模式。切换行为本身写入行为画像，Agent 逐步学习用户在什么情境下偏好哪种模式。

默认模式：基于 onboarding 第 3 题初始化，后续根据使用习惯动态调整。

6.3 探索模式功能清单

时间范围选择：7 天 / 14 天 / 30 天 / 90 天 / 自定义
维度切换：睡眠 / HRV / 心率 / 活动负荷 / 复合视图
对比功能：本周 vs 上周 / 工作日 vs 周末 / 自定义区间
筛选功能：按事件（运动后 / 特定症状） / 按时间段（夜间 / 晨间）
问答入口：「为什么 X 周这周下降？」→ 返回动态分析页
导出：PDF 报告 / CSV 数据

第 7 章：UI Schema 规范

7.1 Schema 核心字段

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interface UISchema {
  // 基础字段
  screen: ScreenType;
  user_intent: HealthIntent;
  layout: LayoutTemplate;
  generated_at: string;
  schema_version: string;

  // 情境字段（新增）
  context_mode: "morning_brief" | "deep_dive" | "post_workout" | "evening_wind_down" | "quick_check";
  available_attention: "low" | "medium" | "high";
  agency_mode: "agent_guided" | "self_explore";

  // 健康策略字段（新增）
  health_priority_policy: "health_need_over_preference" | "balanced" | "preference_primary";
  min_safety_level_shown: SafetyLevel;

  // 表达风格字段（新增）
  emotional_framing: "calm_actionable" | "direct_evidence" | "coaching" | "reassuring";
  explanation_contract: "brief" | "balanced" | "evidence_first" | "brief_with_expandable";

  // 个性化元信息
  personalization_reason: string;   // 供 WhyThisCard 使用
  personalization_factors: string[]; // 影响本次编排的主要因素

  // 卡片列表
  blocks: UIBlock[];
}

interface UIBlock {
  block_id: string;
  type: BlockType;
  priority: number;
  health_need_score: number;        // 健康必要性分（新增）
  experience_fit_score: number;     // 体验适配分（新增）
  safety_level: SafetyLevel;        // 安全等级（新增）
  data_payload: object;
  why_shown_reason?: string;        // 供 WhyThisCard 使用
  feedback_enabled: boolean;
  expandable: boolean;              // 是否可展开看更多证据
  agency_variant?: object;          // 探索模式下的替代展示（新增）
}

7.2 情境模式（context_mode）触发规则

7.3 动态分析页（问答场景）

用户问「最近为什么这么累？」时，Agent 不只返回文字，而返回结构化分析页 Schema：

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{
  "screen": "dynamic_analysis",
  "query": "最近为什么这么累？",
  "analysis_blocks": [
    { "type": "conclusion_card", "priority": 1 },
    { "type": "fatigue_timeline", "priority": 2 },
    { "type": "sleep_trend_chart", "priority": 3 },
    { "type": "hrv_trend_chart", "priority": 4 },
    { "type": "activity_load_card", "priority": 5 },
    { "type": "root_cause_ranking", "priority": 6 },
    { "type": "today_action_card", "priority": 7 }
  ],
  "follow_up_suggestions": [
    "只看工作日的情况",
    "和上个月对比",
    "给我制定改善计划"
  ],
  "refinement_hint": "你可以继续追问，我会实时调整这个分析页"
}

追问「只看工作日」时，分析页实时更新，不重新打开新页面。

第 8 章：反馈闭环系统

8.1 显性反馈类型与处理

8.2 隐性行为信号

8.3 反馈可见化（Change Log）

用户每次反馈后，系统不是默默修改，而是明确告知改了什么：

// 即时确认气泡（反馈后 1 秒内显示）
「已收到，我会减少这类心率提醒的频率」

// 分身页 Change Log（持久记录）
2025-05-08  减少夜间心率提醒频率  [来自你的反馈]
2025-05-06  健康解释改为简洁模式  [来自你的反馈]
2025-05-01  取消重复性咖啡因提醒  [来自你设置]

8.4 行动效果追踪

当用户完成行动后，3-5 天后系统触发效果追踪：

3 天前你完成了「午后轻散步」。
在那之后的 3 天，你的晚间心率平均恢复提前了 12 分钟。
这可能和散步有关，也可能和其他因素有关，我会继续观察。

[这个结果准确吗？] [有其他原因] [继续保持]

这是「越用越健康」的直接产品化体现。

第 9 章：安全与合规层

9.1 五级安全分级

9.2 禁止输出词库（持续维护）

绝对禁止：诊断、确诊、你患有、你得了、处方、用药剂量、手术方案
高度谨慎：治疗、病症、疾病名称（需加「可能」「建议就医确认」）
推荐替换：「值得关注的变化」「建议咨询医生」「需要复查」

9.3 受控学习边界

✅ 允许在线自动更新（受控学习域）
├── 用户偏好（解释深度、UI 风格、通知频率）
├── 关注域权重
├── 行为模式记忆
├── 行动建议偏好
└── 推送时机偏好

🔒 禁止在线自动修改（安全锁定域）
├── 健康风险升级阈值
├── 医疗边界规则
├── ECG 异常判断逻辑
├── HITL 触发条件
├── 安全提示文案
└── 数据合规规则

第 10 章：指标体系

10.1 北极星指标：健康自主改善

Health Agency Score（健康自主分）
= 用户是否更理解自己的身体
+ 用户是否形成可持续健康行为
+ 用户是否减少了不必要健康焦虑
- 用户是否对 App 形成了不健康依赖

这是抽象指标，由以下代理指标共同衡量。

10.2 一级结果指标（最重要）

10.3 体验质量指标

10.4 增长指标（护栏，非优化目标）

DAU、留存率、使用时长作为健康护栏指标——低于阈值时需关注是否出现体验问题，但不作为产品决策的主要驱动因素。

明确禁止的优化路径：

• 为提升 DAU 增加焦虑性推送
• 为提升停留时长增加无意义内容
• 为提升点击率降低信息密度
• 为提升复访频次制造不必要的数据焦虑

第 11 章：落地路线图

Phase 0（第 1-2 周）：基础设施

目标：让后续所有个性化有数据基础。

• User Twin Profile 数据模型 + CRUD 服务上线
• Kafka 行为事件 Topic + 客户端埋点（按 8.2 节清单）
• UI Schema JSON Schema 规范确定 + 前端 Renderer 框架
• 所有洞察卡片增加 FeedbackBar（4 个反馈选项）
• Onboarding 3 问题流程 + 立即影响首页编排
• Change Log 存储结构 + 分身页展示框架

Phase 1（第 3-6 周）：P0 个性化感知

目标：用户能明显感到「今天这个页面是为我生成的」。

• Intent Understanding Service（8 类 + 隐式推断）
• Health Need Scorer V1（规则型）
• Health Outcome Policy Engine V1（四象限规则）
• Experience Fit Scorer V1（规则打分）
• 首页卡片个性化排序上线（含硬约束）
• WhyThisCard 组件（所有排序第一的卡片）
• PersonalizationBadge 组件
• 焦虑用户安全分级展示策略
• 代理模式 / 探索模式切换（今日页 + 洞察页）
• 冷启动期诚实文案（Day 1-7 标注人群先验）

Phase 2（第 7-10 周）：P1 分身成长感

目标：用户反馈后，下一次真的不一样了。

• 长期记忆存储（pgvector）+ 记忆候选离线管道
• 记忆生命周期前端化（LearningCard + MemoryCard + ConfirmCard）
• 分身 Twin 主页（5 个模块）
• PreferenceTuner（偏好调教器）
• Change Log 前端完整展示
• 行动效果追踪（完成行动 3-5 天后回访）
• 动态分析页（问答返回结构化页面，支持追问）
• 个性化周报（「本周我更了解你了」）
• 提醒频率自适应系统

Phase 3（第 11-16 周）：P2 护城河

目标：产品积累了用户专属健康资产，不可迁移。

• 多 Agent 专项（Sleep / Heart / Recovery / Report Agent）
• Health Outcome Policy Engine V2（数据驱动）
• 排序引擎升级（LightGBM，以健康结果指标为训练目标）
• 个人健康模式挖掘离线管道成熟化
• 北极星指标度量体系上线
• 离线评估系统（洞察准确率 / 行动有效率 / 焦虑降低）
• A/B 测试框架（以健康结果指标为主要实验指标）
• 长期健康目标教练模式

附录 A：四个关键分叉点的设计决策

分叉 1：健康优先策略如何写进排序引擎？

决策：双层排序架构。Health Need Score 决定「能不能被降级」，Experience Fit Score 决定「怎么展示」。Health Need Score > 0.8 的内容，疲劳惩罚和焦虑惩罚最多只能影响位置，不能将其推出当屏。

分叉 2：代理模式和探索模式如何切换？

决策：页面级常驻切换，会话级生效，行为学习情境偏好。不是设置项，是每次打开 App 都能自然触达的状态。

分叉 3：记忆文案如何避免过度拟人化？

决策：数据人格化而非强拟人化。所有记忆文案必须满足：明确数据来源、标注置信度、标注状态、不使用情感判断语言。具体执行参考 4.3 节 Memory Copywriting Guideline。

分叉 4：北极星指标是什么？

决策：Health Agency Score，以健康行为改变率、洞察准确率、焦虑降低指标为主要代理指标。DAU / 留存作为护栏，不作为优化目标。

附录 B：前端核心智能感知组件清单

附录 C：产品价值观快速参考卡

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│           Health Agent Twin 产品价值观               │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                     │
│  用户真实健康  >  用户喜爱感                          │
│  用户代理权    >  系统自动化                          │
│  可信关系      >  拟人依赖                            │
│  健康 Outcome  >  Engagement                        │
│                                                     │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  重要健康信息不可被个性化隐藏                          │
│  展示方式可以个性化，内容不可以消失                     │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  我们的目标：                                        │
│  让用户不再需要频繁依赖 App，                         │
│  因为他们已经形成了更好的健康直觉。                     │
└─────────────────────────────────────────────────────┘