PlanFitting：基于大语言模型对话代理的个性化运动规划

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创建个性化且可执行的运动计划通常需要与专家反复迭代，这对许多人来说既昂贵又难以获得。本研究探索了大语言模型在应对这些挑战方面的能力。我们提出了PlanFitting，一个大语言模型驱动的对话代理，帮助用户创建和完善个性化的每周运动计划。通过与用户进行自由形式的对话，PlanFitting帮助获取用户的目标、可用时间以及潜在障碍，并使个人能够生成符合既定运动指南的个性化运动计划。我们的研究——包括用户研究、内在评估和专家评估——展示了PlanFitting引导用户创建量身定制、可执行且循证计划的能力。我们讨论了大语言模型驱动对话代理在创建更好符合运动原则并适应个人约束的计划方面的未来设计机会。