mb_live_* 密钥。
闭环：上传 → 标准化 → AI 使用
1
上传任何东西
结构化读数走
POST /v1/data，化验 PDF / 照片 / 表格走 POST /v1/files（含 OCR）—— 按终端用户完全隔离的 Subject。2
每次写入都会标准化
名称确定性解析到 LOINC（不让 LLM 猜码），值归一到 UCUM 单位，每条读数都有 FHIR 镜像。
"血糖(空腹)"、"FBG"、"Glucose, fasting" 归成一条序列。见标准化。3
让 AI 在其上工作
向 Answers API 要一条有依据、带证据的回答 —— 或在 Agent API 上构建完整 agent：你自己的工具、存储的对话，openai-agents SDK 开箱即用。
三种数据形态，各有一扇门
健康数据有三种形态 —— 每种形态各有一扇门进来：
Mirobody 负责托管、标准化并把数据供给 AI —— 采集数据（设备 OAuth、App 侧获取）在你那一侧。
两个 API 接口，一套引擎
Agent API —— 推荐
POST /v1/responses（兼容 OpenAI Responses）。你的 function 工具、previous_response_id / session_id 状态、response.* 流式。openai-agents SDK 只需改 base URL。Answers API
POST /v1/chat/completions。封闭的 grounded completion —— 一个问题、一条有证据的回答。任何 OpenAI SDK 直接替换，也非常适合作为你自己 agent 里的一个工具。为什么选 Mirobody
- 有依据，而非听着合理 —— 回答来自 Subject 的真实记录，附
health_records/citations证据与完整服务端工具轨迹。 - 默认标准化 —— 每次写入都过 LOINC + UCUM + FHIR；你的分析与智能体读同一份干净序列。任何文档都可用
POST /v1/extractdry-run。 - 双重 OpenAI 兼容 —— Chat Completions 与 Responses 两个协议；现有 SDK 与 agent 框架直接可用。
- 天生多租户 —— 一个 key，每个终端用户一个隔离 Subject；按 Subject 的被遗忘权删除。
- 内核开放 —— 同一引擎开源；随时可以自托管。
运行 Mirobody 的三种方式
- 托管 API（本平台）—— 用
mb_live_*密钥对接我们的托管集群；存储、模型与密钥由我们代运维。从快速开始入手。 - 自托管 SDK ——
pip install mirobody，在你自己的基础设施里运行引擎，自备 PostgreSQL + Redis。 - 开源 ——
git cloneMirobody 引擎，用deploy.sh自己拉起整套栈。
从这里开始
快速开始
密钥 → 数据 → 标准化记录 → 你的第一个 agent，几分钟搞定。
选择你的 API
Answers vs Agent —— 一分钟决策。
API 概览
鉴权、多租户、留存、错误与全部端点。
区域
该用哪个集群、今天什么已上线。