SkinAgent AI 是面向消费者的非诊断性护肤辅助系统，旨在在明确的证据与安全边界内协同视觉信息、产品数据、工具调用以及用户交互。系统核心包括三层路由：痤疮、毛孔、皱纹；基于照片的皮肤类型估计；以及计数驱动的有序痤疮严重度支持。每个路由均配备专用工具（如产品检索、使用指南生成）并通过数据库进行事实 grounding。安全层实现确定性检查：隐私过滤、证据验证、状态变更前的人工批准以及结构化的追踪与回放机制。
在实验中，路由模型在三次随机种子下达到 99.84%±0.07% 的准确率；皮肤类型估计准确率为 88.85%；计数驱动的痤疮严重度支持取得 84.59% 的准确率，二次加权 Kappa 为 0.9076。系统级基准（240 案例）显示意图识别准确率 80.00%，工具集合完全匹配率 62.92%，严格任务完成率 47.08%。安全与隐私测试未出现违规或跨用户泄露。
仍存在的问题包括工具选择错误、产品属性 grounding 不完整以及故障回退不可靠。本文证明了在数据库支撑、可追溯的框架下实现受限护肤助理的可行性，但尚未达到临床使用、外部泛化、正式隐私保证或全局安全的水平。后续工作需进行独立验证、专家评估、鲁棒性与公平性测试以及真实环境的前瞻性评估。
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