Blueprint de assistente de saúde LLM com memória persistente e dados Garmin

Gere um blueprint detalhado para um sistema de assistente de saúde baseado em LLM que opere 24/7, com memória persistente de meses, e ingestão de dados biométricos em tempo real a partir de Garmin. O prompt deve produzir um design acionável que inclua: 1) objetivo e casos de uso; 2) requisitos de integração (Garmin API, plataformas de nuvem, modelos de LLM) ; 3) arquitetura de alto nível (módulos: injeção biométrica, memória de longo prazo, orquestração de tarefas autônoma, geração de respostas, interface de voz); 4) pipeline de dados com foco em privacidade, consentimento e desidentificação; 5) estratégias de gerenciamento autônomo de backlog, sessões contínuas e atualizações sem prompts manuais; 6) prompts de instrução para cada módulo, incluindo prompts de injeção de dados biométricos para testes; 7) métricas de avaliação (precisão, satisfação do usuário, tempo de resposta, consumo de recursos, robustez frente a dados ausentes); 8) considerações éticas, legais e de privacidade; 9) pseudocódigo de alto nível para implementação; 10) cenários de teste com dados sintéticos de Garmin. Inclua exemplos de entradas/saídas, diagramas reduzidos, e um conjunto de diretrizes de validação. Adote o tom de um engenheiro de prompts, com passos reproduzíveis e recomendações práticas e seguras. Observação: referencie o conceito Mind Protocol como o orquestrador central.