近年来，随着国家对儿童青少年近视防控工作的高度重视，视力筛查平台正从传统的线下人工模式向智能化、常态化、数据驱动的线上系统演进。然而，大规模部署过程中面临两大核心挑战：一是筛查设备端算力有限，难以支撑复杂模型的实时推理；二是涉及未成年人生物特征数据，对隐私合规提出极高要求。 在此背景下，轻量化AI智能体（Lightweight AI Agent）凭借其低资源占用、高响应效率与动态策略调整能力，成为破解上述难题的关键技术路径。结合近期CSDN与博客园热议的TurboQuant模型压缩算法与YouClaw轻量部署工具，我们可构建一套面向儿童青少年视力筛查场景的端-边-云协同架构。 该架构在终端侧采用经TurboQuant量化后的轻量视觉检测模型，实现眨眼识别、瞳距测量与屈光度初步评估等关键任务的本地化推理，大幅降低云端依赖与网络延迟。同时，通过YouClaw封装标准化API服务，确保不同厂商设备快速接入统一平台。 在数据安全层面，智能体嵌入动态差分隐私模块，在数据上传前自动注入可控噪声，并依据《个人信息保护法》与等保2.0三级要求，实施最小必要原则的数据脱敏策略。所有原始图像仅在本地缓存且限时自动清除，元数据则通过国密SM4加密后传输至信创环境下的科研数据备案平台（RDD），实现“可用不可见”的合规闭环。 更进一步，该智能体可联动眼科视光系统与医院自助终端，当筛查结果触发预警阈值时，自动生成个性化干预建议并推送至家长端小程序，同时预约附近合作医疗机构的复查服务，真正打通“筛查-预警-干预-随访”全链路。 这一实践不仅体现了AI从辅助编码向全流程智能协作的演进趋势，也为广州本地软件服务企业在医疗信息化与信创国产化交叉领域提供了可复用的技术范式。  *图示：基于轻量化AI智能体的儿童青少年视力筛查平台架构，涵盖边缘推理、隐私保护与多系统联动模块*