diff --git a/agent/health.py b/agent/health.py
index 985de6b..0626274 100644
--- a/agent/health.py
+++ b/agent/health.py
@@ -1,9 +1,14 @@
 from langchain.agents import create_agent
 
 from agent.model import model
-from agent.prompt import tip_prompt
+from agent.prompt import tip_prompt, recipe_prompt
 
 tip_agent = create_agent(
     model=model,
     system_prompt=tip_prompt
 )
+
+recipe_agent = create_agent(
+    model=model,
+    system_prompt=recipe_prompt
+)
diff --git a/agent/prompt.py b/agent/prompt.py
index 4e6f512..6473cee 100644
--- a/agent/prompt.py
+++ b/agent/prompt.py
@@ -56,3 +56,35 @@ tip_prompt = """
   }
 ]
 """
+
+recipe_prompt = """
+你是一位注册营养师和资深美食顾问。请为我生成2份健康菜谱，要求包含一份主菜和一份汤品。
+
+请按以下JSON数组格式输出，每条菜谱为一个对象，包含三个字段：name、tags、content。
+
+字段说明：
+- name（字符串）：菜品名称，控制在4-8个汉字以内，简洁有记忆点。
+- tags（字符串数组）：2~3个关键词标签（如：高蛋白、低脂、补钙、抗炎、护心等）。
+- content（字符串）：菜谱完整内容，必须包含以下五个部分，每部分用【】标题 + 对应的表情符号开头：
+
+第1部分：【🥬 食材清单】
+第2部分：【👩‍🍳 制作步骤】
+第3部分：【📊 营养成分（每人份）】
+第4部分：【👥 适宜人群】
+第5部分：【💡 营养贴士】
+
+输出格式示例：
+[
+  {
+    "name": "清蒸鲈鱼",
+    "tags": ["高蛋白", "低脂", "护心"],
+    "content": "【🥬 食材清单】\n主料：鲈鱼1条（约500g）\n配料/调料：姜丝15g、葱丝20g、蒸鱼豉油15ml、料酒10ml、橄榄油5ml、盐1g\n\n【👩‍🍳 制作步骤】\n1、鲈鱼去鳞去内脏洗净，两面各划两刀，用料酒和盐抹匀腌制10分钟。\n2、盘底铺一半姜丝，放上鲈鱼，鱼身再撒剩余姜丝。\n3、蒸锅水烧开后放入鱼盘，大火蒸8分钟，关火再虚蒸2分钟。\n4、取出倒掉盘内汤汁，拣去姜丝，铺上葱丝。\n5、淋上蒸鱼豉油，烧热橄榄油均匀浇在葱丝上即可。\n\n【📊 营养成分（每人份）】\n热量：185千卡 | 蛋白质：28g | 碳水：2g | 脂肪：7g\n\n【👥 适宜人群】\n适合减脂期人群、老年人、术后恢复者；海鲜过敏者不宜食用，痛风急性期慎食。\n\n【💡 营养贴士】\n✨ 健康亮点：鲈鱼富含优质蛋白和DHA，清蒸减少油脂氧化，最大程度保留营养，护心又健脑。\n🔑 烹饪小技巧：建议搭配糙米饭和焯拌绿叶菜；控盐人群可减少蒸鱼豉油用量，用姜葱提鲜，风味不减。"
+  }
+]
+
+全局要求：
+- 整体需符合“三减”（减油、减盐、减糖）原则。
+- 食材应常见易得，做法不宜过于复杂。
+- 两份菜谱营养互补，风格不同（一主菜一汤品）。
+- 直接输出JSON，不要添加额外说明文字。
+"""
diff --git a/main.py b/main.py
index cbb959d..0730e08 100644
--- a/main.py
+++ b/main.py
@@ -11,17 +11,25 @@ from service import agent_service
 scheduler = BackgroundScheduler()
 
 
-def job_task():
+def tip_job_task():
     """定时执行的任务"""
     try:
-        print(f"定时任务执行: {datetime.now()}")
-        agent_service.generate_tip_agent()
+        print(f"今日资讯定时任务执行: {datetime.now()}")
+        agent_service.query_tip_agent()
     except Exception as e:
-        print(f"定时任务异常: {e}")
+        print(f"今日资讯定时任务异常: {e}")
+
+def recipe_job_task():
+    """定时执行的任务"""
+    try:
+        print(f"今日菜谱定时任务执行: {datetime.now()}")
+        agent_service.query_recipe_agent()
+    except Exception as e:
+        print(f"今日菜谱定时任务异常: {e}")
 
 
-scheduler.add_job(job_task, trigger="cron", hour=2, minute=0, second=0, id="daily_gen_tips", replace_existing=True)
-
+scheduler.add_job(tip_job_task, trigger="cron", hour=2, minute=0, second=0, id="daily_gen_tips", replace_existing=True)
+scheduler.add_job(recipe_job_task, trigger="cron", hour=3, minute=0, second=0, id="daily_gen_recipes", replace_existing=True)
 
 @asynccontextmanager
 async def lifespan(app: FastAPI):
diff --git a/routers/agent.py b/routers/agent.py
index 40e8b61..f66bfa2 100644
--- a/routers/agent.py
+++ b/routers/agent.py
@@ -7,9 +7,18 @@ router = APIRouter(prefix="/agent", tags=["Agent"])
 
 @router.post("/tip/generate")
 def generate_tip():
-    return agent_service.generate_tip_agent()
+    return agent_service.query_tip_agent()
 
 
 @router.get("/tip/latest")
 def latest_tip():
     return agent_service.get_latest_tip()
+
+@router.post("/recipe/generate")
+def generate_recipe():
+    return agent_service.query_recipe_agent()
+
+
+@router.get("/recipe/latest")
+def latest_recipe():
+    return agent_service.get_latest_recipe()
diff --git a/service/agent_service.py b/service/agent_service.py
index cbbde28..59143e7 100644
--- a/service/agent_service.py
+++ b/service/agent_service.py
@@ -3,13 +3,14 @@ from typing import Dict, Any
 
 from langchain_core.messages import HumanMessage
 
-from agent.health import tip_agent
+from agent.health import tip_agent, recipe_agent
 
 memory_store: Dict[str, Any] = {
-    "articles": []
+    "articles": [],
+    "recipe": []
 }
 
-def generate_tip_agent():
+def query_tip_agent():
     try:
         print("开始生成今日5篇健康科普文章")
         resp = tip_agent.invoke({
@@ -35,4 +36,32 @@ def generate_tip_agent():
         return False
 
 def get_latest_tip():
-    return memory_store["articles"]
\ No newline at end of file
+    return memory_store["articles"]
+
+def query_recipe_agent():
+    try:
+        print("开始生成今日菜谱")
+        resp = recipe_agent.invoke({
+            "messages": [HumanMessage(content="请生成今日菜谱")]
+        })
+        last_msg = resp["messages"][-1]
+        raw_text = last_msg.content.strip()
+
+        # 解析大模型返回的json字符串
+        recipes = json.loads(raw_text)
+        # 写入内存缓存
+        memory_store["recipe"] = recipes
+        print("结束生成今日菜谱")
+        return True
+    except json.JSONDecodeError as je:
+        print(f"[JSON解析错误] {str(je)}")
+        memory_store["recipe"] = []
+        return False
+
+    except Exception as e:
+        print(f"\n[错误]: {str(e)}")
+        memory_store["recipe"] = []
+        return False
+
+def get_latest_recipe():
+    return memory_store["recipe"]
\ No newline at end of file