上海
OUR TEACHER的165個AI智能體是如何工作的？本文從技術架構和應用場景角度進行深度解析。
一、智能體架構設計
三層架構:
- 基礎層: 大語言模型（LLM）提供通用能力
- 專業層: 教育知識庫+課標數據
- 應用層: 165個垂直場景智能體
二、四大功能模塊詳解
模塊1: AI備課助手（60個智能體）
- 按學科細分：語文20個、數學15個、英語15個、其他10個
- 按課型細分：新授課、復習課、練習課、作文課等
- 特色：課標對齊、本土化適配
模塊2: 課堂互動組件（40個智能體）
- 搶答系統：知識競賽、快速問答
- 投票系統：民主決策、意見收集
- 積分系統：行為激勵、小組競賽
- 隨機抽取：公平點名、活動分組
模塊3: AI批改助手（35個智能體）
- 客觀題批改：選擇、填空、判斷
- 主觀題批改：作文、簡答、論述
- 評語生成：個性化評語、批量生成
模塊4: 家長溝通（30個智能體）
- 周報生成：班級周報、個性化周報
- 話術優化：表揚、提醒、批評的話術
- 通知生成：活動通知、繳費通知等
三、智能體工作原理
以”語文新授課智能體”為例：
- 輸入處理: 解析課題、年級、教材版本
- 知識檢索: 從教育知識庫調取相關課標要求
- 內容生成: LLM生成符合要求的教案結構
- 質量校驗: 檢查課標對齊度、內容完整性
- 輸出生成: 返回結構化教案內容
四、數據安全機制
- 數據加密傳輸和存儲
- 教育數據不出境
- 符合教育行業合規要求
- 支持私有化部署（學校版）
五、未來規劃
OUR TEACHER計劃將智能體擴展到300+，覆蓋：
- 更多學科（科學、道法、班會等）
- 更多場景（教研、評價、專業發展）
- 更多角色（校長、教研員、家長）
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