它可能直接甩给你一篇 500 字的小论文。如果你说没看懂,它通常只是把那篇论文换个说法重写一遍,甚至可能产生更复杂的术语。
这是因为一个单体模型(Single Model)试图同时扮演所有角色。 它既想当百科全书,又想当老师,还想当考官。结果是,它样样通,样样松。
真正的教育需要角色分工
今天,我正式发布 AgenticLearn。
这个项目的诞生源于一个简单的想法:真正的教育场景需要明确的角色分工。 * 好的 老师 负责解释概念;
严格的 考官 负责测试水平;
耐心的 助教 负责评估过程。
通用大模型无法同时完美胜任这些工作,但多智能体协作(Multi-Agent Collaboration)可以。
AgenticLearn 是如何工作的?
我使用 多智能体架构 (Multi-Agent Architecture) 构建了 AgenticLearn,让专业的 Agent 做专业的事:
- 路由者 (The Router) 🔀
它不像普通的聊天机器人那样急于回答。它首先倾听你的需求。它会分析你是想学习新知(Explain),还是想测试水平(Quiz),或者是寻求评估(Evaluate)。这避免了 AI 在你需要思考时直接给出答案。
- 导师 (The Tutor) 👨🏫
它懂得适应 你 的水平。
如果你是初学者,它会使用通俗的类比(比如用“食谱”来解释“算法”)。
如果你是高阶用户,它会切换到严谨的学术定义。
不再有千篇一律的回答。
- 评估者 (The Evaluator) 📝
这是我们最引以为豪的功能。当你在测验中犯错时,它不会简单地说“回答正确”或“选C”。
它会真正阅读并分析你的推理过程,指出你逻辑链条断裂的地方,并引导你发现错误。这才是真正的学习发生时刻。
像老师一样思考,而不是搜索引擎
教育不仅仅是信息的检索,更是思维的训练。
欢迎查看我们的代码和产品。让我们把 AI 变成真正的老师,而不仅仅是一个更聪明的搜索引擎。
如果你对 AI 教育感兴趣,欢迎在评论区留言或访问我们的 项目主页 试用。

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