人工智能的未来？AI Agent 技术能否引领教育新变革

随着人工智能技术的演进与发展，语言大模型无疑是当下最为热门的科技领域之一。

11 月 7 日，OpenAI 首届开发者大会发布了 AI Agent 初期形态产品 GPTs，并推出了相应的制作工具 GPT Builder。这一动向点燃了业内对 AI Agent 的讨论和关注，比尔盖茨更是盛赞其为「人工智能的未来」。

今年上半年， AI + 教育已然引发了一波教育科技产品的大战。随着 GPTs 的落地，教育产品的功能即将被赋予更多的可能性。这从中，是否会诞生下一代壁垒产品？

01 异军突起的AI Agent技术，与教育产业相性几何？

AI Agent 究竟是什么？

OpenAI 将 AI Agent 定义为，以大语言模型为大脑驱动，具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行完成复杂任务的系统。它是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能，AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。

AI Agent 和大模型的区别在于，大模型与人类之间的交互较为依赖用户给定的指令和引导，而 AI Agent 的工作仅需给定一个目标，它就能够针对目标独立思考并做出行动。

在教育产业中，AI＋教育也是当前的行业热门发展方向，许多头部机构和科技巨头都布局教育大模型、AI 智能教育硬件等。AI Agent 的感知规划、记忆和数据处理的一系列优势使得该技术与教育领域有着先天的契合。目前已经有许多从业者尝试将 AI Agent 与教育相融合，开发出为教育教学服务的产品如 Aida、jogoda.ai 等。

Jogoda.ai 作为目前教育融合 AI 智能体的典型案例，由德国程序员开发，是一款人工智能驱动的在线辅导工具，为各学科提供个性化辅助，包括数学、生物学、化学等等。可以通过上传照片或直接输入的方式来解决家庭作业问题。该工具提供逐步解决方案，并支持超过 20 种语言，非德语的学生也能够使用。又比如目前在该领域较为先进的由可汗学院开发的 KhAnmigo，它能够在数学、科学和人文学科中为学生提供辅导——例如，解释二次方程式并创建数学习题供练习、帮助教师进行课程规划等工作。

这些产品在实际运营与使用过程中验证了 AI Agent 与教育领域的相性，为更多开发者提供了实践经验和方向引导，也似乎使 AI Agent 在教育行业的应用未来更加明晰。

02 脱离用户调教自主运作，Agent+教育独具发展优势

比尔盖茨在提及 Agent 技术与教育的结合时提到：「教育几十年来，我一直对软件如何简化教师工作和帮助学生学习充满期待。它不会取代教师，而是将对他们的工作进行补充——为学生个性化定制工作，解放教师免受文书工作和其他任务的困扰，使他们能够花更多时间在工作的最重要部分。」 

在 Agent 模式下，人类设定目标和提供必要的资源（例如计算能力），然后 AI 独立地承担大部分工作，最后人类监督进程以及评估最终结果。这种模式下，AI 充分体现了智能体的互动性、自主性和适应性特征，接近于独立的行动者，而人类则更多地扮演监督者和评估者的角色。这样的特性使得 AI 智能体对教学各环节能够灵活适配——从学校到学生，从教学到作业反馈，无需繁琐的prompt就能进行自主运作。

AI Agent 为教育注入了全新的活力和可能性。通过深度学习和自然语言处理等技术，AI Agent 能够实现对学生的个性化学习支持和答疑解惑，辅助教师进行教学资源整理和数据分析，促进学生的自主学习和智能评价等。这些丰富的应用场景以及 AI Agent 在教育中的核心优势，与教育融合带来了无限的可能性和机遇。

在应用场景方面，AI Agent 能够根据学生的学习风格、兴趣和能力，提供个性化的学习辅助和定制化的教学内容，实现教育的个性化和差异化。同时，AI Agent 还可以以实时、互动的方式与学生进行答疑解惑，提供即时的帮助和反馈，增强学习效果和学习体验。此外，作为教师的助手，AI Agent 能够为教师提供教学资源整理、教学建议和数据分析等支持，提升教学效果和效率。通过大数据分析学生的学习情况，AI Agent 能够提供准确、智能的评价和个性化的反馈，帮助学生发现和克服学习中的困难。这些应用场景展示了 AI Agent 在教育领域的多样性和创新性。

个性化学习支持、实时互动和答疑、教学辅助和资源整理、智能评价与个性化反馈等功能，能够为学生提供更加个性化、高效的学习体验，促进学习成果。同时，AI Agent 的应用还能够引领教师角色的转变，从传统的知识传授者转变为指导者和引导者，以更好地满足学生的需求和培养学生的综合能力。数据驱动教育决策的能力使得 AI Agent 成为教育管理和决策的强有力工具，能够提供科学化和精细化的教育管理支持。

面向教育领域，AI Agent 的这些技术特性给其带来了独特的核心优势：首先是参与式学习——Agent与教育相结合后能通过即时的、人工智能驱动的澄清和指导，营造一个更具参与度、互动性的学习环境。第二是基于大模型技术推算能够给学习提供按需支持：无论是解决电子学习平台故障还是了解大学的入学先决条件，都可以提供即时、准确的帮助。第三是对学习者的内容掌握，学习者可以深入研究教育材料，确保理解和知识保留。最后一点是AI驱动的洞察——根据学习者的互动、偏好和查询，不断增强教育体验，深度学习进化从而适应需求的变化。

要想在教育领域继续深耕发展离不开对产品定位与技术核心优势的认识，抓住核心竞争力能够使得 AI Agent 与教育融合得更加自然、紧密，使智能技术更加垂直服务于教育的各个环节和细分场景。

03 展望Agent融合教育新未来，多重瓶颈难破

当下的 Agent 技术正是风头无两，企业、资本纷纷看好其在教育产业的应用，期待其能让教育行业焕发新的生机也创造新的机遇。但同时也需要注意到，目前的 AI Agent 仍是一门新兴技术，其本身尚存发展完善的空间，与教育领域是否能够实现良性可持续的结合尚存疑问。

最显著的一个疑虑就是「人机融合」问题。尽管 AI Agent 可以提供个性化的学习辅助和智能化的评价，但真正实现良好的人机融合仍然是个挑战。教育是一个复杂的过程，涉及到情感、创造力、社交和人际互动等方面，这些领域仍然需要教师的参与和引导。因此，如何在 AI Agent 和教师之间建立有效的合作模式以实现更好的教育效果，仍然需要进一步探索和实践。

同时 AI 在数据处理与分析中可能涉及到的隐私与伦理问题也不可忽视。AI Agent 在教育中涉及大量的个人数据收集和分析，包括学生的学习数据、个人资料等。这可能会引发隐私保护和数据安全的担忧。确保学生数据的隐私安全和合规性是一个重要挑战，需要制定严密的隐私政策和相关法规，同时提供透明和可信的数据使用方式。

在教育教学的实操层面，AI Agent 的个性化学习支持一方面可以满足学生的差异化需求，但另一方面需要考虑到不同学习方式的适应性。有些学生可能更适合传统的面对面教学，有些学生则更喜欢在线学习。如何使 AI Agent 能够适应不同的学习方式，同样也需要进一步研究与解决。

此外还有一些其他可能遇到的瓶颈，例如技术成本、接受度、使用者培训等，都需要关注和克服。

在未来，AI Agent 将继续演化和发展，不断适应教育的变革需求。我们可以期待 AI Agent 能够更准确地理解学生的需求和学习情况，提供个性化的教学方案，并与教师紧密合作，为学生创造更好的学习体验和发展机会。AI Agent 在教育领域的应用将持续推动教育的创新和进步。我们期待 AI Agent 技术在克服困难与瓶颈后让教育产业焕发新的生机，创造新的机遇。