随着大语言模型的训练不断升级，Agent（智能体）概念逐渐渗入到各行各业，教育培训行业正是 AI 智能体可落地的一片肥沃土壤。目前，教育培训行业正面临着教育资源不均衡、个性化教育难以实现、教学效率低下和快速变化的技能需求等种种挑战，而 AI 技术的融入和 Agent 智能体概念的诞生，为教育培训行业和教学模式注入了新的活力。在生成式 AI 之前，教育领域采用个性化学习是一件成本极高的事情，对于学校和家庭都提出了很高的要求，需要先进的硬件设备、更多的师资力量以及教学场地。在生成式 AI 出现后，AI 智能体发展触手可及，AI 智能体可以作为每个学生的私人助教，随时随地陪伴学生学习。
AI Agent 结合了大语言模型（LLM）、规划（Planning）、反馈（Feedback）和工具使用（Tool use）的智能系统。通过大语言模型，它能够理解和生成自然语言；通过规划模块，它能够设定目标并制定实现目标的策略；通过反馈机制，它能够根据用户的反应不断优化自身行为；通过调用外部工具，它能够扩展自身能力，完成各种复杂任务。因此，依据它强大的功能和自主学习能力，它落地到教育行业时，可以作为一个「智慧引擎」，整合海量知识资源，为学习者提供个性化、情境化的学习体验，帮助他们高效地获取、消化和应用知识，促进技能提升和职业发展。多鲸根据市面上已有的三款教育 Agent 应用看看 AI Agent 是以何种姿态在教育行业中落地的。
Agent 概念之所以能融入教育行业，是因为它极好地吻合了教育行业未来的发展趋势。Google 在 2022 年曾发布三篇有关未来教育的报告，其中提到关于未来教学方式将从一对多的教学方式，转变为个性化教学和自适应教学。而这种定制化的教学，只依赖人类教师的有限精力和资源整合能力是无法达到的。而 AI Agent 所具备的感知规划、记忆和数据处理的一系列优势使得该技术与这一新趋势有着先天的契合，它的引入可以极大程度的帮助传统的教师实现个性化教学。
目前，海外已经有三款出色的教育 Agent 产品取得了显著进展，且每一款智能体有独特的侧重点，下面让我们逐一解析这三款教育融合 AI 智能体：
1.Jagoda.AI —— 智能学习辅导
一款由德国开发的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。在个性化学习辅导时，往往需要智能学习系统做到能准确识别学生可能存在的问题，确保模型不会误将正常反馈识别为问题。
而这款工具的亮点就在于可以通过真负率来评估其智能 AI 模型是否可以真正了解学生的真实个性化问题，并提供解决方案。此外，还有一个 AI 智能体驻扎在平台内——1v1虚拟辅导员随时在线与用户交流，确保模型在分析学生反馈时不会产生过多误报，同时和用户进行更频繁的交互。
对于同学们而言，辅导学习中最重要的一个指标就是作业和考试的正确率，准确的量化结果能直接帮助用户快速检验学习质量，并让 AI 快速得知学生在知识点上的不足，直接给予帮助。因此 Jagoda.AI 在训练模型时提高了真负率，提高了智能体识别错误的准确度，因此这款产品能更精准地帮助用户抓住学习漏洞，提供一针见血的辅导。
2.Khanmigo——教师提效助手
Khanmigo 是由可汗学院开发的一款基于人工智能的聊天机器人，旨在为学生提供个性化辅导。该机器人由 GPT-4 驱动，能够帮助学生学习数学、科学和人文学科。Khanmigo 不仅能够解释复杂的概念，如二次方程，并创建相关数学问题，还通过苏格拉底方法鼓励学习者独立解决问题。除帮助学生外，它还能够帮助老师编写教案、规划课程，将 AI 深入融合进了教学工作的各个环节，让老师能够更专注于学生的综合能力培养。
对于教师而言，Khanmigo 可以生成各种深度的知识评估问题，帮助他们针对每个学生的误解进行有针对性的教学。此外，Khanmigo 还可以简化评分表的创建过程，通过用户友好的聊天界面输入作业要求，AI 会建议不同的标准和表现水平。作为 AI 智能体，它全天 24 小时在线，事无巨细、仔细认真、不会厌倦、有耐心，这些都是人类教师无法做到的。此外，因为经过最详尽的教育学培训（熟知所有教育方法资料和最佳实践），它可以按照学生的年级和学习水平制定相应的互动教学方案。此外，与传统学校和教育机构的成本对比，Khanmigo 不仅让个性化辅导成为可能，而成本只需要一年 44 美元，折合约 300 元人民币，比传统的课外辅导班要便宜多了。
Khanmigo 的成功之处在于它利用智能体的功能牢牢把握住了个性化学习的关键之处——自主学习兴趣的激发和能力的培养。与其他AI辅导工具不同，Khanmigo不仅仅是提供答案，而是引导学生自己找到答案，深入理解教育材料，确保理解和知识保留。这种方式有助于培养学生的自主学习能力和解决问题的能力。在日常的教学案例中，Khanmigo被用来反问学生，激发学生的思考和解决问题的能力。比如，它可以模拟历史上的名人，让孩子和美国国父乔治·华盛顿或者著名科学家爱因斯坦对话，在互动的过程中帮助孩子理解历史事件的发展、历史人物的思考等等。同时，该产品也会根据真实世界老师的反馈进行改进，旨在简化课程规划并促进有效的课堂教学。这正如可汗学院创始人Salman Khan的初衷，他认为AI聊天机器人将彻底改变教育，而Khanmigo作为其中的一部分，正利用智能体的升级实现这一愿景。
3.Duolingo——角色扮演助力语言学习
通过 AI Agent，Duolingo 为每位用户提供个性化的学习计划，同时会分析用户在练习过程中的错误类型和频率，为用户量身定制纠错单元，从而实现了用户群体的快速增长和高用户留存率。截至 2024 年 4 月底，月度用户数量达到 9110 万，已成为全球最大的语言学习应用程序之一。最新推出的 Duolingo 主要有两个新功能，Role Play(角色扮演）以及 Explain my Answer（解释我的答案）。
角色扮演功能（Role Play）让学习者可以在应用程序中与虚拟角色练习真实世界的对话技巧。这些挑战可以获得经验值 (XP)，并且会作为学习路径旁边的「支线任务」之一，学习者可以通过点击角色来访问。用户会谈论什么呢？Duolingo 会引导用户完成不同的场景，学习者可能会与 Lin 讨论未来的度假计划，在巴黎的咖啡馆点咖啡，与 Eddy 一起去纳斯达克交易所，或者邀请朋友去远足。
尽管学习者实际上并不是在与真人交谈，但该功能背后的 AI Agent 是响应式和互动的，这意味着没有两次对话会完全相同！在互动之后，学习者会从 Duo 那里得到 AI 驱动的反馈，反馈内容包括他们回答的准确性和复杂性，以及未来对话的建议。这种按需支持的对话模式能给学生们提供即时、准确的帮助。
解释我的答案（Explain My Answer）为学习者提供了一个机会，通过 AI Agent，让他们在课程中了解更多关于自己回答的信息（无论答案是正确的还是错误的）。在某些练习类型后，学习者可以通过点击一个按钮，与 Duo 进行聊天，以获得关于为什么他们的答案正确或错误的简单解释，并可以请求示例或进一步的澄清。
这两个功能共同作用，通过提供即时反馈和模拟对话，极大地增强了用户的语言学习体验。双智能体的协同作用可以极大程度给予用户沉浸式的学习体验，营造一个更具参与度、互动性的学习环境，而这正是语言学习中激发兴趣、制造时间场景的绝佳手段。Duolingo 抓准了模拟对话的方式帮助用户在真实情境中使用所学的语言，从而增强了他们的口语能力和自信。
从上述案例中不难窥见 AI 智能体的植入让个性化的教育服务变得充满想象力，也推动了普惠教育的发展。个性化学习，基本想法是学生能按照自己的学习进度展开学习，并在这一过程中能够得到针对性的辅导，夯实基础知识，还能在自己感兴趣和擅长的领域掌握更多。在没有 AI 介入之前，这种定制化的教育只有富裕家庭才能做到，普通家庭缺乏资源和手段实现个性化学习。因此 AI 智能体的介入有另一个重大的意义——推动教育公平。
AI 技术正向着智能化、个性化和可解释性的方向不断前进，将进一步提升人机交互的自然度和智能化程度，而 AI Agent 也不断推进教育培训行业变革，但现在落地的 AI Agent 案例依然有着很多的不足，想要完美与教育融合，仍然需要技术和政策的双重推动。
首先就是情绪智能问题，尽管 AI 智能体可以提供个性化的学习辅助及沉浸式的学习体验，但它无法具有人类天生的情绪感知能力，很难比拟人类用语言和表情去给予学生关怀和提醒。因此，想要做到人机融合。必须要进一步提升大模型理解复杂情感、创造力和社交领域的能力，这些领域需要老师们协同参与，在智能体的基础上引导学生们。
其次，就是 AI 在数据分析中所涉及到的隐私与伦理问题。目前的 Agent 都是利用大数据技术和学习分析技术，实时监控学生的学习过程，记录学习数据，并通过分析这些数据来优化学习效果。因此如何确保学生数据的隐私安全和合规性是一个重要挑战，增加教育大数据应用的透明性和合规性是保护学生和家长数据隐私的重要手段。学校和教育机构应与其他利益相关方（如政府、行业组织和技术公司）合作，共同制定和实施数据隐私保护的最佳实践和标准，以提高整体的数据安全水平。
AI Agent 在今年可谓是爆火，市面上的产品已经形成了个性化辅导的打法，而有趣的是，AI Agent 除了能加强学生的个性化学习体验，在实践中老师受益更多。萨尔曼·可汗在《勇敢新词汇》中就特别提出，希望 AI 助教帮助老师完成「价值链跃升」。AI 助教能帮助批改作业、阅读论文等等，这就是老师们钟情于它的地方。帮助老师定制教案和为场景化教学提出建议也是 AI 助教的长项。面对这样 Agent 的介入，如何平衡智能体和老师在教学中的任务分配和各自的独特价值，值得每位教师深入探究。
在实现 AI 智能体「因材施教」的热潮下，随着模型训练的升级和混合模型的应用，相信未来 AI Agent 的感知规划、记忆和数据处理的能力将会进一步升级。而随着智能体的推广，各位教师也将从繁琐的工作中解放出来，能和 AI Agent 互补，为教育行业的创新注入更多的活力。
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