近年来，生成式人工智能技术飞速进步，特别是大规模预训练语言模型（如ChatGPT、ChatGLM、DeepSeek等）的崛起，引领了新一轮技术革命。DeepSeek R1的开源策略不仅降低了技术门槛，还促进了全球开发者的自由探索与创新，加速了“人工智能+教育”生态的开放与共创。

在这一背景下，教育智能体作为连接大模型与多元化教育场景的关键桥梁，融合了大模型的强大认知推理能力与智能体的精准任务执行能力，成为当前数字化教学模式转型的研发和应用热点。它将助力构建人机间的“协同教学”“协同学习”和“协同决策”应用场景，推动教育从传统模式向“人机共育”新形态转变。一、教育智能体：连接大模型与教学的关键桥梁大模型凭借语言理解、逻辑推理和对话能力，在教师备课、课程设计、作业批改和辅导答疑等方面有效减轻了教师负担，提高了教学效率。通过文生图、文生音频、文生视频等技术，大模型能够生成多样化的教学资源，为师生提供沉浸式学习体验。然而，大模型在教育应用中仍面临诸多挑战，如多学科适配性不足、缺乏系统性教育理论支撑、高质量训练数据匮乏，以及“幻觉”现象、精准度、可解释性和实时个性化支持方面的不足。教育智能体作为大模型的“执行层”，能够弥补这些不足。它具备自主规划、实时反馈和任务执行能力，能够主动感知环境、调用外部工具并进行多轮交互。通过自主决策与环境交互、个性化与本地化适配、持续迭代与多角色协作，智能体能够动态调整教学策略、精准辅导学生，并优化教学管理。相比大模型的通用性，智能体能够针对特定学科、不同年级及教学大纲进行本地化适配，确保教学内容的精准度和有效性。在实际应用中，智能体作为大模型的具象化体现，承担从认知到行动的关键环节，打通大模型与实际教学场景的“最后一公里”。通过调用大模型增强推理能力，结合外部工具和知识库，智能体可以执行更复杂的任务，实现自主交互、持续学习和个性化优化。二者协同构建了“人工智能+教育”体系。二、智能体支撑构建人机协同教育新范式

教育智能体不仅连接了通用大模型与本地化教学场景，还实现了个性化适配、持续交互学习、实时监测与精准反馈，重塑了“人机协同”的教育新范式。它通过弥合“通用”与“本地”之间的差距，构建“发现问题—干预—反馈—追踪”的教学闭环，推动数字教育的集成化、智能化和国际化发展。

目前，全球多个国家正在积极探索智能体在教育中的应用。例如，美国的Khan Academy推出智能助手Khanmigo辅助教师规划课程并提供个性化辅导；慕课平台edX推出edX Xpert学习助手为学习者提供实时、个性化的学术支持；清华大学的AI助教系统应用于8门人工智能赋能教与学试点课程。这些探索推动了智能体在教育场景中的深度应用。

值得一提的是，小畅GPT作为一款专为青少年设计的大模型，展现了教育智能体在个性化学习中的潜力。小畅GPT通过适配青少年的认知水平和学习需求，提供了安全、友好的交互环境。它不仅能够解答学科问题，还能通过趣味化的方式激发学习兴趣，帮助青少年培养批判性思维和创新能力。例如，在语文学习中，小畅GPT可以通过生成故事、诗歌等内容，提升学生的语言表达能力；在数学学习中，它能够通过分步解析和互动练习，帮助学生掌握复杂概念。此外，小畅GPT还具备情感计算能力，能够识别学生的情绪状态并提供鼓励和支持，营造积极的学习氛围。未来，教育智能体将结合大模型的推理能力与自身的自主决策能力，适配不同国家的教育体系与文化背景，深化与教师的协同，不仅辅助内容生成，更能主动支持课堂互动、教学反馈和个性化干预。多模态智能体将兼容文本、音频、视频、VR/AR等多种媒介，为教育提供更精准的资源匹配与学习支持。在跨学科教学中，智能体可融合多学科知识，实现协同教学与探究式学习；通过角色扮演、项目式学习等方式强化学生的自主学习与团队合作意识；在教学决策中，智能体可提供精准的数据分析与优化建议，帮助教师和教育管理者作出更科学的决策。此外，智能体结合情感计算技术，还能提供情感支持并模拟真实学习环境，增强沉浸式互动体验；借助元宇宙、AR/VR、智能机器人等设备打造沉浸式科学实验环境，激发学习兴趣并提升动手能力；通过跨学科知识整合与个性化反馈，引导学生解决复杂开放性问题，促进批判性思维、创新思维和协作能力的全面发展。