chanong 大家好，如果您还对教育辅导智能体,教育辅导智能体系是什么不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享教育辅导智能体,教育辅导智能体系是什么的知识，包括的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
核心观点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，将助力构建人机间的“协同教学”“协同学习”和“协同决策”的应用场景近年来，生成人工智能技术的快速发展，尤其是大规模的预训练的语言模型（例如Chatgpt，Chatglm，Deepseek等），已经引发了技术革命的新浪潮。 DeepSeek R1的开源战略降低了技术阈值，促进了全球开发人员自由探索和创新，并加速了开放性，共同创造和快速迭代的“人工智能+教育”生态系统的建设。
面对生成人工智能的快速迭代，人类计算机的合作将成为未来工作的新常态。传统的知识产生和教学模型不再能够满足未来社会对高级思维，创新能力和智能识字的需求，并且肯定会诞生“人类计算机共同教育”的新教育形式。 DeepSeek R1触发的大型模型的高开放效果将迅速传输到教育领域，从专注于发展教育模式转变为实施教育代理人。作为将大型模型与多样化的教育场景联系起来的重要桥梁，教育代理将大型模型的强大认知推理能力与代理商的精确任务执行能力相结合，这将有助于建立“协作教学”，“协作学习”，“协作学习”和“协作性决策”和“协作决策”的应用程序场景。
1 智能体是连接大模型和教学的关键桥梁具有语言理解，逻辑推理和对话技巧，大型模型可以有效地减轻教师的负担，并提高教师课程准备，课程设计，家庭作业校正，辅导和问答的教学效率。通过Wensheng Pictures，Wensheng Audio，Wensheng视频等技术，大型模型可以自动生成多样化的教学资源，为教师和学生提供更身临其境的学习经验。无论是通过微调现有的大型模型还是开发用于教育的独家大型模型，大型模型都为教育变革带来了无限的可能性。
但是，大型模型仍然在教育应用中面临许多挑战，例如多学科适应能力，缺乏系统的教育理论支持以及缺乏高质量的培训数据； “幻觉”现象，准确性，解释性和实时个性化支持大型模型也需要改善。此外，大型模型还需要开发配备合适的承运人和终端的混凝土门户和工具，以促进教师和学生的直接和方便应用。
从实施和应用的角度来看，教育代理人将成为连接大型模型和教育场景的重要链接和具体的体现，并将成为当前的数字教学模型的研究和开发以及应用程序转型的热门话题。
大型模型擅长语言理解，内容产生和逻辑推理。它们的核心优势反映在自然语言互动和产生，多模式内容产生以及大规模推理和快速迭代中。尽管代理具有独立计划，实时反馈和任务执行的功能，并且可以积极了解环境，调用外部工具并进行多个回合的互动。
通过独立的决策和环境互动，个性化和本地化的适应，持续迭代和多角色协作，代理可以弥补个性化和实时反馈中大型模型的缺点，包括动态调整教学策略，安排教学资源，准确地辅导基于教学风险和学生的教学效率，并提高教学的教学效果，并取得了良好的教学效果，并实现了良好的良好和提高教学的效果，并提高了良好的效果。此外，与大型模型的普遍性相比，可以将代理人当地适应特定的学科，不同的成绩和教学课程，以确保教学内容的准确性和有效性；代理商还可以在教学过程中不断学习和优化，并通过积累学习情况数据来提高个性化辅导的准确性，并实现多角色协作。
在实际应用中，混凝土代理充当大型模型的“执行层”，并采用了从认知到行动的关键链接，开放了大型模型和实际教学场景之间的“最后一英里”。通过呼吁大型模型增强推理能力，结合外部工具和知识库，代理可以执行更复杂的任务，实现独立的互动，持续学习和个性化优化，即大型模型提供认知和推理能力，并且代理人负责执行和决策，以及两项协作以建立“人工智能+教育”系统。
2 智能体支撑构建人机协同教育新范式代理商不仅可以在一般大型模型和本地化教学方案之间建立桥梁，而且还可以实现个性化的适应性，连续的互动学习，实时监控和精确的反馈，从而重塑了“人机合作”的新教育范式；代理商可以弥合“一般”和“本地”之间的差距，并建立一个“发现问题介入式回馈反馈”的教学闭环，以促进数字教育的综合，聪明和国际发展。
目前，世界上许多国家正在积极探索代理商在教育中的应用。例如，美国的可汗学院（Khan Academy）推出了智能助理汗米戈（Khanmigo），以协助教师计划课程并提供个性化的辅导； MOOC平台EDX推出的EDX XPERT学习助理为学习者提供实时和个性化的学术支持；智能副本和重扬代理允许想象力说“绘画”，AI助教系统适用于Tsinghua大学的8个人工智能授权教学试验课程。这些探索促进了代理在教育方案中的深入应用。
随着生成人工智能的快速发展，教育代理人不仅可以提供个性化的学习支持，而且可以通过多代理协作显着改善学习效果。将来，我们应该结合大型模型的推理能力以及代理商适应不同国家的教育体系和文化背景的独立决策能力，并加深代理商和教师之间的协调，这不仅可以帮助内容产生，而且还积极支持课堂交互，教学反馈和个性化干预措施。
同时，多模式代理将与文本，音频，视频，VR/AR和其他媒体兼容，从而提供更准确的资源匹配和学习支持。例如，在跨学科教学中，代理可以整合多学科知识，以实现协作教学和基于探究的学习；通过角色扮演，基于项目的学习等，增强学生对独立学习和团队合作的认识；在教学决策中，代理商可以提供准确的数据分析和优化建议，以帮助教师和教育经理做出更多的科学决策。
此外，代理可以将情感计算技术结合起来，以提供情感支持并模拟真实的学习环境，以增强沉浸式的互动体验；使用Metaverse，AR/VR，智能机器人和其他设备来创建一个沉浸式的科学实验环境，以刺激学习和提高动手能力的兴趣；指导学生通过跨学科知识整合和个性化反馈来解决复杂和开放的问题，并促进批判性思维，创新思维和协作能力的全面发展。
3 智能体与开源体系共筑智慧教育新生态DeepSeek的技术突破为教育生态系统提供了坚实的基础，并将加速代理的普及和应用。它的系统优化涵盖了从基础硬件到高级算法，并且在有效的计算功率利用率，适应性增强和协作优化方面取得了重要的突破。同时，与封闭源模型相比，DeepSeek的开源生态系统为开发人员提供了更高的灵活性和创新空间，并将促进在学生援助，助教，管理和研究援助等方案中广泛实施智能代理。
在大型模型的一般能力的支持下，在云边缘- 端的协作架构下，该代理商将促进建造多样化的跨域人机手机“协作教学”，认识到双向授权的人机“协作”“协作”，并形成安全可靠的人类手机“人机”合作决策，以共同建立智能教育的新生态学。人机合作教育系统将加速传统的“教师学生”对“教师学生的教学结构”的转变，从而形成了人机共存和多维互动的“人机共享”模型。对于学习者来说，学习方法也从单向知识吸收变为人类计算机的协作探索，显示了“人类计算机共同学习”的特征。
同时，在教育治理领域，我们将促进教育，从而高级发展基于循证的决策，数据驱动和人机合作。目前，由北京师范大学发起和建立的国际人工智能和教育计划联合实验室已经启动了AI教育政策和计划的情报智能（EDUPX），可以实现准确的政策检索，政策知识问答，跨界政策分析，评估，智能辅助政策趋势撰写，以及基于数据的政策趋势撰写，以及基于数据的教育和智能管理的教育和决策，并促进了教育和决策。
Looking to the future, in order to ensure the safe, efficient and sustainable application of large models and agents in education, it is necessary to continuously improve the competence of teachers and students in the intelligent era and the digital leadership of managers, optimize the school access mechanism of intelligent products, carry out human-machine collaborative education and teaching practices in an orderly manner, formulate technical, quality and service standards for generative artificial intelligence education applications, and build technology, algorithms and大型模型和代理的数据安全和规范系统。
（作者Huang Ronghuai是北京师范大学的教授，约会是北京师范大学的博士后研究员）
作者：Huang Ronghuai约会
《中国教育报》 2月15日，2025年版04版名称：智能教育
本文来自[中国教育新闻网络]，仅代表作者的观点。国民党媒体信息公共平台提供信息发布和传播服务。
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智能体打开教育拥抱大模型的入口
核心观点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，将助力构建人机间的“协同教学”“协同学习”和“协同决策”的应用场景近年来，生成人工智能技术的快速发展，尤其是大规模的预训练的语言模型（例如Chatgpt，Chatgpt，Chatglm，DeepSeek等），引发了一波新的技术革命浪潮。 DeepSeek R1的开源战略降低了技术阈值，促进了全球开发人员自由探索和创新，并加速了开放性，共同创造和快速迭代的“人工智能+教育”生态系统的建设。
面对生成人工智能的快速迭代，人类计算机的合作将成为未来工作的新常态。传统的知识产生和教学模型不再能够满足未来社会对高级思维，创新能力和智能识字的需求，并且肯定会诞生“人类计算机共同教育”的新教育形式。 DeepSeek R1触发的大型模型的高开放效果将迅速传输到教育领域，从专注于发展教育模式转变为实施教育代理人。作为将大型模型与多样化的教育场景联系起来的重要桥梁，教育代理将大型模型的强大认知推理能力与代理商的精确任务执行能力相结合，这将有助于建立“协作教学”，“协作学习”，“协作学习”和“协作性决策”和“协作决策”的应用程序场景。
1 智能体是连接大模型和教学的关键桥梁具有语言理解，逻辑推理和对话技巧，大型模型可以有效地减轻教师的负担，并提高教师课程准备，课程设计，家庭作业校正，辅导和问答的教学效率。通过Wensheng Pictures，Wensheng Audio，Wensheng视频等技术，大型模型可以自动生成多样化的教学资源，为教师和学生提供更身临其境的学习经验。无论是通过微调现有的大型模型还是开发用于教育的独家大型模型，大型模型都为教育变革带来了无限的可能性。
但是，大型模型仍然在教育应用中面临许多挑战，例如多学科适应能力，缺乏系统的教育理论支持以及缺乏高质量的培训数据； “幻觉”现象，准确性，解释性和实时个性化支持大型模型也需要改善。此外，大型模型还需要开发配备合适的承运人和终端的混凝土门户和工具，以促进教师和学生的直接和方便应用。
从实施和应用的角度来看，教育代理人将成为连接大型模型和教育场景的重要链接和具体的体现，并将成为当前的数字教学模型的研究和开发以及应用程序转型的热门话题。
大型模型擅长语言理解，内容产生和逻辑推理。它们的核心优势反映在自然语言互动和产生，多模式内容产生以及大规模推理和快速迭代中。尽管代理具有独立计划，实时反馈和任务执行的功能，并且可以积极了解环境，调用外部工具并进行多个回合的互动。
通过独立的决策和环境互动，个性化和本地化的适应，持续迭代和多角色协作，代理可以弥补个性化和实时反馈中大型模型的缺点，包括动态调整教学策略，安排教学资源，准确地辅导基于教学风险和学生的教学效率，并提高教学的教学效果，并取得了良好的教学效果，并实现了良好的良好和提高教学的效果，并提高了良好的效果。此外，与大型模型的普遍性相比，可以将代理人当地适应特定的学科，不同的成绩和教学课程，以确保教学内容的准确性和有效性；代理商还可以在教学过程中不断学习和优化，并通过积累学习情况数据来提高个性化辅导的准确性，并实现多角色协作。
在实际应用中，混凝土代理充当大型模型的“执行层”，并采用了从认知到行动的关键链接，开放了大型模型和实际教学场景之间的“最后一英里”。通过呼吁大型模型增强推理能力，结合外部工具和知识库，代理可以执行更复杂的任务，实现独立的互动，持续学习和个性化优化，即大型模型提供认知和推理能力，并且代理人负责执行和决策，以及两项协作以建立“人工智能+教育”系统。
2 智能体支撑构建人机协同教育新范式代理商不仅可以在一般大型模型和本地化教学方案之间建立桥梁，而且还可以实现个性化的适应性，连续的互动学习，实时监控和精确的反馈，从而重塑了“人机合作”的新教育范式；代理商可以弥合“一般”和“本地”之间的差距，并建立一个“发现问题介入式回馈反馈”的教学闭环，以促进数字教育的综合，聪明和国际发展。
目前，世界上许多国家正在积极探索代理商在教育中的应用。例如，美国的可汗学院（Khan Academy）推出了智能助理汗米戈（Khanmigo），以协助教师计划课程并提供个性化的辅导； MOOC平台EDX推出的EDX XPERT学习助理为学习者提供实时和个性化的学术支持；智能副本和重扬代理允许想象力说“绘画”，AI助教系统适用于Tsinghua大学的8个人工智能授权教学试验课程。这些探索促进了代理在教育方案中的深入应用。
随着生成人工智能的快速发展，教育代理人不仅可以提供个性化的学习支持，而且可以通过多代理协作显着改善学习效果。将来，我们应该结合大型模型的推理能力以及代理商适应不同国家的教育体系和文化背景的独立决策能力，并加深代理商和教师之间的协调，这不仅可以帮助内容产生，而且还积极支持课堂交互，教学反馈和个性化干预措施。
同时，多模式代理将与文本，音频，视频，VR/AR和其他媒体兼容，从而提供更准确的资源匹配和学习支持。例如，在跨学科教学中，代理可以整合多学科知识，以实现协作教学和基于探究的学习；通过角色扮演，基于项目的学习等，增强学生对独立学习和团队合作的认识；在教学决策中，代理商可以提供准确的数据分析和优化建议，以帮助教师和教育经理做出更多的科学决策。
此外，代理可以将情感计算技术结合起来，以提供情感支持并模拟真实的学习环境，以增强沉浸式的互动体验；使用Metaverse，AR/VR，智能机器人和其他设备来创建一个沉浸式的科学实验环境，以刺激学习和提高动手能力的兴趣；指导学生通过跨学科知识整合和个性化反馈来解决复杂和开放的问题，并促进批判性思维，创新思维和协作能力的全面发展。
3 智能体与开源体系共筑智慧教育新生态DeepSeek的技术突破为教育生态系统提供了坚实的基础，并将加速代理的普及和应用。它的系统优化涵盖了从基础硬件到高级算法，并且在有效的计算功率利用率，适应性增强和协作优化方面取得了重要的突破。同时，与封闭源模型相比，DeepSeek的开源生态系统为开发人员提供了更高的灵活性和创新空间，并将促进在学生援助，助教，管理和研究援助等方案中广泛实施智能代理。
在大型模型的一般能力的支持下，在云边缘- 端的协作架构下，该代理商将促进建造多样化的跨域人机手机“协作教学”，认识到双向授权的人机“协作”“协作”，并形成安全可靠的人类手机“人机”合作决策，以共同建立智能教育的新生态学。人机合作教育系统将加速传统的“教师学生”对“教师学生的教学结构”的转变，从而形成了人机共存和多维互动的“人机共享”模型。对于学习者来说，学习方法也从单向知识吸收变为人类计算机的协作探索，显示了“人类计算机共同学习”的特征。
同时，在教育治理领域，我们将促进教育，从而高级发展基于循证的决策，数据驱动和人机合作。目前，由北京师范大学发起和建立的国际人工智能和教育计划联合实验室已经启动了AI教育政策和计划的情报智能（EDUPX），可以实现准确的政策检索，政策知识问答，跨界政策分析，评估，智能辅助政策趋势撰写，以及基于数据的政策趋势撰写，以及基于数据的教育和智能管理的教育和决策，并促进了教育和决策。
Looking to the future, in order to ensure the safe, efficient and sustainable application of large models and agents in education, it is necessary to continuously improve the competence of teachers and students in the intelligent era and the digital leadership of managers, optimize the school access mechanism of intelligent products, carry out human-machine collaborative education and teaching practices in an orderly manner, formulate technical, quality and service standards for generative artificial intelligence education applications, and build technology, algorithms and大型模型和代理的数据安全和规范系统。
（作者Huang Ronghuai是北京师范大学的教授，约会是北京师范大学的博士后研究员）
《中国教育报》 2月15日，2025年版04
作者：Huang Ronghuai约会
智能体打开教育拥抱大模型的入口
核心观点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，将助力构建人机间的“协同教学”“协同学习”和“协同决策”的应用场景近年来，生成人工智能技术的快速发展，尤其是大规模的预训练的语言模型（例如Chatgpt，Chatgpt，Chatglm，DeepSeek等），引发了一波新的技术革命浪潮。 DeepSeek R1的开源战略降低了技术阈值，促进了全球开发人员自由探索和创新，并加速了开放性，共同创造和快速迭代的“人工智能+教育”生态系统的建设。
面对生成人工智能的快速迭代，人类计算机的合作将成为未来工作的新常态。传统的知识产生和教学模型不再能够满足未来社会对高级思维，创新能力和智能识字的需求，并且肯定会诞生“人类计算机共同教育”的新教育形式。 DeepSeek R1触发的大型模型的高开放效果将迅速传输到教育领域，从专注于发展教育模式转变为实施教育代理人。作为将大型模型与多样化的教育场景联系起来的重要桥梁，教育代理将大型模型的强大认知推理能力与代理商的精确任务执行能力相结合，这将有助于建立“协作教学”，“协作学习”，“协作学习”和“协作性决策”和“协作决策”的应用程序场景。
1 智能体是连接大模型和教学的关键桥梁具有语言理解，逻辑推理和对话技巧，大型模型可以有效地减轻教师的负担，并提高教师课程准备，课程设计，家庭作业校正，辅导和问答的教学效率。通过Wensheng Pictures，Wensheng Audio，Wensheng视频等技术，大型模型可以自动生成多样化的教学资源，为教师和学生提供更身临其境的学习经验。无论是通过微调现有的大型模型还是开发用于教育的独家大型模型，大型模型都为教育变革带来了无限的可能性。
但是，大型模型仍然在教育应用中面临许多挑战，例如多学科适应能力，缺乏系统的教育理论支持以及缺乏高质量的培训数据； “幻觉”现象，准确性，解释性和实时个性化支持大型模型也需要改善。此外，大型模型还需要开发配备合适的承运人和终端的混凝土门户和工具，以促进教师和学生的直接和方便应用。
从实施和应用的角度来看，教育代理人将成为连接大型模型和教育场景的重要链接和具体的体现，并将成为当前的数字教学模型的研究和开发以及应用程序转型的热门话题。
大型模型擅长语言理解，内容产生和逻辑推理。它们的核心优势反映在自然语言互动和产生，多模式内容产生以及大规模推理和快速迭代中。尽管代理具有独立计划，实时反馈和任务执行的功能，并且可以积极了解环境，调用外部工具并进行多个回合的互动。
通过独立的决策和环境互动，个性化和本地化的适应，持续迭代和多角色协作，代理可以弥补个性化和实时反馈中大型模型的缺点，包括动态调整教学策略，安排教学资源，准确地辅导基于教学风险和学生的教学效率，并提高教学的教学效果，并取得了良好的教学效果，并实现了良好的良好和提高教学的效果，并提高了良好的效果。此外，与大型模型的普遍性相比，可以将代理人当地适应特定的学科，不同的成绩和教学课程，以确保教学内容的准确性和有效性；代理商还可以在教学过程中不断学习和优化，并通过积累学习情况数据来提高个性化辅导的准确性，并实现多角色协作。
在实际应用中，混凝土代理充当大型模型的“执行层”，并采用了从认知到行动的关键链接，开放了大型模型和实际教学场景之间的“最后一英里”。通过呼吁大型模型增强推理能力，结合外部工具和知识库，代理可以执行更复杂的任务，实现独立的互动，持续学习和个性化优化，即大型模型提供认知和推理能力，并且代理人负责执行和决策，以及两项协作以建立“人工智能+教育”系统。
2 智能体支撑构建人机协同教育新范式代理商不仅可以在一般大型模型和本地化教学方案之间建立桥梁，而且还可以实现个性化的适应性，连续的互动学习，实时监控和精确的反馈，从而重塑了“人机合作”的新教育范式；代理商可以弥合“一般”和“本地”之间的差距，并建立一个“发现问题介入式回馈反馈”的教学闭环，以促进数字教育的综合，聪明和国际发展。
目前，世界上许多国家正在积极探索代理商在教育中的应用。例如，美国的可汗学院（Khan Academy）推出了智能助理汗米戈（Khanmigo），以协助教师计划课程并提供个性化的辅导； MOOC平台EDX推出的EDX XPERT学习助理为学习者提供实时和个性化的学术支持；智能副本和重扬代理允许想象力说“绘画”，AI助教系统适用于Tsinghua大学的8个人工智能授权教学试验课程。这些探索促进了代理在教育方案中的深入应用。
随着生成人工智能的快速发展，教育代理人不仅可以提供个性化的学习支持，而且可以通过多代理协作显着改善学习效果。将来，我们应该结合大型模型的推理能力以及代理商适应不同国家的教育体系和文化背景的独立决策能力，并加深代理商和教师之间的协调，这不仅可以帮助内容产生，而且还积极支持课堂交互，教学反馈和个性化干预措施。
同时，多模式代理将与文本，音频，视频，VR/AR和其他媒体兼容，从而提供更准确的资源匹配和学习支持。例如，在跨学科教学中，代理可以整合多学科知识，以实现协作教学和基于探究的学习；通过角色扮演，基于项目的学习等，增强学生对独立学习和团队合作的认识；在教学决策中，代理商可以提供准确的数据分析和优化建议，以帮助教师和教育经理做出更多的科学决策。
此外，代理可以将情感计算技术结合起来，以提供情感支持并模拟真实的学习环境，以增强沉浸式的互动体验；使用Metaverse，AR/VR，智能机器人和其他设备来创建一个沉浸式的科学实验环境，以刺激学习和提高动手能力的兴趣；指导学生通过跨学科知识整合和个性化反馈来解决复杂和开放的问题，并促进批判性思维，创新思维和协作能力的全面发展。
3 智能体与开源体系共筑智慧教育新生态DeepSeek的技术突破为教育生态系统提供了坚实的基础，并将加速代理的普及和应用。它的系统优化涵盖了从基础硬件到高级算法，并且在有效的计算功率利用率，适应性增强和协作优化方面取得了重要的突破。同时，与封闭源模型相比，DeepSeek的开源生态系统为开发人员提供了更高的灵活性和创新空间，并将促进在学生援助，助教，管理和研究援助等方案中广泛实施智能代理。
在大型模型的一般能力的支持下，在云边缘- 端的协作架构下，该代理商将促进建造多样化的跨域人机手机“协作教学”，认识到双向授权的人机“协作”“协作”，并形成安全可靠的人类手机“人机”合作决策，以共同建立智能教育的新生态学。人机合作教育系统将加速传统的“教师学生”对“教师学生的教学结构”的转变，从而形成了人机共存和多维互动的“人机共享”模型。对于学习者来说，学习方法也从单向知识吸收变为人类计算机的协作探索，显示了“人类计算机共同学习”的特征。
同时，在教育治理领域，我们将促进教育，从而高级发展基于循证的决策，数据驱动和人机合作。目前，由北京师范大学发起和建立的国际人工智能和教育计划联合实验室已经启动了AI教育政策和计划的情报智能（EDUPX），可以实现准确的政策检索，政策知识问答，跨界政策分析，评估，智能辅助政策趋势撰写，以及基于数据的政策趋势撰写，以及基于数据的教育和智能管理的教育和决策，并促进了教育和决策。
Looking to the future, in order to ensure the safe, efficient and sustainable application of large models and agents in education, it is necessary to continuously improve the competence of teachers and students in the intelligent era and the digital leadership of managers, optimize the school access mechanism of intelligent products, carry out human-machine collaborative education and teaching practices in an orderly manner, formulate technical, quality and service standards for generative artificial intelligence education applications, and build technology, algorithms and大型模型和代理的数据安全和规范系统。
（作者Huang Ronghuai是北京师范大学的教授，约会是北京师范大学的博士后研究员）
《中国教育报》 2月15日，2025年版04
作者：Huang Ronghuai约会
Manus带火智能体，小学生也能开发，有人3月赚10万
来源|Tech星球文本|陈桥辉3月6日发布的通用代理（自治代理）产品，使用申请的等待列表在短短7天内飙升至200万。在内部测试期间，邀请代码甚至被炒作多达100,000元。
MANUS背后的代理/代理不是一个新概念。与Doubao不同，专注于语言理解和生成的Wenxin Yiyan和Tencent Yuanbao执行更简单的任务，代理就像具有感知，学习，推理和行动能力的智能产品，可以完成任务并在多种方案中完成任务并解决诸如学习和工作的问题。
例如，代理商不再简单地给出像对话般的大型模型这样的PPT设计思想，而可以直接输出满足要求的完整PPT文档。在人工智能的宏伟地图中，代理是一个极为关键的联系，也是实现复杂智能任务的核心载体。
从2023年开始，AI行业中代理商的研究和发展与讨论从未停止过。
例如，OpenAI最近发布了一系列新工具，以帮助开发人员简化了AI代理的开发过程，并提高了他们的技能和功能。越来越多的人可以参与极低阈值的代理商的研究和开发。它的产品经理凯文·威尔（Kevin Weil）甚至断言“ 2025将是AI代理的第一年”。
来自西湖大学AGI实验室的团队的GUI特工Appagentx由具有自我进化能力的团队Zhang Chi成立，可以在执行任务时学习和优化其自身的行为模式，并实现多个GUI交互式任务的“降低成本和效率提高”。
随着马努斯的流行，代理人再次被推到了最前沿。因此，智能应用程序背后的业务前景如下：它可以实现杀手级的应用产品吗？
Manus还允许许多开发商看到代理商的业务前景。一位开发人员兴奋地说：“敏捷应用是AI时代的应用程序和迷你程序，并且是新一代的黄金挖掘。”
客户服务代理是最常见的，几乎是在行业中实施的最常见的代理商。它们可以简单地理解为客户服务机器人的升级版本。在Xiaohongshu平台上，一些商人直接要求开发人员使客户服务智能机构，并在评论领域中引用了20多人。例如，有人说定制的智能客户服务是
，2.4万一年，还有人直接将价格卷到几百元，甚至免费，就能做一个符合要求的智能体。 不仅如此，还有一些开发者分享自己做智能体应用赚到钱的实战案例，有人表示7天就能赚到大几千元，还有人表示接到了十几个智能体的定制单，已经赚了5万多。 定制智能体在市场上颇为常见，企业或个人会基于自身独特需求，向开发者定制专属智能体。譬如，电商企业可能定制能精准分析消费者购买行为、推荐商品的智能体；教育机构或许会定制，能根据学生学习情况提供个性化辅导方案的智能体。 Tech星球发现，智能体的变现模式主要有三种。 一种是订阅制服务，主要在C端消费级智能体中，根据他们的功能深度划分服务层级和收费标准；还有一种是企业定制化智能体，采取项目制收费，几千到上万元一年，包括上述提到的智能体客服定制；最后则是广告变现，智能体开发者可以与其他品牌或企业进行联合推广合作，通过智能体为合作方提供推广服务，如在智能体的对话中推荐合作方的产品或服务，或者与合作方共同举办活动，共享资源和收益。 现在还出现了智能体插件与工具销售变现，即开发一些与智能体相关的插件或工具，如特定领域的知识库插件、智能分析工具等，并向其他开发者或用户出售这些插件和工具，以增加收入来源。 智能体开发者小李告诉Tech星球，智能体的开发门槛并不高，通过零代码、低代码开发框架和丰富的插件生态，就能够让开发者能快速构建智能体。 去年9月，他成为了一名智能体应用开发者，并开发出一款解决婚姻危机、亲子矛盾等多个情感场景解决方案的智能体。这款智能体基于DeepSeek，具备自然语言理解能力，能够解析用户输入的文字信息，判断其所处情感困境类型，并依据内置的丰富情感案例库与专业心理学知识，生成针对性的建议与解决方案。
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用户评论
这篇文章写得不错，我一直在看一些关于 AI 教育的新闻，感觉未来孩子们的学习方式会发生很大变化！智能辅导系统能根据每个孩子的特点提供个性化的帮助，挺有前景的。 我想见识一下这种“教育辅导智能体”到底是个怎么样的东西。
有9位网友表示赞同！
我觉得这个智能体系听起来很酷，可以让我摆脱枯燥的书本学习，更有意思，更方便！但现在还处于概念阶段吧？什么时候能真正落地使用呢？
有17位网友表示赞同！
这篇文章让我觉得教育辅导智能体的潜力无限大，尤其在我看来，它能够节省老师的时间精力，让他们能够更加专注于学生的全面发展。 当然，我也想看到一些具体的案例和应用场景，这样才能更直观地了解它的价值。
有13位网友表示赞同！
这种“教育辅导智能体”虽然听起来科技感十足，但我担心会取代老师的角色，毕竟孩子的教育不仅是知识灌输，还有情感交流和指导。
有7位网友表示赞同！
这个“教育辅导智能体系”是不是有点过于依赖技术？我认为学习的过程应该更加生动活泼，而不是只是机械地接受信息。 希望能看到更多注重创新和思考的教育手段。
有11位网友表示赞同！
我觉得未来学习确实会越来越依靠智能系统，就像我们现在用手机、电脑一样常态化！只是希望这种智能体能够真正理解孩子的需求，而不是仅仅是完成知识传递这个任务.
有19位网友表示赞同！
如果能把 AI 的优势结合到传统教育中，的确会带来很多改变。 例如，智能体可以帮助老师及时发现学生的学习障碍，并提供个性化的辅导方案...
有6位网友表示赞同！
我挺看好的，毕竟现在孩子们的压力很大，如果能够有一个系统帮助他们更好地学习和掌握知识，那对于他们来说将是一个很好的帮助! 期待早日到来吧！
有19位网友表示赞同！
这个“教育辅导智能体系”是不是太理想化了？现实中很多问题都无法解决，比如学生学习的积极性和主动性等等。
有20位网友表示赞同！
感觉跟机器人老师有点像啊！不知道将来会是怎样的场景？
有19位网友表示赞同！
未来孩子的学习体验会越来越有趣吧! 想象一下，人工智能可以根据学生的兴趣爱好定制个性化教学方案和互动游戏...
有20位网友表示赞同！
我比较好奇教育辅导智能体是如何运作的算法原理，以及它如何评估学生的学习进度和效果呢？
有19位网友表示赞同！
我觉得未来还是老师最为重要，即使有智能体的帮助，也需要老师引导和陪伴孩子的成长。
有10位网友表示赞同！
这篇文章确实让我对未来的教育场景有了新的想法!
有16位网友表示赞同！
我很担心这种“教育辅导智能体”会降低学生的独立思考能力，毕竟过度依赖智能系统可能会影响他们的学习方法和技能。
有6位网友表示赞同！
这个“教育辅导智能体系”听起来好复杂啊！我个人还是更希望回归传统的教学模式，注重师生之间的交流和互动。
有6位网友表示赞同！
未来孩子的学习体验会越来越个性化，这对于每个孩子都是一件好事。 但同时，我们需要确保人工智能的应用不会取代人与人的温暖接触!
有15位网友表示赞同！
教育辅导智能体系能够提高效率，个性化教学很吸引我，但担心它会导致缺乏人文关怀
有12位网友表示赞同！