AI Agent會給教育行業創造下一代壁壘產品嗎？

原文來源：多鯨

圖片來源：由無界 AI生成

隨著人工智慧技術的演進與發展，語言大模型無疑是當下最為熱門的科技領域之一。 11 月 7 日，OpenAI 首屆開發者大會發佈了 AI Agent 初期形態產品 GPTs，並推出了相應的製作工具 GPT Builder。 這一動向點燃了業內對 AI Agent 的討論和關注，比爾蓋茨更是盛讚其為「人工智慧的未來」。

今年上半年， AI + 教育已然引發了一波教育科技產品的大戰。 隨著 GPTs 的落地，教育產品的功能即將被賦予更多的可能性。 這從中，是否會誕生下一代壁壘產品？

**AI Agent 究竟是什麼？**OpenAI 將 AI Agent 定義為，以大語言模型為大腦驅動，具有自主理解感知、規劃、記憶和使用工具的能力，能自動化執行完成複雜任務的系統。 它是一種能夠感知環境、進行決策和執行動作的智慧實體。 不同於傳統的人工智慧，AI Agent 具備通過獨立思考、調用工具去逐步完成給定目標的能力。 AI Agent 和大模型的區別在於，大模型與人類之間的交互較為依賴使用者給定的指令和引導，而 **AI Agent 的工作僅需給定一個目標，它就能夠針對目標獨立思考並做出行動。 **

在教育產業中，AI+教育也是當前的行業熱門發展方向，許多頭部機構和科技巨頭都佈局教育大模型、AI 智慧教育硬體等。 AI Agent 的感知規劃、記憶和數據處理的一系列優勢使得該技術與教育領域有著先天的契合。 目前已經有許多從業者嘗試將 AI Agent 與教育相融合，開發出為教育教學服務的產品如 Aida、jogoda.ai 等。

Jogoda.ai 作為目前教育融合 AI 智慧體的典型案例，由德國程式師開發，是一款人工智慧驅動的在線輔導工具，為各學科提供個人化輔助，包括數學、生物學、化學等等。 可以通過上傳照片或直接輸入的方式來解決家庭作業問題。 該工具提供逐步解決方案，並支持超過 20 種語言，非德語的學生也能夠使用。 又比如目前在該領域較為先進的由可汗學院開發的 KhAnmigo，它能夠在數學、科學和人文學科中為學生提供輔導——例如，解釋二次方程式並創建數學習題供練習、幫助教師進行課程規劃等工作。

這些產品在實際運營與使用過程中驗證了 AI Agent 與教育領域的相性，為更多開發者提供了實踐經驗和方向引導，**也似乎使 AI Agent 在教育行業的應用未來更加明晰。 **

比爾蓋茨在提及 Agent 技術與教育的結合時提到：「教育幾十年來，我一直對軟體如何簡化教師工作和幫助學生學習充滿期待。 它不會取代教師，而是將對他們的工作進行補充——為學生個人化定製工作，解放教師免受文書工作和其他任務的困擾，使他們能夠花更多時間在工作的最重要部分。 」

在 Agent 模式下，人類設定目標和提供必要的資源（例如計算能力），然後 AI 獨立地承擔大部分工作，最後人類監督進程以及評估最終結果。 這種模式下，AI 充分體現了智慧體的互動性、自主性和適應性特徵，接近於獨立的行動者，而人類則更多地扮演監督者和評估者的角色。 這樣的特性使得 AI 智慧體對教學各環節能夠靈活適配——從學校到學生，從教學到作業反饋，無需繁瑣的就能進行自主運作。

**AI Agent 為教育注入了全新的活力和可能性。 **通過深度學習和自然語言處理等技術，AI Agent 能夠實現對學生的個人化學習支援和答疑解惑，輔助教師進行教學資源整理和數據分析，促進學生的自主學習和智慧評價等。 這些豐富的應用場景以及 AI Agent 在教育中的核心優勢，與教育融合帶來了無限的可能性和機遇。

在應用場景方面，AI Agent 能夠根據學生的學習風格、興趣和能力，提供個人化的學習輔助和定製化的教學內容，實現教育的個人化和差異化。 同時，AI Agent 還可以以即時、互動的方式與學生進行答疑解惑，提供即時的幫助和反饋，增強學習效果和學習體驗。 此外，作為教師的助手，AI Agent 能夠為教師提供教學資源整理、教學建議和數據分析等支援，提升教學效果和效率。 通過大數據分析學生的學習情況，AI Agent 能夠提供準確、智慧的評價和個人化的反饋，幫助學生發現和克服學習中的困難。 這些應用場景展示了 AI Agent 在教育領域的多樣性和創新性。

個性化學習支援、即時互動和答疑、教學輔助和資源整理、智慧評價與個人化反饋等功能，能夠為學生提供更加個人化、高效的學習體驗，促進學習成果。 同時，AI Agent 的應用還能夠引領教師角色的轉變，從傳統的知識傳授者轉變為指導者和引導者，以更好地滿足學生的需求和培養學生的綜合能力。 數據驅動教育決策的能力使得 AI Agent 成為教育管理和決策的強有力工具，能夠提供科學化和精細化的教育管理支援。

**面向教育領域，AI Agent 的這些技術特性給其帶來了獨特的的核心優勢：**首先是參與式學習——Agent與教育相結合后能通過即時的、人工智慧驅動的澄清和指導，營造一個更具參與度、互動性的學習環境。 第二是基於大模型技術推算能夠給學習提供按需支援：無論是解決電子學習平臺故障還是瞭解大學的入學先決條件，都可以提供即時、準確的説明。 第三是對學習者的內容掌握，學習者可以深入研究教育材料，確保理解和知識保留。 最後一點是AI驅動的洞察——根據學習者的互動、偏好和查詢，不斷增強教育體驗，深度學習進化從而適應需求的變化。

要想在教育領域繼續深耕發展離不開對產品定位與技術核心優勢的認識，抓住核心競爭力能夠使得 AI Agent 與教育融合得更加自然、緊密，使智慧技術更加垂直服務於教育的各個環節和細分場景。

當下的 Agent 技術正是風頭無兩，企業、資本紛紛看好其在教育產業的應用，期待其能讓教育行業煥發新的生機也創造新的機遇。 但同時也需要注意到，目前的 AI Agent 仍是一門新興技術，其本身尚存發展完善的空間，與教育領域是否能夠實現良性可持續的結合尚存疑問。

**最顯著的一個疑慮就是「人機融合」問題。 **儘管 AI Agent 可以提供個人化的學習輔助和智慧化的評價，但真正實現良好的人機融合仍然是個挑戰。 教育是一個複雜的過程，涉及到情感、創造力、社交和人際互動等方面，這些領域仍然需要教師的參與和引導。 因此，如何在 AI Agent 和教師之間建立有效的合作模式以實現更好的教育效果，仍然需要進一步探索和實踐。

**同時 AI 在數據處理與分析中可能涉及到的隱私與倫理問題也不可忽視。 **AI Agent 在教育中涉及大量的個人數據收集和分析，包括學生的學習數據、個人資料等。 這可能會引發隱私保護和數據安全的擔憂。 確保學生數據的隱私安全和合規性是一個重要挑戰，需要制定嚴密的隱私政策和相關法規，同時提供透明和可信的數據使用方式。

在教育教學的實操層面，AI Agent 的個人化學習支援一方面可以滿足學生的差異化需求，但另一方面需要考慮到不同學習方式的適應性。 有些學生可能更適合傳統的面對面教學，有些學生則更喜歡在線學習。 如何使 AI Agent 能夠適應不同的學習方式，同樣也需要進一步研究與解決。

此外還有一些其他可能遇到的瓶頸，例如技術成本、接受度、使用者培訓等，都需要關注和克服。

在未來，AI Agent 將繼續演化和發展，不斷適應教育的變革需求。 我們可以期待 AI Agent 能夠更準確地理解學生的需求和學習情況，提供個人化的教學方案，並與教師緊密合作，為學生創造更好的學習體驗和發展機會。 AI Agent 在教育領域的應用將持續推動教育的創新和進步。 我們期待 AI Agent 技術在克服困難與瓶頸後讓教育產業煥發新的生機，創造新的機遇。