构建一个学习助手Agent：提升学习效率的实践

最新推荐文章于 2026-01-09 16:00:52 发布

原创

最新推荐文章于 2026-01-09 16:00:52 发布 · 789 阅读

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#人工智能 #AI #ai agent

在上一篇文章中,我们讨论了如何构建一个销售助手Agent。今天,我想分享另一个实际项目:如何构建一个学习助手Agent。这个项目源于我们一个教育团队的真实需求 - 提升学习效率,优化学习体验。

从学习痛点说起

记得和教育团队讨论时的场景：

小王：学生们学习进度不一样,很难照顾到每个人
小李：是啊,而且有些知识点需要反复讲解
我：主要是哪些学习场景？
小王：知识讲解、练习辅导、答疑解惑这些
我：这些场景很适合用AI Agent来协助

经过需求分析,我们确定了几个核心功能：

知识讲解
练习辅导
答疑解惑
学习追踪

技术方案设计

首先是整体架构：

from typing import List, Dict, Any, Optional
from enum import Enum
from pydantic import BaseModel
import asyncio

class LearningTask(Enum):
    EXPLAIN = "explain"
    PRACTICE = "practice"
    QUESTION = "question"
    TRACK = "track"

class LearningContext(BaseModel):
    task_type: LearningTask
    student_info: Dict[str, Any]
    subject_info: Dict[str, Any]
    history: Optional[List[Dict[str, Any]]]
    progress: Optional[Dict[str, float]]

class LearningAssistant:
    def __init__(
        self,
        config: Dict[str, Any]
    ):
        # 1. 初始化学习模型
        self.learning_model = LearningLLM(
            model="gpt-4",
            temperature=0.7,
            context_length=8000
        )

        # 2. 初始化工具集
        self.tools = {
            "explainer": KnowledgeExplainer(),
            "tutor": PracticeTutor(),
            "helper": QuestionHelper(),
            "tracker": ProgressTracker()
        }

        # 3. 初始化知识库
        self.knowledge_base = VectorStore(
            embeddings=LearningEmbeddings(),
            collection="learning_knowledge"
        )

    async def process_task(
        self,
        context: LearningContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 分析任务
        task_info = await self._analyze_task(
            context
        )

        # 2. 准备资源
        resources = await self._prepare_resources(
            context,
            task_info
        )

        # 3. 生成方案
        plan = await self._generate_plan(
            task_info,
            resources
        )

        # 4. 执行任务
        result = await self._execute_task(
            plan,
            context
        )

        return result

    async def _analyze_task(
        self,
        context: Learn