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AI 能力 · 当前已接入

懂教育的 AI,先有边界,再有能力。

禾苗记的 AI 不是一个孤立聊天框,而是嵌入任务、作业、知识库和成长档案的工作流插件。当前已整理成三类核心能力:任务规划、作业批改、知识点教案。每个插件只读取被授权的数据域,产出先进入预览和确认流程。

AI 插件能力

不是泛泛聊天,而是进入真实学习流程

目前官网展示的是已经进入产品架构的 AI 插件,不是未来概念图。后台可以为每个插件步骤绑定模型能力;会员计划只决定使用 basic 还是 flagship,业务页面不用关心具体模型名称。

插件演示
本周数学薄弱:行程问题,帮我安排练习。
周一概念复盘
周三变式练习
周五错题回看
确认加入计划

AI 任务规划

面向家长和老师的计划助手。它会读取已授权的任务、附件和薄弱点描述,把“这周要补什么”拆成可执行的练习、复盘和确认节点。

产出:一份可预览、可修改、可追溯来源的周计划;确认后才写入任务系统。

tasksfiles
  1. 图文识别
  2. 理解与排程
  3. 确认后写入
插件演示
识别完成错题 4 个知识点 2 个

AI 作业批改

面向老师和家长的作业分析插件。它先看图识别题目和答案,再判断对错、解释错误原因,并把薄弱知识点沉淀到知识库。

产出:错题列表、知识点标签、批改说明和后续练习建议。

filesknowledgehomework
  1. 试卷识别
  2. 批改分析
  3. 错题入库
插件演示
两位数加法

进位动画 · 随堂小测

Q1
Q2

AI 知识点教案

面向老师、家长和孩子的知识点讲解插件。围绕一个薄弱点生成结构化讲解、可视化例子、随堂小测,也支持在已有教案基础上改写。

产出:可编辑 HTML 教案、变式题、讲解稿和孩子可自测的小测。

knowledge
  1. 选择知识点
  2. 生成教案
  3. 题库小测
模型能力

模型被抽象成能力,而不是散落在页面里

模型配置按能力拆分:reason 负责推理,vision 负责看图,image 负责生成素材,embed 负责检索。这样后续替换模型、区分免费版和旗舰版、或让某个插件降级运行,都不需要重写业务流程。

reason

推理 reason

负责理解上下文、拆解任务、生成解释、批改分析和输出结构化计划。

basic / flagship
vision

视觉 vision

负责看作业照片、试卷截图、手写内容和题目图像,是作业批改的前置能力。

qwen-vl / llava / minicpm-v
image

图像 image

用于教案插图、几何图示、课堂互动素材等,可选接入;缺失时教案仍可文本化生成。

optional
embed

向量 embed

用于本地知识检索、记忆召回、相似错题聚类和后续 RAG 答疑。

local / platform
边界与合规

AI 只做提案,不替人做判断

教育场景里,AI 最危险的不是不会回答,而是过度判断。禾苗记把 AI 定位成“提案生成器”:它可以批改、拆解、建议和规划,但不能绕过家长或老师直接改变孩子档案;所有关键结果都保留 event_id、模型、数据域和来源。

最小数据授权事件来源可追溯家长/老师确认后写入
AI 提案发现薄弱点:行程问题
家长确认确认后进入成长档案
可追溯event_id · model · scope
还会继续丰富

下一步会继续补齐的 AI 能力

  • 课堂/家庭语音记录转成长记忆提案
  • 错题相似题自动生成与难度递进
  • 班级薄弱点聚合与教师备课建议
  • 本地 RAG:只基于已确认档案答疑
禾苗记禾苗记

教育协同记忆系统。本地优先,授权可控,让每一次成长都被稳稳记下来。

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