智能助教是扣子官方提供的教育类智能体模板。助教模板分为学习陪伴和作业批改两种场景，分别适用于学生角色和教师角色，你可以根据需求选择对应的模板，并将其改造为其他学科或其他教育阶段的智能助教。
模板介绍
在智能学伴/助教的落地过程中，存在着痛点和挑战。例如针对学生提问的回答精准性不足，生成的内容、批改的质量不高，时常过于简略。智能学伴和智能助教作为教育行业的创新应用，具有广泛的潜在场景需求，其核心优势在于利用大模型能力，自动化、智能化和高效服务学生学习场景，减轻教师工作量，增加学生学习效率。
- 对于学生：问题解决、提问场景的知识获取提效。
- 对于教师：重复性工作的生成提效，例如教案写作、备课准备、作业批改场景。
扣子官方发布智能助教模板供你参考。在教育场景中，智能助教模板可应用于中小学、大学、成人教育等不同阶段，适用于语言学习、科学、数学等多个学科，具有广泛的适用性。
单击以下链接，体验伴学助手：
- 智能助教（学习陪伴）：作为学生的学习伙伴，可以自动查询题库，并用循循善诱的方式引导学生完成知识点的学习。
- 智能助教（作业批改）：作为教师的助手，服务于智能助教场景，助力教师轻松备课与高效批阅作业，减轻教学压力。
实现流程
学习陪伴模板
学习陪伴模板中，智能体作为教师身份为用户解答学习疑问，优先从知识库中匹配问题，在知识库召回失败时，调用大模型回答学生的问题。学生可以选择智能体回答问题的方式，例如直接回答或引导性回答。
此模板的实现流程如下：
此模板主要依赖回答问题的工作流。工作流各个功能模块的节点设置如下：
| 模块 | 实现方式 |
| 识别问题 | 用户提出问题后，智能体自动调用工作流处理。智能体支持用户提问时输入文件、图片或文本，并自动解析输入内容，回答用户问题，其中第一步就是根据用户输入的内容识别问题。此功能模块的实现流程如下：
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| 匹配答案 | 根据模型节点总结的用户问题，在知识库中检索答案。如果从知识库中可召回内容，则调用模型节点，包装召回的内容，并回答用户；如果知识库中没有匹配的答案，则调用模型，使用模型的公共知识回复用户。 通过模型的公共知识回复用户时，答案完全由 AI 自动生成，不一定完整、准确。 |
| 回答问题 | 通过问答节点让用户选择智能体回答问题的方式，可以选择直接回答或引导性回答。
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作业批改模板
作业批改模板中，智能体作为助教身份，可以帮助教师生成教案、课件，或批量批改学生作业。此模板的实现流程如下：
此模板的两个核心功能分别通过两个独立的工作流完成。工作流节点设置如下：
- 生成课件或教案的工作流：
| 模块 | 实现方式 |
| 生成大纲 | 通过用户描述或输入的资料，收集相关信息，并生成大纲。如果用户对大纲不满意，支持重新生成大纲，直到大纲符合用户需求。 其中生成大纲由模型节点完成，重新生成大纲的步骤由循环节点完成。循环节点中会持续生成大纲，直到得到用户认可才会终止循环。用户提出的修改意见，也会通过分支直接输入到重试流程中。 |
| 生成课件或教案内容 | 调用插件在公开平台中搜索相关的资料，并结合资料和大纲，生成课件或教案内容。 其中，搜索资料和生成文章的功能均通过循环节点实现，生成文章时循环节点可以依次生成大纲中每个模块的具体段落，扩写效果比单个大模型节点更好。 |
| 输出课件或教案的文件 | 通过问答节点引导用户选择文章的保存格式，通过代码节点将文件内容格式化后，调用插件节点生成文件即可。 |
- 批改作业的工作流：
| 模块 | 实现方式 |
| 读取作业内容 | 支持用户上传文件或图片，工作流通过插件节点识别并读取用户输入的文件或图片，并通过消息节点展示给用户。将这些信息提供给大模型节点进行信息整理与汇总。 代码的节点的作用是为了兼容链接、图片读取失败的异常处理，并在异常时返回“读取错误”的信息。 |
| 批改作业 | 通过循环节点批改作业。循环节点中包含批改作业的模型节点及输出评语的消息节点。 |
使用学习陪伴模板
你可以复制这个模板，并将其改造为其他学科的伴学助手。对于学习陪伴模板，重点在于知识库的题库范围，以及AI输出的prompt控制，此处的调整能显著影响智能体的输出风格和输出质量。本文档演示基于模板改造一个中学数学伴学助手的操作步骤。
步骤一：复制模板
- 打开模板，然后单击复制。
- 选择工作流所属空间，然后单击复制并继续编辑。
步骤二：修改工作流
如需改造学习陪伴智能体，你需要重新上传知识库文档，并调整模型节点的提示词，使模型输出的问题答案更符合你的需求。例如修改学习陪伴智能体的学科为中学数学，则需要上传对应教育阶段的数学题库、调整模型节点的人设为数学老师。
| 节点名称 | 说明 | 示例 |
| 题库检索（知识库节点） | 删除此节点中原有的知识库文档，并上传中学数学的题库文档。 |
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| 润色输出（大模型节点） | 调整模型节点的人设与回复逻辑。例如将“小学语文老师”改为“中学数学老师”。 |
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| AI输出（大模型节点） | 调整模型节点的人设与回复逻辑。例如将“小学语文老师”改为“中学数学老师”。 |
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修改工作流之后，需要试运行并重新发布工作流。
步骤三：修改智能体人设
重新设置智能体的人设与回复逻辑，例如将“语文”关键词调整为“数学”。
步骤四：测试并发布
完成修改后，你就可以测试智能体效果并发布。
- 在右侧调试区域，输入问题进行测试。
- 完成测试后可单击发布，将智能体发布到你需要的任何渠道中使用。
使用作业批改模板
你可以复制这个模板，并将其改造为新场景的伴学助手。对于作业批改模板，重点在于知识库的题库范围，以及AI输出的prompt控制，此处的调整能显著影响bot的输出风格和输出质量。
- 生成教案场景，重点区域在于大模型的节点的提示词，修改此处prompt能够显著修改模型生成效果，此处可以新增方法论作为生成引导。
- 批改场景，重点也在于大模型节点的提示词，可以新增方法论，来控制批改的方式。
本文档演示基于模板改造一个中学数学助教的操作步骤。
步骤一：复制模板
- 打开伴学助手模板，然后单击复制。
- 选择工作流所属空间，然后单击复制并继续编辑。
步骤二：改造模板
如需改造作业批改智能体，你需要调整模型节点的提示词，使模型输出的问题答案更符合你的需求。例如修改智能体的学科为中学语文，需要调整模型节点的人设为语文老师。如果对生成的教案或作业批改的效果不满意，也可以调整对应的模型节点提示词，优化模型的生成效果。
调整智能体负责的学科时，需要修改以下设置。
| 修改点 | 说明 | 示例 |
| 工作流 review_task_history | 只需修改工作流的以下设置：
| 名称及描述：
模型节点：
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| 智能体设置 | 调整智能体的人设与回复逻辑。例如将“历史老师”改为“语文老师”。 |
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修改工作流之后，需要试运行并重新发布工作流。
步骤三：测试并发布
完成修改后，你就可以测试智能体效果并发布。
- 在右侧调试区域，输入问题进行测试。
- 完成测试后可单击发布，将智能体发布到你需要的任何渠道中使用。
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