引言
随着科技的迅猛发展，人工智能技术已经逐步渗透到我们生活的各个方面。而随着AI技术的广泛应用，教育培训正引领着一场新的变革。目前，我们的教育培训行业正面临着教育资源不均衡、个性化教育难以实现、教学效率低下和快速变化的技能需求等种种挑战，而互联网和AI技术的普及，同样又给了教育培训行业更多的机遇。
AI Agent作为一种集知识整合、互动学习支持和决策辅助于一体的智能应用，凭借其强大的功能和潜力，正逐渐成为提升学习效率、增强知识吸收与应用的关键工具。目前，AI Agent已经在医疗、金融、制造、零售、交通等方面进行了充分应用，而其也终将在智能辅导、个性化学习路径、教学资源管理、自动评估与反馈等领域为教育培训行业带来新的解决方案，助力教育培训新变革！
AI Agent基本原理
AI Agent（人工智能代理）是一个基于人工智能技术的软件系统或工具，能够在各种环境中自主执行任务，做出决策，并与用户进行交互。它通过收集和处理大量信息，模拟人类行为模式，感知环境变化，理解用户意图，并根据预设目标或自适应策略采取行动，从而产生影响。
AI Agent框架大致分以下几个模块：
●感知模块：一个猎人看到了一只野兔
●规划模块：猎人想吃掉野兔，思考和规划如何才能捕捉野兔
●行动模块：借助弓箭，顺利捕捉到野兔并进行烧烤品尝
●反馈模块：野兔的肉很好吃，开心的吃了起来
其中最关键的莫过于规划&决策，由ChatGPT、Llama2、Gemini等大语言模型进行支撑，好比人类的大脑，增强了Agent的规划与决策的能力
Agent最直观的公式：
Agent = LLM+Planning+Feedback+Tool use
AI Agent结合了大语言模型（LLM）、规划（Planning）、反馈（Feedback）和工具使用（Tool use）的智能系统。通过大语言模型，它能够理解和生成自然语言；通过规划模块，它能够设定目标并制定实现目标的策略；通过反馈机制，它能够根据用户的反应不断优化自身行为；通过调用外部工具，它能够扩展自身能力，完成各种复杂任务。
在教育培训领域，AI Agent作为“智慧引擎”，整合海量知识资源，为学习者提供个性化、情境化的学习体验，帮助他们高效地获取、消化和应用知识，促进技能提升和职业发展。那么AI Agent又是以何种姿态在教育行业中落地呢？
AI Agent在教育培训中的案例
谷歌2022年曾发布三篇有关未来教育的报告，其中提到关于未来教学方式将从一对多的教学方式，转变为个性化教学和自适应教学。
目前，许多领先机构在教育培训领域推出了众多成熟的AI应用，致力于提供可持续的学习平台，而Duolingo无疑是其中非常突出的平台之一。
什么是Duolingo？
Duolingo是一款知名的语言学习应用程序，其背后有一个智能的AI Agent。该Agent通过自然语言处理技术，提供个性化的语言学习计划，并根据用户的学习进度和表现调整课程内容和难度。
Duolingo——"lingo"意为“语言、外国语”，“DUO”（多儿）是学习软件“多邻国”的吉祥物，这只绿色猫头鹰以其PUA式的催学方式著称。Duolingo于2011年正式成立，历经13年的发展时间，利用5-15分钟的碎片化时间提供免费、游戏化的教育模式。
通过AI Agent，Duolingo为每位用户提供个性化的学习计划，同时会分析用户在练习过程中的错误类型和频率，为用户量身定制纠错单元，从而实现了用户群体的快速增长和高用户留存率。截至2024年4月底，月度用户数量达到9110万，已成为全球最大的语言学习应用程序之一。
Duolingo的进阶之路
2023年3月14日，Duolingo宣布推出由OpenAI 提供支持的新产品“Duolingo Max”，通过使用 GPT-4 构建全新的学习功能，打造更加先进的学习体验。而最新推出的Duolingo 主要有两个新功能，Role Play(角色扮演）以及Explain my Answer（解释我的答案）。
什么是Role Play?
角色扮演功能让学习者可以在应用程序中与虚拟角色练习真实世界的对话技巧。这些挑战可以获得经验值 (XP)，并且会作为学习路径旁边的“支线任务”之一，学习者可以通过点击角色来访问。你会谈论什么呢？Duolingo会引导你完成不同的场景！学习者可能会与 Lin 讨论未来的度假计划，在巴黎的咖啡馆点咖啡，与 Eddy 一起去家具店购物，或者邀请朋友去远足。
尽管学习者实际上并不是在与真人交谈，但该功能背后的 AI Agent是响应式和互动的，这意味着没有两次对话会完全相同！在互动之后，学习者会从 Duo 那里得到 AI 驱动的反馈，反馈内容包括他们回答的准确性和复杂性，以及未来对话的建议。
什么是Explain my Answer?
有时候你会犯错，但你并不完全确定正确答案是什么。或者，也许你会一再犯同样的错误，却不知道为什么。解释我的答案（Explain My Answer）为学习者提供了一个机会，通过AI Agent，让他们在课程中了解更多关于自己回答的信息（无论答案是正确的还是错误的！）。在某些练习类型后，学习者可以通过点击一个按钮，与 Duo 进行聊天，以获得关于为什么他们的答案正确或错误的简单解释，并可以请求示例或进一步的澄清。
更多案例
1.Khanmigo：AI学习助手Khanmigo，不仅能为学生在数学、科学、人文科学等领域进行教学辅导，而且能够帮助老师编写教案、规划课程，将AI深入融合进了教学工作的各个环节，让老师能够更专注于学生的综合能力培养。
Khanmigo目前有以下帮助学生和教师的功能：
聊天机器人：Khanmigo 通过对话式与学生互动，通过提出问题、提供提示、答案和反馈来辅助学生学习。
个性化辅导：Khanmigo 通过AI Agent方式，为每个学生制定适合个人需求和学习方式的教学计划。
教师分析：Khanmigo 通过AI为教师提供有关学生学习进展的详细见解，帮助他们更有效地实施个性化教学。
2.Querium：Querium是一家专注于STEM（科学、技术、工程和数学）教育的公司，其AI Agent可以提供个性化的数学辅导和题目练习。该Agent根据学生的学习情况和错题分析，推荐适合的练习题目，并提供实时的解题策略和反馈。
Queirum 的人工智能对教师非常有帮助。它通过分析学生的答案和完成辅导课程所需的时间，帮助教师深入了解学生的学习习惯及需要改进的领域。
3.Knewton’s Alta：Knewton’s Alta是一种完全集成的人工智能教育工具，通过类似于AI Agent的技术，Knewton’s Alta可以深入了解每个学生的知识和学习差距，从而实现量身定制的学习体验。这种自适应学习技术提供个性化的反馈和帮助，持续监控学生的进步，并实时调整优化学习成果。
4.Cognii：Cognii于2013年推出，是一家位于波士顿的公司，为K-12和高等教育机构以及企业培训环境开发基于AI的产品。Cognii 使用AI Agent技术，通过其对话式虚拟助手、个性化学习推荐、自动评估和反馈、辅助教师教学以及数据分析和报告功能，提升教育质量，促进个性化学习，并减轻教师的工作负担。
5. lvy.ai：Ivy.ai 是一款先进的人工智能驱动的聊天机器人，旨在简化高等教育机构的交流。该平台通过促进个性化和简化的互动，缩小教育机构与其学生社区之间的差距。Ivy.ai 强大的功能确保全天候高效解决学生的疑问。同时该聊天机器人支持AI Agent，它能够处理自然语言，开发对话流程，并提供实时帮助，可以同时支持数百名实时客服，并具有企业级实时聊天系统的所有功能，包括预设回复、客服转接、AI客服协助等。
6. Coursera：Coursera是一家知名的在线教育平台，其平台上有一些课程采用了智能教学助手。这些AI Agent可以根据学生的学习情况，推荐适合的课程和学习资源，并提供在线辅导和答疑服务。
7.Century Tech：Century Techs是一个融合了人工智能、学习科学和数据分析的自适应学习平台。Century Tech通过AI Agent，为每个学生定制个性化的学习路径和内容，确保学生能够以适合自己的节奏和方式学习。并且提供即时的反馈与评估，帮助学生及时了解自己的薄弱环节，帮助老师了解学生情况，及时调整教学策略。
人工智能在教育领域的应用早已迈出了第一步，这些案例无疑展示了AI Agent在教育培训领域中的多种应用，从语言学习到科学教育，都能够通过智能化的服务和支持，提高学习效率和效果，为学生和教师提供更好的学习和教学体验。
AI Agent助力教育培训的优势与挑战
AI Agent在教育培训中具有个性化学习、即时反馈、资源丰富和教师辅助等优势，但也面临技术依赖、隐私安全、教育公平性和技术局限等挑战。但其带来的种种优势和潜力仍然吸引着越来越多的教育机构和学习者尝试和应用。随着技术的进步和应用经验的积累，相信AI Agent将会在教育领域发挥越来越重要的作用。
对未来的展望
AI技术正向着智能化、个性化和可解释性的方向不断前进，将进一步提升人机交互的自然度和智能化程度，而AI Agent也不断推进教育培训行业变革，虽然现在落地的AI Agent案例依然有着很多的不足，但是通过采用混合式学习模式和普及终身学习，终将促进个性化教育及更多的教育案例落地。
结语
AI Agent在教育培训中扮演着关键角色，能够个性化指导学生学习、提供实时反馈、优化教学资源管理等，但也面临数据隐私、技术依赖性等挑战。未来，需加强数据保护、提升技术可靠性、注重算法透明度等应对策略。
同时，教育改革需要多方合作，包括政府、教育机构、科技企业等，共同推动教育培训的现代化与个性化发展。展望未来，我们期待教育将更加普惠、个性化，充分利用AI Agent技术和教育创新，实现每个学生的潜能最大化，为社会的进步和发展创造更广阔的可能。
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。