6月5日-6日，聚焦Agentic AI(自主行動智能體)全生命周期的專業(yè)行業(yè)峰會—Agentic AICon智能體應用與架構工程大會在上海舉辦。

　　在“垂直行業(yè)智能體應用專場”上，科大訊飛高級系統(tǒng)架構師李恒在報告中介紹，依托星火教育大模型和Agent能力，教育SaaS軟件實現(xiàn)動態(tài)能力交付，以貼合用戶在真實場景中的多元需求。他提到，過去的軟件解決的是“人找功能”的問題，而今天的大模型正在解決“系統(tǒng)理解目標”的問題。

　　從會說到會做：AI的評價標準正在改變

　　2025年以來，Agent幾乎成為人工智能領域最熱門的話題。相較于“AI會不會回答問題”，人們開始關注“AI能不能完成任務”。這被視為一種正在發(fā)生的AI范式轉向。如果說生成式AI的核心價值在于“更好地預測下一個token”，那么Agentic AI的核心價值則在于“持續(xù)采取行動以達成目標”。背后反映的是AI發(fā)展重心從回答問題、生成文本、生成代碼等單點能力，逐步轉向目標規(guī)劃、工具調用、多步執(zhí)行和結果交付等系統(tǒng)能力。隨著AI從“會說”走向“會做”，決定最終效果的關鍵因素也正在發(fā)生變化。大模型的通用能力依然是基礎，但在真實場景中完成復雜任務，更依賴其對行業(yè)知識、業(yè)務流程、規(guī)則體系和專業(yè)場景的理解與掌握。換言之，Agent時代比拼的不僅是模型能力，更是模型所沉淀和具備的行業(yè)能力。只有深度融入行業(yè)場景的大模型，才能真正將智能轉化為生產力，實現(xiàn)從“生成答案”到“解決問題”的跨越。這一變化正在深刻影響各個行業(yè)的發(fā)展方向，教育是其中最具代表性的領域之一。如李恒在報告中所描述的，固定功能交付的傳統(tǒng)教育SaaS產品難以滿足需求，動態(tài)能力交付的Agent體系將成為主流。教育AI真正困難的部分，是模型的場景感知與意圖預測能力，將數(shù)據(jù)轉化為AI可直接調用的決策依據(jù)。

　　這背后，一個真正“懂教育”的智能底座至關重要。

　　為什么教育需要專屬大模型

　　Agent的出現(xiàn)，并不意味著通用大模型可以直接解決教育問題。恰恰相反，Agent在教育場景發(fā)揮的實際價值，很大程度上取決于底座模型的行業(yè)認識及其背后的行業(yè)沉淀。教育行業(yè)天然具備高專業(yè)性、高嚴肅性、高復雜度等特征，涉及課程標準、學科體系、教學規(guī)律和價值導向等。很多看似簡單的任務，背后都包含大量隱性的專業(yè)經驗。以備課為例，一份教案背后，需要同時考慮課程標準、教材內容、學生基礎、課堂活動設計以及課后練習安排。再比如作業(yè)批改，教師關注的往往不僅是結果對錯，而是學生為什么會錯、問題出在哪里、后續(xù)應該如何調整教學策略。同樣一道錯題，可能對應知識漏洞，也可能反映能力短板，甚至與學習習慣有關。這些問題并沒有標準答案，需要持續(xù)分析、判斷和決策。這也是大模型進入教育真實場景后面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。因此，教育行業(yè)需要的，是真正理解教育規(guī)律的大模型，而不僅是外掛教育知識庫的大模型。以星火教育大模型為例，其能力建設從一開始便圍繞教育場景展開，并在真實教學環(huán)境中不斷驗證、持續(xù)迭代。它既能夠深度理解教材、課標、試題等教育內容，也能夠按照符合教學規(guī)律的思維鏈進行推理，并生成適配教學場景的內容。同時，通過學情畫像、溯源歸因和復雜任務規(guī)劃能力，幫助教師理解學生、輔助教學決策，并支撐更復雜的教育智能體應用。

　　教育AI的競爭在于體系能力

　　Agent進入真實的教育業(yè)務流程后，競爭的焦點正在轉向模型背后的體系能力。誰更理解教育場景，誰擁有更豐富的教育實踐積累，誰能夠打通數(shù)據(jù)、資源和業(yè)務流程，誰就更有可能把智能真正轉化為教育生產力。什么樣的題目適合當前教學進程，為什么學生會出現(xiàn)同樣的錯誤，知識漏洞究竟來自知識缺失、能力缺失還是學習習慣問題，什么樣的教學策略最適合當前班級......這些問題背后，需要的不只是推理能力，更是長期教育實踐形成的行業(yè)認知以及長期應用沉淀的過程化數(shù)據(jù)。星火教育大模型誕生于訊飛二十余年深度服務6萬余所學校、超1.6億師生的大規(guī)模教育實踐基礎之上。長期積累的教育知識圖譜、學情分析體系、教學策略模型、多模態(tài)教學資源、安全治理能力，以及產生于33個省級行政區(qū)真實課堂的600多億條過程性教學數(shù)據(jù)，共同構成了星火教育大模型成長的土壤。這些數(shù)據(jù)來源于全國不同區(qū)域、不同學段、不同學校的真實教學實踐，既包含教育共性的規(guī)律沉淀，也保留了各地教學場景和學生特點的差異化特征，使模型能夠更好地理解和適配本地化教育需求。在互聯(lián)網教育智能技術及應用國家工程研究中心組織的教育大模型專項測評中，星火教育大模型在7大教育核心場景測評中獲得6項第一，展現(xiàn)出較強的知識準確性和教育專業(yè)適配能力。在訊飛智慧教育體系中，星火教育大模型承擔著理解需求、規(guī)劃任務、調用能力、組織流程和形成結果的智能中樞角色。當教師提出一個需求時，系統(tǒng)調用的是整套教育能力體系，而非單純的模型能力。例如，當教師希望分析一次學情檢測結果時，系統(tǒng)不僅生成一份分析報告，還能夠結合學情數(shù)據(jù)識別問題，關聯(lián)知識圖譜定位知識漏洞，依據(jù)教學策略形成改進建議，并進一步生成針對性的教學方案。從發(fā)現(xiàn)問題到形成行動建議，構建完整閉環(huán)。這意味著，過去需要多個系統(tǒng)、多次操作才能完成的工作，現(xiàn)在只需要與星光教師超級智能體的一次自然語言交互。

　　星火教育大模型所連接的，也不再是一個個孤立功能，而是整個教育業(yè)務體系。從這個層面上說，星火教育大模型是訊飛智慧教育邁向教育智能化時代的新一代智能底座。從生成式AI到Agentic AI，教育AI正從工具時代走向體系時代。真正推動行業(yè)變革的，是技術與行業(yè)實踐深度融合之后形成的體系能力。當AI開始理解教學、理解成長，它所帶來的價值便從生成答案走向教育現(xiàn)實場景中的真實問題。而這，或許正是教育AI最值得期待的未來。

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