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AI 伴学与教学辅助平台立项方案
0. 总体架构策略:Wrapper Pattern (壳模型)
为了在1个月内完成开发,严禁从零手写 Agent 编排逻辑。 核心技术栈选型:
- AI 引擎层 (Core):建议直接私有化部署或使用云端版 Dify / FastGPT。利用其现成的 RAG、工作流编排和模型管理能力。这是我们的“发动机”。
- 业务应用层 (Shell):我们只需要开发一个轻量级的 Web Wrapper (业务外壳)。
- 它负责:对接 OA、管钱 (计费)、管人 (权限)、管界面 (UI)。
- 它不负责:Agent 的具体推理逻辑 (全部透传给底层引擎)。
1. 阶段一:Demo 验证 (Greenhouse Phase)
目标:验证 Prompt 的“认知有效性”,而非验证代码。
- 实施动作:
- 工具:直接使用 Dify 云端版或 Coze。
- 账号:无需鉴权,直接生成 Public Link 发给内测群。
- 数据埋点:必须开启“用户标注”功能,要求内测师生对 AI 回复进行“点赞/点踩”,并填写理由。这是 Phase 2 优化的唯一依据。
- 交付物:2 个高保真 Prompt(英语/历史) + 1 份《Bad Case 修正报告》。
2. 阶段二:全量开发 (Factory Phase)
本阶段分为两条并行的流水线:A. 软件工程线 (负责壳) 和 B. 认知工程线 (负责核)。
2.1 A 线:软件工程 (The Shell) - 开发周期 3-4 周
重点解决“如何把 Dify 的能力安全地卖给用户”。
- 模块 1:身份与鉴权网关 (Auth Gateway)
- 功能:对接集团 OA (LDAP/CAS/OAuth)。
- 逻辑:用户登录 Shell -> Shell 验证 OA -> Shell 并在后台映射一个 Dify 账号 (Session ID)。
- 模块 2:计费账本 (The Ledger)
- 配额策略:采用 Token Bucket (令牌桶) 算法。
- 基础池:每月 1号重置,额度 = 5元/10元对应 token 量。
- 充值池:永久有效,优先扣除基础池。
- 技术实现:每次调用 Agent API 前,先 Check 余额;调用结束后,根据 input/output token 数扣费。
- 配额策略:采用 Token Bucket (令牌桶) 算法。
- 模块 3:会话管理 (Chat Manager)
- 功能:保存聊天记录到本地数据库(MySQL/PG),而非完全依赖 Dify 历史记录,便于后期做数据分析和审计。
- UI:仿 ChatGPT 界面,左侧侧边栏展示“我的智能体”列表。
2.2 B 线:认知工程 (The Core) - 提示词流水线
这是工作量最大、最核心的部分。我们需要建立一条 “名师 -> 提示词” 的转化流水线。
- Step 1: 知识萃取 (Knowledge Extraction)
- 动作:不让老师写代码,让老师写“SOP”。
- 模板:为老师提供《智能体逻辑表》。例如:
"对于数学题,第一步先判断是否缺条件;第二步不要给公式,而是给提示;如果学生连错3次,再给解析。"
- Step 2: 提示词工程 (Prompt Engineering)
- 执行者:AI 实验室工程师。
- 方法论:使用 CCPE (Cognitive Core Prompt Engineering) 框架封装。
- SPGM 教学助手:定义为 [Logic Engine]。使用 XML 格式严格规定教案输出的每一个 H1/H2 标签,确保格式绝对统一。
- 学生伴学助手:定义为 [Strategic Lens]。在 Prompt 中植入
Rule: 当检测到用户询问解题思路时,启动<Socratic_Mode>,进行反向提问。
- Step 3: 压力测试 (Red Teaming)
- 动作:针对理科智能体,构建“诱导测试集”。例如:“直接告诉我答案”、“帮我写这篇800字作文”。
- 修正:在 System Prompt 中加入**[安全防御层]**,一旦检测到此类意图,触发拒绝回复机制。
3. 核心难点攻克方案
3.1 关于“幻觉” (理科解题不准)
- 策略:工具外挂 (Tool Use)。
- 实现:在 Dify 中配置“代码解释器 (Code Interpreter)”或 WolframAlpha 插件(如果有条件)。
- Prompt 约束:强制要求智能体“在进行计算时,必须编写 Python 代码运行,严禁口算”。
3.2 关于“运营成本控制”
- 模型路由 (Model Router):
- 简单任务(如:讲历史故事、文科知识点):默认调用 GPT-3.5-Turbo / DeepSeek-V3 / Qwen-Turbo (极低成本)。
- 复杂任务(如:SPGM 教案设计、数学逻辑推理):路由至 GPT-4o / Claude-3.5 / DeepSeek-R1 (高性能)。
- 在 Prompt 中区分,或在界面上让用户选择“极速版(便宜)” vs “专家版(贵)”。
4. 里程碑规划 (WBS)
| 周期 | 阶段 | 关键交付物 | 责任人 |
|---|---|---|---|
| W1 | Demo Week | 英语/历史 Demo 链接,内测反馈文档 | 实验室 + 学科带头人 |
| W2-W3 | Dev Sprint 1 | 壳系统(登录、界面、基础计费)上线 | 开发组 |
| W2-W4 | Prompt Sprint | 全学科 Prompt 编写、RAG 知识库清洗与挂载 | 提示词工程师 + 老师 |
| W4 | Integration | 对接联调,支付接口打通 | 全员 |
| W5 | Launch | 全员宣讲,账号额度发放 | 负责人 |
5. 架构师建议 (Architect's Note)
- 不要自建知识库检索引擎:直接用 Dify 自带的。初期把教材 PDF 和精选题库丢进去切片即可。
- 重视“提示词版本管理”:Prompt 会改得非常频繁。建议在代码库(Git)里管理 Prompt 文本,不要散落在飞书文档里。
- 灰度计费:建议上线第一个月虽然有计费逻辑,但显示“试运行期间免费”,后台偷偷跑计费数据,校准成本模型后再正式开启扣费。