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🧠 面向教学场景的轻量级多智能体框架 — 规划 → 执行 → 反思,让 AI 真正参与教学设计
EduAgent/ ├── src/eduagent/ # Python 包 │ ├── __init__.py # 顶层导出 │ ├── core/ # Agent 核心框架 │ │ ├── agent.py # Agent 基类(规划/执行/反思) │ │ ├── orchestrator.py # 多 Agent 编排器 │ │ ├── memory.py # 双通道记忆系统 │ │ └── tools.py # 工具注册与调用 │ ├── agents/ # 教学专项 Agent │ │ ├── lesson_planner.py # 教案设计 │ │ ├── quiz_generator.py # 习题生成 │ │ └── knowledge_mapper.py # 知识点拆解 │ └── outputs/ # 输出模板 ├── examples/ # 使用示例 ├── tests/ # 单元测试 ├── pyproject.toml # 包配置 (pip install -e .) └── README.md
git clone https://github.com/fengxaios/EduAgent.git cd EduAgent pip install -e .
# 复制配置模板 cp .env.example .env # 编辑 .env,填入你的 API Key
支持任何兼容 OpenAI API 的 LLM 服务(阿里云百炼、DeepSeek、OpenAI 等)。
from eduagent import Orchestrator, LessonPlannerAgent, QuizGeneratorAgent, KnowledgeMapperAgent # 初始化(自动读取 .env) orchestrator = Orchestrator() # 注册 Agent orchestrator.register_all([ LessonPlannerAgent(), QuizGeneratorAgent(), KnowledgeMapperAgent(), ]) # 智能路由:自动选择合适的 Agent result = orchestrator.route("为高二设计一节「导数与切线」的教案") print(result['result']) # 管线协作:多个 Agent 串行工作 results = orchestrator.pipeline([ {"agent": "knowledge_mapper", "task": "拆解「定积分」知识点"}, {"agent": "lesson_planner", "task": "生成定积分教案"}, {"agent": "quiz_generator", "task": "出5道配套练习题"}, ])
from eduagent import Agent class MyAgent(Agent): def get_system_prompt(self) -> str: return "你是一个擅长XXX的助手" # 注册到编排器即可 my_agent = MyAgent(name="my_agent") orchestrator.register(my_agent)
欢迎 PR!本项目参加 沐曦青年开源专项基金种子计划,目标构建最实用的教学 Agent 框架。
Apache License 2.0 — 详见 LICENSE
EduAgent 是面向教育技术场景的轻量级教学多智能体开源框架,针对课堂教学、习题辅导、学情分析等场景提供可快速搭建的智能体调度能力。框架轻量化部署,兼容主流时序预测、大模型推理模块,适配高校教学、学科竞赛、线上实训平台开发,提供完整教学案例、数据预处理工具链与可视化交互组件,降低教育 AI 应用开发门槛。
版权所有:中国计算机学会技术支持:开源发展技术委员会 京ICP备13000930号-9 京公网安备 11010802047560号
EduAgent
✨ 亮点
🏗️ 架构
🚀 快速开始
安装
配置
支持任何兼容 OpenAI API 的 LLM 服务(阿里云百炼、DeepSeek、OpenAI 等)。
三分钟上手
🧩 扩展自定义 Agent
📋 参与贡献
欢迎 PR!本项目参加 沐曦青年开源专项基金种子计划,目标构建最实用的教学 Agent 框架。
📄 许可
Apache License 2.0 — 详见 LICENSE