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案例分享丨迈向自主感知和深度协同的智能体校园

2025-12-26 中国教育网络

　　发展现状与现存问题

　　近年来，人工智能的发展引发了高校在教育、科研和管理等多领域的深刻变革。2025年被业界誉为“智能体元年”，而上海海事大学早在2024年便启动了海事超级智能体的建设实践。在长期探索过程中，团队首先总结出了高校智能体建设面临的若干问题。

　　首先是成本问题。高校在部署AI基础平台时往往面临较高的资金压力。以2025年年初高校部署DeepSeek为例，若要实现全功能部署，其算力和平台成本高达数百万元。而调用云端服务，如Token，若面向全校开放规模使用同样需要高额费用，这对高校而言是极大的经济负担。

　　其次是技术能力不足。高校工作人员和教师对前沿AI技术的掌握程度参差不齐，导致AI在教学、科研及管理等场景中的落地仍处于初级阶段。而学生也多处在利用AI解决实际问题的初步实践层次，对于如何用AI优化学习与科研效果尚缺乏整体认知。

　　第三是师生AI素养不均衡。学生目前的应用普遍以解决具体问题为主，缺乏对AI原理、应用边界的理解以及批判性思维。不少教师尚未接触或充分使用AI，对于AI能否真正提升教学与科研效率以及如何提升仍未形成明确的判断。

　　第四是技术框架选择困难。高校在建设智能体时，需要在大模型、垂域模型与各类智能体应用框架之间做出权衡，而现阶段多数高校尚未形成成熟的技术路线规划。

　　第五是知识与数据准备不足。无论是结构化还是非结构化数据，高校的数据治理虽已持续多年，但数据质量仍有待提高，尤其是在面向师生进行个性化问答的场景时。例如针对学生培养方案的差异性问题，AI可能无法精准匹配当前年级的方案，从而产生错误回答。简言之，知识积累的滞后直接制约了智能体的实际应用效果。

　　第六是智能体规划缺失。目前许多高校已部署多个智能体，但缺少统一架构与总体规划，导致智能体存在孤立和重复建设的现象，难以形成协同效应。

　　综上，高校智能体的发展面临成本高、技术不足、师生素养不均、框架选择困难、数据与知识准备不充分以及总体规划缺失等问题，为后续智能体的推广与应用施加了阻力。

　　高校智能体的建设路径

　　结合实践经验，可总结出高校进行智能体建设的三类主要实现路径。

　　1.基于智能体构建平台进行建设。此类平台多为低代码或无代码工具，师生能够通过拖放快速搭建针对特定任务的智能体，智能体在经过审核后可面向全校发布。该方式多由信息化部门主导，适用于特定任务和管理流程，但建设成果多为单体化智能体，协作能力有限。

　　2.基于现有教学平台进行建设。高校教学平台已成为智能体落地的重要载体，教师可以利用平台搭建课程相关的智能体，实现教学辅助与学习支持。这种方式紧密结合教学场景，能够有效提升课程智能化水平，但仍以课程为单位，整体协同仍需优化。

　　3.定制化开发。针对高度个性化的任务或全校性应用场景，高校可进行专项开发。此类智能体可实现跨部门、跨业务的综合任务处理，但开发成本高、周期长，且需要专业技术团队支持。

　　在实践中，上海海事大学综合了三种路径，不同部门在不同场景下灵活选择，实现了智能体的逐步落地应用。

　　上海海事大学智能体建设实践

　　上海海事大学于2024年提出“海事超级智能体”的建设构想，其核心出发点基于战略规划与技术可行性两方面的考量：

　　1.战略规划需求：学校旨在通过AI技术推动管理与教学科研模式的系统性变革，实现从基础问答到实际任务执行的能力跃升。因此，海事超级智能体不仅是信息化工具，更被赋予战略性协调职能，承担跨部门协同与全局优化的角色。

　　2.技术可行性：随着ChatGPT及各类大模型的出现，AI在知识处理、问题推理及任务执行方面已具备较成熟的能力。结合现有系统接口与工具调用机制，智能体能够与外部系统交互，完成完整的业务流程。

　　设计上，海事超级智能体被定位为统一入口智能体，类似于“校级调度中心”，负责接收师生和校方需求，进行任务解析与分发，协调各专业智能体执行子任务，并整合结果进行反馈。其核心目标是实现：

　　1.任务分解与执行：统一入口智能体能够理解师生需求，分解任务并调用相应智能体执行。

　　2.跨智能体协作：各智能体收到指令后，各自执行相关子任务。

　　3.结果汇总与反馈：执行完成后，统一入口智能体汇总信息，提供决策参考或操作结果。

　　在实践中，智能体群落的建设体现了“多智能体协作与分工”的原则，不同部门、不同业务场景拥有独立智能体，而海事超级智能体作为总入口和调度枢纽，统筹任务流转与资源分配，避免智能体重复建设与“信息孤岛”问题，提升系统效能与协同水平。

　　智能体群落的组织与管理

　　在实际建设过程中，学校发现单一智能体难以覆盖高校所有业务，需形成智能体群落。智能体群落不仅包括教学、科研、管理等各类职能智能体，还包括横向辅助智能体，如承担数据分析、构建知识图谱、进行任务调度等任务的智能体。

　　智能体群落的核心理念是协作优先、层级管理、服务统一。首先，单个智能体专注特定任务，群落通过统一调度实现复杂任务处理。“层级管理”则指海事超级智能体作为群落入口，实现智能体的统一管理与协调。最后通过提供统一服务界面，简化师生使用流程，提升用户体验。

　　这一理念类似高校门户系统的功能，但不局限于信息展示，而是将各类智能体的能力整合，实现从用户需求到执行结果的全流程管理。

　　面向未来的Agentic Campus 与数字分身

　　在未来，高校智能体的发展将迈向Agentic Campus。Agentic Campus的核心理念是：高校不仅拥有多个独立智能体或智能体群落，更应构建能够自主感知、任务驱动、协作执行的校园智能生态。在这一生态中，智能体并非仅执行单一任务，而是能够主动介入业务流程，优化管理和教学过程。

　　一个关键支撑概念是数字分身（化身）。每个师生在Agentic Campus中都可以拥有自己的数字分身，它不仅是信息化工具，更是其在AI世界中的化身。数字分身的具体功能包括：

　　1.记录与反映现实世界行为：数字分身可同步师生在教学、科研及管理中的操作与偏好，形成个性化知识库。

　　2.智能化任务执行：在得到授权后，数字分身可以代表用户完成特定任务，如信息查询、流程审批、学术检索等。

　　3.个性化学习与决策支持：数字分身基于用户历史行为和偏好，提供个性化建议，协助师生进行学习规划和科研决策。

　　4.协作与群落互通：数字分身可与其他智能体及智能体群落交互，实现跨部门、跨业务任务的协同。

　　通过数字分身，Agentic Campus不仅实现了智能体的横向协作，还将智能体能力与师生个性化需求深度绑定，形成“校园AI生态—个体化服务”的闭环。上海海事大学的“海事超级智能体”正是这一理念的核心，其通过统一入口调度各类智能体群落，并与师生数字分身进行自然交互，实现智能体、群落与师生个体的有机结合。

　　高校智能体建设策略

　　结合实践与教育部公布的第三批“人工智能+高等教育”典型应用场景案例，本文总结出以下高校智能体建设策略：

　　1.加强数据质量建设：强调业务中的无感化知识积累，保证智能体回答与任务执行的准确性。

　　2.促进师生AI素养提升：培养师生的批判性思维，正确认知AI的能力与边界。

　　3.加速AI与业务深度融合：从工具应用向业务变革转型，实现AI+业务模式创新。

　　4.推动业务系统智能化：避免在非必要情况下盲目改造系统，关注成本效益。

　　5.战略规划引领：在校级层面制定整体AI应用规划，实现智能体群落协同。

　　此外，“智能体孤岛”、数据安全、AI伦理及教育公平性问题也需重视。在Agentic Campus中，数字分身可辅助解决个性化服务与隐私保护之间的平衡问题。

　　在智能体建设过程中，信息化部门主要提供技术支撑，而业务部门是AI落地的主体。校级战略规划部门需统筹规划，明确智能体建设目标与协同机制，实现在全校的统一管理与资源整合。

　　结语

　　基于实践，本文认为高校智能体建设应从分散型智能体，发展到智能体群落，最终迈向Agentic Campus。在这一探索中，上海海事大学以海事超级智能体作为统一入口，实现智能体群落的协调、任务执行与数字分身的个性化服务。未来，高校智能体将超越“工具”角色，成为推动教育、科研和管理变革的重要力量。

　　来源：《中国教育网络》2025年10月刊

　　作者：王玉平（作者单位为上海海事大学教务处）

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