教育 Agent 崛起：AI 正在重塑学习产品的逻辑

生成式 AI 正在重塑教育软件的内涵。它不再只是一个「问答」窗口，而开始承担起教学过程中的规划、反馈与组织功能。

教育 Agent 的出现，让「辅助工具」逐渐变成「教学同伴」，它能根据教学目标持续调整、协同、学习，甚至在无声中重塑课堂节奏。这个变化的意义，并不在于让机器更聪明，而在于让教学系统本身更具自我调节能力——AI 正在把「碎片化的工具」重新编织成「连贯的学习经验」。

在全球范围内，越来越多的教育应用正沿着这条路径探索。它们通过技术整合与场景深耕，把 AI 从概念演示带入真实校园，成为日常教学的隐形动力。

01 学伴进化：从答疑到思维伙伴

AI 在学生学习场景中的升级，最明显的标志是从「能答」走向「会讲」。

表 1｜学习 Agent（面向学生的智能学习伙伴）

由斯坦福学生团队开发的 VideoTutor，堪称新一代产品的代表。它能够将学生的自然语言问题自动生成一段 60 至 90 秒的短视频讲解，配有语音、动画和节奏化的讲解逻辑。与一般的视频讲解不同，它并非播放式的知识传递，而是基于学生的输入实时生成、可随时打断、可从任意节点重新续播的互动过程。换言之，它不仅复现了人类教师「讲题」的节奏，更让「学习行为」具备了可回放、可分析的属性。

更深层的意义在于：VideoTutor 不只是把答案可视化，而是让解题过程本身变得可操作、可复盘。这种对象化（objectification）意味着知识不再被一次性消费，而被封装为可复用的学习资产。学生不只是得到答案，更是在积累属于自己的「问题解决记录」。这让「学习」从一次次孤立的求解，变成了一种数据化、可追溯的思维成长过程。

同样具有启发意义的是 Khan Academy 的 Khanmigo。Khanmigo 代表了另一种教育哲学：它更像一位懂得「点拨」的苏格拉底式导师。它不直接给出答案，而是通过启发式提问，引导学生自己发现思考路径。

Khanmigo 功能介绍

Khanmigo 的核心价值并非「解题速度」，而是「认知陪伴」。在一次次追问中，让学生学会如何提问、如何推理。而每一个学生的卡点、停顿、误解，都被无声地记录下来，最终成为教师侧的教学决策依据。

这种「伴随式学习」的设计，让 AI 真正成为一种「认知镜像」。它既观察学生的思维，也反映出学习的节奏与瓶颈。教育从「灌输」转向「理解」，从外部驱动转为内部成长。

两种路径却展现了一个共同的方向，即AI 正在从「内容生产者」转向「思维合作者」。学生不再孤立地面对题目，而是在与一个具备反馈能力的「智能伙伴」共同构建理解的过程。

02 让时间回到教师手中：

AI如何融入教学日常

教师端的创新，不在功能的多寡，而在融入的方式。AI 工具若想真正被教师接受，关键在于让它「自然地存在」。因此，如何在尽可能减少额外学习和习惯改变的情况下提升效率，成为许多教育应用的思考方向。

表 2｜教学 Agent（面向教师的智能助教）

Brisk Teaching 的成功恰恰在于此。它没有试图再造一个平台，而是直接嵌入教师最熟悉的工作环境——Google 文档与幻灯片。在这个环境中，教师可以一键生成教案、编写差异化作业、修改作文或检测原创性，而不必跳转到新的系统。它让AI自然融入教学流程，使教学连续性得以保持。

BriskTeaching 可嵌入已有工作环境

2025 年 3 月，Brisk Teaching 完成 1500 万美元 A 轮融资。Bessemer 在其投资说明中侧重指出，Brisk 能够无缝整合到教师现有工作流、帮助教师节省时间，是其愿意下注的关键因素。因此，Brisk Teaching 的意义在于，它让 AI 从「被使用」变成「在后台协作」。技术存在，但并不喧哗，老师依旧是课堂的主角。

相比之下，MagicSchool 走的是「系统集成型」的路线。它把教案生成、课堂活动设计、Rubric 量表、家校沟通等教师高频任务，全部做成可插拔的 AI 组件，供教师自由调用。它的目标并非做出一个万能助手，而是让教师根据自己的需要个性化地适用 AI 组件。截至 2025 年，其官网称已服务 600 万教育工作者，覆盖美国绝大多数学区。

MagicSchool 官网

根据 MagicSchool 在其官网发布的用户调研结果，部分教师自报告使用系统后每周可节省约 7–10 小时的备课与批改时间，这使他们能够将更多精力投入课堂互动和个性化辅导。虽然该数据尚来自自报样本，但这一趋势反映出教师端 AI 工具正从「辅助功能」走向「教学节奏的重构」。

传统教育工具的扩散往往受制于培训成本，而MagicSchool 的组件化设计使 AI 的使用门槛被极大降低，每个功能都像「教学插件」，能被迅速上手与批量培训。

03 平台整合与生态共建：

AI教学系统的下一步

如果说学生端与教师端的创新是卓有成效的「局部升级」，那么平台层面的系统整合，则决定了教育 Agent 能否从孤立的功能模块，真正演进为支撑教学流程的基础设施。这一转变的核心，是从提供单点工具，转向构建一个统一、可扩展且能够自主运转的智能教学环境。

表 3｜平台 Agent（教育系统级的智能中枢）

以 Google 为例，其在 2025 年开放 Gemini for Workspace（教育版），将 Gemini 深度集成至 Workspace 教育生态中。这并非仅仅增加一个功能，而是重塑了教学工作的组织方式。

教师能够在熟悉的文档、幻灯片中直接调用 AI 能力，快速生成互动内容并分发给不同学生小组。更进一步，通过与 NotebookLM 及可自定义 Gems 的结合，教师可以基于自有课件构建专属的教学代理。这相当于教师能用自己的教学材料，快速「训练」出一个专属于本课程的 AI 助教；它将静态的课件变成可以对话的「专题学习伙伴」，让学生能随时与之互动，进行深度探究。

此类平台级方案的价值，在于将 AI 从「可选工具」转化为「默认环境」。学校无需依赖教师个人去拼凑和管理各类独立应用，而是在统一的权限、审计与数据安全框架下，获得一个稳定、可管理的智能教学基座。与此同时，微软等厂商也正通过 Copilot for Education 在 Teams 环境中重构课堂互动流程。平台间的竞争焦点，已不再是单一功能的强弱，而在于谁能更自然地将 AI 融入教育的组织肌理与日常节奏。

这一趋势表明，AI 的角色正在从辅助工具转向教学环境本身的组成部分，逐步融入教学流程的运行结构之中。从技术上看，这是一次架构重组；从教育学角度看，这是 AI 与人共同编排学习节奏的开始。