AI 智能代理：从 PDF 自动生成完整交互式课程

开发一款能够从 PDF 或教材中自动生成完整交互式课程的智能代理已初露端倪。该代理依托已有的问答、拖拽匹配、流程图、信息气泡等模块，通过工具调用实现智能化的课程生成。

**核心工作流程：**

**1. 内容解析**
对传入的教材内容进行智能解析：
- 短内容保留在上下文中
- 长内容则进行嵌入处理
- 提取关键知识点和结构

**2. 结构规划**
根据预设的优秀案例确定课程结构：
- 分析内容类型和难度
- 选择合适的教学模式
- 规划课程章节和流程

**3. 组件生成**
利用工具调用，按结构选择合适的组件并传入相关参数：
- 生成问答题目
- 构建流程图
- 创建拖拽匹配练习
- 添加信息气泡提示
- 设计交互式元素

**4. 质量校验**
将成品课程交由校验代理对比原始材料进行最终审核：
- 验证内容准确性
- 检查逻辑连贯性
- 确保交互有效性
- 优化用户体验

**5. 发布共享**
最终课程生成并可共享给其他用户：
- 支持多种导出格式
- 便于在线分享
- 支持协作编辑

**技术特点：**

**1. 开源基础**
该应用将基于 Together Compute 的开源大型语言模型构建，面向所有人开放。

**2. 高度可扩展**
- 模块化设计
- 易于添加新组件
- 支持自定义扩展

**3. 社区驱动**
社区在此过程中可持续贡献，催生更多模块化 AI 系统，推动教育技术的革新。

**应用场景：**

**教育从业者：**
- 快速将教材转化为交互式课程
- 减少课程制作时间
- 提升教学质量

**开发者：**
- 学习模块化 AI 系统设计
- 贡献新的课程组件
- 构建教育技术应用

**研究者：**
- 探索 AI 在教育中的应用
- 研究自动化课程生成
- 优化教学设计模式

**创新价值：**

**1. 自动化课程生成**
大幅降低课程制作门槛和成本。

**2. 模块化设计思路**
提供了一种全新的课程设计方法论。

**3. 交互式学习体验**
自动生成丰富的交互元素，提升学习效果。

**4. 开放协作生态**
通过开源和社区贡献，持续改进和扩展功能。

**技术架构优势：**

- **智能解析**：自动理解教材内容和结构
- **工具调用**：灵活组合各种课程组件
- **质量保证**：通过校验代理确保输出质量
- **可扩展性**：易于添加新的组件和功能

**未来展望：**

这不仅是一个工具，更代表了教育技术的新方向：
- AI 辅助的个性化教学
- 自动化的课程内容生成
- 模块化的教育系统设计
- 开放协作的教育生态

对于教育从业者、开发者及研究者来说，这个项目提供了一个探索 AI 在教育领域应用的绝佳机会，也为未来的教育技术创新奠定了基础。