教育行业变革在即！提示工程架构师看Agentic AI应用潜力

一、引言：教育的“痛”，AI能治吗？

深夜11点，初三数学老师李敏还在批改作业。45本练习册摊在桌面，红笔在“相似三角形”的错题上画圈——第12题，全班有23个学生把“对应边成比例”写成了“对应角相等”；第15题，18个学生漏掉了“夹角相等”的条件。她揉了揉肩膀，打开电脑准备明天的教案：要补相似三角形的概念？还是多练几道典型题？可班里学生水平参差不齐，有的早就掌握了，有的还在混淆基本定理，怎么兼顾？

与此同时，千里之外的山区中学，初二学生张磊盯着课本上的“岳阳楼记”发呆。语文老师是刚毕业的支教生，每天要带3个班的课，没时间逐句讲解。张磊想知道“先天下之忧而忧”的背景，可课本上只有短短几行注释，他翻了翻手机，网上的资料要么太晦涩，要么太零散。

这不是个别现象。传统教育的痛点，早已写进每一位老师的备课笔记、每一个学生的错题本里：

• 个性化缺失：班级授课制下，老师无法针对每个学生的学习进度、认知风格、兴趣偏好调整教学；
• 教师负担过重：备课、批改作业、辅导学生占用了大量时间，难以投入更有创造性的教学活动；
• 资源不均衡：优质师资、课程资源集中在城市，偏远地区学生难以获得高质量教育；
• 反馈滞后：学生的学习问题往往要等到考试或作业批改后才被发现，错过最佳补救时机。

当我们谈论“教育变革”时，这些痛点不是“要不要解决”的问题，而是“怎么快速解决”的问题。而Agentic AI（智能体AI），或许就是那把钥匙。

1.1 什么是Agentic AI？和传统AI有什么不一样？

在解释Agentic AI之前，我们先回顾一下传统AI在教育中的应用：比如在线题库的自动批改、基于数据的学习推荐（比如“你可能需要练习这些题”）、固定流程的网课。这些AI更像“工具”——遵循预设的规则或数据模型，完成特定任务，但没有自主决策能力。

而Agentic AI（智能体）则完全不同。它具备自主目标、环境感知、决策执行、反馈学习的核心能力，更像一个“有思考能力的助手”：

• 自主目标：能理解并执行复杂的教育目标（比如“帮助学生掌握相似三角形的核心定理，并能应用到实际问题中”）；
• 环境感知：能收集学生的学习数据（答题正确率、答题时间、反馈的情绪、甚至眼神/动作），感知其学习状态；
• 决策执行：能根据感知到的信息，自主选择教学策略（比如“这个学生概念混淆，需要用生活例子重新讲解”；“那个学生已经掌握，应该推进到综合题”）；
• 反馈学习：能根据学生的反应（比如做对了题、提出了疑问、表现出不耐烦），调整后续的教学行为，持续优化。

举个例子：传统AI的“错题推荐”是“你错了这道题，再做10道类似的”；而Agentic AI的“错题辅导”是“你错了这道题，我先分析你是概念没理解（比如把相似和全等搞混了）还是逻辑漏洞（比如漏掉了夹角条件），然后用你家的窗户（相似三角形）举例子，再让你自己编一道题，最后帮你总结易错点”。

1.2 Agentic AI为什么能改变教育？

Agentic AI的核心优势，正好击中了传统教育的“命门”：

• 个性化：每个学生都有自己的“学习画像”，Agent能根据画像提供定制化的教学内容和节奏；
• 实时性：能实时感知学生的学习状态，立即调整策略，避免“亡羊补牢”；
• 规模化：一个Agent可以同时服务 thousands of 学生，解决优质资源不均衡的问题；
• 协同性：能成为老师的“超级助手”，帮老师减轻重复性工作（比如批改作业、生成教案），让老师专注于更有温度的教学（比如情感支持、创造力培养）。

而提示工程架构师，则是Agentic AI在教育中落地的“翻译官”——把教育目标转化为Agent能理解的“指令”，让Agent的决策更符合教育规律，更贴近学生需求。

二、Agentic AI在教育中的核心应用场景：提示工程如何赋能？

接下来，我们结合教育场景和提示工程实践，看看Agentic AI能解决哪些具体问题，以及提示工程架构师如何设计“指令”，让Agent更聪明、更懂教育。

2.1 场景1：个性化学习导师——每个学生的“私人教师”

痛点：传统课堂上，老师只能照顾“中间水平”的学生，优生觉得太简单，差生觉得跟不上；在线教育的“自适应学习”往往停留在“错题推荐”，无法深入理解学生的问题根源。

Agentic AI的解决方案：打造“个性化学习导师”，能像人类老师一样，感知学生状态→分析问题根源→调整教学策略→反馈优化。

提示工程的作用：设计“分层提示”，让Agent能逐步拆解问题，生成针对性的教学方案。

例子：假设一个学生在“相似三角形”的练习中，连续错了3道“利用相似三角形求高度”的题（比如“求树的高度”“求大楼的高度”）。

第一步：感知状态——提示Agent收集学生数据：

请分析学生最近3道相似三角形应用题的错误：  
1. 第8题：学生用了“对边成比例”但没验证夹角相等；  
2. 第10题：学生把“影子长度”和“物体高度”的比例搞反了；  
3. 第12题：学生直接假设两个三角形相似，但没有给出证明条件。  
请总结学生的错误类型（概念混淆/逻辑漏洞/计算错误），并判断其学习状态（比如“对相似三角形的判定条件不熟悉”“应用时容易遗漏步骤”）。  

第二步：分析根源——提示Agent定位问题：

根据学生的错误类型（概念混淆：未掌握相似三角形的判定条件；逻辑漏洞：应用时遗漏关键步骤），请分析其问题根源：  
- 是“判定条件”的概念没理解（比如不知道“两边对应成比例且夹角相等”是必要条件）？  
- 还是“应用流程”不熟悉（比如不知道“先证明相似，再用比例计算”）？  
请结合学生之前的学习数据（比如“之前在‘相似三角形的概念’章节正确率85%，但‘判定条件’章节正确率60%”），给出结论。  

第三步：调整策略——提示Agent生成教学方案：

根据学生的问题根源（“判定条件”概念理解不深，应用流程不熟悉），请生成针对性的教学方案：  
1. 概念讲解：用“生活中的相似”例子（比如“照片缩放”“建筑模型”）重新解释“两边对应成比例且夹角相等”的判定条件，重点说明“夹角相等”的必要性（比如“如果两边成比例但夹角不相等，两个三角形不相似”）；  
2. 流程示范：用“求树的高度”的例题，分步演示“如何证明相似→如何列比例式→如何计算”，每一步都标注“关键步骤”（比如“必须先证明△ABC∽△DEF，才能用AB/DE=BC/EF”）；  
3. 互动练习：让学生自己编一道“利用相似三角形求高度”的题（比如“求路灯的高度”），并写出解题步骤，Agent会实时批改，指出遗漏的步骤（比如“你没证明两个三角形相似，请补充判定条件”）；  
4. 反馈总结：练习完成后，生成“易错点清单”（比如“1. 必须验证夹角相等；2. 比例式的对应边不能搞反；3. 解题时要先证明相似”），并让学生复述一遍。  

效果：学生不是机械地做错题，而是理解了错误的根源，并通过“例子→示范→互动→总结”的流程，真正掌握了知识点。而提示工程的关键，是让Agent“学会像老师一样思考”——不是直接给答案，而是引导学生自己发现问题、解决问题。

2.2 场景2：智能备课助手——老师的“超级文案”

痛点：老师每天要花2-3小时备课（找资料、设计教案、制作课件、出练习），尤其是新老师，往往要花更多时间，但效果不一定好（比如教案不符合学生水平，练习难度太高）。

Agentic AI的解决方案：打造“智能备课助手”，能根据教学目标、学生水平、教学风格，自动生成高质量的教案、课件、练习，甚至预测学生可能的问题。

提示工程的作用：设计“情境化提示”，让Agent理解教学的“上下文”（比如学生的水平、老师的风格），生成符合需求的内容。

例子：假设李敏老师要备“人教版初中语文《背影》”的课，教学目标是“理解父爱主题，分析细节描写”，班级学生是“中等水平，喜欢互动”。

提示设计：

请根据以下信息生成一份初中语文《背影》的教案：  
1. 教学目标：理解父爱主题，分析细节描写（比如“买橘子的动作”“背影的描写”）；  
2. 学生情况：中等水平，喜欢互动（比如小组讨论、角色扮演）；  
3. 教学风格：李老师喜欢用“生活情境”导入，注重学生的情感体验；  
4. 时间安排：45分钟（导入5分钟，讲解20分钟，互动15分钟，总结5分钟）。  

要求：  
- 导入部分：用“你和父亲之间最难忘的一个细节”的问题，引发学生讨论；  
- 讲解部分：分析“买橘子”的细节（比如“蹒跚地走”“攀扶着栏杆”“肥胖的身子向左微倾”），说明这些动作如何体现父爱；  
- 互动部分：设计2个小组讨论问题（比如“如果你是作者，看到父亲买橘子的背影，会想什么？”“你身边有没有类似的细节，能体现父母的爱？”），并要求每个小组分享1个例子；  
- 练习部分：出1道简答题（“文中的‘背影’有什么象征意义？”）和2道细节分析题（“请找出文中描写父亲动作的句子，并分析其表达效果”）；  
- 课件建议：包含“父亲买橘子的动作示意图”“背影的图片”“学生分享的例子展示区”。  

效果：李老师只用了10分钟，就得到了一份符合自己风格、适合学生水平的教案。她可以在此基础上调整（比如增加自己的经历），节省了大量时间。而提示工程的关键，是让Agent“理解老师的需求”——不是生成通用的教案，而是结合“教学目标、学生情况、教学风格”三个维度，生成“定制化”的内容。

2.3 场景3：自适应测评系统——不是“考试”，是“诊断”

痛点：传统考试是“一考定胜负”，无法准确反映学生的真实水平（比如有的学生因为紧张没发挥好，有的学生擅长死记硬背但不会应用）；而课后练习往往是“题海战术”，效率低下。

Agentic AI的解决方案：打造“自适应测评系统”，能动态调整题目难度，精准定位学生的知识漏洞，并给出“诊断报告”（比如“你的‘相似三角形判定条件’掌握率70%，但‘应用流程’掌握率只有50%”）。

提示工程的作用：设计“动态提示”，让Agent能根据学生的答题情况，实时调整题目难度和类型。

例子：假设一个学生要参加“相似三角形”的测评。

第一步：初始测试——Agent给出3道基础题（比如“相似三角形的定义是什么？”“判定条件有哪些？”），如果学生答对2道以上，进入“中等难度”；如果答对1道以下，进入“基础巩固”。

第二步：动态调整——如果学生进入“中等难度”，Agent给出2道应用题型（比如“求树的高度”“求大楼的高度”），如果学生答对1道，再给出1道综合题（比如“结合相似三角形和勾股定理求长度”）；如果学生答错，回到“基础巩固”（比如重新讲解“判定条件”）。

提示设计：

请根据学生的答题情况，动态调整测评题目：  
- 如果学生答对基础题（正确率≥80%），则给出中等难度的应用题型（占比60%）和综合题型（占比40%）；  
- 如果学生答对中等难度题（正确率≥70%），则给出高难度的拓展题型（比如“相似三角形与函数结合”）；  
- 如果学生答错某类题型（正确率≤50%），则暂停测评，先给出该题型的“概念讲解”和“基础练习”，直到学生掌握（正确率≥80%）后，再继续测评。  

要求：  
- 每道题都要标注“知识点”（比如“相似三角形的判定条件”“相似三角形的应用”）；  
- 测评结束后，生成“诊断报告”，包含：  
  1. 知识点掌握率（比如“判定条件：85%；应用流程：60%；综合应用：40%”）；  
  2. 错误类型分析（比如“应用流程：容易遗漏‘证明相似’的步骤”）；  
  3. 改进建议（比如“加强‘应用流程’的练习，重点掌握‘先证明相似，再列比例式’的步骤”）。  

效果：学生不是为了“考试”而做题，而是通过测评找到自己的知识漏洞，并得到针对性的改进建议。而提示工程的关键，是让Agent“学会像医生一样诊断”——不是用固定的题目“考”学生，而是用动态的题目“测”学生的真实水平。

2.4 场景4：教育资源生成——让优质资源“按需生长”

痛点：优质教育资源（比如教案、课件、练习、视频）往往集中在少数学校或教师手中，偏远地区的学生难以获得；而网上的资源要么质量参差不齐，要么不符合当地的教学大纲。

Agentic AI的解决方案：打造“教育资源生成平台”，能根据教学大纲、学生水平、地域特点，自动生成优质的教育资源（比如“适合农村学生的‘相似三角形’课件，用‘农田测量’的例子”）。

提示工程的作用：设计“多维度提示”，让Agent能结合“大纲要求、学生情况、地域特点”三个维度，生成符合需求的资源。

例子：假设某偏远地区的中学需要“人教版初中数学《相似三角形》”的课件，学生是“农村学生，平时接触最多的是农田、果树、房屋”。

提示设计：

请根据以下信息生成一份适合农村学生的《相似三角形》课件：  
1. 教学大纲：要求掌握相似三角形的定义、判定条件、应用（比如“测量物体高度”）；  
2. 学生情况：农村学生，平时接触最多的是农田、果树、房屋，对“城市建筑”的例子不熟悉；  
3. 地域特点：当地主要种植苹果树，房屋多为两层砖房，农田用拖拉机耕地。  

要求：  
- 课件封面：用“农民用相似三角形测量果树高度”的图片；  
- 概念讲解：用“苹果树的缩放（比如“小树苗和成年树的相似”）”例子说明相似三角形的定义；  
- 判定条件：用“农田里的两个三角形菜畦（两边成比例且夹角相等）”例子说明判定条件；  
- 应用部分：用“测量苹果树的高度”“测量砖房的高度”“测量拖拉机轮胎的直径”的例子，说明相似三角形的应用；  
- 互动练习：让学生用“相似三角形”的知识，测量自己家苹果树的高度，并记录过程（比如“用一根竹竿和影子的长度，计算苹果树的高度”）。  

效果：偏远地区的学生能用到“接地气”的课件，更容易理解知识点。而提示工程的关键，是让Agent“学会结合地域特点”——不是生成通用的资源，而是生成“符合当地学生生活经验”的资源。

2.5 场景5：特殊教育支持——让每个孩子都有“专属助手”

痛点：特殊儿童（比如自闭症、多动症、视力障碍）的教育需要专业的方法，但专业教师资源匮乏，很多特殊儿童无法得到有效的支持。

Agentic AI的解决方案：打造“特殊教育助手”，能根据特殊儿童的需求（比如自闭症儿童需要“结构化的教学”，多动症儿童需要“短时间的互动”），提供定制化的教育支持。

提示工程的作用：设计“个性化提示”，让Agent能理解特殊儿童的“特殊需求”，生成符合其认知风格的教学内容。

例子：假设一个自闭症儿童（喜欢“重复、结构化”的学习方式，对“社交互动”有抵触）要学习“数字认知”（比如认识1-10）。

提示设计：

请根据以下信息生成一份适合自闭症儿童的“数字认知”教学方案：  
1. 儿童情况：自闭症，喜欢“重复、结构化”的学习方式，对“社交互动”有抵触，喜欢玩“积木”；  
2. 教学目标：认识1-10的数字，能将数字与数量对应（比如“3”对应“3块积木”）；  
3. 教学风格：用“积木”作为教具，采用“重复→强化→反馈”的流程。  

要求：  
- 导入部分：用“积木堆成的数字”图片（比如“用3块积木堆成‘3’”），让儿童识别；  
- 讲解部分：用“积木”演示数字与数量的对应（比如“1块积木对应‘1’，2块积木对应‘2’……”），重复3次；  
- 互动练习：让儿童用积木堆出指定的数字（比如“堆出‘5’”），如果堆对了，Agent给出“太棒了！你堆出了‘5’”的语音反馈，并播放一段“积木倒塌”的动画；如果堆错了，Agent给出“再试一次，‘5’需要5块积木”的语音反馈，并重新演示；  
- 总结部分：用“积木数字”的图片，让儿童复述1-10的数字，每复述对一个，Agent给出“你真棒！”的反馈。  

效果：自闭症儿童能在“熟悉的教具”和“结构化的流程”中学习，减少了焦虑感。而提示工程的关键，是让Agent“学会适应特殊需求”——不是用通用的方法教所有孩子，而是用“符合特殊儿童认知风格”的方法教每个孩子。

三、Agentic AI教育应用的关键技术点：提示工程架构师需要关注什么？

Agentic AI在教育中的应用，不是“把AI往教育里套”，而是要结合教育规律和AI技术，解决具体的问题。作为提示工程架构师，需要关注以下几个关键技术点：

3.1 环境感知：如何“读懂”学生？

Agentic AI的“环境感知”，是指收集学生的学习数据，理解其学习状态。这些数据包括：

• 行为数据：答题正确率、答题时间、点击轨迹、练习次数；
• 情感数据：语音语调（比如“沮丧”的语气）、面部表情（比如“皱眉头”）、动作（比如“抓头发”）；
• 认知数据：知识漏洞（比如“相似三角形判定条件没掌握”）、认知风格（比如“视觉型”“听觉型”）、兴趣偏好（比如“喜欢用生活例子”）。

提示工程的挑战：如何设计提示，让Agent能从海量数据中提取“有价值的信息”？比如，学生“答题时间长”可能是因为“思考深入”，也可能是因为“不会做”，Agent需要区分这两种情况。

解决方法：设计“多维度数据融合”的提示，让Agent结合多种数据判断学生状态。比如：

请结合学生的以下数据，判断其学习状态：  
1. 行为数据：第10题答题时间120秒（平均答题时间60秒），正确率50%；  
2. 情感数据：语音语调下降（沮丧），面部表情皱眉头；  
3. 认知数据：之前在“相似三角形判定条件”章节的正确率60%。  

要求：  
- 如果“答题时间长+正确率低+情感沮丧+认知数据差”，则判断为“不会做，需要讲解”；  
- 如果“答题时间长+正确率高+情感平静+认知数据好”，则判断为“思考深入，不需要讲解”。  

3.2 目标规划：如何“拆解”教育目标？

教育目标往往是“复杂的”（比如“帮助学生掌握相似三角形的核心定理，并能应用到实际问题中”），Agent需要把这些大目标拆解成“可执行的小步骤”（比如“理解概念→练习基础题→解决应用问题→总结易错点”）。

提示工程的挑战：如何设计提示，让Agent能“合理拆解”目标，符合教育的“循序渐进”规律？比如，不能让学生直接做综合题，而是要先做基础题。

解决方法：设计“分层目标”的提示，让Agent按照“从易到难”的顺序拆解目标。比如：

请将“帮助学生掌握相似三角形的核心定理，并能应用到实际问题中”的目标拆解成以下步骤：  
1. 基础阶段（1-2节课）：理解相似三角形的定义、判定条件（比如“两边对应成比例且夹角相等”）；  
2. 练习阶段（3-4节课）：做基础题（比如“判断两个三角形是否相似”“求相似比”）；  
3. 应用阶段（5-6节课）：做应用问题（比如“求树的高度”“求大楼的高度”）；  
4. 总结阶段（第7节课）：总结易错点（比如“遗漏判定条件”“比例式搞反”），做综合题（比如“结合相似三角形和勾股定理求长度”）。  

要求：  
- 每个阶段的目标要具体、可衡量（比如“基础阶段：正确率≥80%”）；  
- 每个阶段的教学策略要符合“循序渐进”的规律（比如“基础阶段用例子讲解，练习阶段用基础题巩固，应用阶段用生活问题拓展”）。  

3.3 决策执行：如何“选择”最优策略？

Agent在教育中的决策，是指根据学生的状态，选择“最优的教学策略”（比如“讲解概念”“做练习”“互动讨论”）。

提示工程的挑战：如何设计提示，让Agent能“选择”符合学生需求的策略？比如，学生“概念没理解”，应该选择“讲解概念”的策略，而不是“做练习”的策略。

解决方法：设计“策略库”的提示，让Agent从“策略库”中选择最优策略。比如：

请根据学生的学习状态，从以下策略库中选择最优策略：  
1. 概念讲解：当学生“概念没理解”（比如“相似三角形的判定条件没掌握”）时使用；  
2. 基础练习：当学生“概念理解但不熟练”（比如“能说出判定条件，但做基础题正确率低”）时使用；  
3. 应用练习：当学生“基础熟练但不会应用”（比如“做基础题正确率高，但做应用问题正确率低”）时使用；  
4. 互动讨论：当学生“应用熟练但缺乏情感体验”（比如“能做应用问题，但不理解‘父爱主题’”）时使用；  
5. 总结反思：当学生“掌握知识点但容易出错”（比如“做应用问题正确率高，但经常遗漏步骤”）时使用。  

要求：  
- 选择策略时，要结合学生的“认知数据”（比如“概念掌握率”）和“情感数据”（比如“是否沮丧”）；  
- 如果学生“概念没理解+情感沮丧”，则选择“概念讲解”策略，并使用“生活例子”（比如“用你家的窗户举例”），减少学生的焦虑感。  

3.4 反馈学习：如何“优化”后续行为？

Agentic AI的“反馈学习”，是指根据学生的反应（比如做对了题、提出了疑问、表现出不耐烦），调整后续的教学行为。

提示工程的挑战：如何设计提示，让Agent能“从反馈中学习”，持续优化策略？比如，学生“对‘生活例子’的讲解反应积极”，Agent应该在后续的教学中多使用“生活例子”。

解决方法：设计“反馈循环”的提示，让Agent记录学生的反应，并调整后续策略。比如：

请记录学生对以下教学策略的反应，并调整后续策略：  
1. 策略：用“生活例子”（比如“你家的窗户”）讲解相似三角形的判定条件；  
2. 学生反应：答题正确率从60%提升到85%，语音反馈“这个例子很清楚”；  
3. 调整策略：在后续的“应用练习”中，继续使用“生活例子”（比如“你家的苹果树”“你家的砖房”），并增加“让学生自己举例子”的互动环节。  

要求：  
- 每节课后，都要记录学生的反应（比如“正确率变化”“语音反馈”“情感变化”）；  
- 每周总结一次，调整下周的教学策略（比如“如果学生对‘生活例子’反应积极，下周增加‘生活例子’的比例”）。  

四、Agentic AI教育应用的挑战与展望

4.1 挑战：不是“技术问题”，而是“教育问题”

Agentic AI在教育中的应用，面临的挑战不是“技术能不能实现”，而是“技术能不能符合教育规律”：

• 数据隐私：学生的学习数据（比如答题记录、情感数据）是敏感信息，如何保护？
• 伦理问题：Agent会不会替代老师？会不会传递错误的价值观（比如“分数比一切重要”）？
• 技术成熟度：Agent的决策是不是总是正确的？比如，会不会把“学生的思考时间长”误判为“不会做”？
• 教育行业的接受度：老师和家长会不会信任AI？比如，家长会不会认为“AI教孩子不如人类老师”？

4.2 展望：AI不是“替代者”，而是“合作者”

尽管面临挑战，但Agentic AI对教育的变革潜力是巨大的。未来，Agentic AI将成为“老师的合作者”，而不是“替代者”：

• 更智能的Agent：能理解学生的情感（比如“焦虑”“沮丧”），调整教学方式（比如“用更温柔的语气讲解”“暂停教学，让学生休息一下”）；
• 更广泛的应用：从K12教育延伸到职业教育、终身学习（比如“职场新人的技能培训”“老年人的数字素养提升”）；
• 更深度的融合：AI和老师协同工作（比如“Agent帮老师批改作业、生成教案，老师专注于情感支持、创造力培养”）；
• 更公平的教育：优质教育资源通过Agentic AI传递到偏远地区，让每个孩子都能获得高质量的教育。

五、总结：提示工程架构师，教育变革的“翻译官”

Agentic AI的出现，为教育行业带来了前所未有的机遇。而提示工程架构师，则是连接“AI技术”和“教育需求”的“翻译官”——把教育目标转化为Agent能理解的“指令”，让Agent的决策更符合教育规律，更贴近学生需求。

作为提示工程架构师，我们需要：

• 懂教育：了解教育的规律（比如“循序渐进”“因材施教”），了解学生的需求（比如“喜欢生活例子”“需要情感支持”）；
• 懂AI：了解Agentic AI的核心能力（比如“环境感知”“目标规划”“决策执行”“反馈学习”），了解提示工程的技巧（比如“分层提示”“情境化提示”“动态提示”）；
• 懂用户：了解老师的需求（比如“减轻负担”“提高效率”），了解学生的需求（比如“个性化学习”“有趣的内容”）。

教育是“以人为本”的事业，AI不是“主角”，而是“工具”。我们的目标，不是用AI替代老师，而是用AI让老师更轻松，让学生更快乐，让教育更公平。

未来已来，让我们一起用Agentic AI，改变教育的未来！

附录：推荐资源

• Agentic AI相关书籍：《智能体理论与应用》《AI智能体：自主决策的未来》；
• 教育AI相关论文：《Agentic AI in Education: A Survey》《Personalized Learning with Agentic AI》；
• 提示工程相关资源：OpenAI官方文档《Prompt Engineering Guide》、知乎专栏《提示工程实战》；
• 教育AI案例：可汗学院的“Khanmigo”（智能学习导师）、字节跳动的“瓜瓜龙”（儿童启蒙AI）。

欢迎大家在评论区分享自己的看法，一起探讨Agentic AI在教育中的应用潜力！