半年生成百万门课程，清华这个教育Agent火到联合国了
原创 让你更懂AI的 2026-09-09 10:07 北京
课程设计进入Agent模式
当 AI Agent 从编程、办公走向更多专业场景，教育也开始有了自己的 Agent 形态。
想学什么，先让 AI 给自己开一门课。
就在刚刚，清华 OpenMAIC 把 AI 课堂带到了联合国。
作为首个登上联合国的中国 AI 教育智能体团队，OpenMAIC 亮相 UNESCO Digital Learning Week 2026。
在巴黎联合国教科文组织总部，团队面向来自全球的教育工作者代表，带来 AI 设计课堂的新体验。
OpenMAIC 今年 3 月正式开源。截至 8 月 20 日，OpenMAIC 在线体验平台已经汇聚 55 万+创作者，生成百万门 AI 课程。
8 月 27 日，OpenMAIC 迎来 v1.0 升级。这次最大的变化，是加入了课程级规划能力。
OpenMAIC 不仅可以生成一节课，也能围绕同一个教学目标，规划并生成连续的多节课堂，把系列课成体系地搭起来。
专业模式工作台、Harness 和课程设计 Skill，也都围绕这套能力进一步升级。
某种程度上，它已经有了教育版 Codex 的样子。
我们挑了几个真实场景，上手试了试。
和 AI 一起把课做出来
天天刷到别人用 AI 全自动搞科研，论文都往 CCF-A 冲了，自己还在苦苦手搓？
不如先用 AI 补补课。
我们让 OpenMAIC 做了一套《7 天入门 AutoResearch》课程。
只给一段文字需求，具体怎么学、七天怎么排，整套课程都交给它自己规划。
中途我们又加了个要求：实验设计再重一点，案例也换成大模型相关问题。
改一个要求，整套课跟着动。
方案敲定后，七节课一气呵成。
整套课的节奏安排得很顺，前面先把基础铺好，后面再逐步增加实践任务，新手不会一上来就被劝退。
再加上 Quiz、互动挑战和模拟实验，整套课程也不只是看课件，而是边学边做。
接着，我们上传了一份 MIT《Kepler Problem》讲义，要求面向零基础，把开普勒三定律讲得尽可能直观。
出来的课程已经很像一个小型物理实验室。
第一定律做成轨道形状实验室。拖动参数，原本接近圆形的轨道一点点被拉成长椭圆，太阳始终位于其中一个焦点。
第二定律更直观。
行星沿着椭圆轨道不断运动，相同时间扫过的区域一块块亮起来。靠近太阳时跑得快，离远之后又慢下来。
原本需要对着公式和示意图理解的“等时间、等面积”，直接在屏幕上动了起来。
第三定律则干脆让几颗行星开始竞速。
不同大小的轨道同时铺开，谁跑得快、谁转一圈更久，一眼就能看到差别。
知识点相同，课程也可以有不同的教法。
我们把教学 Skill 切到费曼学习法，同一个开普勒主题很快换了一套教学方式，课程组织和互动也跟着变化。
先自己解释，再通过追问检查是不是真的理解。
做一门课，也不一定每次都要从零开始。
接下来，我们直接导入了一份 University of Toronto 的英文课件《Coursework and GenAI — Evaluate》。
原来的英文课件继续作为课程基础，OpenMAIC 同时加入英文 AI 讲解和课堂 Quiz。一份已经做好的 PPT，直接有了自己的 AI 老师。
还加了个「AI 幻觉找茬」小游戏，边玩边练。
这一次，开源的不只是代码
这套教学能力，也可以在其他 Agent 工作台里使用。
我们把任务放进 DeepSeek Harness，调用 /openmaic-widget，让它生成一个用于解释大语言模型采样机制的中文互动模拟器。
需求发出后，Harness 调用 OpenMAIC 组件能力，根据要求生成对应的互动页面。
这里的 OpenMAIC Skill，和前面切换费曼学习法时使用的教学法 Skill 作用不同。
教学法 Skill 决定一门课怎么教，OpenMAIC Skill 则把课程生成能力开放给其他 Agent 调用。
除了 DeepSeek Harness，也可以接进 Codex、WorkBuddy 等 Agent 工作台。
这背后，是 OpenMAIC 对开放生态的选择。
这种开放也延伸到了模型接入、教学法 Skill、本地部署和二次开发。
OpenMAIC 本身是一个完全免费开源的非营利项目，整套工作台可以部署到本地。如果不想手动配置环境，也可以让常用 Agent 调用 OpenMAIC Skill 协助完成。
v1.0 版本还同步发布了 OpenMAIC SDK。开发者通过 SDK 与 Token API，可以单独调用交互组件，也可以组合 PPT、音频、白板等能力，做出自己的学习应用。DeepSeek、GLM、OpenAI 等主流模型也可以按需要接入。
OpenMAIC 已经不太像一个单独的教育产品。
生成一堂完整课程这件事，正在变成其他 Agent 也能直接调用的能力。
教育 Agent，可能才刚刚开始
当课程生成进入更大的 Agent 生态，背后的模型调用也不再停留在一次问答。
一门课生成完成后，模型的参与并没有结束。真正开始上课，讲解、互动和反馈还会继续，调用也随之持续发生。
这也让一个新的概念有了现实基础：教育 Token。
它并非简单给 Token 换一个教育标签。它指的是 AI 真正进入课程和学习过程之后，围绕一门课持续产生的模型调用。
教育又天然很难标准化。面对不同的人、学段和地区，一门课的设计往往就要跟着变。
AI Coding 已经先跑出一个高频 Agent 场景。任务越深入，Token 消耗也会随之增加。教育能不能走到同样的规模，现在还没有答案。
半年时间，OpenMAIC 平台已经生成百万门 AI 课程。
如果下一块 Agent Token 增量会出现在新的专业场景里，课堂很可能就在候选名单里。
教育 Agent，可能才刚刚开始。
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