多鲸首个教育智能体，上线

过去几年，我们写了很多关于教育行业的变迁：从双减后的重构，到 AI 浪潮下的再造。而在写的过程中，我们越来越明确一件事——光靠「报道」已经不够了。

教育行业需要一种能够持续对话的知识形态。 于是，我们开始尝试用人工智能，把多鲸的内容与洞察，变成一个可以和你对话的智能体。

2025 年，AI 已经不是「概念」，而是每个机构、产品、媒体都必须面对的「网络」。

腾讯元器的出现，让智能体不再只是技术团队的独有。它提供了一个简单、开放、可落地的平台，让任何有内容、有理解的人，都可以构建属于自己的 AI 助手。

对多鲸来说，这意味着：我们可以让 AI 去承载那些关于教育的思考、判断与积累，并使其在行业生态中持续发声。

第一步：确定角色和使命

我们希望它不只是一个问答机器人，而是一个「教育智问者」——它了解趋势，懂政策，也懂得「为什么重要」。所以我们给它命名为「多鲸·教育智问」。它的使命，是让教育从业者、机构管理者、视角，随时从对话中，获得新的视角与启示。

第二步：整理知识与内容

这一步比我们想象的简单——在腾讯元器后台，直接关联多鲸公众号，系统就会自动抓取并解析我们过去发布的内容。那些关于行业趋势、政策观察、AI教育应用、机构案例的文章，不需要手动整理，就被智能体「懂读」了，并能在对话中被重新组合、引用、延展。

第三步：构建思考逻辑

这一步同样简单。我们只需要告诉腾讯元器：希望这个智能体扮演什么角色、能帮读者做什么——比如「你是多鲸的教育行业助理，保持理性判断，不要过度煽情，让复杂的趋势被看见，也让教育的人被理解」。系统会一键生成完整的提示词，不需要懂任何技术。

第四步：连接生态场景

智能体搭建完成后，我们将其发布到公众号菜单与关注回复中、把小程序嵌入到文章里面。这样，AI 不再是一个独立工具，而是成为多鲸内容生态的一部分。

当一个媒体的「内容」，能够以智能体的形式被用户主动调用——那其实是一种场景层次的连接。

对教育行业来说，这意味着每一个专业的知识源、判断、机构，都可以拥有自己的「AI 表达体」，前置去他们的理解与判断。

我们常说，多鲸是一家「用内容理解教育」的公司。而现在，这些内容开始学会「自己说话」。

多鲸·教育智问，只是一个开始。它会随着行业、技术与我们共同成长。我们也希望它能够成为教育行业新的对话方式——让思考，不仅仅于文字，让洞察，可以被实时触达。

和它聊聊教育吧。

多鲸智问是我们基于公众号内容做的一次尝试，但腾讯元器在教育领域的想象空间还远远不止。

目前，元器的教育应用已经覆盖「教、学、管、评」全流程，并形成了可复制的落地模式。

第一课是课堂智能助教。某中学用元器搭建和作文批改智能体，自动解析公式、生成分类、班级数学同类题巩固，教师效率提升 40%。有培训机构接入「腾讯翻译君」插件，做 24 小时英语陪练，实时纠错发音，已嵌入微信小程序。

第二类是个性化学习空间。有家长用元器无代码搭建「小学语文私教」，作文辅导从「无话可说」到「金句频出」，一个月成绩明显提升。江苏万省开放大学面向 20 师生开放元器智能体，根据学习记录自动规划路径、资源，把因材施教落到实处。

这些应用能规模化落地，靠的是元器的三大核心能力。一是低门槛，模板、插件、知识库准备，教师需要写代码。二是资源共建，腾讯教育服务云支持「众建共享」，区域可共建提示词库和课例包。三是链接全域各地，一键接入微信、QQ、企微、小程序，解决「建完难落地」的问题。

如果你也想尝试——无论你是教培机构、学校、教育自媒体，还是身怀一技之长的教育从业者 —— 均可通过腾讯元器搭建专属智能体。只需关联公众号、设定角色定位、一键生成描述提示词，即可快速完成创建与发布，全程无需编写任何代码。

扫码开始搭建

进入腾讯元器首页，最直观的区域就是「智能体广场」。它并不是一个简单的 Demo 展示区，而更像是一个已经被验证过的 AI 应用商店与能力样板间：不同角色、不同场景的智能体被集中呈现，供用户直接体验和调用。

在这里，智能体不再局限于单一用途，而是覆盖了从内容创作到教育辅导、从专业分析到日常工具的多种需求形态——包括公众号智能体、专家顾问、客服助手、IP 数字分身，以及教育、医疗健康、企业、政务、科技、法律、公益、效率工具、创意绘画等方向，总计 20 个分类、180 个基于腾讯混元大模型的智能体能力组合。

为了更直观地理解这些智能体在真实场景中的表现，我们也从中挑选了几个不同类型的代表，进行了简单实测。

实测一：公众号智能体之 SWOT 分析师

首先体验了一个典型的分析型智能体——SWOT 分析师。直接抛给这个智能体一个现实问题：「一个新闻专业在校大学生的 SWOT 分析」，没有额外背景设定。

它的响应速度很快，而且在正式输出前，会先对提问者的身份与处境进行判断，再决定分析重点，而不是简单套用模板。这种「先判断，再分析」的方式，让结果读起来更贴近真实情境。

整体来看，这更像是一位擅长结构化思考的职业辅助者，而不是只会输出标准答案的工具。

实测二：教育智能体之中学生的万能涂老师

体验的第二个智能体，是面向中学生的教学型智能体——万能涂老师。这里只输入了一句很日常的问题：「我想理解数与代数。」

它并没有直接给出定义，而是自动判断我的真实意图，从「这是什么」开始，逐层展开讲解：先解释概念，再用生活化例子帮助理解，最后延伸到现实应用和学习建议，整体节奏非常接近真实课堂。

在讲解过程中，它大量使用故事和场景来承载抽象概念，比如用日常变化解释变量，用简单情境引导代数思维，明显在降低理解门槛，而不是堆砌知识点。

后半部分，它还会把数与代数放入更大的现实背景中，说明这些能力在科技、经济等领域中的作用，同时提醒工具的边界与风险。

从体验来看，这个智能体解决的并不是「题目怎么做」，而是「为什么要学」，展示了 AI 在教育场景中，从答题工具转向陪伴式讲解者的可能性。

实测三：文生图能力实测

在创作场景中，对比测试了腾讯元器文生图模型、豆包和 GPT Image 1.5，以「北极光映照下的雪景」为统一提示词。

图片来源：腾讯元器文生图模型

上述四张图片来源：豆包

在效率上，腾讯元器和豆包都能在 10 秒内完成生成，响应流畅；GPT Image 1.5 的生成时间明显更长，在高频使用场景中差异较为明显。

图片来源：GPT Image 1.5

从画面风格看，GPT Image 1.5 更偏真实还原，光影和空间关系成熟，适合对质感要求较高的正式场景；豆包强调视觉冲击力，一次生成多张、风格差异大，更适合封面或传播用途；腾讯元器则整体风格稳定，对提示词理解直接，可控性强，更接近可批量使用的「标准输出」。

三者并不存在绝对优劣，差异更多体现在取向上：真实感、表现力，或稳定性。在实际工作中，选择哪一种，取决于你更看重效率、风格，还是可控性。

从这些案例可以看出，智能体广场不是一个简单的 Demo 展示区，而是让「零代码打造 AI 智能体」从概念落地为触手可及的工具。不同用户——从中学生到大学生，从教师到家长——都能在这里找到适配的解决方案。

想试试？现在就可以开始。教育从来不缺好想法，缺的是让想法落地的工具。现在工具已经准备好了，就看你什么时候开始。

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