与爱为舞亮相腾讯云AI大会，深耕教育大模型打造下一代学习Agent

背景

2026年6月5日，2026腾讯云AI产业应用大会在北京举行。本次大会以“Agent进场，效能生长”为主题，核心聚焦于企业级Agent如何从“技术热潮”迈向“产业落地”的关键进化阶段。

随着大模型能力的持续演进，AI Agent不再局限于作为辅助工具，而是开始深度参与并重塑教育全流程。教育领域因其场景复杂性和对个性化的高要求，成为AI技术落地最具想象空间的赛道之一。在此背景下，大会设立了智慧教育专场，以“共探AI+教育新未来”为主题，汇聚了腾讯云、腾讯教育、腾讯研究院、高校、地方教育主管部门、出版社、教育科技企业及AI生态伙伴等多方嘉宾，共同探讨技术赋能教育的新范式。

作为腾讯云的深度合作伙伴，与爱为舞（WeAI）联合创始人兼技术负责人王琳受邀出席，并发表了题为《从模型能力到智能闭环：爱学大模型及学习Agent的探索与实践》的主题演讲，详细分享了该企业在教育垂类大模型及学习Agent领域的技术路径与落地成果。

核心内容

与爱为舞在演讲中深入剖析了当前通用大模型在教育场景落地中的痛点，并提出了基于“数据飞轮”和“双飞轮协同”的解决方案，同时阐述了与腾讯云在基础设施层面的深度协同以及学习Agent未来的技术演进路线。

1. 行业痛点与破局思路 当前通用大模型虽然知识储备海量，但在教育场景存在明显短板：缺乏对教学逻辑的理解，名师经验难以数据化复用，且短期交付难以实现学生的长期能力提升。针对这些瓶颈，与爱为舞选择深耕教育垂类大模型，打造学习Agent，依托数据飞轮构建可自主进化的教育智能闭环。

2. 重塑教学逻辑：从“讲题”到“启发” 与爱为舞认为，有效教学的核心在于通过问题设计引导学习者自主思考，辅以“最小助力”以培养独立思考能力。为此，他们将教学流程拆解为可量化、可迭代的“互动树”，围绕教学目标设计多元化互动形式。这一模式落地至“爱学APP”，形成了短时高频互动的课堂形态，平均互动频次超过40次/小时。每一次互动都被完整记录，成为数据飞轮运转的核心数据入口。

3. 构筑核心壁垒：双飞轮协同驱动 为了解决AI如何像资深教师一样精准提问、有效引导并判断学生能力提升的问题，与爱为舞搭建了离线与在线两大数据飞轮：

• 离线飞轮：依托百万小时的名师授课数据，使教学系统的样本优化、测评分析等脚手架（Harness）与模型（Model）训练相互咬合，沉淀教学方法论。目前，爱学AI学习智能体生成的题目讲解采纳率已超90%。
• 在线飞轮：基于海量真实互动数据，打造可观测、可评估、可持续迭代的大模型自我认知架构，显著提升了爱学在回答针对性、表达简洁度及模型迭代效率方面的表现。 通过建设“教学Skill引擎”，离线与在线飞轮协同运转，形成教研成果落地课堂、课堂数据反哺教研的完整闭环。

4. 深度协同共建：腾讯云赋能 与爱为舞的技术突破离不开与腾讯云的深度协同，双方围绕“算力底座”与“实时互动”两大方向展开联合共建：

• 算力底座：双方深度协作优化爱学大模型的推理性能，使其实现3至4倍的性能提升。
• 实时互动：基于腾讯云TRTC构建直播系统，支撑爱学APP高密度、高频次的实时互动课堂，为教育AI的大规模普及提供基础设施保障。 这种“技术共研、难题共克、成果共享”的模式，推动了教育大模型从实验室走向产业落地。

5. 技术路线升级：学习Agent的三阶段进化 爱学AI学习智能体的技术路径规划了三个阶段的跃迁：

• 第一阶段：从对话机器人模型（Model-as-a-Chatbot）进化为工具型模型（Model-with-Tools），融合全模态输入，具备Agentic行动能力，从“回答问题”转向“执行任务”。
• 第二阶段：进化为具备记忆与反思能力的完整教学Agent。建立短期（课堂知识点）、中期（跨学科薄弱点）、长期（知识图谱）三层记忆架构，深度理解每位学习者的状态。
• 第三阶段：面向长期效果的自主教学系统。不再局限于开口率、对错率等短期指标，而是借助学生仿真模型，围绕长期能力成长规划个性化学习路径，真正实现因材施教。

关键要点

• 核心理念：真正的壁垒不是单一模型，而是“停不下来的数据飞轮”和基于此持续进化的智能系统。
• 互动模式创新：通过“互动树”将教学流程量化，爱学APP实现平均40次/小时的高频互动，确保数据沉淀。
• 双飞轮机制：
  • 离线飞轮利用名师数据沉淀方法论，题目讲解采纳率超90%。
  • 在线飞轮利用真实互动数据优化模型自我认知，提升回答针对性与迭代效率。
• 基础设施支撑：与腾讯云合作，推理性能提升3-4倍，利用TRTC保障高密度实时互动课堂的稳定性。
• Agent进化路径：
  1. 工具化：具备全模态输入与Agentic行动能力。
  2. 记忆与反思：构建三层记忆架构，实现个性化状态理解。
  3. 自主教学：基于仿真模型规划长期学习路径，关注长期能力成长而非短期指标。
• 愿景目标：打造能感知、能行动、能记忆、能反思、能持续进化的全模态教育智能体。

意义与影响

与爱为舞在腾讯云AI产业应用大会上的展示，标志着教育AI正从单纯的“知识检索”或“辅助工具”向“全流程重塑”转变。其提出的“数据飞轮”概念，解决了教育场景中经验难以标准化、个性化难以规模化复制的行业难题。

通过与腾讯云在算力和实时互动技术上的深度绑定，与爱为舞不仅提升了自身产品的工程落地能力，也为教育大模型的大规模并发应用提供了可参考的基础设施范式。此外，其规划的Agent三阶段进化路线，特别是从关注短期指标转向关注长期能力成长，为教育科技行业指明了从“效率提升”向“因材施教”深化的发展方向。这一实践表明，AI与教育的深度融合，关键在于构建能够自我进化、持续积累教学智慧的智能闭环系统。