在过去的两年中，人工智能行业不断寻找继编程之后的高价值应用领域。办公软件争夺文档、表格和日程管理，而智能硬件则争取获取现实世界的数据。在这个背景下，教育可能是一个被长久低估的方向。教育领域的人工智能已经开始进入规模化应用阶段。根据OECD TALIS 2024的数据显示，大约三分之一的初中教师在日常教学中已经使用人工智能，其中64%的使用者利用其生成教案或课堂活动。

设计一门课程需要对学习目标进行理解，检索和验证材料，组织知识的先后顺序，并生成讲解内容、幻灯片、互动环节和反馈，这一过程与软件工程等领域存在诸多相似之处，且涉及长链条的任务。教育场景中的人工智能需要超越简单的问答模式，推进到全面的知识生产全过程。

在2026年9月8日的巴黎联合国教科文组织活动中，清华大学教育学院的张羽教授和于济凡助理教授向来自全球的教育工作者介绍了OpenMAIC。这是首个在联合国舞台上亮相的中国教育智能工具团队，为全球AI竞争提供了新的坐标。当大型模型竞争不再仅限于参数排名，中国团队开始输出一套知识组织与课程设计的方法。OpenMAIC是清华大学教育学院与计算机系联合项目“MAIC”的成果，自2024年启动并于2026年3月开源。截至2023年8月20日，平台上已有超过55万名创作者，交互次数超过3400万，涵盖154个国家和地区。近日，OpenMAIC升级为v1.0正式版，数据显示累计消耗了883B Token，近30天内消耗量达68B Token，环比增长203%。升级前后用量的对比显示，旧版OpenMAIC生成一次互动课堂平均消耗约35.8万Token，而Agent专业工作台的完整创作任务平均消耗362.5万Token，显示出从课堂内容生成到完整课程生产的演变。 球友会

这种在教育场景中的需求侧普及和产品侧的深入变化同时发生，OpenMAIC v1.0的Token消耗增长正对应了这一趋势：AI已在课程规划、检索、生成、互动与修改等多方面承担起责任，使教育成为代理任务的重要入口，显示出其在Token经济时代的重要应用潜力。

过去教育技术的数字化主要集中在存储和分发，然而课程生产依然高度依赖教师的个人选择与经验。生成式人工智能降低了制作教案的门槛，但也带来了新的挑战：如何让AI理解教学材料、遵循教学方法、完成多轮修改，并将有效做法迁移至下一堂课。因此，教育代理的竞争既在于“生成了什么”，也在于“如何保持稳定的生产”能力。

OpenMAIC v1.0聚焦于这条生产链，通过持续对话整合课程目标、受众需求、时长及教学材料，代理可以同时调用搜索、幻灯片、测验、互动页面及项目式学习等多种工具，并在同一任务中进行反复修改。这条生产链有着广泛的应用潜力，不仅可以为教育领域带来新的活力，更能使传统内容转变为可操作、可反馈、可迭代的学习产品。 球友会