「小问」AI 伴学智能体 · 作品说明（纯文本版，与 /showcase 网页内容一致）

【一句话定位】
基于国产大模型小米 MiMo 的费曼学习法伴学引擎：让初中生当"小老师"把知识讲给 AI 听，AI 装不懂追问、诊断薄弱点、沉淀学情画像，三个智能体协作完成"伴学-诊断-辅导-测评"闭环。

【作品简介（480字）】
「小问」AI 伴学智能体是基于国产大模型（小米 MiMo）的费曼学习法伴学引擎：让初中生当"小老师"把知识讲给 AI 听——"能讲清楚"才是检验掌握的真正标准。
系统由三个协作智能体组成。主智能体"小问"扮演求知若渴但不会的同学，用生活情境提问，对讲解做结构化诊断（正确性、完整性、条理性、举例）；讲错时不直接纠正，而是"装不懂"反问，引导学生自己发现矛盾。报告生成后可交接给"讲题老师"（苏格拉底式辅导）和"出卷助手"（调用出卷系统 API 推荐真题、自动判分，绝不自行编题）。
技术四特色：单平台国产化，MiMo 打通对话、诊断、语音识别、语音合成，语音讲题闭环完整；一切皆插件，七个模块独立可替换，换模型只改一行配置；多学科可插拔，加学科只需放知识库文件，内置物理、化学样例；三道安全闸保证"不作弊"，答案绝不下发学生端。
学习全程沉淀个人画像：掌握度、成长曲线、易错模式聚类、关联知识点预判，老师视图呈现学情看板，覆盖"学、评、管"全环节。数据本地存储，18 项自动化测试保障质量。

【关键数据（实测可验证）】
- 协作智能体数：3（费曼伴学 / 讲题老师 / 出卷助手）
- 国产 MiMo 单平台打通能力：4（对话 / 诊断 / 语音识别 ASR / 语音合成 TTS）
- 对接真题库题量：1382 题（出卷系统 API 实时供给，绝不自行编题）
- 自动化验收测试：18 项（刻意讲错诊断、重启画像恢复、防泄题、多智能体判分等）
- 内置知识库：2 学科（物理/化学）15 知识点，YAML 文件即插即用
- 学生端下发数据泄题字段数：0（白名单过滤实测）

【真实运行实例（数据库原文，可复现）】
小问（情境开场）：诶，我问你个事儿——夏天晾在院子里的湿衣服，为什么比冬天干得快呀？
学生（刻意讲错）：蒸发就是水烧开了变成水蒸气，必须加热到一百度才会发生。
小问（装不懂反问，不给答案）：可我冬天晾在屋里的湿衣服，没加热不也干了吗？这是为啥呢？
学生（修正）：哦我明白了！蒸发不用加热，任何温度都行，是水在表面慢慢变成水蒸气。温度越高越快，风一吹也快，摊开面积大也快。
小问（举一反三）：那我再问你——夏天从游泳池出来，风一吹觉得特别冷，这又是为什么呀？
同步结构化诊断：识别误解"蒸发必须加热到100℃"，四维评分落库，报告页自动推荐 5 道真题。

【核心机制：费曼学习循环六步】
1. 情境开场：从生活现象提问，问"你自己的理解"而非课本名词。
2. 学生讲解：打字或按住麦克风说话；语音经国产 ASR 转写，回复 TTS 朗读，语音闭环。
3. 结构化诊断：逐条核对知识要点，输出四维评分与误解清单；"完整讲解/追问应答"双模式判定，避免答对追问却被压分。
4. 装不懂追问：绝不自问自答、绝不给答案；同一角度连续追问超限自动换角度或收尾。
5. 画像沉淀：掌握度滑动平均+历史留档形成成长曲线；错误聚类为"概念混淆/反复出错"；按知识关联图谱预判未暴露的薄弱点。
6. 报告与推题：可导出/打印评估报告；按最薄弱点自适应难度调出卷 API 推真题；断连时缓存兜底，推荐永不空屏。

【角色人格与多智能体协作】
- 小问（主，费曼伴学）：求知若渴但"不会"的同学。铁律：不自问自答、不给答案、不会就说不会。
- 讲题老师（专项辅导）：苏格拉底式导师，只搭脚手架，自动聚焦最薄弱知识点，从学生历史讲错处切入。
- 出卷助手（测评闭环）：按薄弱点请求真题组卷，服务端判分（学生端永不见答案），结果回写画像，答错自动备相似题。
- 三智能体共享同一份 SQLite 学生画像，交接即数据流转。

【与比赛方向的逐条对照】
- 基于国产大模型 → 小米 MiMo 单平台打通对话/诊断/ASR/TTS，全链路国产化
- 教学功能与角色人格、交互逻辑 → "装不懂的同学"人设 + 反追问状态机 + 话术红线
- 数据分析/互动反馈/推理预测 → 掌握度建模与成长曲线；每轮即时诊断反馈；关联图谱预判薄弱点；错误模式聚类
- 解决"教、学、评、管"具体问题 → 学（费曼讲题）/ 评（诊断+报告+真题测评）/ 管（老师视图看板）三环节闭环
- 个性学习类智能体 → 画像驱动自适应：难度随掌握度分档，追问随薄弱点定向
- 多智能体协作赋能教育 → 三智能体共享画像、一键交接、能力互补
- 学科教学方向 → 初中物理全速可用、化学内置；新增学科零代码，仅需放入知识库文件

【技术架构（一切皆插件）】
前端：液态玻璃 PWA（手机/平板/桌面自适应，Web 录音 + TTS 播放）
后端：FastAPI（Python）会话编排状态机（开场→讲解→诊断→追问→收尾）
插件注册中心：角色引擎 / 知识库（YAML 多学科 + 按需增量生成）/ 诊断器（LLM 与规则双实现）/ 画像器（SQLite）/ 报告器 / 出题器（Mock 与 HTTP 双实现）/ 语音（MiMo ASR/TTS）
模型抽象层：对话档与诊断档分离，诊断可一键切换更强模型
存储：SQLite 本地闭环（画像/轨迹/报告/题目缓存），重启可恢复
外联：智能出卷系统 API（契约化对接，真题 1382 题）

【安全设计（绝不当作弊器）】
三道安全闸：① 提示词红线——诊断输出为反馈口径，禁止吐答案；② 泄题检测兜底——话术后处理扫描答案特征；③ 白名单过滤——answer_key 等内部字段绝不下发学生端。自动化测试逐条验证，实测 0 泄露。

【工程质量与可迁移性】
- 18 项自动化验收测试覆盖核心机制与安全红线。
- 部署：家用服务器 Docker 常驻（避让常用端口、零侵入已有服务）；PWA 添加主屏即成 app；预留内嵌浏览器绿色 exe 方案服务教室老旧设备。
- 可迁移：换模型/换语音/换题库均为配置级切换；知识点支持"学到哪、生成到哪"按需增量生成，人工审核后生效，杜绝模型编造。

【演示入口】
学生端首页 / 、作品介绍 /about 、老师视图 /teacher（口令现场提供）、本纯文本版 /showcase.txt