极客公园 5小时前
猿辅导一个月连发两张 AI 牌:这次把 Agent 交给老师
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密集的产品节奏背后,猿辅导似乎正在向外界强调「AI 公司」的新身份。

猿辅导的 AI 节奏明显提速。

继刚刚发布纯 AI 外教产品「斑马口语」后,12 月 1 日,猿辅导再推面向教师的 Agent 工具「飞象老师」,这是一个原生 AI 生成式产品:教师只需要描述教学创意和想法,就能直接生成可交互的教学动画与游戏化课件。

一个月内连发两款 AI 产品,这种「高频出牌」的信号很直接:

这家以在线课程和题库见长的教育科技集团,正把 AI 的押注从「零散功能」推向「垂直场景的系统化重做」。

「斑马口语」把外教课堂交给 AI,让每一位孩子都有一位专属的 AI 外教。「飞象老师」更激进—— chat to APP(对话即应用):让老师用自然语言「做」出课堂级教学产品。

密集的产品节奏背后,猿辅导似乎正在向外界强调新身份:

不只是一家在线教育巨头,而是一家扎根教育场景的 AI 公司。

01

「飞象老师」到底是什么?

一句话总结:老师输入一句需求,AI 生成一堂能直接用的互动课。老师在课堂上打开就能用,所以它是个网站,目前没有 APP

比如输入:

「帮我设计一个球体体积推导的互动演示。」

系统会通过多轮对话,实时生成包含互动 H5 动画、结构化板书设计、随堂习题的全套课件。

这跟上一代教育 AI 很不同,过去更多是「生成教案、出题、润色」。而「飞象老师」的核心能力在于多模态的即时生成——「即时构建课堂应用」。

你以为是在聊天,它其实在搭课程、搭互动、搭节奏。

结果很直接:老师不必学 Flash、GeoGebra。你懂教学、会表达,就能做教学软件。

02

体验层冲击:为什么它不像「花活」?

从交付看,「飞象老师」不是一个通用模板「套」所有学科。它做的是更难、也更有价值的事:按学科痛点做深度垂直优化。

比如,数学学科最怕「会背不会懂」。在「飞象老师」里输入「平方差公式几何证明」,系统直接生成可视化推导动画:大正方形拆解、小正方形切除、剩余图形平移拼接,代数公式被还原成清晰且生动的几何过程。

学生看见了「为什么」,而不只是「答案是什么」。

又比如,语文的难点不是「读」,是「进不去」。

输入「生成黛玉进贾府 - 沉浸式体验」,它会生成交互式剧情:学生以第一视角进入贾府路线,看布局、走情境、触发人物互动,名著从「讲解范本」变成了「体验现场」。

还有,英语的痛点是「脱离真实场景的重复性枯燥」。在「飞象老师」里上传课本截图,场景就能动起来;上传单词表或输入 Unit 名称,就能即时生成超市购物、环游世界等情景小游戏。

这三个例子的共同点很清楚:

它不是「让课件更炫」,而是让教学可交互、可理解、可被学生主动参与,这也是它最像「应用级教师 Agent」的地方。

03

当教育垂直 Agent「撞车」Gemini 3.0

非常有意思的是,就在「飞象老师」发布前后脚,Google 发布的 Gemini 3.0 也展示了类似能力。社交网络上,大量硬核玩家用 Gemini 3.0「手搓」应用。

这反而从侧面说明一件事:猿辅导在技术路径的选择上是非常超前的。他们不仅押中了「多模态 + 互动生成」这个大方向,在产品落地上,甚至比 Google 的通用模型应用得更早、更深。

「既然 Gemini 3.0 也能做,为什么我们需要一个专门的「飞象老师」?」

这话听着耳熟——「通用大模型都这么强了,为什么还需要专业级 Agent?」从 Cursor 、Harvey 开始,每当一个垂直领域的 AI 新工具出现,这个问题就得来一遍。

答案是「可规模化」:通用模型能做 demo,垂直 Agent 要解决日常使用。全民手搓应用可以嗨一嗨,但「看起来好玩」和「上课能用」是两码事。

实际体验后我们发现,「飞象老师」把三个关键点做到产品化:

第一,0 门槛。

通用模型能做,但门槛高很难「长期手搓」。教师的真实时间和技能结构,更不允许他们每天当「半个产品经理 + 半个提示词工程师」。

「飞象老师」把这些复杂度压在后台,老师看到的只有「我说需求,你给结果」的对话界面。

第二,输出「教法」,不只素材。

它内置教师 workflow:从情境引入、概念讲解、提问脚手架、随堂检测,AI 输出的是一套成体系的教学组织方式,而不仅仅是「太炸裂了」。

第三,知识库护栏。

教育不允许「差不多」。

「飞象老师」调用猿辅导的「超级知识库」,十几年积累的题库、知识图谱、教法体系,把学段匹配、考点引用、难度边界拉回可控范围,这是垂直 Agent 的关键护城河。

04

一个「更大的问题」冒出来

过去两年,所有垂直行业都在等一个答案:

「大模型的能力进化,最终会把行业重做成什么样?」

创业团队冲得快,但容易昙花一现;通用模型公司技术强,但容易「拿着锤子找钉子」;行业巨头懂场景、能规模化,但必须证明:能把 AI 做成大规模、日常、高频的应用级产品

教育作为「超级场景」,是包括 OpenAI 在内的所有大模型公司,都视为 AI 应用排名前三的领域;教育学习,也是 AI 时代创业者必看的机会。

所以,大模型的能力进化,最终会把教育重做成什么样?

「飞象老师」更像是猿辅导给出的一种明确态度:

在教育这个强专业、强准确性、强场景约束的行业里,AI 的下一步绝不只是简单效率工具,是彻底升级课堂形态,革新学习范式。

05

结语

从「斑马口语」到「飞象老师」,猿辅导的 AI 版图不会止步。初创在冲刺,通用大模型在下探,追击只会更快、更凶。

从历史周期看,最容易跑出「大规模、日常、高频应用级产品」的,往往就是教育。

场景重、需求真、决策链清晰,足以把「概念」逼成「日常」。

当 AI 进入新的技术纪元,答案正在逼近:

教育行业,会成为最先跑出「应用级 Agent」的第一批样板吗?

极客一问

教育  AI  的第一张「应用级船票」,

会被谁抢走?

通用大模型公司、老牌教育巨头,

还是 AI 创业团队?

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