咱这一生，总会遇到一些学不懂、不想学但却又不得不学的 " 破防瞬间 "。

比如老板临时转来一篇行业报告，还要求你开会前必须看懂；导师耳提面命要求你必须读完这篇论文，但它至今还躺在你电脑里吃灰，没翻过第三页…

清华大学 THU-MAIC 团队开源的OpenMAIC想要解决的，就是这些困扰大家的认知负担。

它不仅可以直接把你手上的材料根据你的要求改造成一门课，还能生成一群 AI 同学陪你一起上课和探讨。

目前，OpenMAIC 已经在 GitHub 上斩获了 5.3k Fork、3.21 万Star。

该项目的发起人于济凡在接受虎嗅的专访时，甚至还提出了一个颇具争议的看法，他认为：

学习本身是一种 " 轻度的精神暴力行为 "，人不会像饿了要吃饭那样，天生热爱所有需要学习的知识。

所以当我们不得不面对那些重要却枯燥、困难却不得不学的内容的时候，我们需要 AI 的辅助，于是我们打造了 OpenMAIC。

挺好挺好，以后那些不想看、却又必须看的材料，终于可以不用再从第一页开始硬啃了。（T T）

PDF 现场长出一间教室

OpenMAIC 是一套开放式多 Agent 互动课堂系统。

乍看之下，它像一个 AI 课件工具，但课件只是其中的一部分，它真正想生成的是一间" 可以运行的课堂 "。

在网友刘聪 NLP 的实测 case 中，一份可汗学院创始人 Salman Khan 所著的《Brave New Words》新书，被 OpenMAIC 做成了 10 页精读课程。

期间，Agent 可以自行多次读取材料、搜索核实背景信息并完成课程设计。

且它生成的每个页面都不只有文字和图片，还配有讲解脚本、AI 配音和画面高亮。

这样一来，AI 老师讲到哪，屏幕就会同步为我们指出这一部分的重点，实测体验感非常接近咱们在腾讯会议上网课时，老师们边讲边指的样子。

△网友实测课堂效果

此外，当它面对 Kimi K3 技术报告这样的专业材料时，它也会自行分析材料、搜罗备课素材、认真琢磨怎么讲才能让我们快速抓住重点，读透这篇材料。

要是期间你哪儿没听懂，也可以直接问它，不需要退出页面另开搜索框。

这或许正是 OpenMAIC 最珍贵的地方，它没有把 " 学习 " 变成一场需要咬牙坚持的苦役，而是悄悄卸下了那些压在我们心头的认知重负。

那么问题来了，这样一间临时生成的 Agent 教室，究竟要怎样搭起来呢？

答案或许比我们想的还要简单：

你只需要告诉 Agent，你想学什么。

一句话交代任务，Agent 自己完成备课

配置好 OpenMAIC，进入 Pro 专业模式后，你就可以先把 PDF、PPT、音频或视频上传到材料区，然后在对话中描述你的需求，be like：

请根据这份技术报告，为没有机器学习基础的产品经理制作一门 30 分钟入门课。

重点解释核心概念，减少公式及多用现实案例，并加入一个互动演示和五道课后测验。

然后它就会分析你的内容，并先生成一份课程大纲。

如果你看完之后觉得太难了，或者还想要了解某一方面更多的知识，你可以要求它降低难度、补充背景、删除次要章节，或者把某个核心概念讲得更细。

等方向确认后，Agent 才会开始正式制作课程。

目前，OpenMAIC 配置了一套课程制作工具箱，其中内置了20 种 Skill，覆盖课程规划、幻灯片、测验、深度互动、项目制学习、图像、视频、语音、PPT 导入和网页搜索等任务。

这也就意味着，OpenMAIC 不是收到命令后只会从头到尾闷头输出，而是会根据材料特点，自己决定应该拿哪件工具。

都能处理材料，OpenMAIC 到底有什么不同？

AI 做课、AI 辅助学习，早已不是什么新鲜事。

OpenMAIC 也并非在每一项单独能力上都胜过 Canva、ChatGPT 等产品，它真正特别的地方，在于它把原本散落在不同工具中的能力重新编排，拼成了一套能够自行运转的课堂体验。

先看 Gamma 和 Canva，这类工具主要解决的是，如何把内容快速做成一套结构完整、视觉效果不错的演示文稿。

它们更像课件设计师，擅长整理内容、设计版式，再把知识漂漂亮亮地摆上讲台。

而 OpenMAIC 则试图继续往前走一步，它不仅负责制作课件，还要安排由谁讲解、什么时候提问、用户接下来应该观察或操作什么，以及答错之后如何反馈。

换句话说，Gamma 和 Canva 交付的是一套课件，而 OpenMAIC 想交付的则是一段完整的学习过程。

此外，如果说 NotebookLM 擅长把材料整理成便于查阅和消费的多种形式，Khanmigo 擅长一对一引导学生思考；

那么 OpenMAIC 则更像课程导演，试图把讲解、讨论、操作和练习编排成一堂完整的课。

再对比 ChatGPT 和 Claude，它们都是能力覆盖面极广的通用助手，可以解释文章、生成学习计划、设计练习，也能根据用户上传的材料答疑。

但它们更像一把瑞士军刀，什么都能做，具体拿哪件工具、先做什么、下一步问什么，通常仍要由我们自己决定。

遇到陌生领域时，我们甚至可能连问题该怎么问都不知道。

OpenMAIC 的不同之处就在这里。

它把材料分析、课程规划、课件生成、讲解、提问、互动和测验串成了一条完整的流程。

我们不必一步步追问，Agent 自会搭好课堂、安排教学节奏，甚至还能贴心地给你配齐几位能够一起讨论、替你提出疑问的 " 同班同学 "。

但这也不由得引发了大家的担心：

OpenMAIC 好像把老师需要做的工作全包了，我是不是要被取代了…

OpenMAIC 背后的团队给出的答案，恰恰相反。

他想做的，不是一个取代教师的 AI

OpenMAIC 由清华 THU-MAIC 团队打造。

该团队是一支面向大模型时代探索新型在线教育的跨学科团队，成员来自人工智能、教育学与学习科学等不同方向。

项目发起人于济凡，是一位同时踩在教育和大模型两条时间线上的研究者。

△图源 OpenMAIC 官网

研究生阶段，他进入由清华大学计算机系与教育学院共建的在线教育研究中心，师从孙茂松、唐杰、李涓子、刘知远、李曼丽等人工智能与教育学交叉领域的知名学者，疫情期间参与了在线教育的研发与实践。

后来，他又先后加入了悟道 2.0 团队和智谱。

在智谱担任 AIGC 中心主任期间，于济凡主导参与了对话产品 " 小呆 " 的研发工作。

在于济凡看来，大模型已经进入 " 科幻时代 "，传统教育技术却仍然停留在 " 农耕时代 "。

过去所谓的自适应学习，通常只是切分视频、推荐内容，或者预测学生能否答对题目，它们可以大规模分发知识，却很难还原一位优秀教师如何讲解、追问、举例，再根据学生反应调整节奏。

同样的知识和 PPT，只是换一位老师来讲，效果就可能天差地别。

于是，他和团队开始尝试一件更激进的事，即不再把录制好的视频当作知识载体，而是让大模型成为能够现场组织教学的载体。

这也解释了 OpenMAIC 为什么不只有一位 AI 老师，还有 AI 同学。

他认为：

一个好的 AI 辅助教育工具应该能做到让教师、助教、同学甚至不同领域的专家同时出现在学习者面前。

因为真实的学习并不只是一个人接收答案，还包括提问、犯错、讨论、合作，以及来自他人的适度压力。

但这并不意味着他想用 AI 取代真人教师，于济凡觉得：

学习本身是一种 " 轻度的精神暴力行为 "，人不会像饿了要吃饭那样，天生热爱所有需要学习的知识。

所以当我们不得不面对那些重要却枯燥、困难却不得不学的内容的时候，我们需要 AI 的辅助，于是我打造了 OpenMAIC。

但人往往需要经历困顿，也需要一个具有权威和情感连接的角色，推动自己继续向前——这正是真人教师无法被 AI 替代的地方。

有人可能因为遇到一位好老师而爱上一个职业，也可能因为老师的帮助走出原生家庭带来的困境，而这些都是 AI Agent 所替代不了的。

所以于济凡给 OpenMAIC 设定的最终目标是：让人越用 AI 越勇敢、越聪明、越强大。

AI 把课讲得越顺，越要小心理解幻觉

当然了，OpenMAIC1.0 目前还不是一个完美的工具。

网友们在实测的时候发现，OpenMAIC1.0 存在生成慢、有幻觉风险的问题，还待进一步修改和更新。

但 OpenMAIC 最终想解决的，从来不是 " 如何更高效地学习 "，而是" 如何更温柔地对待那个不得不学习的自己 "。

当 AI 替我们扛下了认知负荷中最沉重的那部分，我们或许才终于有余力，去重新找回对知识最初的好奇与勇气。

我们可以一起期待一波 OpenMAIC 的后续更新。

参考链接：

[ 1 ] https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC

[ 2 ] https://project.maic.chat/team

[ 3 ] https://www.huxiu.com/article/4852385.html

[ 4 ] https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC/releases/tag/v1.0.0

[ 5 ] https://www.canva.com/create/ai-presentations/

[ 6 ] https://x.com/liucong0120/status/2093547141579022737

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