© 商业与生活 文｜朱晓培
校对｜大道格
下课铃声响起，学生们走出教室，福州某专升本的经济学老师王易泽关上麦克风，按下钉钉 A1 教育版的停止录音键。
过去，这个动作意味着一切归零。临场举出的例子，学生的疑问，都随着下课声一并被带走。
下一堂课，他要从头再来。
" 同样的课程，每次再讲就是一种复制粘贴。而且，课后服务和教学教研之间，竟然没有联系。" 王易泽感慨，对于绝大多数一线教师而言，教学就像是一场周而复始的、割裂的重复劳动。即使老师们想用更多时间打磨课程、做好服务，却力不从心。
但现在，A1 教育版和千问办公会帮他记录下课堂上发生的一切，并把这些 " 上下文 "，用在他的长期教研任务中。
" 比如我今天上了五节课，只需要复制 5 个（钉钉 AI）听记链接，发给千问办公，它就能自动读取。" 王易泽说。
在他的工作流里，A1 教育版负责针对单节课进行辅助出题、学情分析；千问办公负责基于他过往的课堂记录和教程，辅助教师评课反馈和教材一键排版。那些原本分散在各堂课里的知识点、例题和教学表达，第一次有机会放在一起处理。
" 以前也用 AI 大模型，但总会给我超纲或者有明显错误的题目，觉得大模型不好用。用了这两款 AI 产品后，才发现，不是大模型不好用，而是以前用的都是通用的大模型，不是专属于教师的，也没有我的课堂下上文。千问办公可以帮我把过往的内容都连起来。" 王易泽的体验，精准道出了 Agent 和 AI 硬件协同带来的价值。
在 AI 全民普及的时代，很多从业者都尝试过用大模型辅助工作，但很多人也陷入了 " 能用、不好用、不精准 " 的困境。甚至还有人认为，市面上的通用大模型为了收费，故意降智、变得敷衍。
实际原因是，通用大模型依托海量公共数据训练，擅长标准化内容生成，缺失真实场景的上下文。简单来说，它不懂每个用户的个性化需求。
" 上下文 "，也是当下办公 Agent 发力的重点。
在最近的一期播客节目中，OpenAICodex 与 ChatGPTWork 产品负责人 TaraSeshan 明确提出了 AI 发展三阶段理论：第一阶段是对话，解决问答需求；第二阶段是 Agent 智能体，能落地具体工作；第三阶段是 AI 化身专属助手，持续陪伴、理解并参与用户的长期工作。
办公 Agent 要做到 " 理解和参与用户的工作 "，很大程度取决于它能够承载、调用的 " 上下文质量 " 与长度。 而 " 千问办公 +A1" 的组合，先通过 AI 硬件便捷的入口随时记录用户信息，再给千问办公输送足够多的 " 上下文 "，让 " 理解用户 " 从愿景变成了现实。
01
从 " 归零 " 到沉淀，
A1 重新定义一节课
在人们的固有印象里，一门课越成熟，知识体系越稳定，教师的工作就该越轻松。可现实是，教师是典型的重复性高强度专业岗位，课程越成熟，老师的消耗感越多。
像王易泽这类从事专升本培训的老师，一年教过的学生多达 2500 至 3000 名，最清楚一线教师的痛点在哪里。
" 当你把一堂课打磨得足够成熟，余生可能就是不断地复制粘贴、复制粘贴。" 他说这话时，语气里带着无奈。
课程大纲和基础知识点，年复一年地相似。同一套知识，面对一届又一届学生，要重新讲解。但是，课堂临场想到的案例、课堂互动的核心要点、学生疑惑，靠个人记忆，又很容易遗忘，难以为后面的课堂提供改进依据。
课后，没听懂的学生要么追着老师再问，要么回到长视频里反复拖动进度条。而老师要批改的作业是前一天的，要准备的教案又是明天的。
对于绝大多数一线教师而言，传统教学场景，就像是一场周而复始、又彼此割裂的 " 归零 " 劳动。这种 " 归零 "，不仅消耗精力，也让教学失去了积累的厚度，导致教学精准度不高。
A1 教育版，打破了 " 归零 " 的状态。
它能够清晰收录 5 — 8 米内的声音，记录下课堂上的每一句话、每一个提问、每一次互动，续航长达 45 个小时，并针对这一堂课生成笔记、分析，以及后续的作业和评测。
按下停止键，不再是结束，而是沉淀的开始。
过去，录音只是一份原始音频文件。现在，课堂的知识框架、重难点、例题解析都被结构化提取，可以快速检索定位。老师不必耗费精力回想课堂细节；学生遇到知识点盲区，也可以通过章节索引快速回看对应内容，不必反复找老师答疑。
真正让王易泽觉得顺手的，是 A1 教育版能够读懂课堂。
此前他尝试用通用 AI 生成经济学习题，效果很不理想。指定某一章知识点出题，经常出现超纲、内容错误。想要得到可用习题，需要反复投喂旧习题、教材、课堂案例。
而 A1 教育版完整听完一节课，拥有充足的单节课上下文，能够精准把握课堂重点、考纲范围与授课内容，以此辅助出题，产出的习题贴合课堂，老师还可以直接在线编辑修改。
如今每节课结束，王易泽就在 A1 教育版内生成练习题，一键下发给学生。学生作答完成后，A1 自动批改、归集错题、输出学情分析。这份学情分析能够穿透分数表象：同样是做错一道题，有的学生错在基础题，有的错在拔高难题，单看分数看不出真实差距。但 A1 会记录学生的答题时长，生成个性化练习报告，清晰呈现班级与个体的薄弱点，支撑针对性辅导。
"A1 教育版帮我沉淀课堂知识，让课后服务更轻松，也更加精准。" 王易泽感慨。
02
从单节课到长周期，
千问办公串起 " 上下文 "
单节课的记录，能解决单次教学问题，但教研的核心竞争力，来自跨周期的课堂积累、学情迭代与经验沉淀。
一天几节课，一个月就是上百份记录。如何追踪学生长期的薄弱点演变？如何把堂课的精华沉淀为新的教研资产？这些跨越时间周期的需求，超出了单节课 Agent 的能力边界。
而千问办公的价值就是串联全部课堂，构建长效、跨周期的完整上下文，为教研复盘、学情迭代提供底层依据。
王易泽会把每日录制下来的听记链接批量导入千问办公，千问办公读取全部记录，形成长期教研分析视角。他还在千问办公里创建了两项技能，分别是 " 教材设置 Skill" 和 " 试卷设置 Skill"。这些技能，再结合参考书模板与持续累积的课堂上下文，就会生成更贴合他个人教学体系的教案初稿与高质量试卷。
千问办公的 " 定时任务 " 能力，则帮老师从烦琐的行政事务中解脱出来。面对多个班级群，王易泽会设定定时任务。比如，每个工作日 19 点，让千问办公按时自动提醒学生、家长查看作业。
数据显示，依托 "A1 教育版 + 千问办公 " 的完整工作流，教师教研效率得到显著提升：过去要占用一下午的教案整理、练习编写和错题汇总，现在 30 分钟可以完成，原来需要两天才能定位的班级共性错误，练习结束后就能看到。
现在，王易泽不用耗费时间做机械整理，可以把精力留给研判典型错题、打磨经济学概念讲解。
" 以前总觉得 AI 不懂我，现在却觉得 AI 好用又懂我。" 王易泽回顾自己使用大模型的三个阶段。
第一阶段 2024 ‑ 2025 年，大模型初步落地，可以生成习题，但内容宽泛、容易出错，老师不敢直接拿来做试卷。
第二阶段 2025 年后，模型能力整体提升，生成试卷、教材不再困难。但想要 AI 适配自己的教学，每次都要手动输入大量教材、旧题、课堂案例，还要反复描述要求；一旦新开对话窗口，AI 就会 " 失忆 "，丢失历史上下文。
用上钉钉 A1 教育版与千问办公之后，他进入第三阶段，真正感受到 AI 的适配性，" 又好用又懂我 "。
为什么 "A1 教育版 + 千问办公 "，比通用大模型更懂王老师，更适合教学场景？关键就在 " 上下文 " 三个字。
通用大模型依靠公共训练数据，输出偏向标准化模板，缺少用户真实工作场景的上下文，很难适配垂直岗位精细化需求。
但在 "A1 教育版 + 千问办公 " 的方案下，AI 硬件作为感知入口，持续采集课堂实录、师生互动、教研记录等真实场景数据，为千问办公沉淀了长期上下文，成为 Agent 理解用户的基础。
其次，所有大模型都存在上下文窗口限制，也就是单次对话记忆容量，一旦超出上限，较早内容就会被截断丢弃，这也是大家常遇到 AI" 失忆 " 的根源。
千问办公基于阿里 Qwen 等前沿模型，拥有百万级（1M Tokens）上下文窗口，可以完整读取财报、合同、数十页会议纪要，支持跨多份文档关联推理。
这样，每次打开，它不要需要要重新自我介绍的 " 陌生人 "，而是能够串联起老师过往教学积累、深刻理解其授课风格的 " 专属助教 "。
03
从拼参数到懂用户：
AI 下半场，阿里软硬结合
AI 上半场比拼的是模型参数量、技术迭代速度。进入 AI 下半场，竞争逻辑发生改变，能否理解真实用户、适配业务场景，成为胜负关键。
OpenAI 产品负责人 TaraSeshan 的三阶段理论正是这一变化的注解：对话、落地 Agent，接下来是懂用户的专属助手。
当前，大多办公 Agent 还停留在前两个阶段，可以对话、完成简单任务，但难以深度、个性化的参与用户工作流。
一个原因是，纯软件大模型获取用户信息的渠道十分有限，只能依靠碎片化对话记录，而单次对话本身就是割裂的。
钉钉 A1+ 千问办公的软硬协同，破解了这一痛点。它不再只是单次问答工具，而是贯穿真实工作场景的闭环系统。
王易泽的教学经历，就是这套系统的缩影。钉钉 A1 捕捉单场景上下文，千问办公把碎片化信息拼接成可复用、可追溯的数字资产。从归零到沉淀，从重复劳动到经验积累，从经验驱动转向数据驱动，教师拥有了越用越懂自己的数字助教。
这套 " 硬件采集 + 软件 Agent" 的架构，并不局限教育场景，而是具备面向各类专业岗位的普适性。
阿里公开数据显示，千问办公上线首月用户突破 3000 万，企业用户占比过半。" 专业人士先用千问办公 " 正在成为行业共识，老师、律师、医生、科研人员这些人群就是其中的典型。
放眼 AI 办公赛道，同时具备成熟 AI 硬件入口、企业级 Agent 能力，并且实现硬件与 Agent 深度打通的产品组合，只有阿里一家。
钉钉 A1 承担硬件感知，持续采集场景上下文；千问办公作为软件大脑，完成理解、推理与生成，二者形成完整数据闭环。用户使用越多，采集到的真实场景的 " 上下文 " 越丰富，Agent 对专业场景理解就越深，用户就越愿意使用。用户越用，" 钉钉 A+ 千问办公 " 就越专业。这个飞轮一旦转动起来，就是难以复制的护城河。
当千问办公接上钉钉 A1，AI 产品竞争的下半场，正式拉开了序幕。单点生成的噱头逐渐散去，谁能真正扎根真实工作流，谁能拥有并理解用户的长期上下文，谁才能在这场关于效率与生产力的变革中，笑到最后。
— End —
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