教学智能体产品系统

本项目旨在为学校构建一个低代码AI智能体平台，使学生和教师无需具备深厚的编程知识，即可创建个性化的教育AI智能体。该平台作为传统教育软件开发模式的重要补充，将AI能力的生产与配置权交还给一线教育用户。

平台将与学校现有的数据环境（如学生信息系统、课程资源、校园服务接口等）进行集成

平台将与学校现有的数据环境（如学生信息系统、课程资源、校园服务接口等）进行集成，并实现以下核心目标：

拖拽式工作流设计：用户可通过可视化方式组合功能模块（如问答、提醒、检索、生成等），快速构建适配特定教育场景的智能体。

常见教育任务的预制模板：覆盖但不限于问答辅导、课程管理、学术研究、教学辅助、校园服务及办公工具等场景，显著降低初始使用门槛。

智能体的创建、使用与共享：教师和学生可根据实际教学或学习需求定制智能体，并在平台内安全地共享和复用，促进全校AI能力的积累与传播。

数据安全与使用管控：平台部署在学校内部环境或学校可控的云资源上，确保学生和教师数据不离开学校的管理边界

本项目是一个面向K-12及高等教育的低代码AI智能体开发平台，致力于将前沿的大语言模型（LLM）能力与校园实际教学场景深度融合。平台采用前后端分离架构（前端Vue、后端Python），以PostgreSQL为核心数据库，为学校提供一套安全、易用、可扩展的AI应用构建基础设施。

二、核心价值
平台打破了传统教育软件开发“业务部门提需求、技术部门排期实现”的漫长闭环，将AI能力的生产权交还给一线教师和教育工作者。无需专业编程背景，用户即可通过可视化操作，将学校现有的数据资产（如学生信息、课程资源、校园服务接口）与AI能力结合，快速生成贴合实际需求的“教学智能体”。

三、技术架构亮点
前端（Vue 3 + Element Plus）：构建响应式、高交互性的可视化画布，支持拖拽式流程编排，提供流畅的用户体验。

后端（Python + FastAPI / Django）：提供稳定的API服务，负责智能体引擎调度、逻辑编排、模型集成与任务异步处理。

数据库（PostgreSQL）：利用其强大的关系型数据管理能力与JSONB字段，存储用户信息、智能体配置、工作流元数据及对话日志，兼顾结构化与半结构化数据的高效查询。

部署模式：支持校内私有化部署或学校专属云环境，确保数据主权与合规性。