传统语言学习内容难以持续适配用户等级、薄弱项和实时口语表现。
01
背景与问题
02
解决方案
使用多智能体工作流连接学习路径、课程生成、口语互动、评估、记忆和复习计划。
03
实施路径
- 基于 CEFR 的个性化课程
- 语音识别与发音评估
- 学习会话状态与断点续学
- 链路追踪和运行监控
04
交付与价值
- 覆盖课程、练习、口语和复习的端到端学习流程
- 通过会话记忆减少重复生成
- 为工作流异常增加可恢复分支
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先把问题说清楚,再决定 AI 值不值得做。
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