Agentic Classroom：把 AI 课堂改造成多智能体协作现场

课堂之痛：单向讲授已经讲不动了

AI 课的问题不是讲什么，而是讲了之后做什么。 学生回去打开 Cursor / Claude Code 一通乱试，老师在批改时看到的全是"模型直接帮我写完了"——能力有没有长进，看不出来。

我们需要把 AI 工具的存在从"作弊辅助"变成"教学一部分"。

现状的三个具体症状

1. 听课时听得懂、写代码时写不出
2. 作业里 AI 痕迹明显，但又无法判定是否抄袭
3. 老师无法实时看到学生的"卡点"在哪一行

为什么"禁用 AI"不是答案

AI 已经是行业基础设施。禁掉它，只是把学生赶到"私下用、不告诉老师"。 正确路径不是禁，而是在课堂里把 AI 用得透明。

Agentic Classroom 的三层架构

把一节 90 分钟的课拆成三层：

第一层：素材层（pre-class）

老师准备好：

• 任务说明书（问题陈述、约束、验收标准）
• 失败案例库（历史学生踩过的坑，作为反例）
• 打分 rubric（机器可读，便于后续 reviewer agent 使用）

这一层在课前完成。AI 只负责把上届学生的作业里反复出现的同类错误抽取成模板，而不是给出"标准答案"。

第二层：协作层（in-class）

每个学生开一个 workspace，里面有三个 agent：

1. task-runner —— 学生主驾，负责按思路推进
2. reviewer —— 强制逐步评审，要求每完成一个子任务必须解释"我为什么这么做"
3. mentor（共享）—— 老师视角的影子代理，监听全班 task-runner 的进度，给老师汇报"谁卡在哪里"

学生不能直接让 task-runner 一键写完代码。他必须先用自己的话向 reviewer 解释思路，reviewer 给出反问后才允许 task-runner 行动。

第三层：复盘层（post-class）

下课前 15 分钟：

• mentor 汇总全班的卡点 → 投屏
• 老师挑 1-2 个典型卡点现场拆解
• 学生交一份"今天的协作日志"，包括 reviewer 提的反问与你的回答

复盘日志比代码本身更值得打分。

给老师的实操清单

• 把课时拆成 15 / 60 / 15 三段（讲 / 协作 / 复盘）
• 提前准备好 mentor agent 的 system prompt（强调"只汇总不暴露具体学生姓名"）
• rubric 里把"协作日志的提问质量"权重设到 30% 以上
• 第一次跑会乱，第二次开始稳——别在第一次就放弃

给学生的实操清单

• 每次让 AI 写代码前，先问自己**"如果我不让 AI 写，我打算怎么写"**
• 把 reviewer 的反问当成礼物，不要嫌烦
• 协作日志写给三个月后的自己看——你会感谢你今天的老实

下一步

下学期我们会在岭南学院的 AI 智能体设计 课上跑这个方案的 v0.5。 配套的 reviewer agent 和 mentor agent system prompt 会在 /templates/agentic-classroom-kit 上线。