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Inno Agent 工作区界面预览
开源个人学习 Agent · 分层记忆 · 本地优先

让 AI 记住学习过程,而不只是回答问题

Inno Agent 把学习者画像、知识 Wiki、会话记录、主动复习和 Practice Lab 组织成一个长期学习闭环,让通用模型拥有可持续的教学上下文。

核心架构
L1 / L2 / L3
学习闭环
诊断 + 练习
部署形态
本地 / 私有
News · 展会动态

InnoAgent 教育智能体将作为 AI 赋能教育实践案例,亮相 WAIC 2026 世界人工智能大会

InnoAgent 教育智能体入选 WAIC 2026 世界人工智能大会 AI 赋能教育实践案例展示,呈现分层记忆架构如何把学习者画像、知识 Wiki 与主动复习组织成可持续的教学闭环,让通用大模型真正走进长期、个性化的学习场景。

News · 工具生态

新工具 SkyClass Distill:把课程蒸馏成可复用的 Skill

一款教学蒸馏工作台,支持从 B 站、优酷等线上平台或本地视频收集课程,用 Faster Whisper 本地转写,再借助 OpenAI 兼容接口提炼单课与跨课程共性的教学能力,产出带证据溯源的 Skill 文件。导出后即可在 Inno Agent 中作为技能直接使用。

VeryMath Logo
News · 生态动态

Inno Agent 已完成对 VeryMath 的适配与集成

VeryMath 是由华东师范大学数学科学学院研发,面向 AI 辅助数学研究的开源平台,致力于构建可复用、可验证、可协作的科研流程,覆盖论文阅读、数学计算、形式化验证与自动化研究。Inno Agent 已将其核心能力作为工作区模板接入,开箱即用。

System Highlights

不只是聊天助手,而是完整的学习系统

学习者模型、知识库、练习环境、主动复习和本地部署共同构成一个可运行的个人学习 Agent,每个能力都可独立使用,也可组合成闭环。

3 层
长期记忆架构
7 类
内置学习调度任务
PDF / Office / Image
资料解析入口
本地文件
默认持久化方式
L1

学习者画像

目标、掌握度、误区、偏好和复习时机被沉淀为可查看、可修正的长期档案。

L2

原生知识 Wiki

资料被整理成来源、实体、概念和分析页面,保留出处,比单纯向量召回更可审计。

L3

会话与工具轨迹

近期对话、工具调用和运行记录留在会话层,服务连续交互而不污染长期记忆。

01

把“会聊天”升级为长期学习陪伴

学习不是一次性问答,而是目标变化、误区修复、资料积累和复习节奏共同构成的长期循环。Inno Agent 用分层记忆把这些状态显式化,让每次对话都带着学习上下文继续。

02

知识不是黑盒召回,而是可维护的 Wiki

PDF、Office、图片和文本资料会进入 L2 知识层,形成 source-summary、entity、concept、analysis 等页面。学习者和 Agent 都能追溯来源、修改页面、围绕知识图谱继续提问。

03

主动调度 + 多渠道,把复习推进到真实生活里

Scheduler 支持每日复盘、间隔复习、知识库更新、学习档案反思和自定义任务,并可通过飞书、QQ、微信等个人入口推送,让 Agent 不只等待用户打开网页。

04

Practice Lab 让编程学习闭环发生在同一个工作台

Agent 生成练习文件和建议命令,用户点击运行,终端输出被保存为 run record。下一轮提问会带着运行尾部上下文,支持从错误、输出和实验现象继续讲解。

Distillation Direction

面向教育场景,训练更小、更快、可本地部署的模型

我们的目标不是复刻通用编码 Agent 的全部能力,而是蒸馏“何时讲解、何时诊断、何时练习、何时调用学习工具”的教育决策策略,让轻量模型也能胜任个性化教学。

教育推理数据
讲解、诊断、出题、提示、复盘、画像更新
工具轨迹蒸馏
学习档案、L2 归档、调度任务、实验反馈
本地部署目标
本地 GPU、学校内网、组织私有服务器
评测指标
延迟、吞吐、成本、学习任务质量持续完善中

Core Capabilities

六大核心模块,覆盖完整学习链路

每个模块对应一个真实的学习动作:建档、归档、对话、复习、练习、部署,组合成可运行的长期学习系统。

开放学习者模型

目标、掌握度、误区、偏好和复习时间来自结构化学习事件,学习者可以查看、修正和追溯依据。

原生 Wiki 知识记忆

学习资料被归档成来源、实体、概念和分析页面,支持引用、维护和图谱化查询。

会话记录与工具轨迹

近期对话、工具调用和运行记录由会话层承载,避免把临时聊天混入长期画像和知识库。

主动学习调度

支持每日复盘、间隔复习、知识库更新、学习档案反思和自定义任务,并可推送到个人渠道。

Practice Lab 实践闭环

Agent 生成练习文件和建议命令,用户运行后保留输出记录,再基于真实运行结果继续讲解。

本地优先与模型可替换

数据默认存在本地文件,模型接口兼容多个 provider,也为更小、更快的教育专用模型预留了接入路径。

Scenarios

看看它能做什么

从工作区、Skill 到交互式解题,把抽象能力落到真实学习流程里。

教师上手指南

Skill Library

Skill 库精选

开箱即用的能力包,上传到工作区即可赋予 Agent 新技能

Workspace Templates

工作区精选

预配置的学习环境,克隆即用。VeryMath 系列专为数学研究与教学打造。